基于神经网络的控制仿真与故障诊断

基于人工神经网络的自学习、自组织功能和能够表达复杂关系的特点,针对桑塔纳2000空调、冷却系统的控制关系,建立了相关神经网络仿真模型并进行了仿真研究。事实证明,该神经网络仿真模型是复杂车辆控制系统的控制关系分析和故障诊断的一种便捷、有效的方法。     

结合遗传算法的神经网络在电力电子电路故障诊断中的应用

人工神经网络在电力电子电路故障诊断中有广泛的应用.常用的反向传播算法存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺点,给故障诊断带来不便.提出了采用遗传算法优化人工神经网络结构的初值,将遗传算法与人工神经网络结合起来,应用于电力电子电路的故障诊断中.仿真实验表明该方法是有效的.     

基于神经网络的火控系统故障诊断专家系统研究

为了实现对火控系统故障的快速诊断,通过分析人工神经网络和专家系统各自特点和局限性,采用人工神经网络技术与专家系统相结合的方法,建立了基于人工神经网络的专家系统故障诊断机制,并在此基础上设计了基于神经网络的火控系统故障诊断专家系统,较好地解决了火控系统多征兆、多原因的复杂故障问题。     

最优化理论与方法在人工神经网络中的应用

该文介绍了最优化理论的基本研究内容及方法,论述了人工神经网络的基本知识,着重介绍了多层前向网络模型的优势和不足；并综述了用最优化理论改进人工神经网络的学习算法和对网络结构进行优化的方法及最新进展.     

基于BP的车辆系统故障诊断模式识别

针对车辆系统存在的故障问题，引入了模式识别的诊断方法，对故障诊断过程中的故障分类、数据采集以及信号处理进行了分析．结合汽车离合器故障特征，应用改进的人工神经网络算法进行了故障识别，在进行样本学习时，网络系统能够较快的达到稳定状态，满足故障诊断的要求．最后指出了车辆系统故障诊断的意义和发展方向．     

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.     

基于人工神经网络的电机故障诊断研究

本文着重探讨了故障诊断研究的理论方法,通过采用人工神经网络技术,建立基于人工神经网络的故障诊断专家系统,克服了传统诊断专家系统的不足,可以提高故障诊断的水平和效率。     

汽车灯光故障现象及排除方法

传统汽车灯光电路控制模式简单,而现代汽车灯光系统电路更加复杂,故障诊断难度加大。该文对汽车灯光系统控制原理进行了介绍,提出常见的灯光故障诊断方法。随着汽车电子技术的发展,车辆控制单元与传感器数目不断增多,汽车故障种类变多。该文通过对汽车灯光故障的诊断分析,阐述汽车灯光系统控制原理,对分析类似车灯故障具有借鉴意义。     

一种基于深度卷积神经网络的车辆颜色识别方法

车辆颜色是车辆中显著而稳定的特征之一,在智能交通系统中具有重要的作用。针对人工设计的特征提取方法难以有效表达复杂环境下车辆颜色特征的问题,本文在AlexNet网络结构基础上,通过调整网络结构、优化网络参数,形成了基于卷积神经网络的车辆颜色识别网络模型。该方法不需要预处理过程,能够自适应地学习车辆颜色特征表示。对常见的车辆颜色进行训练测试的实验结果表明,本文提出的方法应用到车辆颜色识别问题上具有较好的优势。     

人工智能在故障诊断中的应用

人工智能在故障诊断中的应用是现阶段故障诊断研究的主要方向,文章首先系统地概述了专家系统、人工神经网络、模糊理论三种智能故障诊断方法的原理,然后结合工作实践和研究成果,对各种智能方法在飞机故障诊断上的应用进行了初步的探讨。     

基于神经网络专家系统的卫星姿态确定系统故障诊断

介绍了一种基于人工神经网络与专家系统相结合的智能故障诊断系统,将专家系统与神经网络结合运用取长补短,发挥各自的优势.给出了系统的结构组成,并具体描述了神经网络专家系统的工作原理.采用的RBF网络有效地克服了BP网络收敛速度慢,且易陷入局部极小的缺陷.同时利用神经网络的并行处理功能,有效地解决了传统专家系统的推理复杂、时间冗余等缺点.仿真结果证明了该方法应用于卫星姿态确定系统的故障诊断是有效的.     

基于MNN的主动力装置故障诊断研究

单神经网络诊断大多已成功应用到实际的故障诊断系统中。而在实际应用中,多层次多故障的复杂系统普遍存在,运用单一结构神经网络在处理复杂故障诊断问题时网络过于庞大,诊断精度降低。对层次分类诊断模型进行研究分析,提出运用多重结构神经网络(MNN)来对主动力装置进行故障诊断研究,诊断结果表明该模型是可行和有效的。     

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。     

神经网络专家系统对导弹测试车的故障诊断

研究了基于神经网络的故障诊断专家系统的理论与方法 ,并介绍了具体实现过程 ,同时又将此方法应用于某大型导弹武器系统的局部故障诊断之中 ,结果表明了该方法的有效性     

人工神经网络理论在控制领域中的应用综述

力图从人工神经网络的研究历史出发,在对人工神经网络在控制系统中的应用现状作出概述之后,针对当前的自动控制领域所遇到的难点问题,说明为什么人工神经网络理论能在其中获得如此广泛的关注,并详细论述其适用于控制工程领域应用的主要特征。     

基于ANN的超短波跳频电台故障诊断系统的设计

人工神经网络是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。利用经过训练的人工神经网络对故障进行分析从而对短波电台进行故障检测和监控,预测某些部件的疲劳寿命。基于对人工神经网络的研究,建立了对超短波跳频电台故障诊断的一种新的系统设计研究。     

基于小波神经网络的输电线路故障检测

在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上，提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法。理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明，该小波神经网络故障检测模型和算法是有效的，与传统的人工神经网络相比，具有收敛速度快，鲁棒性强的特点。     

基于小波变换和神经网络伺服控制系统的设计

提出了基于小波神经网络控制的无刷电机控制系统新方法,该方法使用三层前馈式人工神经网络,采用基于梯度下降纠正误差法在线训练更新网络参数,使用离散小波变换的时频特性和连续小波变换检测信号边沿的原理进行无刷电机运行状态和故障状态的检测以便能实时保护.仿真结果表明该方法能大大改善调速系统的静态、动态性能,具有优良的控制效果,小波检测灵敏度高,对噪声有较高的鲁棒性,具有广阔的应用前景.     

基于PCA与神经网络的雷达故障组合诊断方法

针对目前单一诊断方法的缺陷,提出了一种基于主元分析方法(PCA)和神经网络的组合故障诊断方法.利用多PCA来监测雷达状态,在雷达状态异常时再通过分析变量贡献率来确定故障部位,最终采用神经网络进行故障诊断.仿真实验了该方法的有效性.     

基于BP神经网络的故障诊断

本文论述了BP神经网络的结构和学习算法以及应用到故障诊断中的原理和过程。详细地分析了拖拉机变速箱的工作原理,并讨论了利用BP神经网络的优点,应用到该工程的故障诊断中。通过试验证明,基于神经网络的故障诊断已经逐步走向成熟。