基于BP神经网络模型的电机故障诊断专家系统

针对传统机械设备故障诊断专家系统存在知识获取能力弱、求解有一定局限性等问题，介绍了BP神经网络旋转机械故障诊断专家系统，对单位BP算法，BP神经网络的建立、训练及应用作了具体说明。该系统学习效率高，故障诊断准确，已成功应用于铁路机车走行部的轮对电机在线故障诊断。     

基于改进BP神经网络的某型装备故障诊断专家系统

分析神经网络和专家系统的特点．提出基于BP神经网络与专家系统结合的某型装备的故障诊断方法,构造BP神经网络的装备故障诊断专家系统的诊断模型,克服传统专家系统在知识获取和表达的薄弱环节,并用某型装备的故障实际数据进存验证,结果表明神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。     

BP神经网络在配料系统故障诊断中的应用

利用BP神经网络的自适应,自学习和对非线性系统超强的分析能力等特点,将其应用到橡胶配料系统中,有效的实现了配料系统的故障诊断,填补了国内在配料系统故障诊断应用上的空白,对其他行业也有一定借鉴作用.     

基于BP神经网络的故障诊断模型研究

滚动轴承是旋转机械中最常用的部件之一。滚动轴承很容易损坏，而它的工作条件通常比较复杂，很难对其故障进行准确判断。为了提高滚动轴承故障诊断的有效性，构建了一种新的基于改进量子蜂群算法和BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型（IQABC-BP）。首先针对量子蜂群算法在种群初始化和进化过程中存在的问题，提出了一种改进量子蜂群算法，然后利用改进量子蜂群算法对BP神经网络的初始权值、阈值和隐含层单元数进行优化，建立了一种具有超并行超高速的基于改进量子蜂群算法的BP神经网络模型，并应用于滚动轴承的故障诊断中。实验结果表明，IQABC-BP模型收敛速度更快，故障诊断效果更好，具有很好的应用价值。     

基于BP神经网络的电子设备故障诊断技术

故障诊断涉及模式分类与识别问题,神经网络对外界输入样本有很强的识别分类能力,能很好地实现非线性曲面的逼近.因此神经网络在设备故障诊断中能很好地得到应用,BP神经网络是目前最为广泛和成功的神经网络之一.介绍了BP神经网络在电子设备故障诊断技术中的应用,讨论了BP神经网络的算法和改进算法及其诊断过程,并对某型电台的故障诊断进行了MATLAB仿真.     

改进BP神经网络在齿轮故障诊断的应用

近年来,神经网络在故障诊断领域中应用广泛,针对传统BP神经网络的不足,利用基于遗传机制的神经网络进行齿轮的故障诊断.先采用遗传算法对神经网络的权值进行全局优化.然后引入动量因子和自学习速率改善传统BP算法的收敛速度慢缺点,最后结合MATLAB编程语言进行齿轮故障诊断.结果与一般BP网络的诊断结果进行比较,证明该方法的正确性和有效性.     

基于改进BP神经网络的预测系统开发

阐述了预测系统的基本功能、原理实现和系统结构。对BP神经网络的结构和训练算法进行了研究,在分析了传统BP算法的缺陷后,提出了一种基于附加动量与自适应学习率相结合的改进算法。根据改进BP算法采用MATLAB编写了具有预测功能的循环函数程序。最后,利用VB.net、MATLAB以及Access数据库的混合编程技术开发了这套预测系统,并将该系统应用于高血压预测实例。     

基于BP神经网络的故障诊断技术研究

分析了传统的故障诊断方法的特点和缺点,在此基础上选择BP神经网络应用于故障诊断,详细探讨了BP神经网络的建模方法,根据设备的层次结构和特点,将集成神经网络应用于故障诊断,有效地克服了单一神经网络故障诊断的一些缺点,大大提高了故障诊断的效率和准确率.     

一种改进的BP神经网络在飞机燃油系统故障诊断中的应用

将一种改进了的BP神经网络算法应用于飞机燃油系统故障诊断中，仿真验证结果表明，该算法具有诊断速度快、误诊率低的特点；并为开发基于神经网络的飞机燃油故障诊断专家系统奠定了基础。     

基于遗传算法与BP神经网络的故障诊断模型

为了克服单独应用BP算法时存在的缺陷,利用遗传算法(GA)对其进行了改进,建立了基于遗传算法与BP神经网络相结合的诊断模型,此外在二进制编码方法的基础上,讨论了十进制的编码方法与实现以及网络模型参数取值与学习次数间的相互影响等关键问题。     

基于改进BP神经网络的网络故障诊断研究

针对网络故障诊断过程中故障规则难以提取的问题,提出一种基于改进BP神经网络的故障诊断方法。以网络故障信息为样本对BP网络进行训练,利用其强大的自适应能力和非线性映射能力,建立起网络故障信息与故障模式输出之间的映射。同时,为了避免BP网络的学习算法陷入局部极小值,提高故障诊断的效率和精确度,采用L-M优化算法来对网络进行训练。另外,采取初期终止的方法提高BP网络的泛化能力。实例表明,该方法有效提高了网络故障诊断的有效性。     

基于卷积神经网络的飞机液压系统故障诊断

现代飞机系统的复杂度和集成度均大幅提升,使得其故障诊断存在难度高和准确率低等特点。采用一维卷积神经网络方法对军用飞机液压系统的故障诊断问题进行了研究,构建了满足多传感器数据分析要求的卷积神经网络模型。考虑到神经网络的输入来自不同的传感器数据序列,各数据序列之间的空间关系不明显,因此,即使网络输入是二维形式,而实际的卷积操作均在一维上进行。通过解决某飞机液压系统的故障诊断问题,证明将标准化后的多传感器数据序列及对应故障模式作为训练样本对卷积神经网络模型进行训练时,采用满足训练要求的网络对飞机液压系统进行故障诊断时具有较高的准确率。     

基于神经网络的复杂电子装备故障诊断系统

文章针对复杂电子装备故障诊断难的特点,以一种典型设备的几种主要故障为例,设计了一种新型神经网络模型,并对系统进行了诊断,讨论了以此模型为基础进行诊断的可能性和正确性。实践表明了该模型的有效性和合理性,与传统方法相比,提高了故障诊断的准确度,而且充分运用了工作经验、专家知识,具有很大的工程应用价值。     

基于BP神经网络的智能BIT故障诊断系统研究

论述了智能BIT的设计、检测、诊断、决策四个方面的主要研究内容,分析了BP神经网络的网络模型及工作原理,构建了基于BP神经网络的智能BIT故障诊断系统,并用某雷达录取终端的故障实际数据进行了验证。结果表明将神经网络与智能BIT结合是一种有效的诊断方法,解决了传统BIT故障诊断能力不足,导致系统虚警率过高、自适应性能差等问题,使被测系统具有更高的故障诊断能力。     

火电厂生产过程故障诊断神经网络专家系统

将人工神经网络和专家系统结合地火电厂生产过程的故障诊断，提出并设计了热工过程故障诊断系统。同时对常规ＢＰ算法做了改进，神经网络则采用分层化与并联运用相结合的结构，从而使系统诊断速度和准确率得到提高。仿真结果表明了该系统设计的合理性和可行性。     

基于多级BP神经网络的无线电罗盘多故障诊断研究

为了快速准确诊断出无线电罗盘多故障模块,针对诊断过程中的过拟合现象提出了基于提前停止法的学习率可变BP算法,并运用多级BP神经网络诊断思想,得出基于多级BP神经网络的多故障诊断方法;文中根据多级BP神经网络的多故障诊断方法,对具体的机载无线电罗盘测向电路建模仿真,将复杂的无线电罗盘电路分解为3个子网络,并对每个子网络建立合适的故障集,按顺序依次诊断得出无线电罗盘电路中的故障模块;此方法可快速准确定位电路中的多处故障模块,准确率较高且缩短了诊断时间.