基于神经网络的配电网故障诊断研究

为了改进人工智能方法在配电网故障诊断系统中的应用,给出了基于粗糙集理论的RBF神经网络的模型结构,然后利用训练好的神经网络对配电网进行故障诊断.采用VC 语言开发工具,调用Matlab神经网络工具箱建立了一个简化的故障诊断系统,并通过配电网实例验证了方法的正确性.实践证明不但提高了配电网故障诊断的容错性,使故障诊断变得更加准确有效,而且减少了神经网络样本数据,减少了故障诊断过程的时间.     

基于广义粗糙集与神经网络集成的旋转机械故障诊断研究

故障诊断规则中判断条件的冗余、不完全和不确定性不利于实际应用。采用广义粗糙集理论对旋转机械振动故障诊断的非完备决策系统进行了约简 ,得到了更为简明的最优诊断规则 ;根据约简结果 ,建立了基于神经网络的故障诊断系统 ;网络的训练对比结果表明 ,基于粗糙集理论的约简处理简化了神经网络结构 ,提高了网络的训练效率 ;以诊断实例验证了广义粗糙集理论与神经网络集成进行故障诊断的可行性     

基于粗糙集和ANN的模拟电路故障诊断研究

针对传统故障字典法需要精确先验知识且不适合大规模故障诊断的缺点,提出了一种基于粗糙集和BP神经网络的模拟电路故障诊断新方法。首先进行样本数据采集和预处理,并使用定义的粗糙集差别矩阵算法矩阵法对数据进行属性简约,删除冗余信息,得到简约后的特征向量。然后,将简约后的特征向量作为BP神经网络的输入进行训练,最后,将训练好的BP神经网络模型用于故障诊断。仿真实验表明,文中的基于粗糙集属性简约和BP神经网络训练的故障诊断模型,具有较小的训练误差和较高的诊断精度。     

基于粗糙集-BP神经网络的垃圾破碎机故障诊断

针对目前垃圾破碎机故障诊断效率低的问题,设计了一种基于粗糙集理论与BP神经网络的故障诊断系统。结合粗糙集理论和BP神经网络的优点,首先利用粗糙集对原始故障诊断样本进行处理,然后对条件属性进行约简,删除冗余的信息,减少神经网络输入端的数据,从而简化神经网络的结构。并将基于粗糙集-BP神经网络的故障诊断系统对垃圾破碎机进行故障诊断。利用粗糙集对故障知识进行约简,简化BP神经网络结构,提高故障诊断的速度及准确度。将此方法应用于某型号垃圾破碎机的故障诊断中,诊断结果表明所提诊断方法可简化神经网络结构,提高诊断效率。     

基于粗糙遗传BP神经网络的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承的故障诊断效率和精度,将粗糙集理论和遗传BP神经网络相结合,提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法。首先利用粗糙集理论对故障诊断决策表进行属性约简,以简化BP神经网络的结构及降低计算量。然后利用遗传算法来优化BP神经网络的参数以达到最优泛化能力,从而建立粗糙遗传BP神经网络故障诊断模型。以美国凯斯西储大学的轴承数据为例,通过MATLAB仿真,结果表明该方法不仅可以克服BP神经网络的缺陷、减少遗传寻优迭代次数,还能提高故障诊断精确度。     

基于粗糙集-RBF神经网络的水电机组故障诊断

由于水电机组监测数据量过大,基于神经网络的故障诊断存在网络结构复杂,训练时间长的问题,本文将粗糙集理论引入到水电机组故障诊断中,提出了基于粗糙集理论与RBF神经网络相结合的水电机组故障诊断方法。利用粗糙集理论在处理不确定信息方向的优点,在保持分类能力不变的前提下,去掉机组的冗余信息,保留必要的要素,并结合RBF神经网络对预处理后的信息进行诊断,使神经网络的输入神经元数目明显减少,其结构也得以简化,可以有效地提高故障诊断准确度。通过对实测机组振动数据进行诊断,证明了该诊断方法的有效性。     

粗集—RBF神经网络在故障诊断中的应用

将粗糙集—RBF神经网络的故障诊断方法应用于飞机燃油系统的故障诊断,该方法是把原始数据进行属性约简,得到最小条件属性集后,输入后置RBF神经网络进行信息处理,不但能有效地简化神经网络的结构和规模,也提高了故障诊断效率。     

基于粗糙集－集成神经网络的航空发动机磨损故障诊断方法

将粗糙集理论和神经网络相结合并应用到航空发动机磨损故障诊断中,依据属性的重要性和决策表的相容性,用自组织神经网络完成连续数据离散处理这一关键环节,采用粗糙集理论对征兆信息进行属性约简,获取征兆的主要特征,为神经网络结构简化和子神经网络的构成等奠定了基础,通过基于D-S证据理论的方法得到最终的融合结果。将该方法用于某型航空发动机的磨损故障诊断专家系统中,实验证明了该方法的有效性。     

基于粗糙集与神经网络的齿轮箱故障诊断

对粗糙集的属性离散化和约简算法进行了研究,提出了一种基于粗糙集与神经网络相融合的故障诊断方法。首先提出一种优化NS断点集的方法用于离散化决策表,然后采用差别矩阵和差别函数直接求取最小属性约简集,最后采用神经网络对JZQ-250齿轮箱进行故障诊断,并比较了约简前后特征集的诊断结果,实验表明粗糙神经网络能够简化网络结构,有较强的容错和抗干扰能力,且迭代次数少,收敛速度快,诊断精度高,是一种有效的齿轮箱故障诊断方法。     

基于粗糙RBF神经网络的无线手持器故障诊断算法研究

提出了一种将粗糙集与RBF神经网络相结合的故障诊断技术应用于无线手持器,对无线传感器网络节点进行故障诊断,并将RSRBF与常规RBF、RSBP进行比较。首先用粗糙集中的约简算法对WSN中节点故障诊断信息进行约简,然后使用训练样本对神经网络进行训练,最后,使用训练后的神经网络对测试样本进行诊断。在仿真试验中,通过与常规RBF、RSBP比较,结果表明RSRBF网络的训练速度远高于RSBP网络,且比常规RBF具有更高的故障诊断准确率。