基于EMD和RBFNN的地铁辅助逆变器故障检测

针对地铁辅助逆变器故障信号非平稳的特征,提出了一种基于经验模态分解方法和径向基神经网络的地铁辅助逆变器的故障诊断方法,并应用经验模态分解方法对采集的非平稳的原始信号进行处理,将原始信号分解成多个平稳的本征模函数(intrinsic mode function,IMF),同时,采用K-均值聚类算法确定RBF神经网络的模型参数,并借助径向基神经网络的分类能力对特征向量进行故障检测。仿真结果表明,基于K-均值聚类算法的RBF神经网络,在48个测试样本中有46个正确,准确率为95.8%,高于标准RBF神经网络77.0%的准确率,说明其准确性明显高于标准的径向基神经网络。该研究能够满足地铁辅助逆变器故障检测对准确性的要求,可高效识别地铁辅助逆变器的故障。     

粒子群优化RBF神经网络的光伏阵列故障诊断

光伏阵列能否正常工作直接关系到整个光伏发电系统运行的安全性和可靠性。对于光伏阵列故障诊断中传统的BP神经网络诊断算法准确率低、收敛速度慢等问题,提出一种基于粒子群优化RBF神经网络的故障诊断算法。建立以光伏阵列的4种故障特征参数为输入、5种情况为输出的故障诊断模型,对基于粒子群算法的网络模型的自适应权重寻优进行仿真实验。最后,将优化算法与BP神经网络算法以及RBF神经网络算法进行对比。实验结果表明,优化算法不仅可以有效地诊断光伏阵列的故障类型,而且还可以提高故障诊断的准确率。     

神经网络在机械设备故障诊断中的应用研究

提出了一种基于RBF神经网络的机械设备故障诊断方法，详细讨论了RBF神经网络的结构、训练算法及用于机械设备故障诊断的步骤，最后通过以柴油机系统的故障诊断为例，验证了此方法的可行性。     

一种基于RBF神经网络的非线性PCA故障检测方法

针对传统PCA(主元分析)故障诊断方法在非线性过程应用中存在的缺点,提出了一种基于RBF(径向基)神经网络的非线性PCA故障检测方法。首先,提出一个由两个RBF网络构成的非线性统计模型,其中第一个网络用于建立输入变量到主元的非线性映射,第二个网络实现逆映射来重构原始数据。其次,用主元曲线算法来解决网络训练数据的获取问题。最后,给出了使用基于RBF网络的非线性PCA方法进行故障检测的步骤,并通过一个三阶非线性系统的仿真实例验证了该方法的有效性。     

基于不同学习算法的RBF神经网络在故障诊断中的应用

基于对RBF神经网络常用的3种学习算法的研究,通过对凝汽器典型故障类型与故障征兆分析,提出了基于不同学习算法的RBF神经网络凝汽器故障诊断,并对诊断结果进行比较.诊断结果表明,基于3种常见学习算法的RBF神经网络都可以准确诊断出凝汽器的各种故障,但聚类方法和OLS算法学习速度要快得多,梯度训练方法速度较慢.研究还表明,RBF神经网络在故障诊断领域具有很好的实用性.     

基于RBF神经网络和自适应遗传算法的变压器故障诊断

由于变压器故障征兆与故障类型之间具有复杂的非线性关系,采用传统的BP神经网络诊断方法存在收敛速度慢、准确率低和自适应能力差等缺点.针对以上问题,提出了一种基于自适应遗传算法的RBF神经网络故障诊断方法,建立了以变压器的故障特征参数为输入、以主要故障类型为输出的故障诊断模型;将自适应遗传算法和RBF神经网络有机地结合起来,利用自适应遗传算法对RBF神经网络的基函数宽度和中心进行优化,将优化后的RBF神经网络应用于变压器故障诊断.仿真结果表明,该诊断模型加快了网络收敛速度,改善了RBF神经网络的泛化能力,提高了故障诊断正确率,具有良好的实用性.     

一种基于Rough集和RBF网络的模拟电路故障诊断方法

提出了一种基于Rough集和RBF神经网络结合的故障诊断方法。该方法针对模拟电路的故障特征,进行粗集约简预处理研究,然后由约简后的属性构造RBF网络。仿真结果表明:在相同的精度要求下,该算法的训练时间远小于普通的进化神经网络,提高了泛化能力,对模拟电路的故障诊断有一定的实际意义。     

人工神经网络的电网故障诊断

电网发生故障后,为能迅速找出发生故障的元件,及时解决故障,提出了人工神经网络诊断方法。采用径向基神经网络(RBF)来进行故障诊断,其具有良好的最佳逼近和全局最优的性能,并对RBF隐含层的中心用K均值聚类算法进行优化,给出了仿真实验结果。仿真实验结果表明:与未优化的网络进行对比,经验证,两种方法均可用于电网的故障诊断。     

基于RBF网络的水位传感器故障诊断方法

将RBF网络应用于水位传感器的故障诊断,通过构建RBF网络估值器,提出了一种故障诊断方法。首先用影响汽包水位的各种相关参量的实测数据对RBF网络进行训练,然后用达到训练目标的RBF网络对汽包水位进行较高精度的估值;通过RBF网络估值器输出和水位传感器实际输出之差与设定的阈值比较检测传感器故障;若水位传感器出了故障,则诊断系统通过故障转换开关及时对水位监视或控制系统进行重构以消除故障的影响。仿真试验表明该方法能对水位传感器进行较有效的状态监测和故障诊断。     

基于神经网络与遗传算法的汽轮机数据挖掘研究

针对当前专家系统知识获取瓶颈的难题,提出了基于神经网络与遗传算法的汽轮机数据挖掘方法.将汽轮机故障历史数据首先进行模糊化及离散化处理,接着构造一个多层的前向神经网络,然后通过教师示教的方式训练构造好的神经网络,最后进行基于遗传算法的神经网络优化.以神经网络为知识本体,提出了汽轮机故障诊断分类规则的挖掘算法,实现了基于神经网络与遗传算法的汽轮机数据挖掘和故障诊断仿真系统,其诊断正确率达到了84%.实验表明该方法可行,对汽轮机故障诊断系统的设计具有借鉴意义和深入研究的价值.     

模拟电路单故障与多故障诊断的提升小波和RBF方法

为了更高效、更准确地诊断模拟电路的单故障和多故障,提出了提升小波和RBF神经网络相结合的方法。该方法用提升小波系数表征故障电路的特征,训练RBF神经网络,将训练好的神经网络作为分类器,对故障电路进行诊断。通过对比,提出的提升小波方法诊断效果明显优于传统小波,准确率达到99.2%,用时更长。结果表明,基于提升小波和RBF神经网络的模拟电路单故障与多故障诊断方法可以有效地提取故障电路的特征并准确快速地对故障进行分类。     

二级RBF神经网络用于化工过程的动态监控

文章提出用二级ＲＢＦ神经网络来实现化工过程的动态监控。第一级ＲＢＦ神经网络称作预测网络，用于预测未来一段时间内的有关状态量。第二级ＲＢＦ神经网络称作诊断网络，它根据预测量判断它们是否相应于某种事故状态，如果是，则提示操作人员采取相应的措施。这样可起到防患于未然的作用。ＲＢＦ神经网络的基础是ＲＢＦ插值，文章提出了改进的ＲＢＦ插值方法。文章又提出了提前一个时间步进行预测以获得预测结果修正项的方法。另外，文章还提出对诊断网络输出结果进行变换使能合理反映事故可能性的方法。文章所述方法被用于加氢裂化脱丁烷塔开工过程的动态监控，取得了满意的结果。     

基于改进粒子群神经网络的提升机故障诊断

针对BP神经网络对提升机制动系统进行故障诊断存在着收敛速度慢和可靠性差等缺点,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法.根据制动系统故障征兆与故障类型之间的非线性和耦合性,建立了提升机制动系统的故障诊断模型;采用改进的粒子群算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,应用于制动系统的故障诊断,缩短了神经网络的训练时间,提高了故障诊断的精度.仿真结果表明该诊断方法具有故障诊断能力强和诊断效率高等特点.     

基于人工鱼优化的神经网络汽轮机振动故障诊断

建立了人工鱼群神经网络模型,利用人工鱼的聚群、追尾和觅食行为训练RBF神经网络的权系数,提高了神经网络的收敛速度和精度.依据此模型提出一种故障诊断方法,并应用于汽轮机振动故障分析.仿真结果表明:本算法与BP及RBF算法相比具有较高的故障诊断准确率和较好的泛化能力.     

基于遗传小波神经网络的电网故障诊断方法研究

电网故障中继电保护和断路器的拒动、误动以及信息上传过程中的丢失、畸变等问题使快速、准确的故障诊断仍是一个难题。神经网络方法虽已应用,但神经网络容易陷入局部极小值,针对此情况,提出了基于小波神经网络和遗传算法相结合的故障诊断方法。用遗传算法学习小波神经网络的权值、尺度函数、结构,可以确定用于故障诊断的最优小波神经网络。并对算例进行了仿真,仿真结果表明优化的故障诊断系统优于BP算法的诊断系统,提高了故障诊断精度。     

基于蚁群优化神经网络的故障诊断

针对BP神经网络收敛速度慢,易于陷入局部极小点的问题,将蚁群算法引入BP神经网络的优化训练,建立了基于该算法的BP神经网络训练模型,并应用于电机转子故障诊断。结果表明,用蚁群算法训练神经网络具有较高的故障诊断精度,收敛性好,可以有效快速定位电机转子故障,提高诊断的效率和质量。     

一种基于BP神经网络的传感器故障诊断方案

针对传感器故障,提出了一种BP网络和修正的Bayes分类算法(MB)的集成故障诊断方法.用BP神经网络建立传感器故障模型,对系统的状态和故障参数进行在线估计,再用修正的Bayes算法进行传感器故障的在线检测、分离和估计.对连续搅拌釜式反应器(CSTR)的仿真结果表明,该集成故障诊断方法能够对传感器故障进行快速准确的分离和估计,并对传感器故障具有容错性.     

基于遗传神经网络的直接空冷凝汽器故障诊断研究

针对直接空冷凝汽器的结构特点,归纳了运行中可能发生的典型故障,包括真空系统不严密、凝汽器积灰、凝汽器结冰等11个故障。确定了能够正确反映上述故障征兆的过程参数,进一步改进了直接空冷凝汽器故障征兆集。在此基础上利用遗传神经网络对直接空冷凝汽器进行故障诊断。该算法利用遗传算法高效、并行、全局搜索特点,解决了神经网络收敛速度慢,容易陷入极小点的问题。最后,将该方法用于某直接空冷凝汽器故障诊断中,结果表明该算法诊断迅速且诊断结果准确。