蚁群优化BP神经网络的电机故障诊断设计与实现

针对传统的故障诊断方法采用专家知识推理方法在获取知识方面的困难,提出了一种采用蚁群优化算法和BP神经网络的自适应电机故障诊断系统。使用BP神经网络对样本数据进行训练,可以建立故障征兆到故障之间的对应关系,从而可以克服专家系统的不足,同时,由于传统的BP算法采用梯度下降算法,具有收敛速度慢和容易陷入局部最优解的问题,且BP神经网络的网络结构和初始参数在确定时往往依靠经验,从而限制了其在故障诊断领域的进一步发展。蚁群算法是一种启发式的模拟进化优化算法,具有正反馈及其分布式计算等特点,因此,将蚁群算法应用于BP神经网络的结构和参数进行优化,然后采用优化后的BP神经网络进行故障诊断,电机诊断实例证明文中方法较BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络具有更高的诊断精度和训练效率。     

基于蚁群算法和神经网络的数控机床故障诊断技术研究

为了克服BP神经网络收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点,在研究蚁群算法优化神经网络训练算法的基础上,以数控机床的进给伺服系统故障诊断为例,建立其故障诊断模型。利用训练后的蚁群神经网络对其进行故障诊断,并把BP神经网络和蚁群神经网络的训练和诊断结果相比较。实验结果表明:蚁群神经网络比BP神经网络的收敛速度快、运算效率高、识别能力强。这说明蚁群神经网络应用于数控机床的故障诊断中,可有效地提高故障诊断的准确度和效率,具有良好的应用效果。     

蚁群算法融合BP神经网络的齿轮故障模式识别

为了提高齿轮故障诊断的准确性,引入了一种蚁群算法融合BP神经网络的方法。根据齿轮的故障特征量,建立其神经网络的故障诊断模型。以网络的权值和阈值为自变量,通过蚁群算法的迭代运算,搜索出误差全局最小值,再进行网络的二次学习训练,最终实现对齿轮的故障诊断。实例仿真结果表明,该方法具有较高的故障诊断精度,可减少诊断的不确定性。     

基于蚁群算法的机械故障智能诊断方法研究

介绍了蚁群算法基本原理,实验验证了蚁群聚类算法可用于轴承故障诊断,对比蚁群算法和BP神经网络在故障诊断中的不同,分析了蚁群算法在故障模式识别中的特点。     

蚁群优化算法在齿轮箱故障诊断中的应用

在研究蚁群优化神经网络训练算法的基础上,训练BP神经网络使网络的收敛速度大大提高,避免陷入局部最优解;根据振动实验室2级传动箱实测数据,分析研究信号以及提取信号特征值,应用训练后的BP神经网络诊断齿轮箱的故障,实验表明效果良好,是解决故障诊断问题的主要途径。     

基于蚁群算法的矿井提升机减速器齿轮故障诊断

在研究蚁群优化神经网络训练算法的基础上,建立了矿井提升机减速器齿轮故障诊断模型。根据实测数据,分析研究信号并提取信号特征值,并应用训练后的BP神经网络诊断齿轮故障,实验表明效果良好,该模型网络的收敛速度大大提高,避免陷入局部最优解,用于减速器齿轮故障诊断准确可靠。     

基于萤火虫优化BP神经网络的数控机床故障诊断

为了提高数控机床故障预测的能力,针对BP神经网络在数控机床故障预测中出现的收敛速度慢和训练容易陷入局部极值问题,提出了一种基于萤火虫算法优化BP神经网络的数据机床故障诊断算法。文章详细介绍了常见的数控机床故障类型和分类,在萤火虫优化算法和BP神经网络的基础上,建立了萤火虫算法优化BP神经网络的数控机床故障诊断模型,并提出了基于该模型的算法。该模型和算法采用萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,优化后的BP神经网络能对测试集进行更好的预测。实验结果表明,萤火虫算法优化BP神经网络的预测误差明显小于GRNN和PNN算法。该模型和算法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成数控机床故障诊断研究。     

蚁群神经网络在齿轮箱故障诊断中的研究与应用

在ACO算法原理及框架的基础之上,将蚁群优化算法引入到神经网络的训练中来,提出了ACO训练神经网络的基本原理和方法步骤,并应用于发动机齿轮箱故障的故障诊断。本文采取经典的“频域”分析方法对齿轮箱进行故障诊断,并建立了基于蚁群神经网络的齿轮箱故障诊断模型。结果表明,用ACO算法训练的神经网络具有较高的故障诊断精度,可以有效地诊断齿轮箱中的故障,提高了诊断的效率和质量。     

运用遗传算法优化神经网络的发动机故障诊断

为了对发动机故障进行正确诊断,可采用BP神经网络方法建立发动机故障诊断模型,但由于BP神经网络存在收敛速度慢及网络泛化能力差的缺点,易影响发动机故障诊断正确率。为了提高网络正确识别能力和泛化能力,采用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,网络误差满足要求后,用BP神经网络方法进行修正,从而使网络误差达到最小。将该算法应用于发动机故障诊断中,结果表明,该方法诊断故障误差更小且收敛更快。     

基于遗传BP网络的模拟电路故障诊断

在模拟电路故障诊断中,BP(back propagation)神经网络得到了广泛的应用并取得了不错的效果。但是BP神经网络在训练时仍然存在网络学习收敛速度慢、不易获得全局最优解、网络结构不确定等缺点。采用Levenberg-Marquardt算法进行网络训练,并用遗传算法对BP神经网络结构、初始连接权值和阈值进行全局优选,可以有效克服BP网络存在的缺陷。以Leap Frog Filter滤波器电路的故障诊断为例,仿真实验表明,优化后的BP网络能够快速有效的诊断电路中存在的故障,并且具有更高的诊断精度。     

轧机伺服液压缸内泄漏故障诊断研究

针对目前轧机伺服液压缸故障诊断过程中,故障特征提取困难,信号非线性变化,数据量大的问题,提出了一种基于深度置信网络的轧机伺服液压缸故障诊断的方法。根据轧机系统工作原理,建立轧机系统仿真模型,对轧机内泄漏故障状况进行模拟。利用深度置信网络在智能故障诊断的优越性,将信号归一化处理后放入深度置信网络进行训练,然后通过反向传播学习,优化网络各参数,提高诊断精度。深度置信网络模型由多层玻尔兹曼机以及顶层BP神经网络组成。与传统BP神经网络方法进行比较,结果表明,在训练样本数据足够的条件下,深度置信网络模型在伺服液压缸内泄漏故障诊断具有更高的诊断精度。     

齿轮箱复合故障信号的非线性盲源分离算法研究

针对齿轮箱复合故障分析问题,文中提出一种新型非线性盲源分离（Nonlinear Blind Source Separation, NBSS）算法。该算法先利用反向传播（Back Propagation, BP）神经网络逼近非线性混合模型的逆,并对经过BP 神经网络处理后的信号进行独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）;然后以独立成分分析后的信号的负熵作为适应度函数,采用遗传算法对BP神经网络的参数进行寻优;最后利用优化的BP神经网络参数,对观测到的混合信号进行分解,分离出纯净的振源信号。与采用粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法的核独立成分分析（Kernel ICA, KICA）相比,该方法提取的分离信号具有更高的精度,为齿轮箱复合故障诊断提供了关键技术与有效方法。     

Fault diagnosis method of rolling bearing using principal component analysis and support vector machine

To effectively extract the fault feature information of rolling bearings and improve the performance of fault diagnosis, a fault diagnosis method based on principal component analysis and support vector machine was presented, and the rolling bearings signals with different fault states were collected. To address the limitation on effectively dealing with the raw vibration signals by the traditional signal processing technology based on Fourier transform, wavelet packet decomposition was employed to extract the features of bearing faults such as outer ring flaking, inner ring flaking, roller flaking and normal condition. Compared with the previous literature on fault diagnosis using principal component analysis (PCA) and support vector machine (SVM), one-to-one and one-to-many algorithms were taken into account. Additionally, the effect of four kernel functions, such as liner kernel function, polynomial kernel function, radial basis function and hyperbolic tangent kernel function, on the performance of SVM classifier was investigated, and the optimal hype-parameters of SVM classifier model were determined by genetic algorithm optimization. PCA was employed for dimension reduction, so as to reduce the computational complexity. The principal components that reached more than 95 % cumulative contribution rate were extracted by PCA and were input into SVM and BP neural network classifiers for identification. Results show that the fault feature dimensionality of the rolling bearing is reduced from 8-dimensions to 5-dimensions, which can still characterize the bearing status effectively, and the computational complexity is reduced as well. Compared with the raw feature set, PCA has a higher fault diagnosis accuracy (more than 97 %), and a shorter diagnosis time relatively. To better verify the superiority of the proposed method, SVM classification results were compared with the results of BP neural network. It is concluded that SVM classifier achieved a better performance than BP neural network classifier in terms of the classification accuracy and time-cost.     

神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了基于神经网络的滚动轴承故障诊断方法,以滚动轴承小波分解后的能量信息作为特征,通过神经网络作为分类器对滚动轴承故障进行识别,经过实验表明,该方法对于滚动轴承的故障诊断具有一定的应用价值,并可方便地推广到类似的诊断领域。     

基于优化BP神经网络的快速起竖装置液压驱动系统故障诊断

快速起竖装置在自卸车等工程机械以及导弹发射车等军事领域均有较为广泛的应用.液压驱动系统是快速起竖装置的核心,准确诊断其故障具有重要意义.传统BP神经网络故障诊断准确率随着故障类型的增加急剧下降,难以满足工程需求.以快速起竖装置液压驱动系统为研究对象,提出一种基于BP神经网络和AdaBoost算法的故障诊断方法,将BP神...     

人工免疫网络在数控机床故障诊断中的应用

分析了生物免疫系统的免疫调节机制,在此基础上讨论采用人工免疫网络模型进行机床故障诊断的可行性。将该模型用于滚动轴承故障诊断实验,并将实验结果与传统BP神经网络进行了对比分析,验证了算法的有效性。     

基于蚁群遗传算法的BP神经网络摄像机标定

摄像机标定是从二维图像提取三维空间信息的关键步骤。为了有效解决传统摄像机标定算法中的多参数和计算费时费力等问题,提高摄像机标定的精度和速度,首次将蚁群遗传算法应用于摄像机标定中。方法初期采用遗传算法过程生成信息素分布,后期利用蚁群算法正反馈求精确解,最后用优化后的BP神经网络来进行摄像机标定,充分发挥遗传算法的全局搜索能力和蚁群算法的正反馈收敛优势。     

基于Bagging-MCNN模型的不均衡样本轴承故障诊断方法

针对轴承不均衡样本情景下故障诊断存在的精度与泛用性不高问题,借鉴集成学习获取强监督模型的方法,结合对不均衡样本进行采样处理的类别重组法,提出一种基于Bagging思路的多通道卷积神经网络(Bagging-MCNN)故障诊断模型。首先将原始数据进行标准化处理并划分为训练集与测试集,对训练集进行放回采样构造多个训练子集,同时对测试集进行乱序操作;然后将构造完成的新集合放入多通道卷积神经网络模型进行训练,获得各卷积网络子模型的判别矩阵,融合所有判别矩阵获得最终的诊断结果。在公开轴承数据集上进行试验验证,结合Bagging思路的多通道卷积神经网络故障诊断方法在均衡以及不均衡情景下的诊断精度相较普通卷积神经网络模型,分别提高了1.1%与10.8%,同时提高了模型的收敛速度以及诊断稳定性。