电路测试的可区分故障算法研究

研究一种基于人工神经网络的能区分故障的数字电路测试生成方法,该方法利用电路基本逻辑门的特性和神经网络模型的特点,首先建立测试生成的神经网络模型,然后通过求解网络能量函数的最小值点获得给定类型故障的测试矢量,其研究结果在可区分故障的测试生成方面提供了一种可能的新途径     

基于人工神经网络和专家系统结合运用的电网故障诊断技术…

人工神经网络（ＡＮＮ）和专家系统（ＥＳ）的结合是智能系统研究的发展方向。本文对ＡＮＮ和ＥＳ结合用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出一种新的电力系统故障诊断方法。该方法综合一ＥＳ和ＡＮＮ各自的优点，充分利用ＥＳ的推理能力和ＡＮＮ的学习能力，由ＥＳ根据故障报警信息搜索电网数据库，提出故障假设，再由ＡＮＮ对故障假设进行诊断。该方法教授给ＡＮＮ的知识是电网通用的故障判断知识，具有较强的能用性。研究表明     

神经网络在往复泵活塞磨损故障诊断中的应用

对用人工神经网络识别往复泵活塞磨损故障进行了研究。以在往复泵缸套压盖上采集的振动信号的振动功率为主要征兆,建立了基于人工神经网络的往复泵活塞磨损故障诊断系统。计算模拟识别表明,运用该系统可较为准确地判别出活搴 磨损故障。     

基于神经网络调速系统故障诊断的数学模型

水轮发电机的调速系统是水轮发电机进行负荷和频率调节的重要元件，对调速系统自身故障进行准确、快速的诊断十分必要。通过对调速系统运行、实验和故障特点的分析，引进先进的人工神经网络的方法，建立了一种新型的调速系统故障诊断模型，对生产实际有很大帮助。     

基于Park变换的感应电机故障诊断

提取定子电流信号的Park矢量图作为电机故障特征，应用人工神经网络技术对故障特征进行分类与识别，从而避开复杂的谱分析技术，实验测试结果表明，该方法用于电机故障诊断可靠，有交，是一种实际可行的电机故障诊断方法。     

神经网络在往复泵活塞磨损故障诊断中的应用

对用人工神经网络识别往复泵活塞磨损故障进行了研究。以在往复泵缸套压盖上采集的振动信号的振动功率谱为主要征兆，建立了基于人工神经网络的往复泵活塞磨损故障诊断系统。计算机模拟识别表明，运用该系统可较为准确地判别出活塞的磨损（破损）故障。     

基于神经网络的自适应距离保护研究

随着电力系统的发展和对安全运行要求的提高,常规的继电保护和故障诊断技术已经不能适应不断发展的系统要求,因此自适应继电保护越来越受到重视,并已有广泛研究.运用人工神经网络所具有的自适应能力,提出了一种自适应距离保护的神经网络模型.该模型不仅能够随着系统运行和故障类型的变化自动改变故障判别的最佳条件,还能在发生任何故障时准确判别故障相和故障方向,测定故障距离和过渡电阻.对模型进行仿真,验证了所提出模型的可行性和优越性.     

基于人工神经网络和专家系统结合运用的电网故障诊断技术的研究

人工神经网络（ＡＮＮ）和专家系统（ＥＳ）的结合是智能系统研究的发展方向。本文对ＡＮＮ和ＥＳ结合用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出一种新的电力系统故障诊断方法。该方法综合了ＥＳ和ＡＮＮ各自的优点，充分利用ＥＳ的推理能力和ＡＮＮ的学习能力，由ＥＳ根据故障报警信息搜索电网数据库，提出故障假设，再由ＡＮＮ对故障假设进行诊断。该方法教授给ＡＮＮ的知识是电网通用的故障判断知识，具有较强的能用性。研究表明ＡＮＮ和ＥＳ结合用于电网故障诊断是非常有效的。     

电机故障模式识别与诊断

为了实现对电机故障模式的自动识别与诊断,通过对人工神经网络分类功能及传统电机故障诊断技术的分析,提出了一种利用人工神经网络进行模式识别的方法.针对电机故障特征在实际中可能是非线性可分的情况,利用φ函数可以将非线性可分的模式转化到线性空间并实现分类,基于这种思想提出了利用径向基函数(RBF)网络实现对这种复杂故障模式的分类.以感应电机转子故障分类的实验结果表明,这种神经网络模式识别方法是有效的,并且可以通过自动调节径向基函数中心提高网络分类的正确率.     

人工神经网络技术及其在电梯故障诊断中的应用

电梯是目前应用较为广泛的一种工具,电梯故障严重影响着电梯的正常运营.因此,对其开展故障诊断研究有着重要的实际意义.本文研究了人工神经网络模型的基本原理、网络结构、学习算法,并将该网络应用于电梯故障诊断中,该技术可以快速、准确地诊断出电梯的故障类型.     

人工神经网络在车辆故障诊断中的应用

人工神经网络具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此经常被用于车辆故障诊断。该文介绍人工神经网络的基本原理以及网络结构,通过利用Matlab人工神经网络工具箱,建立某车辆动力总成BP单网络结构的故障诊断模型,提出基于人工神经网络的车辆故障诊断方法。由于各类人工神经网络在处理复杂问题时均有不足之处,该文进一步研究混合网络的工作原理及其在车辆故障诊断中的应用,并认为此类方法将是人工神经网络在车辆故障诊断研究领域的主要发展方向。     

基于ANN和FUZZY的装载机故障诊断模型

提出了一种基于神经网络和模糊理论的层次诊断模型、针对装载机的特点建立的模糊系统可自动生成和调整隶属度函数，构造了一种平行的神经子网络，网络训练的速度和诊断准确率有明显提高．模型缩小了知识库，减少了计算量．本模型具有比较强的除噪能力，能将对故障信息敏感而对噪声不敏感的信息提取出来．经仿真实验证明，识别效果良好，有效减少了误判和漏判．     

神经网络的多故障诊断层次模型研究

人工神经网络已成功应用到实际的故障诊断系统中，但大多主要用于单故障诊断情形。实际应用中，多故障同时出现的情况却普遍存在。基于神经网络的方法，构造了一种用于既能诊断单故障，又能诊断多故障的模型。通过实例与传统的诊断模型进行对比，说明了所提出诊断模型的可行性和有效性。     

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.     

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。     

基于神经网络专家系统的卫星姿态确定系统故障诊断

介绍了一种基于人工神经网络与专家系统相结合的智能故障诊断系统,将专家系统与神经网络结合运用取长补短,发挥各自的优势.给出了系统的结构组成,并具体描述了神经网络专家系统的工作原理.采用的RBF网络有效地克服了BP网络收敛速度慢,且易陷入局部极小的缺陷.同时利用神经网络的并行处理功能,有效地解决了传统专家系统的推理复杂、时间冗余等缺点.仿真结果证明了该方法应用于卫星姿态确定系统的故障诊断是有效的.     

粗糙集-神经网络故障诊断方法研究

从人工神经网络故障诊断模型的特点出发 ,利用粗糙集理论解决该模型应用中的主要问题 ,包括进行训练样本质量研究 ,定义相关概念 ,给出故障特征提取算法等 ,提出了粗糙集 神经网络智能混合系统模型 ,分析了该模型的实现步骤 ,结合具体实例验证了上述理论的正确性·利用SAS软件进行了数值仿真·结果表明 ,提出的理论较好地解决了神经网络结构、训练样本的大小、样本质量等对人工神经网络的精度及泛化能力有直接影响的问题 ,减少了训练所需的计算量和时间 ,提高了模型的正确率·     

基于AT89C2051的短波数据通信接口电路的设计与应用

随着信息技术的发展,迫切需要野外进行语音通信的短波电台能具有数字通信功能.结合油田野外作业的特点,设计了一种新型的接口电路,增加数据通信功能;给出了以AT89C2051单片机为核心的硬件电路和程序流程图,实现了数字信号的无线传输.该短波数据通信接口电路的应用有效地利用现有短波电台,满足日益增长的数据传输要求.     

基于小波神经网络的输电线路故障检测

在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上，提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法。理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明，该小波神经网络故障检测模型和算法是有效的，与传统的人工神经网络相比，具有收敛速度快，鲁棒性强的特点。