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.     

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．     

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。     

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。     

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.     

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。     

RBF网络在电喷发动机故障诊断中的应用

阐述了神经网络的模型、算法和分类,利用电喷发动机实测数据作为学习样本,采用径向基函数神经网络建立发动机的故障诊断模型,通过该模型对电喷发动机的参数进行了辨识,表明RBF网络学习速度很快,适于在线实时监测与诊断.     

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。     

基于分形和神经网络的柴油机振动诊断方法

提出了一种基于分形理论和神经网络技术的柴油机振动诊断方法,首先对柴油机的振动信号进行小波降噪,然后提取相应的不同迭代阶数的广义分形维数,并将其作为RBF神经网络的输人参数,以运行工况作为输出参数训练神经网络模型．训练后的神经网络可以利用测量的振动信号来判断柴油机的故障状况．实验及仿真结果表明：采用的小波降噪技术可以较好地再现振动信号特征,有效提高故障识别率;同时基于分形和神经网络技术的诊断方法在柴油机故障诊断中是有效可行的,对于单个故障的正确识别率达到了100％,具有较高的工程适用性,对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值．     

基于神经网络的汽油发动机的故障诊断专家系统初探

阐述了故障诊断专家系统的组成,提出了一种基于神经网络的汽油发动机的故障诊断专家系统.该系统诊断的特点是先用故障树建立诊断的专家系统,即诊断树,然后从故障树中提练出训练样本,结合人工神经网络的自学习功能,从不同角度和不同层次进行诊断推理.结果表明,该系统提高了系统的诊断效率,克服了传统专家系统的一些不足.该系统结合面向对象的VB为开发工具,具有较好的可视性和操作性.     

柴油机故障诊断中振动信号测点位置的研究

在295柴油机上进行设定的进排气系统故障实验,获取各工况下三个不同测点位置的缸盖振动信号,然后利用改进的基于神经网络和小波分析的故障诊断方法进行分析.实验和仿真结果表明,不同测点获取的振动信号蕴含故障特征是不同的.从缸盖上方采集的振动信号更能表征各种故障特征,其故障准确识别率达到95.4%,较其他两个测点有大幅度提高.为基于振动信号的柴油机故障诊断提供了最佳的测点位置,以提高故障的诊断准确性.对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值.     

一种混合智能故障诊断方法及柴油机故障诊断

提出了一种模糊聚类、粗糙集理论与神经网络集成的混合智能故障诊断方法。引入聚类有效性函数和点分布密度函数。对模糊c-均值聚类算法进行改进,形成了自适应模糊聚类算法并依据该算法将连续的故障特征值离散化。应用粗糙集理论处理离散化的故障诊断数据。采用基于信息熵的方法,约简冗余的故障特征。依据约简结果构建神经网络,采用遗传算法优化网络的权值和阈值。将该方法用于柴油机气门故障诊断,并与普通神经网络进行对比。结果表明,该方法提高了故障诊断的正确率。     

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．     

大功率船用柴油机智能诊断系统的研究与实现

通过对船舶柴油机故障诊断仿真系统的模型,结构原理与功能的研究,着重介绍了基于ＲＢＦ神经网络故障智能诊断方法,并以实例对涡轮增压系统和气缸组件与燃料系统故障进行分析判断,指出开发实船柴油故障诊断的计算机辅助分析系统具有指导意义。     

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.