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针对电液伺服阀的常见故障,提出了应用LabVIEW和BP神经网络的电液伺服阀在线故障诊断方法。采用神经网络实现电液伺服阀在线故障诊断,并利用LabVIEW应用软件,开发了电液伺服阀在线故障诊断软件,该方法克服了传统LabVIEW软件应用神经网络必须调用MATLAB程序的缺陷,实现了神经网络在LabVIEW中的直接应用。在自主研制的YCS-DII电液伺服比例综合实验台上,设置了五种具有典型意义的电液伺服阀常见机械液压、电气故障,采用上述方法进行诊断分析,结果表明了该在线故障诊断软件的有效性。 相似文献
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蚁群优化BP神经网络的电机故障诊断设计与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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对电液伺服阀故障进行准确快速诊断十分重要。以喷嘴挡板式电液伺服阀为研究对象 ,分析伺服阀特性曲线与故障的关系 ,提出基于特性曲线的伺服阀故障诊断方法。通过实验提取一些常见故障模式的特性曲线 ,运用 BP神经网络 ,实现了电液伺服阀的故障诊断和模式识别。运用的神经网络结构简单 ,训练次数少 ,识别准确率较高 ,是一种实用可行的电液伺服阀故障诊断方法 相似文献
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一种确定神经网络初始权值的新方法 总被引:6,自引:0,他引:6
针对BP神经网络对易陷入局部极小的缺点,结合粒子群优化算法(PSO)在全局搜索上的良好性能,提出了一种新的算法--PSO-BP混合算法.该算法先用PSO算法将BP网络的初始权值优化到全局极小点附近,然后用传统BP神经网络学习算法进行进一步优化,仿真表明:该方法很好地解决了BP神经网络对初始值敏感、易局部收敛的问题. 相似文献
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唐立力 《机械工程与自动化》2018,(3)
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。 相似文献
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基于萤火虫优化BP神经网络的数控机床故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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液压系统故障诊断中采用BP神经网络进行故障的模式识别,存在着收敛率较低的问题。结合粒子群算法和BP算法各自的优势,提出了一种基于改进的PSO-BP液压系统故障诊断方法。对标准粒子群算法的惯性权重和学习因子进行改进,再对BP神经网络的权值和阈值进行优化,达到改善BP网络性能的目标。仿真结果表明该方法提高了BP网络的收敛率,减小了诊断误差。 相似文献
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针对液压驱动火箭炮随动系统故障类型的多样性以及故障信息不确定性等问题,提出了证据理论与神经网络综合集成的故障诊断方法。为克服单一神经网络自身的缺点,在普通节点处建立2个改进神经网络模型来简化网络结构,分别以铁谱数据和压力、流量、温度特征参数作为输入向量进行初始故障诊断,并将诊断结果作为证据理论的基本概率分配,从而实现了赋值的客观化。然后,利用 D-S 证据理论对2个改进神经网络的初始诊断结果进行融合。实验结果表明:该方法避免了神经网络识别时的误诊,提高了液压驱动的火箭炮随动系统故障诊断的准确性。 相似文献
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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。 相似文献
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针对目前利用优化算法改进的BP神经网络算法对行星齿轮箱进行故障诊断过程中存在的故障识别率低、收敛速度慢和参数选择困难等问题,提出了一种用GA-ACO算法对神经网络参数进行优化的算法。给出GA-ACO-BP算法的基本原理和主要步骤,并将此方法应用到行星齿轮箱的故障诊断中。比较了ACO-BP神经网络算法和GA-ACO-BP算法的性能。结果表明,ACO优化BP神经网络算法对行星齿轮箱的故障诊断收敛速度慢且识别精度不高,而GA-ACO-BP算法能够对行星齿轮箱故障进行准确、快速的诊断和识别。 相似文献
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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。 相似文献