基于Boosting RBF神经网络的滚动轴承故障诊断

提出了一种新颖的基于RBF神经网络滚动轴承故障诊断方法。以滚动轴承动态信号的能量信息作为特征,RBF神经网络作为分类器进行滚动轴承故障自动分类与诊断。为了进一步提高神经网络的泛化能力和故障诊断的准确性,采用Boosting方法,进行网络集成。对七类滚动轴承进行了实验,结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。     

基于支持向量机的风电机组故障预警

风电机组的故障诊断是保证机组稳定运行、降低机组维护费用的关键。简要介绍了风电机组的基本结构及故障类型,讨论了风电机组实际应用中的主要故障诊断方法;提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的风电机组故障预警方法,利用实际风场机组运行监控数据验证了此方法的可行性,并与神经网络方法的预测结果进行比较。结果表明,基于LS-SVM的方法更加快速有效,具有准确的故障识别能力。     

基于节点优化型DAG-LDM的机组滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承作为风电机组的关键部件,对于整个机组的安全运行起着决定性作用.针对机组滚动轴承故障诊断问题,提出一种节点优化型有向无环图大间隔分布机(O-DAG-LDM)的故障诊断方法.结合DAG多分类扩展性能与LDM二分类器泛化性能的优点,构建一种面向滚动轴承故障诊断的DAG结构扩展式LDM多分类器方法.在DAG-LDM算法框架下,利用优化算法对DAG节点进行优化排列以减小随机排布引起的累积误差,提高LDM故障分类准确率.实验表明,与其他主流智能诊断方法相比,所提出的节点优化型DAG-LDM故障诊断方法具有较高的准确率和更好的抗噪性能.     

基于SAM-LSTM的滚动轴承剩余寿命预测

提出了一种基于自注意力思想长短时记忆神经网络（Self-Attention Mechanism Long Short-Term Memory Networks,SAM-LSTM）的寿命趋势指标构建方法。首先对原始信号进行滤波降噪处理;其次利用自注意力思想提取信号内部的退化趋势信息构建特征矩阵;接着采用双层长短时记忆神经网络在保留信号外部之间的时序关系的同时,映射特征得到寿命趋势指标;最后提出一种基于历史预测使用寿命指标动态选择拟合数据集的拟合方法,预测滚动轴承的剩余有效寿命。结合公开数据集对模型进行了验证,与另外两种方法对比表明,该方法能有效提升滚动轴承的剩余寿命预测的准确率,并且在不同工况下具有一定的泛化能力。     

基于Kohonen神经网络的滚动轴承故障诊断

提出了一种新的列车滚动轴承故障诊断方法。首先利用小波包分解对滚动轴承的 动态信号进行分析、提取特征，然后采用Kohonen神经网络进行滚动轴承故障诊断。对7类 列 车滚动轴承进行了实验，结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。     

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。     

滚动轴承故障诊断的仿真研究

研究滚动轴承故障诊断问题,故障振动信号具有非平稳性、突变性。由于运行中噪声影响识别故障信号,传统傅立叶变换或单一小波分析难以对特征信号进行准确提取,导致滚动轴承故障诊断正确率较低。为了提高了滚动轴承故障诊断正确率,提出一种小波分析和Hilbert变换的滚动轴承故障诊断方法。首先采用小波分析对采集滚动轴承信号进行分解,消除噪声信息,然后采用Hilbert变换对信号进行进一步精细分解。利用MATLAB软件对滚动轴承故障进行仿真,仿真结果表明,改进算法提高了滚动轴承故障诊断正确率,很适合处理滚动轴承的故障信号。     

极值域均值模式分解在轴承故障诊断中的应用

为了研究滚动轴承信号的非平稳特征,提出了将局域波方法和Parzen窗概率神经网络相结合的故障诊断方法.分析了局域波时频分析中极值域均值模式分解方法的改进方法,并提出了一种筛选停止准则.对分解所得分量,提取平均瞬时频率和能量比作为故障特征向量构造神经网络,进行状态判断.通过对现场采集的滚动轴承信号进行分析,说明了该方法的...     

基于信号特征提取和卷积神经网络的轴承故障诊断研究

轴承是机械设备主要零部件之一,也是机械设备主要故障零部件之一。轴承故障问题为机械设备的重点,机械设备的使用受到故障轴承的直接影响。针对传统的卷积神经网络算法轴承故障诊断效率低下问题,本文提出了一种基于信号特征提取和卷积神经网络的优化方法。首先对原始数据信号进行时域和频域的信号特征提取,获得有效的故障特征值。之后,使用卷积神经网络对提取的特征值进行故障诊断,完成故障分类。本文使用美国凯斯西储大学的滚动轴承振动加速度信号作为数据集,对提出的方法进行验证,得到的故障诊断平均准确率为74.37%,准确率的方差为0.0001;传统的卷积神经网络算法故障诊断平均准确率为65.6%;准确率的方差为0.0019。实验结果表明,相比传统的卷积神经网络,提出的方法对轴承故障诊断的准确率有显著的提高,并且该方法的稳定性更佳,计算时间更少,综合性能更佳。     

基于粗糙集-BP神经网络的机车滚动轴承故障诊断

论文提出了一种基于粗糙集理论与BP神经网络相结合的机车滚动轴承故障诊断方法.首先对原始故障诊断样本的连续属性进行离散化处理,然后利用粗糙集理论,对条件属性进行约简,删除冗余信息,最后将约简的最小属性集作为BP神经网络的输入,并设计BP神经网络对滚动轴承进行诊断.仿真结果表明粗糙集-BP模型不仅简化神经网络结构,而且提高了收敛速度和故障诊断正确率.     

复杂环境中的车牌字母和数字识别研究

当前车牌识别的研究大都是针对正常环境进行的,对于复杂环境下的车牌难以达到识别要求。本文提出一种用BP神经网络构造并行神经网络的车牌字母和数字识别方法,利用PVM网络在虚拟并行平台上实现了并行神经网络,最后对复杂现场环境下获取的车牌进行了实验。实验结果证明,该算法具有良好的性能,能在28ms内实时准确的识别车牌字母和数字。     

神经计算机综述

神经计算机能模拟人脑的并行信息处理方式，具有惊人的自学习、思维、推理、判断和记忆的功能，被称为第六代-的计算机——智能型计算机。本文主要阐述了神经计算机与传统的数字计算机的区别，神经计算机的理论基础、元件基础、性能指标及发展现状。     

人工神经网络及其应用

本文首首先介绍了人工神经网络的源泉一体神经网络的主要基本内容，然后简要论述了人工神经网络的主要内容，进程和问题，人工神经网的应用。     

基于小波理论的神经网络模型构造

小波神经网络是由小波分析理论与神经网络理论结合而成的一种神经网络 ,一般来说 ,小波分析与神经网络的结合有两种不同的方式 ,即辅助式结合 (松散式结合 )方式和嵌套式结合 (紧致式结合 )方式。分别对这两种结合方式作了详细描述 ,并且给出了不同结合方式下的各种小波神经网络模型以及相应的学习算法。     

Static, Dynamic, and Hybrid Neural Networks in Forecasting Inflation

The back-propagation neural network (BPN) model has been the most popular form of artificial neural network model used for forecasting, particularly in economics and finance. It is a static (feed-forward) model which has a learning process in both hidden and output layers. In this paper we compare the performance of the BPN model with that of two other neural network models, viz., the radial basis function network (RBFN) model and the recurrent neural network (RNN) model, in the context of forecasting inflation. The RBFN model is a hybrid model with a learning process that is much faster than the BPN model and that is able to generate almost the same results as the BPN model. The RNN model is a dynamic model which allows feedback from other layers to the input layer, enabling it to capture the dynamic behavior of the series. The results of the ANN models are also compared with those of the econometric time series models.     

基于分层自适应学习率的改进BP算法

在自适应学习率算法的基础上提出一种新的BP网络改进算法——分层自适应学习率附加动量项算法。仿真结果表明该算法较之自适应学习率算法能进一步提高网络的学习速度。     

Predicting Network Security Situation Based on a Combination Model of Multiple Neural Networks

Due to rapidly increasing complex attacks, networks become more and more insecure. How to accurately predict the future security situation of networks is thus an important research issue. Forecasting security situation can improve the awareness of network states and provide decision support to threat analysis and network planning. This paper provides a combination model of neural networks to predict the security situation of computer networks. Our contribution is in two aspects. On the one hand, we select several single neural network models including Backward Propagation (BP) network, Elman network, and Radial Basis Function (RBF) network to construct the combination model. On the other hand, we use the entropy method to determine the weights of each single model in the combination model. Experimental results show that the proposed combination model can predict the security situation of networks more e?ectively than any single neural network.     

人工神经网络带来的微机系统概念的变化

本文从人工神经网络信息存储形式、计算速度、运行方式等角度出发，阐述了人工神经网络技术的发展传统微型计算机系统带来的观念上的更新。     

小波神经网络在黄金价格预测中的应用

通过对影响黄金价格变动的主要因素的研究,提出一种基于小波神经网络的黄金价格预测模型。给出了具体的网络学习算法,并结合算法对黄金价格进行预测。为验证模型有效性,进行了对比测试。分析结果表明,小波神经网络模型比传统的BP神经网络模型具有收敛速度快、预测精度高的特点。