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改进BP网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
关于汽轮发电机系统一定要保证可靠安全.研究汽轮机发电机组的故障快速诊断问题上,针对汽轮发电机故障具有多样性和不确定性,传统BP神经网络不能很好的识别这种特性,存在训练时间长、误差收敛速度慢的缺陷,故障诊断正确率低.为了提高汽轮发电机组的故障诊断准确率,提出一种附加动量法和自适应速率相结合的BP神经网络故障诊断模型.采用附加动量调整了BP神经网络的权值,加快了网络的收敛速度,用自适应速率动态地调整了学习速度,减少了迭代次数,最后利用得到的BP神经网络对故障进行了诊断.在matlab上采用实测汽轮发电机故障数据对故障诊断模型进行测试,相对于传统的BP算法,该算法不仅迭代次数少、学习速度加快,而且故障诊断准确率高.结果表明,有效地克服了传统的梯度下降的BP算法的缺陷,诊断结果可为保证汽轮发电机安全运行提供保障. 相似文献
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基于支持向量机的机械故障智能分类研究 总被引:7,自引:0,他引:7
故障样本不足是制约故障诊断技术向智能化方向发展的主要原因之一,支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论(SLT)的机器学习算法,它能在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果,从而为故障诊断技术向智能化发展提供了新的途径.本文介绍了支持向量机分类算法,以滚动轴承的故障分类为例,探讨了该算法在故障诊断领域中的应用,并与BP神经网络分类方法进行了对比研究,结果表明,SVM方法在少样本情况下的分类效果优于BP神经网络分类方法. 相似文献
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基于粗糙集和BP神经网络的天然裂缝识别 总被引:1,自引:0,他引:1
研究粗糙集理论和BP神经网络算法,以及如何结合两者构建天然裂缝智能识别的应用.选取与天然裂缝发育有关的测井曲线作为样本集,先用粗糙集理论约简样本信息,然后采用BP神经网络识别天然裂缝.给出了基于粗糙集和BP神经网络的天然裂缝智能识别的设计方案,通过长庆油田实际油井的应用,结果表明这种识别方法效果显著.粗糙集有效地约简样本信息,BP神经网络很好地识别天然裂缝,故基于粗糙集和神经网络的智能识别方法切实可行. 相似文献
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BP神经网络对于飞行控制系统传感器故障诊断是一种有效的故障模式识别方法;在标准BP神经网络的基础上,提出了一种新的BP改进算法——自适应FMBP算法(SAFMBP),用以消除标准BP网络收敛速度慢及易陷入局部极小等缺点,并且建立了飞行控制系统仿真模型和传感器常见故障模型,采用基于神经网络模式分类的故障诊断方法,应用改进的BP神经网络(SAFMBP)进行飞控系统传感器的故障诊断,最后给出了仿真诊断实例。 相似文献
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研究了概率神经网络模型,并应用于故障诊断.对基于概率统计思想和Bayes分类规则的概率神经网络模型、网络结构、算法及其特点进行了分析,并提出一种优化估计平滑因子的方法.概率神经网络可很好地诊断自行火炮发动机运行中油路和气路的故障,在模式识别和故障诊断领域中可取得良好的应用效果. 相似文献
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结合小波变换和神经网络的优势给出小波神经网络的结构模型,研究了小波神经网络的学习算法;针对传统算法收敛速度慢等问题,从学习率和引入动量项两个方面对算法进行改进。应用小波网络对滚动轴承的典型故障进行实例诊断。以7216圆锥轴承在实验台上所测取的数据进行网络训练。用振动信号为网络输入向量,给出训练结果。仿真实例表明,采用小波神经网络能够很好地对故障进行分类,其收敛速度明显要快于相同条件BP神经网络,有效地实现了滚动轴承的故障诊断。 相似文献
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滚动轴承是旋转机械中最常用的部件之一。滚动轴承很容易损坏,而它的工作条件通常比较复杂,很难对其故障进行准确判断。为了提高滚动轴承故障诊断的有效性,构建了一种新的基于改进量子蜂群算法和BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型(IQABC-BP)。首先针对量子蜂群算法在种群初始化和进化过程中存在的问题,提出了一种改进量子蜂群算法,然后利用改进量子蜂群算法对BP神经网络的初始权值、阈值和隐含层单元数进行优化,建立了一种具有超并行超高速的基于改进量子蜂群算法的BP神经网络模型,并应用于滚动轴承的故障诊断中。实验结果表明,IQABC-BP模型收敛速度更快,故障诊断效果更好,具有很好的应用价值。 相似文献
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基于退火BP神经网络的模拟电路故障诊断方法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对BP神经网络在模拟电路故障诊断中存在的固有缺陷,提出模拟退火(simulated annealing,SA)算法与BP算法相结合的神经网络故障诊断方法,发挥SA算法全局寻优的特点来优化BP神经网络的学习过程,避免网络训练收敛速度慢和陷入局部极小;应用MATLAB编写程序对一典型模拟电路的仿真故障样本进行训练,在其它初始条件都相同的情况下,基于提出的算法神经网络比传统BP算法神经网络训练收敛速度快且诊断精度高,是一种新的有效的模拟电路故障诊断方法。 相似文献
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基于PSO神经网络的故障诊断方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
将粒子群优化算法和BP算法相结合,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法.该方法分阶段实施神经网络的训练,有效地加强了算法的全局搜索能力,采用PSO优化了传播中的权值、阈值以及网络结构.这不仅弥补了BP算法的不足,而且删除了冗余连接,提高了故障模式识别的能力.仿真结果表明该方法加快了神经网络的学习收敛速度,提高了故障模式的识别正确率,可以有效地应用于设备的故障诊断. 相似文献
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针对网络故障诊断过程中故障规则难以提取的问题,提出一种基于改进BP神经网络的故障诊断方法。以网络故障信息为样本对BP网络进行训练,利用其强大的自适应能力和非线性映射能力,建立起网络故障信息与故障模式输出之间的映射。同时,为了避免BP网络的学习算法陷入局部极小值,提高故障诊断的效率和精确度,采用L-M优化算法来对网络进行训练。另外,采取初期终止的方法提高BP网络的泛化能力。实例表明,该方法有效提高了网络故障诊断的有效性。 相似文献
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一种改进的神经网络机械故障诊断专家系统 总被引:5,自引:0,他引:5
针对传统BP神经网络训练中收敛速度较慢的缺点,提出一种基于L-M算法的神经网络应用于机械设备故障诊断的专家系统。论述了神经网络的专家系统结构,并以7216圆锥轴承试验研究为例,建立了基于该算法的故障诊断模型。仿真结果表明:该模型显著缩短了训练时间,具有较高的准确性。运用该神经网络专家系统进行机械故障诊断是有效的。 相似文献
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以进行模拟电路实时故障诊断为主要目的,对BP神经网络故障字典法进行了深入研究,针对传统BP算法收敛速度慢、易产生局部最优等不足,采用神经网络与模糊理论相结合的方法,根据模式识别原理实现模拟电路故障的实时诊断。实验结果表明:该算法在网络收敛速度和识别精度上较传统的BP算法均有明显的改善。 相似文献
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提出一种基于人工鱼群算法和粒子群算法混合训练BP网络的故障诊断系统.采用人工鱼群算法和粒子群算法结合算法训练神经网络权值,局部搜索速度快且保证全局收敛,有效克服了传统的BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极值的缺点.将该网络用于齿轮箱故障诊断,并与传统BP模型用于故障诊断结果进行了比较,取得了较好的效果. 相似文献