基于退火BP神经网络的模拟电路故障诊断方法

针对BP神经网络在模拟电路故障诊断中存在的固有缺陷,提出模拟退火(simulated annealing,SA)算法与BP算法相结合的神经网络故障诊断方法,发挥SA算法全局寻优的特点来优化BP神经网络的学习过程,避免网络训练收敛速度慢和陷入局部极小;应用MATLAB编写程序对一典型模拟电路的仿真故障样本进行训练,在其它初始条件都相同的情况下,基于提出的算法神经网络比传统BP算法神经网络训练收敛速度快且诊断精度高,是一种新的有效的模拟电路故障诊断方法。     

基于H-BP神经网络的设备故障诊断方法

BP神经网络在训练过程中容易出现局部最小从而无法获得最优解,在进行故障诊断时还会出现误判的情况.针对这一问题,本文提出H-BP,简神经网络故障诊断方法,该网络结合Hopfield神经网络的全局最优计算能力和BP神经网络的解决非线性分类问题的优势,避免了网络训练陷入局部最小.将其应用于离心式风机的故障诊断中,表明H-BP网络故障诊断方法能很好地实现故障状态识别,并能提高故障诊断的精度,     

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。     

基于改进的BP神经网络的FMS故障诊断系统

本文根据FMS故障诊断的特点，用神经网络建立一个FMS故障诊断系统，提出改进的BP算法，并对仿真结果进行分析。     

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.     

基于BP神经网络的卫星故障诊断方法

为了有效地利用卫星下传的海量遥测数据,在测试过程中对卫星进行实时的故障诊断,提出了一种基于BP神经网络的卫星故障诊断方法;该方法包括离线自主学习和实时在线故障诊断两部分;离线自主学习部分基于历史数据库和更新样本进行自主学习,学习获得神经网络模型存储于知识库;实时在线故障诊断部分依据相应的神经网络模型,对遥测数据进行实时在线的诊断;为了验证基于BP神经网络的卫星故障诊断方法的有效性和优越性,以现有型号三轴稳定近地卫星控制分系统为实验对象,利用该方法对具有代表性的红外地球敏感器和动量轮的相关遥测数据进行分析;通过将该方法的实验结果与基于Kalman滤波的方法的实验结果进行对比分析,表明该方法能够有效地对卫星的故障进行诊断。     

基于多层BP神经网络的扑克牌识别

实现了多层BP神经网络识别扑克牌图像的方法，首先使用C语言来编写BP神经网络的算法以及用VC＋＋来实现对扑克牌图像的分析，然后再使用大量已知花色和牌点的扑克牌输入，作网络训练，训练完成后，利用网络识别样本扑克牌和带噪声的扑克牌。结果表明，该方法能够较准确地识别GIF扑克牌图像。     

BP神经网络的研究与应用

人工神经网络作为一门高度综合的交叉学科,在实际应用中绝大部分的神经网络模型是采用BP网络和它的变化形式,它也是前向网络的核心部分,体现了人工神经网络最精华的部分。该文介绍了BP网络的学习过程以及从模式识别角度应用BP神经网络作为分类器进行机械故障诊断。     

基于多层BP神经网络的扑克牌识别

实现了多层BP神经网络识别扑克牌图像的方法,首先使用C语言来编写BP神经网络的算法以及用VC++来实现对扑克牌图像的分析,然后再使用大量已知花色和牌点的扑克牌输入,作网络训练,训练完成后,利用网络识别样本扑克牌和带噪声的扑克牌。结果表明,该方法能够较准确地识别GIF扑克牌图像。     

基于BP神经网络的装甲车辆电源系统故障诊断方法研究

为实现装甲车辆电源系统故障诊断的智能化,在Simulink中建立爪极同步发电机数学模型和桥式不可控整流电路来构建装甲车辆电源系统基础模型,通过设置各类故障,采集不同的电压故障波形中的数据并进行归一化处理;在Matlab中编写、运行BP神经网络训练程序,得到网络模型,并取测试样本进行验证;结果证明了该训练后的神经网络的正确性,表明了BP神经网络在装甲车辆电源系统故障诊断中具有可行性,达到了对整流器故障诊断的目的。     

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。     

基于无监督神经网络的故障模式识别

无监督学习的竞争式神经网络是一种数据聚类方法,能保持输入空间的拓扑关系不变,借助于一维或二维输出平面的一组有序的向量,实现高维数据的聚类和可视化;探讨了一种无监督神经网络--SOFM网络原理、思想和算法步骤,研究了无监督网络在模式识别中的应用,提出了基于SOFM网络的故障模式识别和状态监测方法;通过实例研究了SOFM网络在机械设备故障模式识别和状态监测中的应用.     

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.     

基于BP小波神经网络的模拟电路故障诊断

针对现有BP网络在模拟电路故障诊断中存在的问题,提出了一种基于BP小波神经网络的故障诊断方法.该法将小波函数与BP网络结合构成BP小波网络,这种网络具有小波变换的时频局域化性质和BP网络的自学习能力.分别用BP小波网络和传统BP网络对实例电路进行故障诊断,结果表明本方法是有效的,而且比传统BP网络方法的学习收敛速度快得多.     

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.     

引用神经网络的变压器故障诊断专家系统

针对传统专家系统和神经网络在变压器故障诊断领域应用中的局限性,提出了将两者结合起来的集成的故障诊断系统,并介绍了系统的结构以及神经网络的构造。实践证明网络的学习时间明显缩短,推理效率明显提高。     

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。