BP神经网络在摆式客车控制系统故障诊断中的应用

神经网络是以研究人的生物神经为基础,由大量简单的元件即神经元模拟电子器件相互连接而形成的一种复杂网络。本文研究了BP神经网络技术在摆式客车控制系统故障的应用,并得到了较为理想的结果。     

神经网络在故障诊断中的应用

针对传统故障诊断系统中存在的不足,将人工神经网络用于故障诊断,成为解决这一问题的有效途径.在BP神经网络学习算法基础上,对其进行一些改进.通过实例分析,将神经网络用于故障诊断,可大大提高系统的检诊效率.     

模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用

提出并研究了模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用问题。以油色谱分析数据作为输入，故障类型作为输出，建立了邦联诊断的模糊网络模型。故障实例的测试结果表明了这咎方法的有效性。     

BP神经网络在舰载装备故障诊断中的应用

本文针对传统故障诊断技术的局限性,探讨了基于BP模型神经网络的故障诊断方法。通过实例分析和仿真结果表明,将神经网络用于舰载装备故障诊断是行之有效的。     

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。     

小波神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用

介绍了小波神经网络的基本概念及其构造，并针对齿轮箱故障的复杂性，综合利用小波函数的特点，构造了用于齿轮箱故障诊断的小波网络，对齿轮箱的状态进行判别，实现故障诊断．实验结果表明，小波神经网络在故障诊断领域具有良好的实用性．     

神经网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

本文将改进后的神经网络应用于汽轮发电机组的故障诊断中,利用神经网络的高速并行性,联想记忆,容错性和自学习功能,使所建立的系统具有较高的推理速度和较强的类型识别能力。     

小波神经网络技术在故障诊断中的应用

针对故障诊断技术的不断发展,文章通过阐述小波分析和人工神经网络的概念和特点以及在二者在不同条件下结合的情况,综述了故障诊断系统的现状和进展,并展望了这种技术的前景。     

神经网络在大型回转机械故障诊断中的应用

利用人工神经网络对大型回转机械中的常见故障进行分类和识别。首先讨论了如何从现场故障振动信号中提取故障特征;然后利用一个隐层的BP网络对故障特征进行训练,在训练信息不完备的情况下,就神经网络对组合故障的出现进行了计算,最后利用工厂实际数据进行比较和验算,结果令人满意。     

神经网络自适应滤波器在故障诊断中的应用

分析了用自适应滤波器进行故障诊断的方法．针对该方法在计算上要花费大量时间、难于完成实时诊断任务的缺点，提出了用神经网络自适应滤波器来完成故障诊断的方法．神经网络有极快的运行速度，能很好地完成实时诊断任务．     

Hopfield神经网络在扰动情况下的鲁棒性

Hopfield神经网络在工程领域中应用广泛, 但在具体的实现过程中往往存在着扰动和时滞, 这些因素的存在影响了神经网络的动态性能, 并有可能导致网络失稳. 通过建立模型, 讨论了时滞递归神经网络的鲁棒性, 给出了有效的判定条件, 推广了有关文献中的结果.     

高炮电气随动系统神经智能故障诊断系统的设计与实现

根据高炮电气随动电控系统的组成及其电路的结构与特点,设计了高炮电气随动系统神经智能故障诊断系统的模型、系统硬件组成、系统软件结构和相关命令,并阐述了拟神经网络测试算法。     

时滞Hopfield神经网络的分岔控制

 研究了一类带3个时滞的Hopfield神经网络的分岔控制问题。考虑系数扰动影响,通过对比一般的时滞状态反馈控制,根据Hopf分岔定理,选取时滞为分岔参数,提出了一类新的混合控制策略——带参数扰动和时滞状态反馈的控制方法,得到了一些新的分岔控制结果。进而通过已有结果检验分岔控制的效果,得到新的分岔控制对于改变分岔发生的位置有较好的调节和延迟的作用。这一结果对控制周期分岔和混沌行为具有重要的指导意义。最后,结合示例和数值模拟进一步验证了此混合控制策略的有效性。     

离散Hopfield神经网络的动态行为分析

离散Hopfield神经网络的稳定性不仅本身有重要的理论意义，而且也是网络应用的基础。主要研究非对称离散Hopfield神经网络在并行演化模式下的动力学行为，得到了一些新的稳定性条件，所获结果进一步推广了一些已有的结论。     

基于神经网络的智能控制系统

论述了人工神经网络的产生与发展,以及人工神经网络在控制系统中的应用现状,分析了人工神经网络的特点和监视控制系统的原理,并对神经网络控制系统的前景做了展望。     

基于Hopfield神经网络的系统优化

分析Hopfield型神经网络的系统特征及其优化方面的应用原理,证明了DHNN的权值公式,改进了基于Hopfield型神经网络的系统优化模式,总结相对传统优化方法的特点。     

多级模糊神经网络在故障诊断中的应用

提出一种基于模糊神经网络的多级故障诊断系统,根据多级的需要,除了建立故障谱和识库外,还分别建立了频谱特征知识库、振动变化特征知识库和故障位置特征知识库,并对其主要功能做了比较细致和论述。文中特别对第1,3级采用的基于模糊组织径向基函数神经网络及第2级采用的模糊逻辑神经网络的学习算法做了较全面的论述,同时解决了模糊神经网络随着输入变量的增加,模糊规则呈指数增长带来网络训练的困难。通过试验,研究了该系统在某炼油厂重催化机组故障诊断中的具体应用。     

BP网络研究及其在肺癌诊断系统中的应用

以三层BP网络为例,讨论了网络的学习算法,并在VC 6.0语言环境下编制了BP算法程序,在这个基础上建立了基于BP网络的肺癌智能诊断系统,深入研究BP网络在实际应用中的结构设计、参数选择和样本数据的来源,应用含有动量参数的BP算法训练网络,并给出了BP算法动态演化过程的训练调试界面和临床测试界面.目的是用训练好的BP网络来识别肺癌细胞的病变情况,实验表明神经网络能够对细胞图像进行正确的分类,证明了该系统对肺癌诊断具有可行性.     

人工神经网络在多级计算机测控系统故障诊断中的应用

计算机分散控制系统是在计算机技术，自动控制技术，通信技术和ＣＲＴ图形显示技术相结合的基础上开发出来的新型控制系统，是今后计算机控制系统发展的一大趋势，本文以计算机分散控制系统为背景，阐述了多级计算机测控系统的组成，原理及特点，在多级计算机测控的可靠性方面，着重阐述了利用人工神经网络的原理对实际测控单元进行故障诊断，报警及故障处理，本文就人工神经网络对给定知识的表达，联想记忆能力及网络的改进进行了研