蚁群优化BP神经网络的电机故障诊断设计与实现

针对传统的故障诊断方法采用专家知识推理方法在获取知识方面的困难,提出了一种采用蚁群优化算法和BP神经网络的自适应电机故障诊断系统。使用BP神经网络对样本数据进行训练,可以建立故障征兆到故障之间的对应关系,从而可以克服专家系统的不足,同时,由于传统的BP算法采用梯度下降算法,具有收敛速度慢和容易陷入局部最优解的问题,且BP神经网络的网络结构和初始参数在确定时往往依靠经验,从而限制了其在故障诊断领域的进一步发展。蚁群算法是一种启发式的模拟进化优化算法,具有正反馈及其分布式计算等特点,因此,将蚁群算法应用于BP神经网络的结构和参数进行优化,然后采用优化后的BP神经网络进行故障诊断,电机诊断实例证明文中方法较BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络具有更高的诊断精度和训练效率。     

基于萤火虫优化BP神经网络的数控机床故障诊断

为了提高数控机床故障预测的能力,针对BP神经网络在数控机床故障预测中出现的收敛速度慢和训练容易陷入局部极值问题,提出了一种基于萤火虫算法优化BP神经网络的数据机床故障诊断算法。文章详细介绍了常见的数控机床故障类型和分类,在萤火虫优化算法和BP神经网络的基础上,建立了萤火虫算法优化BP神经网络的数控机床故障诊断模型,并提出了基于该模型的算法。该模型和算法采用萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,优化后的BP神经网络能对测试集进行更好的预测。实验结果表明,萤火虫算法优化BP神经网络的预测误差明显小于GRNN和PNN算法。该模型和算法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成数控机床故障诊断研究。     

蚁群优化算法在齿轮箱故障诊断中的应用

在研究蚁群优化神经网络训练算法的基础上,训练BP神经网络使网络的收敛速度大大提高,避免陷入局部最优解;根据振动实验室2级传动箱实测数据,分析研究信号以及提取信号特征值,应用训练后的BP神经网络诊断齿轮箱的故障,实验表明效果良好,是解决故障诊断问题的主要途径。     

基于蚁群算法的矿井提升机减速器齿轮故障诊断

在研究蚁群优化神经网络训练算法的基础上,建立了矿井提升机减速器齿轮故障诊断模型。根据实测数据,分析研究信号并提取信号特征值,并应用训练后的BP神经网络诊断齿轮故障,实验表明效果良好,该模型网络的收敛速度大大提高,避免陷入局部最优解,用于减速器齿轮故障诊断准确可靠。     

基于Petri网和萤火虫神经网络的柴油机故障诊断

针对BP神经网络在柴油机故障诊断中,提取训练数据的盲目性及网络收敛速度慢、精度低的问题,提出一种基于Petri网与萤火虫神经网络的故障诊断方法.通过Petri网建模归纳出柴油机所有故障模式,提取神经网络的训练数据,利用萤火虫算法来优化BP神经网络的权值和阈值,改善BP神经网络的性能.仿真实验表明,采用Petri网建模并用萤火虫算法优化BP神经网络的方法,有效地提高了神经网络的收敛速度和诊断精度,在柴油机故障诊断中得到了较好的应用.     

矢功率谱与蚁群神经网络结合在机械故障诊断中的应用研究

针对传统功率谱信号源不足以及BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小等问题,提出矢功率谱和蚁群神经网络相结合的故障诊断方法,该方法是:提取矢功率谱的8个频段能量特征,并输入到蚁群神经网络分类器进行故障识别,通过实际训练结果和实验结果对比可知,蚁群神经网络能有效地提高收敛速度,网络迭代次数明显改善,故障识别率提高,将蚁群神经网络应用于机械故障诊断是有效的.     

蚁群算法融合BP神经网络的齿轮故障模式识别

为了提高齿轮故障诊断的准确性,引入了一种蚁群算法融合BP神经网络的方法。根据齿轮的故障特征量,建立其神经网络的故障诊断模型。以网络的权值和阈值为自变量,通过蚁群算法的迭代运算,搜索出误差全局最小值,再进行网络的二次学习训练,最终实现对齿轮的故障诊断。实例仿真结果表明,该方法具有较高的故障诊断精度,可减少诊断的不确定性。     

模拟退火粒子群算法在汽车故障诊断中的应用

将基于模拟退火改进粒子群优化（SAPSO）算法和误差反向传播（BP）算法相结合构成的SAPSO-BP算法用于训练神经网络,该算法能够有效克服BP和PSO算法独立训练神经网络的缺陷。并应用于汽车发动机异响智能故障诊断。诊断结果表明,SAPSO-BP混合算法的收敛速度快于BP及PSO-BP算法。并且具有较高的诊断准确率。     

蚁群神经网络在齿轮箱故障诊断中的研究与应用

在ACO算法原理及框架的基础之上,将蚁群优化算法引入到神经网络的训练中来,提出了ACO训练神经网络的基本原理和方法步骤,并应用于发动机齿轮箱故障的故障诊断。本文采取经典的“频域”分析方法对齿轮箱进行故障诊断,并建立了基于蚁群神经网络的齿轮箱故障诊断模型。结果表明,用ACO算法训练的神经网络具有较高的故障诊断精度,可以有效地诊断齿轮箱中的故障,提高了诊断的效率和质量。     

基于混合蛙跳优化神经网络的轴承故障诊断研究

以滚动轴承故障诊断为课题研究背景,以JZQ250型号传动箱为实验对象,将混合蛙跳算法与BP神经网络进行结合,利用混合蛙跳算法高效的计算性能和优良的全局搜索能力,对BP神经网络的网络结构进行优化。通过对比发现,混合蛙跳算法优化后的BP神经网络模型,可避免BP神经网络在训练中陷入局部最优,减短训练时间,提高训练准确度,具有较高收敛速度和准确诊断能力。通过一系列训练和测试,结果表明,这种方法能够提高诊断的可靠性和准确性。     

开关柜温升问题探讨

电力行业中广泛应用的手车式大电流开关柜在用电高峰期,长时间满负荷运行的情况下,由于各种原因大多存在温升超标问题,对供电设备的安全和供电可靠性构成较大的威胁。分析了开关柜温升过高导致的开关柜故障类型及温升过高产生的原因,探讨温升过高问题的改进措施和解决方案。     

基于ASP的VPDM系统研究

分析了虚拟企业对虚拟产品数据管理（VPDM）的需求，结合ASP模式的先进实施理念，提出了基于ASP模式的VPDM系统概念；分析了VPDM与传统PDM之间的区别；并基于B／W／D三段式结构，阐述了基于ASP模式的VPDM体系结构；最后讨论实现该系统的方法和一些关键技术。     

转子轴花键的铣削

介绍了利用大径定心的花键轴花键的实用加工方法。     

管路液力冲击的解析研究

分析阀门开闭引起管路液力冲击的机理,计算换向阀换向时管路实际压力冲击突变值及换向阀阀芯所受液动力并进行实验验证。     

基于MATLAB仿真的SVPWM技术研究

为了给交流异步电机伺服系统提供必要的设计数据,根据SVPWM的基本原理和实现算法,基于MATLAB/Simulink平台搭建了SVPWM仿真模型,将该模型应用到异步电机的矢量控制系统中进行了仿真。结果表明,SVPWM控制方式提高了整个系统运行的稳定性和可靠性。     

滚子表面缺陷分析

采用金相分析以及扫描电镜、能谱分析等试验方法对滚子表面缺陷进行了分析.结果表明:滚子表面的麻坑(黑点)缺陷是腐蚀坑,主要是由于热处理炉保护气氛不纯,滚子在高温状态下产生表面腐蚀而形成.     

基于B/S结构在线监控研究应用

简述了DCOM、ActiveX等组件模型,结合ASP技术在Internet/Intranet环境下实现了基于Browser/Server结构锅炉在线监控.该系统在DCOM技术基础上通过ADO编程实现数据传输和访问,结合ASP和ActiveX控件技术实现动态发布和在线监测.     

电火花成形机床微细加工相关探索

首先简要介绍了电火花微细加工目前的发展状况。并概括地分析了商品电火花成形机用于微细加工所具有的一些特殊优势。最后通过微轴的加工实例来证实其进行实用微细加工的可行性。     

基于时间序列电流偏差因子的电源-电弧系统稳定性研究

运用偏微分近似理论,在考虑焊接外电路动态全负载情况下,对电源-电弧系统稳定性进行了模型刻画,得出系统稳定系数的数学解析式,依此定性并量化分析了系统稳定性的基本条件和最优条件。在此基础上,采用电流偏差相对转换方法,获得了动态电流偏差因子的时间序列解析表达式,进而通过偏差衰减时间方式来量化分析系统的稳定性。实验的电压与电流波形分析结果与动态电流偏差因子量化结果一致。     

基于PKI技术的PMI的研究与实现

身份认证和权限管理是网络安全的两个核心内容。研发了一个基于公共密钥基础设施技术的权限管理基础设施系统。提出了一个基于属性证书和条件化的基于角色的访问控制、进行权限管理的权限管理基础设施访问控制模型,提供了属性证书的两种提交方式,即“推”模式和“拉”模式,并在此模型的基础上给出了该系统的实现,最后给出了该系统的一个应用实例。实践证明,该系统提供了一个较好的解决方案和实现,基本上能够满足大型应用(上百万用户)的用户需求。