基于神经网络技术的飞机舵面故障趋势预测研究

在飞机舵面故障诊断系统中,及时准确的故障预报对提高飞机的安全性具有极其重要的意义,针对飞机舵面故障预报系统的设计要求,建立了神经网络故障预测模型以及训练算法,该预测模型采用三层BP网络模型,还对神经网络的预测精度给出了评价函数.最后,为了验证所述方法的有效性,结合风洞实验数据,对某机舵面故障模式之一的方向舵卡死进行了预测和分析,并与传统的ARMA方法进行了比较,结果充分表明了该神经网络预测模型的有效性和优越性.     

基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断

为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型.利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数.经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%.仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟舍能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机放障.     

基于小波时频图与Swin Transformer的柴油机故障诊断方法

针对用传统的故障诊断方法难以对非线性非平稳的柴油机故障信号进行准确高效诊断的问题，提出基于小波时频图与Swin Transformer的柴油机故障诊断方法。该方法可以有效结合小波时频分析在处理非线性非平稳信号方面的优势和Swin Transformer强大的图像分类能力，通过连续小波变换将原始信号表示为小波时频图，将小波时频图作为特征图输入到Swin Transformer进行训练，实现柴油机故障状态识别。实验结果表明，与对比方法相比，所提方法具有较好的故障识别精度及稳定性，在公开数据集和实验室实测数据中的整体故障诊断准确率分别达到100%和98.88%,为柴油机故障诊断提供了一种新的思路。     

基于神经网络的导弹故障智能诊断专家系统

首先简要介绍了BP神经网络学习算法,然后在搜集专家经验和专业知识的基础上,提出了导弹故障智能诊断方法,分析了诊断参数的选取方法、知识库的建立过程及神经网络模块结构图.最后研究了基于神经网络的导弹故障智能诊断专家系统的结构及功能实现,并对某导弹发射控制系统进行了故障分析,给出了具体的诊断实例.将此方法应用于导弹武器系统故障诊断中,可提高诊断的智能性.     

故障特征选择与诊断规则提取的VPRS模型方法

针对实际工程系统故障诊断过程中故障特征和诊断规则难以提取的问题，提出了一种基于变精度粗糙集(VPRS)模型的故障特征选择和诊断规则提取的新方法。该方法通过选取适当的分类误差参数β，运用知识约简简化知识系统。它不仅能从实测数据中提取出最佳的故障特征参数，还可得到简化的诊断规则。对滚动轴承故障诊断的仿真实例表明，该方法有效地简化了特征参数和诊断规则，提高了故障诊断的准确率，减低了诊断成本，具有比基本RS方法更广的适用性。     

基于神经网络的航管装备故障预报系统研究

根据神经网络BP算法和专家系统原理 ,研究了航管装备故障预报的方法 ,给出了特征参数选取和知识库建立的过程 ,讨论了航管装备故障预报系统的系统结构和功能实现 ,界定了系统的推理机、解释机制、知识库规则和人机接口 ,并进行了航管装备机杨管制中心系统故障预报的过程举例 ,给出了一种基于神经网络实现航管装备故障预报系统的方法     

基于神经网络的假设检验故障诊断算法研究

传统的χ2检验法通过比较先验信息与量测信息进行故障检测,当先验信息所依赖的模型出现错误时将无法进行有效的故障检测和故障隔离。提出利用神经网络的方法结合χ2检验法进行故障诊断,训练神经网络来跟踪系统模型,则正确的先验信息保存在训练好的神经网络中,系统模型输出与网络模型输出之差作为故障诊断的依据。针对INS/GPS组合导航系统进行算法仿真,该算法能够快速、准确地判断系统故障源,通过故障隔离和系统重构,使系统在故障情况下依然保持正常工作。     

基于特征生成的轴承不均衡数据故障诊断

针对实际生产中难以获得足量的故障样本数据导致训练中样本不均衡、样本不足等问题,提出了一种基于特征聚类的过采样算法,并将其与卷积神经网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。该模型将频域信号作为模型的输入,通过卷积神经网络进行特征提取,再通过过采样技术生成新的特征数据实现数据的均衡化,将新生成的特征数据和原有特征一同输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器中完成样本的分类,实现滚动轴承的故障诊断。通过对比实验,结果表明该方法可以有效解决数据不均衡的问题。     

基于神经网络的输电线路故障检测研究

在研究现有架空输电线路故障检测系统不足的基础上,提出了一种基于神经网络的输电线路故障检测系统.该系统以复杂结构的10KV架空输电线路为研究对象,利用分布在线路上的数据采集设备得到线路电气参数的相应数据并进行编码;通过载波通信将数据传送给控制中心;在控制中心对各参数数据解码和去噪;然后将每个参数进行分段数据采样输入经反向传播算法(即LMBP算法)训练的三层结构的神经网络进行分析,最后进行统计处理输出故障信息.采用EMTP仿真实验表明,本文故障检测系统准确率较其它故障检测系统有较大提高.     

基于BP-ART混合神经网络的电路故障诊断新方法

建立了基于误差反向传播(back propagation, BP)神经网络和自适应共振理论(adaptive resonate theory, ART)神经网络的电路故障诊断模型,提出了BP神经网络和ART神经网络相结合的电路故障诊断方法,以ART网络为主,识别新故障,以BP网络为辅,识别多类故障,并对传统的ART神经网络竞争机制加以改进,有效地解决了复杂电路故障诊断的难题。实验表明,基于BP和改进ART神经网络相结合的电路故障诊断方法具有自适应性好、训练时间短、准确性高等特点。     

基于神经网络的形状识别系统及优化

Ｈｏｕｇｈ变换用于形状识别、神经网络用于分类都不是新课题,而我们将这两种方法结合起来,用神经网络实现 Ｈｏｕｇｈ变换并进行特征提取,所提取的特征矢量不受待识别体的大小和位置的影响,且所提特征为一维矢量。对于所构成的神经网络形状识别系统,采用ＢＰ算法进行初１练,优化系统参数。文中最后得出令人满意的实验结果。     

基于模糊神经网络的车用发动机智能故障诊断系统

针对车用发动机故障多,且具有模糊性和复杂性的特点,提出了一种基于模糊神经网络的车用发动机故障诊断专家系统。该设计结合了神经网络、模糊逻辑以及专家系统的优点,在利用神经网络对电控汽油机进行故障诊断的基础上,引入模糊逻辑的概念,采用模糊隶属函数来描述这些故障的程度,系统推理速度快,容错能力强。并运用MATLAB的图形用户界面(GUI)功能,设计了一种全新的人机交互界面,增加系统的易操作性,方便用户使用,更新系统简单直观。     

基于非线性自适应神经网络的柴油机振动信噪分离

根据柴油机振动信号非平稳性的特性 ,应用非线性自适应神经网络的方法对柴油机振动信号进行信噪分离 .应用结果表明 :该方法的效果好于用神经网络方法进行信噪分离的效果.     

容错神经网络研究

容错神经网络理论是分析和设计高可靠性的神经网络的理论和方法。容错神经网络的研究对于揭示人脑神经系统的容错机理和丰富容错系统理论有重大意义。本文结合所做的研究工作,系统地提出了容错神经网络的理论框架,为容错神经网络的理论和应用研究的深入奠定了基础。     

小波-神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

小波变换具有时频局部化、多尺度分析等特性，而神经网络具有非线性映射、学习推理等优点，将二者结合起来，提出基于小波-神经网络的模拟电路故障诊断方法。采用正弦信号仿真模拟电路，应用小波变换对模拟电路响应的采样信号进行故障特征提取，建立故障字典，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：该方法能够实现故障检测及定位，具有准确率高的特点。     

基于监督核熵成分分析的发动机磨损故障诊断

针对发动机受工作环境影响,导致油液光谱数据存在大量冗余信息且具有非线性结构,从而影响发动机故障诊断结果的问题,提出监督核熵成分分析(supervisedkernelentropycomponent analysis,SKECA)的特征提取方法;该方法在核熵成分分析基础上引入监督学习算法,提取油液光谱数据的内在几何特征,使提取后的故障特征中包含判别信息,并利用遗传算法(genetic algorithm,GA)寻找参数来优化特征提取的结果,采用支持向量机对故障特征进行分类。结果表明:采用SKECA进行特征提取能够有效提高发动机故障诊断精度。     

Feature evaluation and extraction based on neural network in analog circuit fault diagnosis

Choosing the right characteristic parameter is the key to fault diagnosis in analog circuit. The featureevaluation and extraction methods based on neural network are presented. Parameter evaluation of circuit features is realized by training results from neural network; the superior nonlinear mapping capability is competent for extracting fault features which are normalized and compressed subsequently. The complex classification problem on fault pattern recognition in analog circuit is transferred into feature processing stage by feature extraction based on neural network effectively, which improves the diagnosis efficiency. A fault diagnosis illustration validated this method.     

基于神经网络组与故障分级的故障诊断

为了更好地解决当前神经网络在故障诊断方面的不足,提高诊断的精度和正确率,提出了一种基于神经网络组和故障分级思想的故障检测方法,在将故障分级的同时使用一个包含着三个子神经网络的神经网络组来完成故障检测。根据故障发生频率的不同,将故障分成了不同的等级。故障等级越高,用于检测这种故障的子神经网络数越多,以此来保证较高的故障检测正确率。实验结果表明:对于等级最高的故障,检测正确率是100%;对于其他故障,检测正确率也都在95%左右。实验结果充分证明了此方法在故障检测方面的优越性。     

基于电子支付密码的支票自动容错识别系统研究

系统地研究了基于电子支付密码 (又称变码印鉴 )的支票自动容错识别技术 ,包括基于电子支付密码的支票识别系统的组成 ,支票数字图形的提出、特征提取和预处理、应用多种神经网络识别方法对大写和阿拉伯数字识别、对多种侯选方案进行容错识别等技术 ,并建立了支票识别原型系统 ,并取得了理论成果 ,该系统有应用前景 .