基于改进小波神经网络算法的电力变压器故障诊断方法

大型电力变压器作为电力系统的枢纽设备,其运行可靠性直接关系到电力系统的安全与稳定.针对基于BP算法的小波神经网络存在收敛速度慢、搜索空间局部极小及易引起振荡等不足,本文以变压器油中溶解气体为分析对象,提出采用动量项和变学习率改进小波神经网络的变压器故障诊断算法.选择400组油中溶解气体含量作为小波神经网络训练及故障识别样本,对训练过程和仿真结果进行对比分析.实验结果表明:较之比值法,改进的小波神经网络故障诊断算法在故障识别准确率和收敛时间方面表现更优.     

基于BP网络的变压器故障诊断研究

电力变压器是电力系统中最重要的设备,为了确保电力系统的安全性和可靠性,需要对变压器进行故障诊断,以使变压器能够正常运行。结合BP神经网络建立了变压器故障诊断模型,通过一系列仿真确定了5-12-5的网络模型;训练了该网络模型,将训练后的模型用于变压器的故障诊断。由诊断结果看出,该模型具有较高的收敛度和故障诊断准确度。     

基于小波网络航空发动机滑油系统故障诊断方法研究

研究基于小波神经网络的非线性系统的故障检测和诊断方法.把小波分析与前馈神经网络相融合,并推导出其具体的算法.应用小波神经网络时航空发动机滑油系统进行故障诊断.实验和仿真的结果表明:小波网络应用于故障诊断时具有收敛速度快,对网络输入不敏感等特点,为非线性系统的故障诊断提供了新的理论和方法.     

基于PSO的改进BP算法在变压器故障诊断上的研究

变压器是电力系统的重要组成部分,其运行状态对电力系统的稳定、安全运行有着重要的意义。研究变压器故障诊断方法,加强变压器的运行维护,可以有效减少故障隐患所带来的安全事故。BP神经网络具有并行分布式计算、自适应、记忆及聚类等诸多优点,能准确表达变压器油中溶解气体与变压器内部故障之间存在的映射关系;但是BP算法存在收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺陷,而PSO算法具有全局寻优的能力,可有效地改善BP神经网络收敛速度,提高故障诊断准确率。将BP神经网络模型与PSO算法改进的BP神经网络模型应用于变压器故障诊断,结果表明,故障诊断的可靠性和准确性都得到了明显提高。     

AGA-BP神经网络的变压器分接开关机械故障诊断

由于变压器有载调压分接开关(On-Load Tap Changer,OLTC)机械故障征兆与机械故障类型之间有着复杂的非线性关系,采用传统的BP神经网络诊断具有准确率低、收敛速度慢和易陷入局部极小值等缺点,提出了一种自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm,AGA)优化BP神经网络的故障诊断方法。利用自适应遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,将优化后的BP神经网络应用于OLTC机械故障诊断。仿真结果表明,AGA算法优化BP神经网络的故障诊断模型明显优于传统BP神经网络方法,有效地提高了OLTC的机械故障诊断精度和速度。     

基于模糊神经网络的故障诊断方法及应用

本文在变压器色谱分析数据的基础上,将模糊理论和神经网络引入电力变压器故障诊断中,提出了新的故障诊断方法,设计了故障综合诊断模型.仿真表明该方法是一种有效可行的方法,提高了故障的识别率,具有实用价值.     

遗传小波网络在齿轮箱故障诊断中的应用

针对小波神经网络常用的反向传播算法普遍存在收敛速度慢,容易陷入局部极小点,网络参数的选取只能凭实验和经验来确定等缺点,提出了一种基于遗传算法优化的小波神经网络并应用于齿轮的故障诊断。仿真结果表明,该方法充分的发挥了遗传算法的全局寻优能力,小波分析的非线性逼近能力和神经网络的自学习特性,优化了系统的收敛速度和故障诊断的精度。     

基于蚁群算法和神经网络的数控机床故障诊断技术研究

为了克服BP神经网络收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点,在研究蚁群算法优化神经网络训练算法的基础上,以数控机床的进给伺服系统故障诊断为例,建立其故障诊断模型。利用训练后的蚁群神经网络对其进行故障诊断,并把BP神经网络和蚁群神经网络的训练和诊断结果相比较。实验结果表明:蚁群神经网络比BP神经网络的收敛速度快、运算效率高、识别能力强。这说明蚁群神经网络应用于数控机床的故障诊断中,可有效地提高故障诊断的准确度和效率,具有良好的应用效果。     

一种基于Elman神经网络的液压泵故障诊断技术

针对传统BP网络进行液压泵故障诊断时，网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷，提出将Elman神经网络应用于液压泵故障诊断，建立Elman神经网络的结构模型，介绍了该网络的训练算法，阐明了液压泵故障诊断的实现过程。通过试验验证了该神经网络收敛速度快，学习记忆稳定，具有很好的学习功能；测试结果表明该诊断方法具有高可靠性，达到了预期的结果，可以用于液压泵故障诊断。     

基于径向基函数神经网络的柴油机故障诊断

提出一种应用径向基函数(RBF)神经网络解决故障诊断问题的方法,并将其应用于柴油机故障诊断与识别。在RBF神经网络中采用了一种减聚类的学习算法来确定径向基函数的相应参数,从而使神经网络结构得到优化。实例仿真结果表明,RBF神经网络学习收敛较快,对故障识别性能好。     

机械手逆运动学神经网络算法研究

提出一种基于模糊遗传算法的机械手逆运动学神经网络建模方法。该方法采用3层前向神经网络建立机械手逆运动学模型，应用模糊遗传算法训练神经网络的权系数。此算法可根据种群进化情况，对交叉概率和变 异概率进行在线模糊控制，加快了算法的搜索过程，有效地避免了简单遗传算法中容易出现的初期收敛问题。仿真结果表明，本方法提高了求解精度和收敛速度，不但有效克服了简单遗传算法常出现的初期收敛和BP算法求解精度低、容易陷入局部极小等缺点，而且避免了计算Jacobian矩阵的伪逆，结构简单、容易实现。     

基于模糊神经网络的切削参数预测方法

提出了一种基于模糊神经网络的数据挖掘算法,将模糊理论与神经网络技术结合,避免了单纯的神经网络结构复杂、网络训练时间长、结果表示不易理解等不足。经过模糊神经网络的建立和训练可达到精度要求。将试验值、单纯神经网络及支持向量机的预测结果进行比较,可以得出如下结论:当模糊神经网络的隶属度函数中的参数及神经网络连接权值的初始值合理时,其学习算法的精度高,收敛性好。     

一种基于改进遗传算法的神经网络优化算法研究

遗传算法是目前优化搜索算法中应用比较广泛的一种,但基本遗传算法存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等缺点。针对上述问题对遗传算法(GA)的选择算子进行改进,在最优保存策略的基础上将每代种群按照适应度由小到大排序,平均分成前中后3段,按照0.6、0.8、1的比例进行选择;从尾段中随机抽取个体来补足种群由于选择操作而损失的个体;既利用了最优保存策略的全局收敛特性同时也保持了种群的多样性;用改进的遗传算法调整神经网络的权值形成了新的改进遗传算法优化BP神经网络(IGA-BP);通过与选择算子为适应度比例选择算子的GA-BP网络进行比较,结果表明算法改进后缩短了收敛时间同时减少了运行误差;最后将该改进算法应用于水泥回转窑的故障诊断中,验证了算法的可行性。     

基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制研究

在建立了五自由度车辆半主动悬架系统模型的基础上，将神经网络与模糊控制结合起来，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制半主动悬架系统，其控制器由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，采用快速的变斜率梯度下降算法学习，具有自适应学习功能。仿真计算表明，与被动悬架相比，神经网络自适应模糊控制性能明显优于一般的Fuzzy控制，半主动悬架系统在减小振动，提高车辆平顺性方面优于被动悬架，且车轮动载荷和悬架动挠度也得到明显改善。台架试验同样表明了半主动悬架的优良减振性能。     

神经网络结构与算法对变压器故障诊断的影响

BP神经网络算法本质上是基于梯度下降的一种迭代学习算法,存在学习收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部极小、学习率难以选取、隐层数及隐层神经元个数难以确定等缺陷。为了选择出更适宜变压器DGA故障诊断的神经网络结构及算法。本文采用了常用的几种智能算法对变压器故障样本进行了诊断性能对比实验。结果得出Levenberg-Marquardt神经网络算法是收敛速度较快的算法,有动量和自适应的梯度下降法是收敛稳定性较佳的算法;网络最优结构设计过程。为用于变压器DGA故障诊断的神经网络的结构和算法提供了系统化的试验方法。     

GA-ACO优化BP神经网络在行星齿轮箱故障诊断中的应用

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。     

基于不变矩及模糊神经网络的螺纹识别研究

根据概率论的基本原理 ,分析了图形的矩表示法 ,利用七个不变矩作为图形的描述子 (特征量 ) ,提出基于七个不变矩及模糊神经网络的螺纹识别方法 ,采用了L M(Levenberg Marquardt)算法训练网络。七个不变矩可以作为一幅图形的特征量进行图像识别 ,模糊L MBP网络收敛较快。     

基于DCPSO的模糊神经网络的管道泄漏检测方法

提出了一种基于发散-收敛PSO(DCPSO)优化模糊神经网络的管道泄漏检测与估计方法。该方法采用广义概率积、广义概率和模糊算子代替普通神经网络中的传递函数,并用DCPSO算法对该模糊神经网络的权值进行优化。通过实际管道泄漏数据对网络进行仿真研究,结果表明文中所述方法在管道泄漏的检测与估计中,不仅比BP算法具有更快的收敛速度,其结果也更优,进而也昭示出该方法在管道泄漏检测与估计中的可用性。     

一种应用于故障识别的模糊ART神经网络

将模糊逻辑概念引入 ART神经网络中 ,并讨论了模糊 ART神经网络算法的一些重要特性 ,如模板的唯一性 ,分类和权重的稳定性、以及对于熟悉模式的直接查阅特性。并将该网络模型用于轴承的故障模式识别上 ,实验表明模糊 ART神经网络对模糊故障模式具有快速、稳定的识别效果     

PID控制算法在加热炉温度控制中的应用研究

主要介绍蓄热式加热炉的发展状况,分别比较了PID控制算法、模糊控制算法和神经网络控制算法的优缺点,并结合某钢厂高速线材厂的实际情况,提出一种新型的智能控制算法-神经网络模糊PID控制算法.