模拟电路故障诊断的BP神经网络实现

本文介绍BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用并对选定的待测电路在元件存在容差的条件下，仿真实现了模拟电路软故障诊断。     

基于BP神经网络的故障诊断

本文论述了BP神经网络的结构和学习算法以及应用到故障诊断中的原理和过程。详细地分析了拖拉机变速箱的工作原理,并讨论了利用BP神经网络的优点,应用到该工程的故障诊断中。通过试验证明,基于神经网络的故障诊断已经逐步走向成熟。     

模拟电路故障诊断神经网络方法

提出了一种新的模拟电路故障诊断近似估计方法以及求解此问题的神经网络。其显著特点是只需一次优化过程即能估计出最可能故障元件，计算量小。计算机模拟和实例表明该方法是可行的。     

模拟电路故障诊断的开关电流神经网络方法

以等效电源为变量,构造了线性模拟电路故障诊断的优化神经网络,基于罚函数方法提出了开关电流神经优化求解器,并给出实例,由Ｐｓｐｉｃｅ验证其可行性。     

基于神经网络的模拟电路的故障诊断

根据 BP神经网络的特点和性能以及电路故障诊断的要求 ,采用了 BP网络的权值与故障模式相对应的方法来进行电路的故障诊断 .该方法利用改进的 BP算法 ,首先建立故障模式 ,然后将故障模式与 BP网络的权值相对应 ,最后将权值作为故障诊断知识 .对模拟电路的软故障进行了仿真 ,仿真结果良好     

基于改进的BP神经网络齿轮箱故障诊断方法的研究

针对BP神经网络存在局部极小值和收敛速度慢等问题,提出了一种RPROP的改进的BP神经网络.RPROP神经网络具有优良的非线性映射能力,可以很好地描述频率特征和诊断结果之间的关系.本文利用MATLAB结合齿轮箱故障建立了标准BP神经网络和本文提出的改进BP神经网络的两个故障诊断模型,并时其性能做了分析和对比.实验表明,基于改进的BP神经网络的齿轮箱故障诊断方法可以大大提高故障诊断的精确性,缩短了诊断时间.     

自适应粒子群优化BP神经网络的变压器故障诊断

在分析粒子群参数特征的基础上,提出自适应粒子群优化算法,使用自适应粒子群优化BP神经网络,建立基于自适应粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)的变压器故障诊断系统.通过对52组训练样本和28组测试样本的仿真实验,可知自适应PSO-BP法能提高变压器故障诊断的准确率,有效减小网络的误差精度.     

DNA优化的BP神经网络在故障诊断中的应用

针对BP神经网络收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题,将DNA算法和神经网络有机结合,利用DNA算法的全局搜索能力,优化网络的初始权值和阈值,解决其本身固有的两个缺陷,进而提高了BP神经网络诊断故障时的准确性和快速性。以道岔控制电路的故障诊断为研究对象,建立了基于DNA优化的BP神经网络的故障诊断优化模型,使用MATLAB仿真软件对故障诊断模型进行了仿真分析。结果表明,DNA算法优化的BP神经网络的泛化能力、诊断精确性都要优于BP神经网络。     

基于BP网络的设备故障诊断研究

通过运用人工神经网络知识,准确、及时地对某运输公司的汽车发动机进行了故障诊断,并且取得了较为准确的诊断结果。不仅提高了发动机运行的安全性以及可靠性,而且为建立基于知识的诊断技术提供了强有力的技术支持和实现的可能性。     

基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断

针对故障诊断技术智能化的发展方向,结合模拟电路的特点,将模糊逻辑和神经网络融合在一起,研究了一种基于模糊神经网络的故障诊断算法,给出该算法的典型模型和结构,并通过实例研究了这种模型在模拟电路故障诊断中的应用。     

基于BP神经网络诊断桥梁结构故障

改进BP算法加快其收敛速度,将其应用于诊断悬梁板的故障.通过仿真实验验证该算法可行有效,可实现故障裂纹位置的预测,提高故障识别率28.01%.     

基于模拟电路IDDT的小波神经网络故障诊断方法

动态电源电流(IDDT)对模拟电路故障诊断非常有效。通过分析被测电路的动态电源IDDT及其输出响应来识别电路的故障元件;用小波对被测信号进行多尺度分解,提取小波系数能量,经归一化后,作为特征向量输入到神经网络而实现故障诊断.实验仿真结果表明:该方法能正确实现故障定位且准确率高.     

基于BP神经网络的电机转子故障诊断的研究

介绍了一种基于 BP算法的神经网络在电机转子常见故障诊断中的应用。首先利用测振传感器获得转子的振动信息 ,然后用 FFT分析 ,将振动信号的频谱分析作为神经网络的训练样本。通过选择足够的故障样本来训练神经网络 ,将代表故障的信息输入训练好的神经网络后 ,由输出结果就可以判断发生的故障种类。     

基于Kohonen神经网络的故障诊断方法

针对传统故障诊断技术的不足,提出一种基于Kohonen神经网络的故障诊断方法,其使用一种由邻域函数决定权重调整程度的改进SOM算法进行学习,避免基本SOM算法中调整权重前的邻域判断过程,有利于提高网络的学习速度和自适应性.以齿轮故障诊断为例进行Matlab仿真实验,实验结果表明该方法不但可行,而且诊断速度快、准确率高.     

基于BP神经网络的变压器故障诊断

针对变压器故障类型的特征,结合油中气体分析法及三比值法,应用BP神经网络对变压器进行故障诊断。根据BP神经网络的概念、结构和算法原理,探讨了不同隐含层的神经元个数对神经网络训练性能的影响。通过对仿真结果的分析与测试,结果表明BP神经网络对变压器故障诊断具有较好的应用效果。     

Combinatorial Optimization Based Analog Circuit Fault Diagnosis with Back Propagation Neural Network

Electronic components＇ reliability has become the key of the complex system mission execution. Analog circuit is an important part of electronic components. Its fault diagnosis is far more challenging than that of digital circuit. Simulations and applications have shown that the methods based on BP neural network are effective in analog circuit fault diagnosis. Aiming at the tolerance of analog circuit,a combinatorial optimization diagnosis scheme was proposed with back propagation（ BP） neural network（ BPNN）.The main contributions of this scheme included two parts：（ 1） the random tolerance samples were added into the nominal training samples to establish new training samples,which were used to train the BP neural network based diagnosis model;（ 2） the initial weights of the BP neural network were optimized by genetic algorithm（ GA） to avoid local minima,and the BP neural network was tuned with Levenberg-Marquardt algorithm（ LMA） in the local solution space to look for the optimum solution or approximate optimal solutions. The experimental results show preliminarily that the scheme substantially improves the whole learning process approximation and generalization ability,and effectively promotes analog circuit fault diagnosis performance based on BPNN.     

神经网络在故障诊断中的应用

描述了神经网络的BP算法,探讨了BP神经网络拓扑结构的确定,考察了小波变换和小波分析,论述了故障机理和故障诊断的问题。     

一种模拟电路故障诊断法

本文以ＣＣＭ方程为基础,提出了模拟电路故障诊断的一种算法,通过矩阵求秩来定位故障元件,适于线性有源网络。最后举例说明了算法的有效性。