基于改进混沌神经网络的飞机舵面故障预测研究

结合混沌序列的相空间重构理论和BP神经网络预测理论,构建了一个基于时间序列预测的混沌神经网络模型;考虑基本BP神经网络采用的梯度学习算法收敛速度较慢的缺点,文章利用改进的Levenberg-Marquart(L-M)优化学习算法对网络进行训练;最后对一组飞机舵面卡死故障数据进行仿真实验,结果表明该模型不仅提高了预测精度,而且网络收敛速度也得到明显的改善,有效避免神经网络局部极小问题,可以较好地对飞机舵面卡死故障进行预测.     

基于Elman神经网络的齿轮箱故障诊断

针对基于传统BP神经网络的齿轮箱故障诊断方法存在的收敛速度慢、精度不高等问题,提出了一种基于Elman神经网络的齿轮箱故障诊断模型。该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出,通过改进遗传算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,将优化后的Elman神经网络用于齿轮箱故障诊断。仿真结果表明,该故障诊断模型加快了网络训练速度,提高了齿轮箱故障诊断的准确度和精度。     

基于人工智能技术的不完备信息系统智能诊断方法研究

为了提高不完备信息系统故障诊断的正确性与效率,本文提出一种基于粗糙集理论、蚁群优化算法和RBF神经网络相结合的故障智能诊断方法。该方法首先利用“条件组合补齐算法”对不完备的数据进行完备化处理,再利用粗糙集对条件属性进行知识约简,得到具有最大完备度的最小规则集,接着用蚁群算法优化RBF神经网络的权值,并将最小规则集用于训练RBF神经网络模型,获得故障智能诊断模型。通过实际工程数据验证故障智能诊断模型的有效性,结果表明提出的方法能有效实现系统故障的诊断。     

优化船舶主机燃油喷射系统故障诊断的GA-Elman神经网络

RBF神经网络进行船舶主机燃油喷射系统故障和诊断的过程中存在着精度不高、误诊率高的缺点.针对这种情况,引入以Elman神经网络为基本识别模型,使用改进遗传算法(GA)对网络的权值和阈值进行优化;使用船舶主机燃油喷射系统故障样本对优化后的算法进行训练并对待识别故障样本进行仿真.对比普通Elman神经网络模型、GA-RBF神经网络模型、GA-Elman神经网络模型的诊断结果.仿真结果显示,改进的GA-Elman神经网络不易陷入局部最小值,误差小,在故障诊断方面优于Elman神经网络和GA-RBF神经网络.     

改进的OHF Elman神经网络应用研究

为提高Elman神经网络的诊断效率,对OHF Elman神经网络进行研究。在OHF Elman网络基础上引入收益因素,提出改进的OHFElman神经网络,并将其应用于齿轮箱的故障诊断。建立了改进OHFElman神经网络和OHF Elman神经网络两种模型,并对这两种模型进行了仿真。一系列训练与测试结果表明,基于改进OHF Elman网络的齿轮箱故障诊断系统能够提高故障诊断的准确率和效率,可以应用在实际工程故障诊断中,为故障诊断技术提供了一种更有效的方法。     

基于神经网络信息融合的智能故障诊断方法

飞行状态时的飞机舵面故障诊断系统,含有系统和测量噪声及其时变、非线性等特点,采用常规的故障诊断方法很难实现对飞机舵面故障的准确诊断和告警,为了更好的实现对飞机舵面系统的故障诊断,将神经网络信息融合的智能故障诊断方法首次运用到舵面系统故障诊断中.该智能诊断方法应用神经网络的非线性拟合能力扩展舵面相关线位移传感器测量信息,同时采用D-S算法将相关传感器的输出信息进行融合,最后信息融合诊断策略根据这些信息确定出舵面相应的故障类型,从而可以对舵面故障信号进行有效识别和诊断.建立了某机舵面系统故障诊断的数学模型,并利用该模型对提出的智能故障诊断方法进行仿真验证,最后的仿真实验结果表明:该故障诊断结构形式对于舵面常见的故障能够进行识别和告警,诊断效果令人满意.     

基于和声蚁群耦合算法的风电机组齿轮箱故障诊断

基于和声搜索和蚁群算法优化后的BP神经网络,提出一种风电机组齿轮箱故障诊断方法。将蚁群算法的信息素更新机制用于和声搜索算法中,提高和声搜索算法的收敛速度,并利用和声搜索算法的个体扰动策略和随机搜索机制改善蚁群算法过早收敛的问题。利用该方法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,克服BP神经网络算法易陷入局部最优解的缺点,提高神经网络的训练效率和收敛速度。测试结果表明,该方法诊断结果正确且精度高,将经和声蚁群耦合算法优化后的BP神经网络用于风电机组齿轮箱故障诊断是有效的。     

BP神经网络和Elman神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

通过分析BP神经网络和Elman神经网络的基本结构和算法,研究了基于神经网络的模拟电路故障诊断方法,并通过仿真实验对比分析了BP神经网络和Elman神经网络的诊断能力。结果表明,BP神经网络的收敛速度相对较慢、训练时间长;Elman神经网络的结构参数调整简单、训练时间短、性能稳定,更适合存在容差、非线性等问题的模拟电路故障诊断。     

基于EMD和改进PSO-Elman神经网络的液压故障诊断

通过对工程机械液压系统各个元件的参数测量,提取包含故障信息的特征向量,并应用神经网络进行故障诊断。文中将经验模态分解（EMD）应用到故障特征向量提取中,结合压力、温度、流量等显性信号作为神经网络的输入,并对El-man神经网络的学习算法用PSO算法进行了改进,以提高网络的收敛率和计算能力。使用粒子群算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,经过训练后即可应用到故障诊断系统中。仿真结果表明该方法提高了神经网络的收敛率,减小了诊断误差。     

基于 EMD 和改进 PSO-Elman 神经网络的液压故障诊断

通过对工程机械液压系统各个元件的参数测量,提取包含故障信息的特征向量,并应用神经网络进行故障诊断.文中将经验模态分解(EMD)应用到故障特征向量提取中,结合压力、温度、流量等显性信号作为神经网络的输入,并对 El-man 神经网络的学习算法用 PSO 算法进行了改进,以提高网络的收敛率和计算能力.使用粒子群算法对 Elman 神经网络的权值和阈值进行优化,经过训练后即可应用到故障诊断系统中.仿真结果表明该方法提高了神经网络的收敛率,减小了诊断误差     

水下机器人软件可靠性及故障诊断方法研究

针对于智能水下机器人在软件系统故障诊断过程中广泛存在的不确定性和复杂关联性,采用改进的软件FMEA方法,对AUV智能规划决策控制系统进行了可靠性分析和研究,在总结了AUV主要软件故障模式的基础上,提出了一种基于FMEA的三层贝叶斯网络诊断模型。通过贝叶斯网络的推理机制,分别对单一故障和复合故障进行了推理实验。实验结果表明,采用上述方法能有效地提高水下机器人系统软件可靠性以及故障诊断能力。     

部分可观环境中AUV软件自修复模型研究

针对AUV软件在部分可观环境中的故障修复问题,依据部分可观马尔科夫决策过程理论,提出基于POMDP模型和微重启技术的AUV软件故障修复方法。根据AUV 分层结构特点设计了多层次的微重启修复方法,构建了AUV软件自修复POMDP模型,同时采用基于点的值迭代算法求解生成修复策略使系统在部分可观环境下能够以较低的修复代价执行修复动作。仿真实验验证了算法有效性和模型适用性。     

主成分分析和超限学习机的模拟电路故障诊断

为提高模拟电路故障诊断特征信息提取的完整性,实现故障模式分类的准确性,达到网络训练测试的快速性,提出了一种基于主成分分析（Principal Components Analysis,PCA）和极限学习机（ELM）相结合的模拟电路故障诊断新方法。在OrCAD16.3中通过设置仿真模拟电路元器件参数及其容差,获得电路各状态的MonteCarlo样本数据,经PCA降维提取特征信息以获得最优的特征模式,继而采用ELM对故障进行分类识别。以Sallen-Key带通滤波器电路为实例进行仿真研究,结果表明该方法具有特征提取效果好,神经网络训练学习速度快,故障诊断效率高,泛化性能好等特点。     

两种优化训练的FNN在船舶柴油机故障诊断中的性能研究

本文针对船舶柴油机故障诊断系统,基于遗传算法（genetic algorithm,GA）和蚁群优化算法（ant colony optimization algorithm,ACOA）构造了2种优化训练的模糊神经网络（fuzzy neural network,FNN）智能故障诊断模式,给出了该模糊神经网络智能故障诊断系统的结构及其参数选取方法,通过对船舶柴油机燃烧子系统的FNN模型结构权值和阈值优化训练的故障诊断仿真研究,对两种方式的性能进行对比研究,仿真测试结果表明,基于ACOA的诊断模型具有更好的故障诊断知识表达准确性和较快的收敛速度等特点,具有较好的应用前景。     

基于改进HMM的模拟电路早期故障识别和诊断

针对模拟电路运行过程中存在的不确定性,对传统的隐马尔可夫模型（HMM）进行了改进,将模型中满足不变性的状态转移概率矩阵改为时变状态转移概率矩阵,使之更符合实际情况。在状态初期为了防止状态转移概率发生过度更新,设置了更新概率控制因子。采用线性辨别分析（LDA）方法对测量信号进行特征提取,用于HMM的训练和测试,从而实现模拟电路早期故障的识别和诊断。仿真结果表明,改进后的HMM具有更强的故障识别和诊断能力。     

基于决策树和相关向量机的智能故障诊断方法

针对故障诊断面临的故障样本少、非线性强、多故障处理等问题以及传统智能诊断方法存在的不足,提出了一种基于决策树（DT）和相关向量机（RVM）的智能故障诊断方法。通过构造决策二叉树,将多类分类问题分解成多个二类分类问题;在各个决策节点,利用RVM进行二类分类,从而实现RVM的多类分类。理论分析及仿真结果表明,相比支持向量机,新方法在保持高诊断正确率的同时具有更高的稀疏性和诊断效率,并且能够提供概率式输出,更具实用价值;相比OAR-RVM和OAO-RVM方法,新方法节省了训练时间,具有更高的训练效率。     

基于MRSVD和VPMCD的轴承故障智能诊断方法研究

针对轴承早期微弱故障特征信息易被噪声掩盖和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了基于多分辨奇异值分解（Multi-Resolution Singular Value Decomposition,MRSVD）和变量预测模型模式识别（Variable Predictive Model based Class Discriminate,VPMCD）的轴承故障智能诊断方法。利用MRSVD对轴承加速度振动信号进行多层分解,提取包含故障特征的细节信息,建立对数正态分布模型,凸显细节信息中的非高斯特性,计算对数均值和对数标准差构造特征向量,并采用VPMCD方法进行故障识别。将该方法应用于实际轴承外圈、内圈、滚动体局部微弱故障状态下的故障诊断,结果显示：故障识别精度达到98.75%,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于主元分析的桥梁挠度传感器故障诊断研究

主元分析(PCA)是一种典型的数据降维的多元统计方法,已被越来越多地用于故障诊断。将PCA应用在桥梁挠度传感器故障诊断。介绍了PCA的理论,研究了基于PCA的故障检测方法和基于贡献率的故障诊断方法。计算平方预测误差(SPE)和Hoteling T2统计,当统计量超过阈值时,判断系统出现了传感器故障,然后通过SPE贡献图判断故障源。通过仿真验证了PCA在故障诊断的实用性,但结果也表明:PCA对小故障不是很敏感。     

SVR结合小波变换的SUH传感器故障诊断

针对微小型无人直升机故障多、采样难且精确建模难度大的特点,将回归型支持向量机（SVR）引入到微小型无人直升机机载传感器的故障诊断中,提出了一种将SVR与离散小波变换（DWT）相结合的微小型无人直升机传感器故障检测与分离方法。利用回归型支持向量机（SVR）具有自学习和非线性映射能力强的特点,建立基于SVR的残差生成器并利用残差检测故障。在此基础上,利用小波变换实现对故障的隔离与定位。实验结果表明,将SVR与DWT相结合进行微小型无人直升机机载传感器的故障诊断是行之有效的。     

PSO-RBF神经网络在电机保护中的应用

针对电机保护只在被测参数达到或者超过设定动作阈值才动作,缺乏预测控制能力,设计了一种基于粒子群的径向神经网络。利用小波变换的时频分解能力、优异的奇异检测能力进行故障特征分量的提取;用粒子群算法和径向神经网络配合优化权重,从而使网络收敛快,训练时间短。通过电动机故障进行仿真实验,结果表明PSO-RBF神经网络实现了对故障的识别。