基于改进BP神经网络的某型装备故障诊断专家系统

分析神经网络和专家系统的特点．提出基于BP神经网络与专家系统结合的某型装备的故障诊断方法,构造BP神经网络的装备故障诊断专家系统的诊断模型,克服传统专家系统在知识获取和表达的薄弱环节,并用某型装备的故障实际数据进存验证,结果表明神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。     

现代船用柴油机智能故障诊断系统的研究

现代船用柴油机是机一电．液等各种子系统组成的大型机电设备,结构复杂决定了对其故障进行诊断的困难性。基于目前发展较快的船用柴油机故障诊断技术及较成熟的专家系统与人工神经网络理论,对专家系统和BP神经网络的融合方法在船用柴油机故障诊断方面的应用进行了有益的探讨,并提出了利用专家系统和BP神经网络的融合方法建立的船用柴油机神经网络故障诊断专家系统基本结构。     

基于神经网络的化工聚合过程故障诊断方法

针对化工聚合反应的特点,结合BP神经网络和专家系统各自在在故障诊断中的优点,利用神经网络的自学习能力和专家系统的解释机能,构建了基于专家经验的神经网络故障诊断系统,用于解决在生产过程中出现异常情况的故障诊断。仿真结果表明,该诊断系统不仅提高了系统运行的可靠性和准确性,而且运用神经网络的并行处理能力来完成推理过程,大大提高了故障诊断的速度。     

基于BP神经网络模型的电机故障诊断专家系统

针对传统机械设备故障诊断专家系统存在知识获取能力弱、求解有一定局限性等问题，介绍了BP神经网络旋转机械故障诊断专家系统，对单位BP算法，BP神经网络的建立、训练及应用作了具体说明。该系统学习效率高，故障诊断准确，已成功应用于铁路机车走行部的轮对电机在线故障诊断。     

一种改进的BP神经网络在飞机燃油系统故障诊断中的应用

将一种改进了的BP神经网络算法应用于飞机燃油系统故障诊断中，仿真验证结果表明，该算法具有诊断速度快、误诊率低的特点；并为开发基于神经网络的飞机燃油故障诊断专家系统奠定了基础。     

基于神经网络的装载机故障诊断模型

首先分析了故障诊断的常用方法及其优缺点,设计了装载机故障诊断的流程,并阐述了流程中一些重要环节的设计和功能。然后在分析装载机信号的基础上提取了装载机信号的故障特征,相继建立了用于装载机故障诊断的BP神经网络和组合神经网络模型,并比较两者的优缺,选择更适合装载机故障诊断的模型。     

基于BP神经网络与专家系统的故障诊断系统

针对目前国内油田压缩机故障诊断存在的效率低、自动化程度不高的问题，设计了一种基于BP神经网络和专家系统的油田压缩机故障诊断系统，利用专家先验知识和神经网络的数值推理、自学习能力，对油田压缩机的故障进行分析处理，与以往油田压缩机故障诊断方法相比，该系统自动化程度高，诊断可靠准确。     

一种改进的神经网络机械故障诊断专家系统

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。     

多级故障诊断系统

介绍了为提高故障诊断的正确率,将一混合故障诊断专家系统中的基于BP神经网络诊断模块、基于自组织神经网络诊断模块和基于小波分析诊断模块设计成多级诊断系统。对多级诊断系统的性能进行了分析,给出了多级诊断系统的拒绝输出策略。     

基于BP神经网络在专家系统知识获取上的应用

提出电力线路故障诊断专家系统中基于BP神经网络知识获取的方法,利用神经网络的自学习功能,解决知识更新的问题,并在一定程度上弥补了专家系统在知识获取上的不足。     

人工神经网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

基于ＢＰ神经网络，结合船舶汽轮发电机组故障诊断问题，提出了一个适合于复杂、非线性系统的块层化神经网络诊断模型，并开发了一个诊断系统。通过实验优化了网络参数，经在某船舶汽轮发电机组进行的运行实验，验证了诊断模型高效的自组织、自学习能力。初步试验结果表明诊断系统是有效和可行的。     

基于神经网络的分解炉喂煤量智能控制系统

介绍了一种基于神经网络的智能专家系统,给出了系统的结构,具体描述了神经网络专家系统的基本原理。并以水泥工业的新型干法分解炉喂煤量智能控制系统为例说明了神经网络智能控制的推理过程。控制结果表明了该方法的有效性。     

改进的BP神经网络和灰色理论在坦克发动机故障诊断中的应用

提出了改进的BP神经网络和C型灰色关联度的故障诊断方法.在提取坦克发动机振动信号特征参数的基础上,结合C型灰色关联度诊断法简单易于实现和BP神经网络法诊断精度较高的特点,完成了坦克发动机的故障模式识别和诊断决策.     

基于退火BP神经网络的模拟电路故障诊断方法

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。     

飞机液压系统故障诊断

为有效诊断飞机液压系统故障,根据液压系统压力信号采用了熵权ABC-BP神经网络的故障诊断模型。模型先提取飞机液压系统压力信号的特征值,根据熵权法计算特征值信息熵,选取熵权值较大的作为神经网络的输入,同时利用人工蜂群优化BP神经网络,将BP神经网络的误差函数作为人工蜂群的适应度,选择适应度最优的个体参数作为神经网络的权值和阈值,不仅降低模型输入维度,还提高了诊断精度。最后建立了飞机起落架收放系统仿真模型进行仿真研究,结果表明该诊断模型具有较好的故障诊断效果,为飞机液压系统故障诊断提供一种新思路。