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。     

基于神经网络的发动机故障诊断分析

首先简要介绍了汽车发动机故障诊断系统及基于神经网络的发动机故障诊断分析方法,其次利用神经网络知识建立起带有单隐层的三层神经网络;在理论分析的基础上,利用MATLAB软件的simulink和神经网络工具箱,分别对发动机故障进行检测和分析,仿真结果表明:利用BP神经网络对发动机故障进行检测具有检测精度高、速度快的特点。     

基于粗糙集与神经网络的故障诊断研究

基于粗糙集理论,尝试利用分辨矩阵的基本思想,对连续的征兆数据进行离散化处理,并利用遗传算法的并行能力和全局寻优能力,在保证分类能力不变的情况下,根据实际情况通过知识约简,确定最优决策系统;并在此基础上设计出BP网络对故障进行诊断.结果验证了采用粗糙集与神经网络相结合的方法对发动机过热故障诊断的可行性、实用性与有效性.     

模拟电路故障诊断的BP神经网络方法

提出了一种采用改进型的BP神经网络诊断模拟电路故障的新方法。介绍了包括附加动量法和自适应学习速率法在内的改进型的BP网络算法，其中附加动量法是在每一个权值的变化上加上一项正比于前次权值变化量的值，不仅考虑了误差在梯度上的作用，而且考虑在曲面上变化趋势的影响；自适应学习速率是根据误差函数值的变化对学习率进行实时调整，可以保证网络总是以最大的学习速率学习。最后，本文给出了仿真实例，实验证明所提出的方法与传统方法相比有更好的实时性和诊断效率。     

基于BP神经网络的装备智能故障诊断技术 研究

针对某装备故障诊断中多故障原因和多故障征兆的复杂对应关系,本文在分析其故障模式复杂性的基础上,设计了该装备基于BP神经网络方法的智能故障诊断模型,介绍了该模型具体实现过程中的关键技术,并通过仿真实验对模型性能进行了分析。     

基于混沌PSO—DV优化BP神经网络的汽车故障诊断

针对传统的PSO优化BP网络的局限性,提出了一种混沌PSO—DV算法和BP神经网络的混合算法．该算法具有混沌算法的局部搜索遍历性,DE算法的种群多样性及BP神经网络的快速搜索能力等优势．仿真结果表明,混沌PSO—DV优化的BP神经网络应用于汽车发动机故障诊断,使得故障诊断的效率和准确率得到了很大的提高．     

RBF神经网络用于发动机控制系统的故障诊断

神经网络是以研究人的生物神经为根据,由大量简单元件即神经元模拟电子器件相互联接而形成的一种复杂网络。本文通过比较现行发动机控制系统故障诊断的方法,针对基于神经网络的发动机控制系统故障诊断进行了推导及改善数学模型;并编制了采用径向基函数神经网络完成发动机控制系统故障诊断的学习与诊断程序,实现了仿真。将神经网络应用于发动机控制系统的故障诊断技术中,以发动机的各测量传感器为基础,对其控制系统进行实时故障     

基于模糊加权有色网和BP神经网络的飞机发动机故障诊断

针对传统知识推理故障诊断方法中参数往往依赖于专家经验,存在着不准确和无法学习的问题,提出了一种基于模糊加权有色网和BP神经网络的故障诊断方法。首先,定义了模糊加权有色网并给出了两种产生式规则对应的模糊加权有色网模型。然后,设计了采用BP神经网络对模糊加权有色网各参数进行学习的算法。最后,给出了使用训练后的各参数进行初始化的模糊加权有色网进行故障推理的具体步骤。通过飞机发动机故障诊断实例仿真实验证明了方法能正确地建立模糊加权有色网推理模型,在采用BP神经网络进行参数训练后,能有效地实现飞机发动机的故障诊断。     

基于BP神经网络的水轮机调速系统故障诊断

调速系统在发电机及电力系统中有着举足轻重的地位,能迅速地找出调速系统故障并及时地排除故障,对电力系统的安全运行具有重大意义。文中通过对葛洲坝水力发电厂二江电厂调速系统大量故障现象、故障原因、故障样本的收集、分析和整理,利用BP神经网络建立了水轮发电机调速系统智能诊断模型。该网络采用了三层结构、17个输入量、13个输出量的故障诊断系统,较完善地反映了调速系统的故障类型.累故障诊断实例检验,该系统诊断结果正确,有良好的实用价值。     

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。     

基于概率神经网络的汽车发动机失火故障诊断

为准确诊断汽车发动机常发生的单缸失火和双缸失火故障, 利用概率神经网络分析发动机转速与曲轴位移角度诊断发动机失火故障。在AMEsim 软件环境下搭建一款四缸发动机模型, 利用故障注入的方式模拟发动机失火, 提取发动机转速和曲轴角度位移数据, 在Matlab 环境下进行数据处理与分组, 建立概率神经网络PNN(Probabilistic Neural Network)进行训练与测试。实验结果表明, 发动机转速与曲轴转角位移能有效反应发动机真实运行情况, 训练好的PNN 可对发动机单缸、双缸失火进行准确的诊断和定位。该方法具有简洁、经济、高效和准确度高等优点。     

基于BP神经网络的发动机怠速模型

发动机怠速模型是发动机怠速控制的基础.发动机怠速工况具有非线性特性.利用BP人工神经网络建立了发动机怠速模型,并利用实际发动机系统测得的怠速转速数据作为神经网络学习样本数据.理论分析和仿真研究均表明了该方法的有效性.     

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%.     

内燃机失火故障的神经网络诊断研究

提出了一种利用排气中HC、CO2、O2浓度和内燃机工况参数信息的内燃机失火故障诊断方法,并提出了描述内燃机失火程度的模糊评价指标,进行了内燃机有失火故障和无故障排气成分检测对比实验。利用实验数据和内燃机工况参数,通过Elman神经网络建立了失火程度评价指标与排气中HC、CO2、O2浓度以及内燃机工况参数之间关系的诊断模型,应用MATLAB软件对该模型进行学习训练,将训练好的神经网络模型应用于内燃机失火故障的诊断。结果表明,此模型能够正确诊断内燃机失火故障。     

一种基于RBF神经网络的智能故障诊断方法

根据神经网络独特的容错、联想、推测、自适应、自学习等优点,针对BP网络在故障诊断应用中收敛速度慢等不足,研究了基于RBF神经网络的智能故障诊断方法.该诊断方法只需要足够的具有代表性的故障样本用以训练神经网络,然后将归一化的故障信息输入给训练好的神经网络,根据其输出结果就可以判断发生的故障类型.利用该诊断方法,对发动机转子系统故障诊断进行了仿真,仿真结果表明,基于RBF神经网络的智能故障诊断方法效果良好.     

基于神经网络的三相全控桥整流电路故障诊断

电力电子电路的诊断具有相当的复杂性,主要原因之一是由于功率器件的损坏造成主电路结构的改变.而晶闸管是整流装置中最容易损坏的器件,因此,晶闸管的故障诊断成为电力电子电路故障诊断的首要重点.提出一种用前向神经网络来诊断三相全控桥整流电路晶闸管故障的方法.对电路发生故障时输出的波形进行分析,用故障波形的采样数据制作的样本对神经网络进行训练,将训练好的神经网络用于故障诊断.仿真和实验表明该方法是有效的.     

基于自适应神经网络的智能故障诊断研究

探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经网络算法,给出了动量系数和学习率的调整方法,并将此作为机械故障的特征识别方法,以频谱分析作为机械故障特征信号的提取手段,由此建立了基于自适应神经网络的旋转机械故障智能诊断系统,给出了诊断系统的训练学习方式和工作方式,通过实际测试数据的诊断结果,说明此诊断系统对故障诊断是有效的．     

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。     

基于小波神经网络的伺服直流电机故障诊断

研究了直流电机反映潜在故障特征的参数选取方法,并在此基础上建立了基于小波分析方法和BP人工神经网络技术的特征参量-故障映射模型模型。通过诊断结果与实际数据的分析、对比,验证了所建立的故障诊断模型能有效地实现潜在故障征兆提取和故障映射功能。