小波神经网络技术在故障诊断中的应用

针对故障诊断技术的不断发展,文章通过阐述小波分析和人工神经网络的概念和特点以及在二者在不同条件下结合的情况,综述了故障诊断系统的现状和进展,并展望了这种技术的前景。     

自适应小波神经网络在故障诊断中的应用

为提高传统BP神经网络在故障诊断中的效率,提出用小波神经网络加以改进.采用动量法和学习率自适应调整结合的网络训练算法对小波网络的初始参数进行设置,提出自适应小波神经网络的故障诊断方法,详述其诊断原理,并结合实例证实了该方法应用于故障诊断的有效性.     

分级小波神经网络在故障诊断中的应用

提出一种分级小波神经网络结构,可实现单一故障样本训练的神经网络与组合神经网络相结合,对单一故障和多发故障都能做出正确的判断,诊断结果准确可靠.     

小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用研究

对模拟电路提出了一种基于小波与神经网络辅助式结合的故障诊断方法．该方法用小波变换作为模拟电路故障信号的预处理器，大大减少神经网络的输入数目，简化神经网络结构和减少它的训练时间，提高辨识故障能力．在介绍该故障诊断方法的基本原理后。给出了小波函数及故障特征选择的方法．     

遗传小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、小波变换及神经网络(NN)的模拟电路故障诊断方法.该方法将小波基作为神经网络的传递函数,利用遗传算法优化神经网络的结构和权值,从而避免了BP神经网络结构设计的盲目性和局部最优等问题,大大减少了网络训练时间.利用该方法对模拟电路进行故障诊断有利于提高诊断的智能性及识别故障类别的能力,提高诊断的精度与速度.实例诊断结果表明文中所提方法是可行的.     

小波分析在大型齿轮箱故障诊断中的应用

介绍了小波分析的原理及在大型齿轮箱故障诊断中的应用。通过现场的应用实例，讨论小波分析在大型齿轮箱故障诊断中的应用效果。     

小波神经网络在输电导线断股故障诊断中的应用

讨论了小波降噪用小波奇异性检测的原理，并利用这些原理对输电导线断股故障信号进行了二进小波分解，提取Ｗ２＾３￣Ｗ２＾５尺度上的特征参数作为神经网络的输入，而经过训练后的神经网络的输出分别为断股故障类型和故障位置信息。     

小波包与神经网络在滚珠丝杠故障诊断中的应用

针对滚珠丝杠在数控机床运转中的噪声信号,提出一种分段重叠预处理信号方法,并在此基础上研究了采用无频带错位小波包算法提取故障特征向量的方法;然后利用所提取的特征向量作为故障样本对3层BP神经网络进行训练;最后利用训练所得到的权重值实时进行故障判断.实验结果表明利用上述方法能实现对滚珠丝杠润滑不良和润滑良好2种情况下噪声的...     

神经网络在故障诊断中的应用

描述了神经网络的BP算法,探讨了BP神经网络拓扑结构的确定,考察了小波变换和小波分析,论述了故障机理和故障诊断的问题。     

基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断

研究了基于BP神经网络、基于径向基神经网络等的故障诊断方法和原理,并利用小波包分解获得了滚动轴承振动信号的特征向量,进行了详细的故障诊断实验研究,通过实验,比较了基于松散型小波神经网络与紧致型小波神经网络的诊断结果。仿真结果表明,紧致型小波神经网络用于滚动轴承的故障诊断更为有效。     

一种小波神经网络的快速学习算法及其应用

提出一种基于最小二乘的小波神经网络的快速学习算法,与现有的同类算法相比,该算法无需任何矩阵运算,兼有快速收敛和计算量较小的特点,有助于提高小波网络的实时性能,推导了算法,几个典型的函数逼近的仿真实例表明了算法的优良性能。     

改进的小波神经网络在教学质量评价中的应用研究

针对传统教学质量评价中存在的单一性和人为因素干涉等问题,为达到科学、准确的评价效果,本文提出了一种改进的小波神经网络教学质量评价方法,充分利用小波变换良好的局部化性质并结合神经网络的自学习、自适应能力,采用加动量批处理的小波神经网络算法进行网络训练,从大量评价数据中自动找出与评价结果之间的非线性关系,然后测试得到评价结果.实验证明,改进后的小波神经网络算法提高了收敛速度和准确性.使教学质量评价更客观、科学,具有一定的实用性和有效性.     

神经网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

本文将改进后的神经网络应用于汽轮发电机组的故障诊断中,利用神经网络的高速并行性,联想记忆,容错性和自学习功能,使所建立的系统具有较高的推理速度和较强的类型识别能力。     

基于神经网络计算的子波变换实现

本文首先阐明了子波变换理论利用可变时域和频域分辨特性表达信号、获取信号特征的原理，提出了利用神经网络计算方法计算子波变换系数的新方法，并讨论了与人视觉系统密切相关的子波变换神经元的特性，提供了计算机仿真子波变换信号的结果。理论分析和实验结果表明，子波变换不仅具有对信号多分辨表达的特性，而且可以有效地压缩被处理信号。     

神经网络在大型回转机械故障诊断中的应用

利用人工神经网络对大型回转机械中的常见故障进行分类和识别。首先讨论了如何从现场故障振动信号中提取故障特征;然后利用一个隐层的BP网络对故障特征进行训练,在训练信息不完备的情况下,就神经网络对组合故障的出现进行了计算,最后利用工厂实际数据进行比较和验算,结果令人满意。     

小波神经网络的研究及其展望

小波分析与神经网络结合的研究 ,已成为近些年来信号处理学科的热点之一。小波分析具有良好的时频局部性质 ,而神经网络具有自学习功能和良好的容错能力 ,将二者结合必具有强大的优势。本文对小波网络的结构形式 ,学习算法及其应用进行综述 ,并就其存在的一些问题及其发展趋势进行了探讨。     

基于小波包和RBF神经网络的压电加速度传感器故障诊断

根据压电加速度传感器故障的特点,提出运用小波包变换和RBF神经网络的故障诊断方法。首先运用小波包分解和重构原理将传感器输出信号分解到不同频段中,提取每个频段的能量作为状态监测的特征向量,作为RBF网络的输入,然后利用最佳的RBF神经网络进行压电传感器故障分类。实验结果表明该方法具有良好的非线性跟踪能力,较高的诊断准确率。     

神经网络在机械系统故障诊断中的应用

近年来，神经网络已成为当代人工智能研究领域的一个热点，工程界也表现了极大的热忱，期望它在解决一些长期以来用传统方法难以解决的问题方面能发挥突破性作用。本文较为详细地探讨了神经网络双向联想记忆法在机械系统故障诊断中的应用。研究表明，该法能大大提高故障诊断的智能水平和实时处理能力，为机械系统故障诊断开辟了一条新途经。     

互感器故障诊断神经网络专家系统

基于神经网络专家系统的基本原理和利用神经网络的知识表达能够反映事物之模糊因果关系的特点，本文建立了一个用于高压电磁式互感器故障诊断的神经网络专家系统，提出了一种有效的推理方法，旨在全面、快速和准确地实现互感器的故障诊断，以提高互感器及电力系统运行的可靠性。图２，参８。     

大型回转机械故障的组合网络识别方法

神经网络通过对故障样本的学习后，对未知的故障的样本具有较高的正确识别率，从神经网络对故障的识别检验结果中发现，神经网络对单一故障的分类与组合故障的分类相差较大，文中分析了产生这现象的原因，并利用组合网络来克服单一网络对组合故障分类精度不够高的缺陷。