基于人工神经网络的矿用汽车发动机故障诊断的理论研究

结合大型矿用汽车发动机的振动信号，利用ＢＰ神经网络对汽车发动机的故障诊断进行了探讨，对网络的结构及其学习参数进行了研究，为对汽车发动机实施故障诊断与在线监测提供了一种有效方法。     

人工神经网络在机械故障诊断中的应用

由于BP神经网络学习算法存在易陷入局部极小及收敛速度慢的缺陷,利用实数编码改进遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化训练,并把训练好的神经网络用于机械振动信号预测及机械故障诊断中.通过对机械设备振动信号的预测,可以及早发现故障,及时消除隐患,为企业节省大量的维修时间和维修费用,提高企业的生产率.     

人工神经网络在机械故障诊断中的应用

由于BP神经网络学习算法存在易陷入局部极小及收敛速度慢的缺陷,利用实数编码改进遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化训练,并把训练好的神经网络用于机械振动信号预测及机械故障诊断中.通过对机械设备振动信号的预测,可以及早发现故障,及时消除隐患,为企业节省大量的维修时间和维修费用,提高企业的生产率.     

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.     

故障树分析法在汽车故障诊断中的应用

建立了故障树诊断模型,系统地分析汽车故障现象与原因之间的复杂关系．在此基础上用Visualc＋＋6．0编程语言,开发了汽车故障诊断系统。以悬架系统的诊断为例,验证了该方法的有效性。     

神经网络技术在汽车故障诊断专家系统中的应用

针对基于符号处理的专家系统的局限性和汽车故障诊断的复杂性,提出了将神经网络技术引入汽车故障诊断专家系统的思想,并对基于神经网络的专家系统的原理进行深入探讨.最后,给出了一个基于3层BP网的汽车转向系故障诊断专家系统的实例.     

案例推理在汽车维修故障诊断中的应用

本文将案例推理技术(Case-BaseReasoning简称CBR)引入到汽车维修领域中,构建了基于CBR的汽车维修故障诊断系统,为汽车的故障诊断、故障排除、方案确定等提供了一条新途径。并解决了长期存在于智能诊断系统中出现的信息处理僵硬性问题。最后给出了该方法在具体故障诊断中的应用。     

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。     

基于人工神经网络的液压泵故障诊断

本文对目前广泛应用于故障诊断中的BP神经网络及其对液压泵进行故障诊断的原理进行了简单介绍,并对神经网络在液压泵故障诊断中的应用进行了综述。     

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。     

基于专家系统与人工神经网络集成的航姿系统故障诊断

应用专家系统与人工神经网络的相关理论对某型飞机航姿系统的故障诊断问题进行了深入的研究，建立了基于专家系统与人工神经网络的集成式专家故障诊断系统，并利用该专家系统实现了某型航姿系统的故障诊断。应用结果表明：整个网络数据误差在训练10次时达到0．1，在训练829次时达到0．01，可以准确识别故障。     

人工神经网络在膀胱癌诊断中的应用

目的:探讨应用BP神经网络技术建立诊断模型来判断膀胱癌的可行性。方法:153例患者分为训练集和测试集,应用BP神经网络模型,建立人工神经网络诊断模型,然后随机抽样测试样本输入模型进行预测。结果:人工神经网络预测膀胱癌的灵敏度为100%,特异度为92.3%。结论:人工神经网络诊断模型对膀胱癌的判断有良好的诊断性能。     

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。     

基于规则的复合人工神经网络故障诊断专家系统

提出了一种基于规则的新智能故障诊断专家系统,该系统使传统故障诊断专家系统和神经网络有机结合,并融合了模糊理论。系统增加了自学习机制,使知识获取容易,解释机制更灵活,因而使故障诊断系统更具灵活性和透明性。     

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。     

人工神经网络在多级计算机测控系统故障诊断中的应用

计算机分散控制系统是在计算机技术，自动控制技术，通信技术和ＣＲＴ图形显示技术相结合的基础上开发出来的新型控制系统，是今后计算机控制系统发展的一大趋势，本文以计算机分散控制系统为背景，阐述了多级计算机测控系统的组成，原理及特点，在多级计算机测控的可靠性方面，着重阐述了利用人工神经网络的原理对实际测控单元进行故障诊断，报警及故障处理，本文就人工神经网络对给定知识的表达，联想记忆能力及网络的改进进行了研     

用于故障诊断的集成型智能系统

故障诊断是人工智能的一个重要研究内容．分析了现有故障诊断方法（基于规则、基于模型、基于人工神经网、基于案例）的各自特点和局限性．提出了集成现有故障诊断方法（规则、模型、人工神经网、案例）的故障诊断系统及其系统结构．从知识获取和表示、推理和诊断、机器学习方面,说明该新系统能结合现有故障诊断方法的互补性并克服存在的局限性,并且能提高故障诊断的智能性及效率．     

神经网络方法在涡流无损检测定量分析中的应用

采用人工神经网络完成涡汉无损检测中的定量识别,首先,用数值方法分析了阴抗增量的幅值、相位与缺损尺度的关系,得出结论：用相位值来表征深度效果更好,精度更高,然后,应用小波边缘检测方法确定的信号特征值作为网络的输入,结果表明：计算量大为减小,网络结构得到了简化。