改进BP网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

关于汽轮发电机系统一定要保证可靠安全.研究汽轮机发电机组的故障快速诊断问题上,针对汽轮发电机故障具有多样性和不确定性,传统BP神经网络不能很好的识别这种特性,存在训练时间长、误差收敛速度慢的缺陷,故障诊断正确率低.为了提高汽轮发电机组的故障诊断准确率,提出一种附加动量法和自适应速率相结合的BP神经网络故障诊断模型.采用附加动量调整了BP神经网络的权值,加快了网络的收敛速度,用自适应速率动态地调整了学习速度,减少了迭代次数,最后利用得到的BP神经网络对故障进行了诊断.在matlab上采用实测汽轮发电机故障数据对故障诊断模型进行测试,相对于传统的BP算法,该算法不仅迭代次数少、学习速度加快,而且故障诊断准确率高.结果表明,有效地克服了传统的梯度下降的BP算法的缺陷,诊断结果可为保证汽轮发电机安全运行提供保障.     

汽轮发电机组故障诊断专家系统的研究与应用

介绍一个基于知识的汽轮发电机组故障诊断专家系统ＫＢＦＤＥＳ，系统采用“框架＋规则”知识表示技术，并将框架驻留在内存，而将规则驻留在虚拟盘上；在诊断过程中采用广义的不精确推理策略，并对重要信息用一个组合神经网络进行智能识别；系统将神经网络技术和ＩＤ３算法结合可以实现从诊断实例自动获取知识。     

汽轮发电机组故障诊断专家系统的研究

建立一个基于知识的汽轮发电机组故障诊断专家系统ＫＢＦＤＥＳ，该系统采用“框架＋规则”知识表示技术，并将框架驻留在内存，而将规则驻留在虚拟盘上；在诊断过程中采用广义的不精确推理策略，并对重要信息用一个组合神经网络进行智能识别；系统将神经网络技术和ＩＤ３算法结合，可以实现从诊断实例自动获取知识。     

设备故障诊断技术在汽轮发电机组上的应用

本文介绍利用设备故障诊断技术．解决汽轮发电机组的故障隐患,并以此阐述企业开展设备故障诊断的重要性和必要性,     

汽轮发电机组在线监测与故障诊断系统

200 MW及以上容量的大型发电机组的安全稳定运行是电力系统安全运行的保证,为了保障汽轮发电机组的安全可靠运行,必须实现机组运行信息内部共享和远程监测和故障诊断。因此,提出了一种基于Internet网络和CAN总线的分布式汽轮发电机组在线监测与故障诊断系统;给出了分布式在线监测和故障诊断系统的硬件结构、软件配置和功能;介绍了诊断系统的网络技术和实现框架,应用实例证明该系统具有一定的实用性和有效性。     

PLC在汽轮发电机组停机保护设计中的应用

ＰＬＣ在汽轮发电机组停机保护设计中的应用ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＰＬＣｉｎｔｈｅＤｅｓｉｇｎｏｆｔｈｅＴｕｒｂｏｇｅｎｅｒａｔｏｒＨａｌｔＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎ●牛锡斋ＮｉｕＸｉｚｈａｉ１引言汽轮发电机组停机保护控制系统是保证汽轮发电机组安全运...     

AGA和NN在汽轮发电机组故障诊断的应用

遗传算法是一种能够借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法;为解决传统遗传算法早熟及收敛速度慢的问题,提出了一种改进的自适应遗传算法,改进后的遗传算法在全局优化和快速收敛能力上有较大的提高;文章针对多征兆、多故障的汽轮发电机组的故障诊断系统,对采用改进后的自适应遗传算法(AGA)和RBF径向基函数神经网络相结合进行故障模式识别的方法进行研究;仿真结果表明,该方法对于汽轮发电机组的故障诊断具有较高的实用价值。     

基于多类支持向量机的汽轮发电机组故障诊断

故障诊断实现的瓶颈之一是故障样本的缺乏.支持向量机方法是专门针对小样本情况的,其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优值.两类支持向量机(SVM)用于模式识别具有最优的推广能力,对于常见的多类识别问题,需要构造多类SVM.该文基于决策树的构造方法构成多类SVM(DTSVM),在小样本情况下对汽轮发电机组故障诊断进行了仿真研究,结果表明了该方法的有效性.     

水轮发电机组振动监测及其在远程故障诊断中的应用

本文介绍了基于虚拟仪器技术研究而用实时嵌入式操作系统实现的水轮发电机组振动的监测系统．该智能实时远程故障诊断系统具有推广应用的价值。     

汽轮发电机组在线数据采集装置的设计

介绍了一种自行开发的、为正确采集有效监测、及时分析汽轮发电机组在线数据的装置. 简述了总体设计的思想,详细论述了其中采集器的结构、工作原理和特点,并给出了成功应用的实例.     

人工神经网络技术在机械故障诊断中的应用探讨

阐述了人工神经网络模型的一般结构和算法，并设计了机械故障诊断神经网络的模型和学习过程。通过对集材-50拖拉机变速箱的实验诊断和测试，结果表明人工神经网络技术可以快速、准确地诊断出机械故障类型。     

BP神经网络在雷达故障诊断中的应用研究

对雷达混合电路故障诊断问题进行了研究,针对传统雷达故障诊断中的“自适应差”,“过分依赖故障数学模型”的缺陷。采用了一种故障诊断表示模型,提出将专家系统与神经网络相结合的诊断方法,避免了在实际中雷达电路难以建立精确的数学模型的问题。利用人工神经网络理论为其建立了BP神经故障诊断网络,增加了雷达电路故障诊断系统的“自适应性”。进而给出了网络训练算法和诊断步骤,最后给出了在某型雷达设备上仿真调试诊断的实例。     

基于故障字典和神经网络理论的故障诊断方法

鉴于传统的故障诊断方法对复杂系统或设备进行故障诊断时,有诊断速度慢、对多故障同时发生的情况难以准确定位等缺点,提出了基于故障字典法和神经网络理论的综合故障诊断方法;在叙述该综合诊断方法的基础上,以某型飞机自动驾驶仪飞控盒的主要故障为例,分析说明了运用该方法进行设备故障诊断的具体过程,并进行了仿真研究;实现了对此设备单故障和多故障的快速准确定位;结果表明该综合故障诊断方法解决此类故障诊断问题是有效的.     

神经网络和模糊系统在故障诊断中的应用

本文提出了一种神经网络和模糊系统相结合的分级式故障诊断方法。神经网络通过对部分测量数据的处理,实现系统的回路级故障诊断,输出各回路故障出现的可信度。模糊系统通过对神经网络得到的初步诊断结果和其他测量值的处理,实现系统的元件级故障诊断,并对最终诊断结果作出解释。该方法融合了神经网络自适应学习能力强和模糊系统知识表达明确的优点,简化了神经网络学习数据获取及模糊推理规则建立的过程。通过对热硝酸冷却系统故障诊断的仿真,证明了该故障诊断方法的有效性。     

民航涡扇发动机故障诊断的人工神经网络方法仿真研究

民用航空发动机故障诊断的方法很多，而各种方法在具体操作过程中有着不同的作用和意义。本文提出一种依靠人工神经网络方法研究民航发动机各种故障征兆影响因素的作用程度，并利用其仿真数据分析，找出具体工况过程中作用相对较大的因素。从而在适时与视情维修过程中提出合理的建议，以便为相应维修方法的实施、改进和研究应用提供可靠的依据。     

粗糙集神经网络系统在故障诊断中的应用

故障诊断中的误报和漏报现象直接影响诊断的准确率,同时在线故障诊断又要求很强的实时性,本文在给出粗糙集神经网络系统原理框图的基础上,结合领域知识把该系统应用于滚动轴承的故障诊断中,仿真实验结果表明该系统提高了故障诊断的准确率和诊断速率,同时减少了检测项目,降低了诊断成本,在实际中有良好的应用前景。     

BP神经网络和Elman神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

通过分析BP神经网络和Elman神经网络的基本结构和算法,研究了基于神经网络的模拟电路故障诊断方法,并通过仿真实验对比分析了BP神经网络和Elman神经网络的诊断能力。结果表明,BP神经网络的收敛速度相对较慢、训练时间长;Elman神经网络的结构参数调整简单、训练时间短、性能稳定,更适合存在容差、非线性等问题的模拟电路故障诊断。     

基于PNN的飞机发动机故障诊断研究

鉴于概率神经网络良好的分类性能,提出一种基于PNN的飞机发动机故障诊断方法,成功对三种典型飞机发动机转子故障做出了正确诊断。研究表明,PNN网络诊断准确,对测量噪声有良好的鲁棒性,具有较好的工程应用前景。     

小波神经网络在雷达故障诊断中的应用研究

根据某型雷达接收机的信号特点,提出了基于小波神经网络和专家知识相结合的雷达智能故障诊断方法,探讨了该方法在某型雷达接收机故障诊断中的应用,采样信号经过小波去噪和小波特征向量提取后再进行归一化处理,作为小波神经网络的输入向量,小波神经网络隐含层的激活函数选用小波函数,完成雷达接收机典型故障的诊断;MATLAB实例仿真结果表明,该方法诊断准确,智能化水平高,有很好的自学习能力,提高了故障诊断的正确性和效率。     

神经网络技术在电梯故障诊断中的应用

文中介绍了一种基于GCAQBP学习算法的神经网络模型，并将该模型应用于电梯故障诊断系统。阐述了该模型的基本原理、神经网络的结构、学习算法，并应用该模型对电梯的几种典型故障进行了实际的诊断运行。诊断结果表明，该算法具有较好的收敛速度、学习能力和鲁棒性，其诊断结果精度高，结论可靠。