基于模糊神经网络的凝汽器故障诊断

对基于热力参数的凝汽器典型故障，建立了凝汽器典型故障集、征兆集及故障特征向量集合，提出了一种适用于凝汽器故障诊断的模糊BP神经网络方法，并以实例验证了该网络模型识别故障的准确性。     

模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用

提出并研究了模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用问题。以油色谱分析数据作为输入，故障类型作为输出，建立了邦联诊断的模糊网络模型。故障实例的测试结果表明了这咎方法的有效性。     

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。     

基于粗糙集的模糊神经网络在故障诊断中的应用

文章将粗糙集理论、模糊逻辑推理和神经网络等方法相结合,提出一种基于粗糙集的模糊神经网络理论的复杂机械的故障诊断方法。该方法应用模糊逻辑推理建立故障诊断决策表,采用粗糙集理论对故障样本数据属性约简,将获取的主要特征属性输入到神经网络中进行训练学习,然后把检测数据输入到诊断系统中进行检测。检测结果表明,该方法在船舶柴油机的故障诊断中是有效的。     

基于分级模糊神经网络的水电机组故障诊断

针对水电机组发生故障时,故障征兆与故障原因之间复杂的对应关系,提出了一种新型的基于低、中、高3级模糊神经网络的故障诊断结构模型和相应的学习算法,并以此方法对该分级模糊神经网络进行了仿真训练.仿真实验结果表明,该方法能有效地对水电机组单故障与多故障样本进行分类,可提高诊断准确率.     

基于双谱的模糊聚类滚动轴承故障诊断

为了能准确可靠地判别出机械设备中滚动轴承的故障类型,基于双谱能表征随机信号偏离高斯噪声程度的特性,提出一种模糊聚类的滚动轴承故障诊断方法。基于滚动轴承运行过程中监测到的振动信号包含高斯噪声且具有非高斯、非线性特点,该方法在分析高阶谱理论的基础上,对双谱估计特征值进行阈值化处理,构成二值特征图并构造模板,通过测试样本与目标模板之间距离大小来进行不同类别的判断,实现对滚动轴承故障的诊断。经实例验证,该方法有效实现了对滚动轴承故障的分类判别,并提高了判别的可靠性和准确性。     

基于神经网络模糊观测器的非线性系统的故障诊断

本文运用T-S模糊模型建立非线性系统的系统模型,用神经网络逼近非线性故障,用以设计观测器诊断系统故障。仿真结果表明,该设计方法能够有效的估计出故障大小。     

基于小波模糊神经网络的陀螺仪故障诊断技术

为了提高陀螺仪故障检测灵敏度，分析了陀螺漂移特性，指出随机漂移是影响陀螺仪精度的主要漂移误差，也是影响性能可靠性的主要因素．针对此，提出了一种小波模糊神经网络故障诊断模型．此模型运用串联方式将小波分析、模糊逻辑和神经网络融合在一起，充分发挥它们各自的优点，并对陀螺仪实测数据仿真．仿真结果表明，采用小波分析提取陀螺的常值漂移，简单有效；运用神经网络对陀螺的误差和故障建模，使故障诊断具有自适应、自学习的能力，并互增强了故障诊断的容错能力；将模糊逻辑用于判决中，使判决结果更加可靠．     

基于模糊信息多级融合的故障诊断

为进一步提高综合故障诊断的可靠性,提出一种基于模糊信息多级融合的故障诊断方法,在传统模糊信息融合故障诊断的基础上,将各级诊断数据重新融合后再进行系统的综合故障诊断.对船舶主动力系统故障诊断的应用表明,该方法较传统方法更准确有效,在局部传感器误检的情况下仍作出了准确的故障诊断,可为提高大型系统故障诊断的可靠性提供有益的借鉴.     

基于模糊神经网络的MVB故障诊断算法

针对多功能车辆总线具有随机性和不确定性导致故障诊断准确率较低的问题, 设计一种基于模糊神经网络的MVB故障诊断算法. 首先根据MVB故障类型给出诊断模型, 然后采用减法聚类生成数量较少的模糊规则, 最后采用T-S模糊神经网络对故障进行分类. 在MATLAB环境下对该算法的拟合能力及诊断准确率进行仿真分析的结果表明, 该算法简化了模糊神经网络结构, 有效提高了故障诊断准确率.     

基于模糊神经网络的MVB故障诊断算法

针对多功能车辆总线具有随机性和不确定性导致故障诊断准确率较低的问题, 设计一种基于模糊神经网络的MVB故障诊断算法. 首先根据MVB故障类型给出诊断模型, 然后采用减法聚类生成数量较少的模糊规则, 最后采用T-S模糊神经网络对故障进行分类. 在MATLAB环境下对该算法的拟合能力及诊断准确率进行仿真分析的结果表明, 该算法简化了模糊神经网络结构, 有效提高了故障诊断准确率.     

基于蚁群聚类算法的模糊神经网络

提出了一种基于蚁群聚类的模糊神经网络算法,神经网络采用RBF网络结点结构,聚类采用二级结构蚁群聚类算法作为一级聚类而模糊C-均值聚类(FCM)用于二级聚类。将上述聚类方法用于模糊神经网络构建中,仿真结果表明具有并行实时性、聚类能力强的特点。     

一种FNN分类器及其用于故障诊断的方法

通过对ＦＮＮ分类器的几种结构，算法以及输入、输出模糊化的分析，提出了ＦＮＮ用于故障模式分类的方法，最后用一仿真例子证实子分析结果。     

基于自适应神经网络的电路系统故障诊断研究

针对人工神经网络的特点,对传统BP算法进行了全面改进,通过采用自适应学习率和动量因子修正等方法,有效克服了传统BP算法在实际应用中学习收敛速度慢和容易出现局部极小点的缺点。以电路系统的故障诊断为例,引入了模糊数学中的隶属度函数,对故障特征量进行处理后作为自适应神经网络的输入,故障编码作为网络的输出。实验仿真结果表明,该系统对电路故障类型能够有效地进行诊断和识别。     

基于Kohonen神经网络的故障诊断方法

针对传统故障诊断技术的不足,提出一种基于Kohonen神经网络的故障诊断方法,其使用一种由邻域函数决定权重调整程度的改进SOM算法进行学习,避免基本SOM算法中调整权重前的邻域判断过程,有利于提高网络的学习速度和自适应性.以齿轮故障诊断为例进行Matlab仿真实验,实验结果表明该方法不但可行,而且诊断速度快、准确率高.     

基于BP神经网络的电机转子故障诊断的研究

介绍了一种基于 BP算法的神经网络在电机转子常见故障诊断中的应用。首先利用测振传感器获得转子的振动信息 ,然后用 FFT分析 ,将振动信号的频谱分析作为神经网络的训练样本。通过选择足够的故障样本来训练神经网络 ,将代表故障的信息输入训练好的神经网络后 ,由输出结果就可以判断发生的故障种类。     

基于BP网络的设备故障诊断研究

通过运用人工神经网络知识,准确、及时地对某运输公司的汽车发动机进行了故障诊断,并且取得了较为准确的诊断结果。不仅提高了发动机运行的安全性以及可靠性,而且为建立基于知识的诊断技术提供了强有力的技术支持和实现的可能性。     

基于神经网络的故障诊断推理方法

针对传统诊断技术的局限性,研究了基于ＢＰ模型神经网络的故障诊断推理方法,它只需选择足够的具有代表性的故障样本训练神经网络,将代表故障的信息输入给训练好的神经网络,根据神经网络的输出结果,就可以判断发生故障的类型．神经网络一旦训练好,由于其具有容错性,不仅能诊断出已经出现过的故障,还能在一定范围内诊断出从未出现过的故障,使故障诊断智能化和简单化．仿真结果表明,基于神经网络的故障诊断方法是行之有效的     

改进型补偿模糊神经网络故障诊断系统

在模糊逻辑与神经网络融合的基础上,引入补偿运算单元,构成补偿模糊神经网络,使网络从初始定义的模糊规则进行训练,再动态的优化模糊规则,提高网络的容错率和稳定性.针对网络训练的不同阶段对学习速率的不同要求,提出一种具有分段可变学习速率的补偿模糊神经系统,可以提高网络的整体性能,实现动态的、全局优化的运算.故障诊断仿真研究表明:模型具有更好的收敛特性,能够大大的缩短训练时间,减少训练步数,提高误差精度.