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文章提出了一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法:通过分析被测电路的冲激响应来识别电路中的故障元件,利用小波理论中的多分辨率分析的方法提取出相应信号中的故障特征,组成特征向量后输入神经网络进行训练,实现故障诊断;该方法减少了神经网络的输入、简化了其结构、并缩短了训练和处理时间,文中分别用小波神经网络和传统的BP神经网络对实例电路进行故障诊断,仿真结果发现:小波神经网络相比BP网络方法收敛速度更快,诊断率更高。 相似文献
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针对目前齿轮箱系统在利用神经网络故障诊断时存在正确识别率低和依靠经验选择参数的问题,提出了基于粒子群优化BP网络的齿轮箱故障诊断方法。简要介绍利用齿轮振动原理提取特征参数建立故障模型,该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出,详细分析了通过BP神经网络、概率神经网络和粒子群优化BP神经网络实现齿轮箱故障诊断。仿真结果表明,BP神经网络对齿轮箱故障诊断收敛速度慢,故障识别率为82%;概率神经网络的模型故障诊断识别率依据经验选取spread值决定,故障识别率最大为98%;粒子群优化后的BP神经网络故障诊断分类识别率为100%且自适应能力强。 相似文献
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针对模拟电路故障诊断问题,使用小波多分辨率分析的方法提取电路故障特征,以BP神经网络作为分类器,使用主元分析的方法降低特征维度,改善分类效果.仿真表明,将小波多分辨率分析的方法应用于模拟电路故障诊断是可行的和有效的. 相似文献
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针对通信设备故障发生随机性强,影响因素多,对应的故障诊断有高度非线性和不确定性的特点,采用BP神经网络算法,优化的GA-BP神经网络算法和POS-BP神经网络算法分别搭建基站设备故障诊断模型,提取设备故障历史数据进行MATLAB仿真,准确预测设备故障类型,帮助提高代维公司调度管理的智能化水平,提高基站设备运维的执行效率。仿真结果表明:本文的BP,GA-BP和POS-BP神经网络算法都能够实现设备故障类别的预测,且GA-BP神经网络算法相比BP和POS-BP神经网络算法对通信设备故障诊断有更好的适应性。 相似文献
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大规模的数模混合电路所含故障模式众多,电路故障状态复杂,且易发生传播,因而电路故障诊断难度较大。针对大规模电路发生故障时存在故障传播的问题,提出一种基于故障传播的模块化BP神经网络(MBPFP)故障诊断方法。首先,在电路模块划分的基础上分析子电路间的故障传播,并将故障源和故障传播源"模块化";然后,通过子电路的异常检测模型进行一级定位,缩小故障原因集合,确定故障模块;最后,利用目标模块的BP神经网络模型进行二级定位,实现故障诊断并识别故障模式。与传统BP神经网络等方法进行比较的实验结果表明,MBPFP故障诊断方法具有较高的故障覆盖率,在定位准确率方面提高了至少8个百分点,其性能优于传统BP神经网络等方法。 相似文献
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在汽车防抱死制动系统(ABS)中,压力调节器和轮速传感器起着非常重要的作用,为了进一步完善汽车防抱死制动系统的制动性能,文中提出一种基于概率神经网络(PNN)的压力调节器和轮速传感器的故障诊断方法。基于高附着均一路面,起车时制动及单一的压力调节器或者轮速传感器故障的试验数据,分别建立了基于概率神经网络的压力调节器故障诊断模型和轮速传感器故障诊断模型,并与BP神经网络进行了比较。仿真结果表明,利用相同的训练样本集对概率神经网络和BP神经网络进行训练时,基于概率神经网络的压力调节器故障诊断模型和轮速传感器故障诊断模型在训练时间和诊断精度上明显优于BP神经网络,并且利用测试样本对建好的压力调节器故障模型和轮速传感器故障模型进行检测时,无论测试样本的顺序发生什么变化,基于概率神经网络的故障模型都能够准确的进行故障识别。 相似文献
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提出一种基于LM(Levenberg-Marquardt)算法优化的 BP (Back Propagation)神经网络的多级往复式压缩机压缩机气阀故障诊断方法。以6M25-185/314氢氮气压缩机的 6级压差和6级温差作为网络的输入向量,建立可对往复式压缩机一至六级气阀故障进行在线监测及故障诊断的LM-BP神经网络模型。以100组故障数据作为网络训练样本,30组数据作为网络检测样本进行故障诊断,结果表明,LM-BP神经网络相比于变梯度BP神经网络和RBF神经网络诊断更快速稳定且准确率达到96%以上。利用Matlab软件平台建立的LM-BP 神经网络故障诊断模型,模型简单便于在工程实际中应用。 相似文献
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针对概率神经网络(PNN)模型强大的非线性分类能力,PNN能够很好地对变压器故障进行分类;文章通过对PNN神经网络的结构和原理的分析,应用PNN概率神经网络方法对变压器故障进行诊断;通过实例仿真表明,PNN网络的训练时间比BP网络少,比之预测准确度也要高,而且还具有高度的泛化能力,这使得PNN网络可以有效地运用到变压器故障诊断中,具有一定的可操作性。 相似文献
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基于粗糙集-BP神经网络的机车滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
论文提出了一种基于粗糙集理论与BP神经网络相结合的机车滚动轴承故障诊断方法.首先对原始故障诊断样本的连续属性进行离散化处理,然后利用粗糙集理论,对条件属性进行约简,删除冗余信息,最后将约简的最小属性集作为BP神经网络的输入,并设计BP神经网络对滚动轴承进行诊断.仿真结果表明粗糙集-BP模型不仅简化神经网络结构,而且提高了收敛速度和故障诊断正确率. 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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Fault diagnosis of power electronic system based on fault gradation and neural network group 总被引:1,自引:0,他引:1
We propose a new fault diagnosis approach with fault gradation using BP (back-propagation) neural network group consisting of 3 sub BP neural networks. According to the hazard extents and the occurrence frequencies of different faults, the faults are divided into different grades. The higher the fault grade, the larger the number of the used sub neural networks is. Experimental results show that our approach makes the correctness rate of the fault diagnosis rise greatly (from less than 95.0% to 99.5%) and the performance of the whole fault diagnosis system gets much better especially for the on-line complex systems. The approach proposed in this paper also can be extended to other complex fault diagnosis systems, such as mechanical systems. 相似文献
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改进的BP神经网络在局域网故障诊断中的应用 总被引:3,自引:2,他引:1
现有的网络故障诊断方法存在诸多的不足,为了能够实现准确有效快速地排除网络故障,将人工神经网络的方法应用到对局域网的故障诊断中。先对传统的BP人工神经网络进行了分析,针对其收敛速度慢,存在局部极小值的缺点提出了一种改进后的BP人工神将网络。并先后将传统的以及改进后的两种BP神经网络应用到局域网的故障诊断中。仿真测试结果表明改进后的BP神经网络方法相比传统的BP神经网络方法确实能够更有效快速地完成对局域网的故障诊断,具有一定的应用价值。 相似文献