基于小波与神经网络的模拟电路故障诊断融合方法

针对信息不足、噪声会导致模拟电路故障诊断效率降低问题,提出基于小波分解、主成分分析和神经网络的信息融合故障诊断方法。为了减少噪声影响和减低故障特征维数,采用该方法对电路测试信号进行小波多尺度分解、主成分分析和归一化预处理。根据不同测试激励源,分别构造独立神经网络完成故障初级定位,进而运用D-S证据融合初级诊断结果实现故障最后定位。研究结果表明:所提方法能充分利用不同信息源对容差下模拟电路故障进行诊断,且定位准确率高。     

电子电路故障诊断的神经网络数据融合算法

针对模拟电路故障元件诊断的不确定性问题,将BP网络引入数据融合之中,结合模糊集合论,构造－模糊神经网络故障分类器,并将其应用于电子电路故障诊断之中。通过测试电子电路中被诊断元件的工作温度和工作电压这2个物理量,求出两传感器对各待诊断元件的故障隶属度,利用模糊BP网络故障分类器进行数据融合,得到融合的各待诊断元件的故障隶属度,从而确定故障元件,并通过单传感器诊断结果与融合诊断结果比较,说明多传感器融合的优越性。     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将信息融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后,采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用DempserShafer(D-S)证据理论融合算法对各证据进行融合,最终,实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明:该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。     

基于神经网络信息融合的盾构施工故障诊断

针对人工检查盾构施工故障存在施工安全等问题,提出一种基于盾构掘进参数神经网络信息融合的盾构施工故障诊断方法。将多个盾构掘进参数信息引入各子神经网络进行局部融合诊断,再将各局部诊断信息引入决策融合网络进行全局融合,最终诊断出各种施工故障并给出可信度评价。研究结果表明:所建立的诊断系统结构合理,融合方法有效,诊断结果可靠。研究结论可为设计基于盾构掘进参数的盾构施工故障实时诊断系统提供有益指导。     

基于信息整合的模拟电路故障诊断方法的研究

基于信息整合技术的模拟电路故障诊断方法的提出,很好的解决了传统故障诊断方法中存在的多种问题,为模拟电路的故障诊断与处理提供了良好的选择与充足的依据。本文简要的分析了基于信息整合的模拟电路故障诊断方法的作用与分类,并以基于神经网络的信息整合为例,分析了信息整合的模拟电路故障的诊断方法。     

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。     

基于信息融合的集成小波神经网络故障诊断

以非线性Morlet小波基作为激励函数,形成神经元,结合小波变换与神经网络各自的优点,建立了集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络,并给出了具体的算法·基于信息融合技术的思想,从设备故障诊断的实际出发,建立了基于信息融合技术的集成小波神经网络故障诊断系统,即通过故障特征信息的有效组合,用各种子小波神经网络从不同侧面对设备故障进行初步诊断,然后对诊断结果进行决策融合·给出了系统的实现策略和子网络的组建原则·从诊断实例中可以看出,此诊断系统充分利用了各种特征信息,可以有效提高确诊率·     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将数据融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用D-S（Dempser Shafer）证据理论融合算法对各证据进行融合,最终实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明,该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。     

基于模糊神经网络的茶园拖拉机远程故障诊断系统

针对茶园拖拉机传统故障诊断对故障信息的采集存在严重滞后性的问题,提出一种基于模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)的茶园拖拉机远程故障诊断系统(remote fault diagnosis system,RFDS).该方法融合模糊算法和神经网络的优点,通过对车辆运行的实时监控,远程处理车辆信息,获取车辆潜在的故障和实时故障信息,避免了传统方式需进行的大量检测,为维修争取到了更多的时间,提高了生产效率.该系统以仿真软件Carsim为基础,利用Carsim实时模拟车辆运行情况,通过训练集和测试集对算法模型进行训练和验证,结果表明:FNN诊断算法满足系统性能要求,准确率可以达到90％以上,可远程准确诊断茶园拖拉机故障.此外,RFDS技术对于车辆的开发也有重要的作用,可以在车辆的研发阶段通过远程故障诊断系统进行车辆性能评估,节省了大量的人力资源.     

高斯模糊核聚类的模拟电路在线故障诊断算法

为提高模拟电路故障在线诊断的运算速度与可靠性,采用高斯模糊核聚类算法对模拟电路故障进行非监督学习。该故障诊断算法的关键是利用已知故障数据类中心点确定故障类。利用模糊核聚类的高效识别树型结构减少训练样本规模、处理模糊类中的野值点,以提高分类器的训练速度和精确度。根据每一类故障数据得到的故障参数均值,设其为故障判断阈值,并赋予类标。在三种不同故障条件下,对Sallen-Key低通滤波器电路进行故障诊断的仿真实验。结果表明：与RBF监督学习方法相比,β-MKFCM方法能够高效地辩识已知故障与未知故障。该研究为电路在线故障诊断提供了参考依据。     

基于信息融合技术的大型水轮发电机故障诊断

为了能够从多方面反映水轮发电机组系统状态,实现对水轮发电机组故障模式的自动识别与准确诊断,将信息融合技术应用于水轮发电机组故障诊断系统。根据故障特征量将故障进行分类处理,采用多个并联的BP子神经网络进行水轮发电机组故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用D-S证据理论融合算法对各证据进行融合,最终实现对水轮发电机组故障的准确诊断。诊断测试实验证明:采用该诊断系统可有效地提高诊断可信度,减少诊断的不确定性。     

基于小波包分析与RBF神经网络的模拟电路故障诊断

针对常用的BP神经网络须已知结构,且学习算法训练速度慢的缺点,提出一种基于小波包分析与径向基神经网络(RBFNN)的模拟电路故障诊断方法。该方法首先利用小波包分解,归一化作为预处理提取模拟电路的故障特征向量,再将故障特征向量输入到RBF神经网络进行故障诊断。仿真结果表明本方法能够对模拟电路的故障进行有效诊断和定位。     

模拟电路故障信号的小波预处理

针对模拟电路故障诊断的神经网络存在结构规模较大的问题,提出一种基于小波一神经网络的模拟电路故障诊断方法。该法采用冲激响应来获取模拟电路的故障信号,采用小波变换作为模拟电路故障信号的预处理器,利用Haar小波分层次分解提取故障信号特征,该信号特征经主元分析和数据标称化后,作为用于故障诊断的神经网络的输入。基于该法故障诊断的基本原理,对一实例电路进行故障划类、小波函数及故障特征选择,给出计算故障特征的仿真编程及故障类别的识别方法。该法大大减少用于故障诊断的神经网络的输入数目,简化它的结构和减少其训练处理的时间。仿真结果表明,该法可以提高模拟电路故障诊断的效率和辨识故障类别的能力。     

一种基于综合智能计算的模拟电路故障诊断方法

文章针对目前模拟电路故障诊断中存在的容差和非线性特性所带来的诊断难点,提出了一种基于粗集-主成分分析的模拟电路故障诊断的方法。这种方法利用粗集理论属性约简、数据归一化、主成分分析对输入数据进行预处理,提取主要参数,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断。对标准电路仿真结果表明:该方法能够实现快速故障检测与定位,具有准确率高的特点。     

一种基于综合智能计算的模拟电路故障诊断方法

文章针对目前模拟电路故障诊断中存在的容差和非线性特性所带来的诊断难点,提出了一种基于粗集-主成分分析的模拟电路故障诊断的方法。这种方法利用粗集理论属性约简、数据归一化、主成分分析对输入数据进行预处理,提取主要参数,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断。对标准电路仿真结果表明:该方法能够实现快速故障检测与定位,具有准确率高的特点。     

PFM神经网络VLSI电路的故障诊断应用

为了改变传统的基于软件的故障诊断模式,发挥神经网络超大规模集成电路(VLSI)的优势,提出了一种用于故障诊断的改进脉冲频率调制(PFM)模拟神经网络脉冲流VLSI电路.利用单层感知器网络、场效应管电路实现了一种新的数字模拟混合突触乘法/加法器电路.以此电路为基础,设计了进行主轴承磨损故障诊断的神经网络故障识别系统.用含有故障信息的噪声信号代替振动信号进行特征值提取,经过前置信号处理分析、故障特征值提取和神经网络运算,最后得出代表待诊断测试信号与标准故障模板之间"欧氏距离"的VLSI电路输出端电容的电压值.根据各个电压值,可以判断出故障类别.该电路具有较高的识别精度,可以实现实时在线的故障诊断.     

基于神经网络和证据理论集成的钻井过程状态监测与故障诊断

钻井过程状态监测与故障诊断是钻井系统安全运行过程中的重要保障。基于信息融合原理,先建立钻井过程参数子空间和子神经网络进行初级融合,形成对钻井故障辨识框架中各故障模式的证据支持,再利用D-S证据理论将子网络输出所形成的证据进行融合,得到各故障模式的置信区间,很好地实现了钻井状态识别。试验结果表明,基于神经网络和证据理论集成的融合算法降低了神经网络的复杂性,提高了神经网络诊断过程的效率,集成融合算法可以很好地提高钻井参数融合的准确性。     

简析小波神经网络应用于模拟电路故障诊断的进展

本文分析了模拟电路故障诊断的重要性和目前存在的困难,对基于小波分析理论和神经网络理论的模拟电路故障诊断方法进行了综述,指出了小波神经网络应用于模拟电路故障诊断存在的问题和未来的应用前景。     

小波神经网络应用于模拟电路故障诊断的进展

分析了模拟电路故障诊断的重要性和目前存在的困难,对基于小波分析理论和神经网络理论的模拟电路故障诊断方法进行了综述,指出了小波神经网络应用于模拟电路故障诊断存在的问题和未来的应用前景。     

多深度学习模型决策融合的齿轮箱故障诊断分类方法

针对齿轮故障诊断中单一传感器采集信息不完全、容错性不佳及一种神经网络模型具有局限性,传统信号处理技术提取特征困难等问题,提出了多深度学习模型决策融合的齿轮箱故障诊断分类方法,构建了基于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和改进堆叠降噪自动编码器(stacked denoising autoencoders, SDAE)的混合网络模型,根据改进的Dempster-Shafer(D-S)证据理论实现决策级融合诊断。以时频信号作为CNN的输入,以频域信号作为SDAE的输入,采用Adam优化算法和dropout、批量归一化技术训练该混合模型。实验结果表明：利用该融合方法对齿轮进行故障诊断相比单个的网络模型CNN和SDAE诊断正确率有所提高,为齿轮故障智能诊断分类提供了新路径。