基于小波变换和LS-SVM的雷达故障诊断

根据雷达接收机信号特点,提出了将小波变换和最小二乘支持向量机相结合的雷达故障诊断新方法.首先,根据专家经验选取电路中恰当的测试点,运用小波变换对采样数据进行处理和特征提取,然后建立了雷达故障诊断模型.最后再运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的基本原理和分类方法进行故障诊断,并在某型雷达接收机故障诊断中进行了实际应用研究.采样信号先经过小波降噪处理,以减少采样引人的误差,再进行小波分解提取能量系数作为雷达的故障特征向量,经归一化处理后,作为输入向量,经诊断模型输出后完成雷达接收机典型故障的诊断.MATLAB实例仿真结果表明,该方法有很好的分类能力,提高了雷达故障诊断的正确性和效率.     

模拟电路故障诊断新方法

提出了一种新颖的基于多小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。介绍了多小波的原理,分析了多小波神经网络的结构、逼近性质及多小波神经网络的算法,提出了用多小波来处理故障信号,提取故障特征向量输入给神经网络,从而进行模拟电路故障诊断。由于多小波函数具有连续、对称性及支撑集短等一系列优点,所以用多小波神经网络来进行模拟电路故障诊断比一般的小波神经网络具有诊断精度高、诊断速度快的优点。给出了仿真诊断实例,验证了该方法的有效性。     

基于改进型小波神经网络的往复泵故障诊断

为了对往复泵的故障进行正确诊断,提出了基于改进型小波神经网络的往复泵故障诊断方法。以往复泵单个泵缸内的压力信号作为系统特征信号通过小波包分解来提取故障特征向量,同时将此特征向量作为改进型神经网络的输入,利用改进型神经网络对故障做进一步的精确实时诊断。文中对小波神经网络采用的优化算法是：动量因子和学习率自适应调整相结合的梯度下降法,该方法可以提高学习速度并增加算法的可靠性。通过对往复泵液力端多故障诊断实例的检验表明,该系统故障诊断正确率达到了93％以上。     

基于RBF神经网络的自动驾驶仪故障诊断

介绍了自动驾驶仪的基本工作原理和径向基函数(RBF)神经网络基本结构,提出了基于径向基函数神经网络在某型自动驾驶仪故障诊断中的应用方法,并运用Matlab神经网络工具包对该神经网络模型进行训练和仿真测试,结果表明RBF网络有较高诊断正确率,且能满足实时诊断的要求.     

基于小波包的频带能量特征提取及智能诊断

提出一种基于小波包和BRF神经网络的智能故障诊断方法。对滚动轴承故障信号进行小波包分解,选择合适的小波基函数和尺度,将故障信号分解到八个不同的频段上,提取这八个频段上的能量信息,组成特征问量,作为RBF神经网络的输入;建立RBF神经网络模型并进行训练,对三种滚动轴承故障信号进行智能分类与识别。实验结果表明这种智能诊断方法有效可行。     

小波网络在雷达信号处理中的应用

本文以电子战为背景,在雷达接收机中引入了小波神经网络,研究了系统的结构及自适应均衡算法。仿真结果表明,该算法收敛性能较好,适用于电子战中,雷达信号处理的复杂要求。     

小波神经网络在齿轮故障诊断中的应用

提出了基于小波分析和SOM网络相结合的故障诊断方法,利用小波分析技术采集拖拉机齿轮故障特征信号,然后利用SOM神经网络对采集到的故障数据进行建模诊断.实验表明,该方法能有效提高齿轮故障诊断的准确率.     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断技术

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。     

基于信息融合的神经网络模拟电路故障诊断研究

针对目前神经网络模拟电路故障诊断中存在的难点，提出了基于信息融合思想的多神经网络故障诊断方法;该方法测试电路中节点电压信号、供电电流信号，利用小波变换对检测信号进行预处理，基于主成分分析对特征矢量进行降维，根据模拟电路的不同故障模式分别建立诊断神经网络，用概率统计数据融合方法从多个神经网络中选出最优网络用于诊断故障；通过电路实例验证了新故障诊断方法的有效性，实验结果表明新方法可有效提高故障诊断性能。     

基于谐波小波包的旋转机械故障诊断新方法

针对旋转机械的故障振动信号通常为复杂的动态非平稳信号,提出一种基于谐波小波包和Elman神经网络的故障诊断新方法。应用谐波小波包对信号进行分解,提取倍频能量特征向量,代入Elman神经网络,实现故障分类。通过试验分析及与BP网络的诊断结果对比,表明该方法在旋转机械的故障诊断方面具有显著优势。     

基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断

动态电源电流测试（IDDT）对模拟电路故障诊断非常有效。针对小波神经网络在模拟电路IDDT故障诊断中存在的缺陷,提吐了一种基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断方法。即利用多小波变换提取电源电流各频段的能量,作为神经网络的输入特盘向量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法是有效的,而且比小波神经网络方法的收敛速率快。     

基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断

动态电源电流测试（I_DDT ）对模拟电路故障诊断非常有效。针对小波神经网络在模拟电路I_DDT故障诊断中存在的缺陷,提出了一种基于多小波变换的模拟电路I_DDT故障诊断方法。即利用多小波变换提取电源电流各频段的能量,作为神经网络的输入特征向量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法是有效的,而且比小波神经网络方法的收敛速率快。     

基于OWPB和LS-SVM的电路板故障诊断系统

针对雷达电路板检修困难的问题,提出了基于最优小波包基和最小二乘支持向量机相结合的雷达电路板故障诊断方法。利用小波变换对采样数据进行去噪处理,通过小波包分解选择最优小波包基提取熵值作为故障特征向量,并作为基于最小二乘支持向量机的雷达故障诊断模型的输入向量,经诊断模型输出后,完成雷达电路板故障诊断。基于此方法设计了雷达电路板故障诊断系统,提高了雷达故障诊断的正确性和效率。     

飞行器导航传感器故障诊断的应用研究

研究导航传感器故障诊断问题,由于飞行器导航传感器所处环境十分复杂,导航系统由多种部件组成,故障存在许多随机性、模糊性和不确定性因素,难以建立确定数学模型。传统线性模型故障诊断准确率低。为了提高飞行器导航传感器故障诊断准确率,提出一种神经网络的导航传感器故障诊断方法。飞行器导航传感器发生故障时信号中会产生突变成分,利用小波包对原始故障信号进行分解,提取信号特征向量,然后将特征向量输入神经网络训练,实现飞行器导航传感器故障智能化诊断。在Matlab平台实现传感器故障诊断的仿真,结果表明,神经网络提高了飞行器导航传感器故障诊断的准确率,是一种在线、行之有效的导航传感器故障方法。     

基于K均值与WPA-RBF神经网络模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障诊断进行了研究,提出了一种新的方法。该方法包括haar的小波分解,对数据的归一化处理,以及用K均值优化RBF的中心向量和宽度,用狼群算法优化RBF的权值。首先用haar小波对所得的电路原始故障数据集进行变换,然后对变换后的数据进行归一化处理,最终得出RBF神经网络训练所需的输入数据。针对RBF神经网络中隐层节点中心、基函数宽度及权值选取困难问题,这里用K均值优化RBF的中心向量和宽度,用狼群算法优化RBF的权值,以提高网络训练稳定性与诊断成功率。最终通过两个电路的诊断实例,来论述该方法的具体实现过程,验证用该方法进行模拟电路故障诊断的可行性。     

基于遗传粒子群算法的模拟电路故障诊断方法研究

提出一种基于小波包分解、归一化处理、遗传粒子群优化算法(GAPSO)和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断新方法。该方法使用小波包分解获取各尺度函数空间上的能量特征信息作为特征向量输入神经网络。利用遗传粒子群算法优化BP神经网络的权值和阀值,有效克服BP神经网络极易陷入局部极小等缺陷。通过Multisim仿真电路实例,比较GAPSO-BP和BP神经网络的诊断结果,验证了该方法的有效性。     

小波包特征熵在级联式变频器故障诊断中的应用

为精确诊断级联式变频器功率器件开路故障,提出了一种基于小波包特征熵的故障信号提取方法.对采集到的级联式变频器相电压信号进行三层小波包分解,提取特征熵构造电压信号的特征熵向量,并以此作为故障诊断样本,利用概率神经网络进行故障诊断.仿真结果表明,基于小波包特征熵的信号提取方法在级联式变频器故障诊断的应用中具有较高的有效性与可行性.     

小波包在故障诊断中的应用

主要研究小波包变换和神经网络相结合的故障诊断技术。首先利用小波包的多分辨率分析的特点,对故障信号进行多尺度的分解,正交和归一化处理后,根据主成份分析原理提取故障特征向量作为神经网络的训练样本,设计故障类型识别器。仿真结果证实了该方法的有效性和可行性。