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基于改进BP神经网络的故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
对于常规BP神经网络,其收敛过程存在两个很大的缺陷:收敛速度慢;存在所谓"局部最小值"问题.文章采用了一种自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法对BP神经网络进行训练,建立了智能诊断模型,并应用于某型坦克发动机的故障诊断,测试结果表明该方法相比常规BP算法能够更有效诊断发动机油路和气路的故障,从而为故障诊断及判定的自动化提供了一个新思路. 相似文献
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针对采摘机械臂系统的不确定性为控制带来的问题,设计一种PSO-RBF神经网络自适应控制方法.该方法使用径向基函数神经网络来逼近并补偿系统模型误差,用粒子群优化算法来优化RBF的权值参数,确保PSO-RBF控制性能更好.MATLAB仿真结果表明:与RBF神经网络控制相比,PSO-RBF神经网络控制精度和性能更好. 相似文献
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牵引逆变器是各类地铁列车牵引传动系统的关键部件之一,在实际运行中其功率管极易发生各类故障。针对传统故障诊断方法无法准确识别相应的故障类型和故障部位的问题,基于改进蚁群神经网络对牵引逆变器功率管故障诊断方法进行了研究。通过提取牵引逆变器输出三相电压的频域故障特征作为神经网络的输入,以功率管的开路故障类型作为输出,采用改进蚁群算法训练神经网络的权值和阈值,对牵引逆变器的功率管开路故障进行了有效诊断。仿真和测试结果表明,改进蚁群算法神经网络具有较高的故障诊断准确性,收敛性好,可以快速有效地实现故障定位。 相似文献
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《机械设计与制造》2016,(3)
针对数控机床发生故障时多故障源、多变量、强耦合的特点和RBF神经网络结构参数选取依据经验的问题,提出一种融合核主元分析方法(kernel principal component analysis,KPCA)与粒子群算法优化RBF神经网络的数控机床故障诊断方法。首先,对所测信号利用核主元分析方法进行降噪、拨冗余,提取故障特征;其次,利用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)优化RBF神经网络隐层节点中心和宽度;最后,将经KPCA提取的故障特征作为输入,建立PSO优化RBF的故障诊断模型。通过某数控床伺服系统七种常见故障特征仿真实验,结果表明:与RBF神经网络、PSO优化RBF神经网络相比,融合KPCA和PSO优化RBF神经网络的故障诊断方法不仅提高了网络的训练速度及泛化能力,而且具有更高辨识精度。 相似文献
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针对瓦斯传感器常见故障,提出一种混合粒子群优化(HPSO)算法与径向基函数(RBF)神经网络相结合的传感器故障诊断新方法。文中首先采用HPSO算法对RBF神经网络模型参数进行了优化,在详细分析瓦斯浓度影响因素的基础上,建立了瓦斯浓度非线性预测模型。然后将瓦斯浓度预测结果与实际测量值相比较得到残差,并分析残差的变化趋势,从而实现对瓦斯传感器的故障诊断。实验结果表明,HPSO-RBF模型具有较高的预测精度,能够有效地诊断瓦斯传感器的故障状态。 相似文献
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基于改进概率神经网络的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨了经典概率神经网络(PNN)作为模式分类器时的相关原理,针对传统PNN采用相同平滑因子而导致识别率低的问题,提出了一种改进概率神经网络(IPNN),其平滑因子根据模式类别的不同而自适应变化,从而使隐含层的神经元具有更高的适应性,更好地表征了特征向量与模式状态的关联性,反映了输入特征向量对于正确分类结果的实际作用,并将该IPNN应用于滚动轴承的故障诊断中。实验结果表明:IPNN能够有效提高滚动轴承故障分类的准确性,比经典PNN和常用的误差反向传播神经网络(BPNN)具有更高的识别率。 相似文献
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利用神经网络对泵机组进行了故障诊断,探讨了故障诊断的神经网络方法和专家系统方法的联系和区别。该分析方法为转子临界速度的计算提供了比较完善的方法。 相似文献
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BP网络易陷入局部最优和运算不稳定,提出附加动量下降法对其改进;通过改进BP与标准BP对旋转机械常见故障诊断进行对照分析,得出改进BP能够克服标准BP的固有缺陷。 相似文献
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基于改进小波神经网络的旋转机械故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
根据旋转机械复杂的故障特点,提出了结合第2代小波分析、模糊理论和神经网络形成的改进小波神经网络。该诊断方法利用第2代小波分析对信号进行预处理-征向量的提取,然后用训练好的模糊神经网络进行故障识别,并对相应算法进行了优化。将改进小波神经网络运用于旋转机械的故障诊断,通过计算机仿真和试验的结果表明,该方法在处理多故障耦合的情况时优势明显,不仅可以正确识别故障的类型,还可以进一步对故障的严重程度及其发展趋势进行可靠的诊断。这表明改进的诊断方法是行之有效的,为旋转机械的故障诊断提供了理论支持。 相似文献
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基于改进BP神经网络的机器故障诊断技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
机器故障诊断技术进入智能化阶段,利用人工神经网络诊断故障模式的优势十分明显.传统BP神经网络存在收敛慢,容易陷入局部最小等缺陷,提出了基于批处理的变速率的BP求解方法.根据问题描述,改进了BP网络故障识别模型,并以拖拉机的减速箱为例,建立模型进行故障模式识别,比较改进BP与传统BP的误差曲线,论证方法有效. 相似文献
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针对传统智能故障诊断依赖于人工经验进行特征提取和传统卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNN)参数过多、训练量过大且无法充分利用时间序列信息的缺点,提出一种基于改进一维卷积神经网络与双向门控循环单元的深度学习新算法。首先,该方法利用一维卷积神经网络自提取能力进行特征提取,同时设计了一个全局均值池化层替换传统卷积神经网络的全连接层,减少参数数量;其次,引入双向门控循环单元学习特征信号中的时间序列关系;最后,通过支持向量机替换传统CNN中的Softmax层进行故障分类,进一步提高诊断的准确率。实验表明,该方法将诊断的准确率提升至99.8%,并且加快了诊断的速度。通过与其他方法的对比,证明了该方法有着更高的准确率,更快的诊断速度,更好的鲁棒性。 相似文献