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基于神经网络的发动机异响故障诊断方法 总被引:8,自引:0,他引:8
针对汽车发动机异响故障诊断的特征,研究了基于神经网络的异响故障诊断专家系统的理论和方法及实现过程,并将此方法应用于具体JL368Q发动机异响故障诊断,结果表明其方法具有通用性和高效性。 相似文献
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基于BP神经网络和案例推理模型,建立导弹电子化指挥系统故障诊断专家系统的基本结构,并给出一个具体的应用实例.首先对导弹电子化指挥系统的故障机理进行分析,在此基础上研究基于BP神经网络和案例推理相结合模型的故障诊断技术的应用,确定了基于改进BP神经网络的故障诊断专家系统的设计思想和实现方法,并建立了基于BP神经网络和案例推理结合模型的导弹测控系统故障诊断专家系统,弥补了单一故障诊断推理模型的不足.通过对某型导弹电子化指挥系统中语音系统的故障诊断实例,说明了该故障诊断专家系统的可行性. 相似文献
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研究了一种基于BP神经网络的汽车故障诊断方法。主要结合了专家系统判断推理的思想,通过多个子BP神经网络形成一条诊断链,从故障征兆出发,对汽车故障进行分级连续诊断,使故障诊断范围逐级缩小,最终确定汽车故障的具体原因。该方法符合人的逻辑思维,实现简洁,同时具有很高的诊断精度和很好的鲁棒性,可行性强。 相似文献
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以柔性制造系统中数控设备为制造单元并作为控制对象,以实现CAD/CAM/CAPP智能化、集成化地制造.通过分析网络化环境下数控设备远程运行与故障诊断系统的特点,提出该系统的体系结构,使用BP神经网络进行数控设备的故障诊断,阐述了基于BP神经网络和专家系统混合的神经网络故障诊断专家系统的基本原理,并分析了基于EJB的数控... 相似文献
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针对传统方法在导弹故障诊断领域应用中的局限性,提出了将神经网络理论与专家系统技术相结合的混合方法用于导弹的故障诊断过程.介绍了BP神经网络推理模型,研究了基于神经网络的导弹故障智能诊断专家系统的结构及功能实现,并对某导弹系统进行了故障分析,给出了具体的诊断实例.将此方法应用于导弹武器系统故障诊断中,可提高诊断的智能性. 相似文献
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基于故障树的汽车起重机液压故障诊断专家系统 总被引:1,自引:0,他引:1
根据汽车起重机液压系统故障诊断的特点,建立了汽车起重机液压故障诊断专家系统。该系统提出将故障树和模糊神经网络相融合,并以汽车起重机常见故障为例建立了相应的故障树模型,完成了基于专家规则表示与模糊表示下知识数据库的构建与推理机的实现。解决了传统专家系统知识获取困难的问题;运用模糊神经网络的自学机制,保证知识库的完整性和正确性;实现了对汽车起重机液压系统的故障诊断内容的不断的更新和扩充,并及时将已发生及预测到的的故障写入数据库中,提高了查找故障的准确率及效率,有利于预防和控制汽车起重机液压系统的故障。 相似文献
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基于GA-BP的汽车风振噪声声品质预测模型 总被引:1,自引:1,他引:0
目前对于汽车风振噪声的优化研究主要以声压级(Sound pressure level,SPL)作为单一评价指标,既不能全面反映噪声的物理属性,也无法考虑人耳对噪声的主观认知过程。为准确评价风振噪声,引入声品质,运用大涡模拟(Large eddy simulation,LES)对风振噪声进行数值仿真,根据实车道路试验判断仿真的准确性;对仿真结果进行声品质客观评价与主观评价,综合声品质客观评价参数与声品质主观评价试验结果建立BP神经网络预测模型;利用遗传算法(Genetic algorithm,GA),进一步对BP神经网络的结构参数进行优化,建立GA-BP声品质预测模型。研究结果表明,GA-BP声品质预测模型在训练速度和预测精度上都优于BP神经网络预测模型。预测模型基于声品质主客观评价结果,其预测值可以代替传统的声压级评价指标,为风振噪声提供更为准确合理的评价。 相似文献
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基于神经网络的数控机床故障诊断专家系统 总被引:4,自引:0,他引:4
针对传统专家系统在处理故障诊断中的不足,提出了将神经网络技术与专家系统融合的诊断模型,并用于数控机床的故障诊断中.介绍了诊断系统结构、功能及改进的BP神经网络算法,并给出了应用实例.试验结果表明,该方案合理、可行,有较好的应用前景. 相似文献
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液压系统是机、电、液耦合的复杂系统,实践表明工程机械有70%的故障是由液压系统引起的,液压系统的故障诊断已成为国内外学者研究的热点,其中智能化诊断已成为当前发展趋势,以神经网络应用最为广泛。然而研究发现,各类BP网络模型在样本点的选取上均没有考虑液压系统寿命周期不同对故障诊断所造成的影响,为解决这个问题,构建了全寿命期砼泵液压系统故障分析模型,在神经网络分析的基础上考虑设备寿命期对系统故障分析的影响,并结合遗传算法对BP神经网络进行优化。 相似文献
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基于神经网络的塔式起重机电气设备故障诊断系统 总被引:1,自引:1,他引:0
为了提高塔式起重机的故障检测效率,将BP神经网络故障诊断应用于起重机电气设备的故障诊断中。该系统一方面可根据新的故障样本自动学习、训练和更新故障知识,形成新的故障诊断规则并添加到专家系统知识库中。另一方面,直接调用神经网络诊断模块实现故障诊断,根据故障现象诊断故障原因,为维修提供指导。 相似文献
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阐述了模糊逻辑、BP神经网络和专家系统的相关理论,探讨了结合三种理论构建系统的优点,介绍了电控汽油机故障诊断的相关理论。在上述理论的基础上,阐述了电控汽油机模糊神经网络诊断专家系统的构建方法,并运用MATLAB软件针对汽油机故障征兆-故障模式样本集编写了BP神经网络训练程序对样本进行了学习训练和仿真。 相似文献
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针对航空活塞发动机排气门卡阻故障,经过对故障机理的分析,提出了一种利用神经网络对排气门导套与气门杆的配合间障进行预测,以间接预测排气门卡阻故障的方法。将影响排气门积垢速率的因素设定合理的特征值,以这些特征值和发动工作时间作为输入向量,配合间隙作为输出向量,分别建立了GRNN神经网络和BP神经网络预测模型。预测实例表明,GRNN神经网络预测模型具有较高的预测精度、稳定的网络以及较快的收敛速度,预测性能优于BP神经网络模型,预测结果可作为评估排气门卡阻故障发生概率的有效依据。 相似文献