BP神经网络汽车故障诊断专家系统在异响故障中的探讨

针对汽车异响故障诊断的复杂性,提出了将BP神经网络技术引入汽车故障诊断专家系统的思想,并对基于神经网络的专家系统的原理进行探讨。最后,给出了一基于三层BP网的汽车发动机异响故障诊断专家系统的诊断过程。     

基于GA-BP神经网络的发动机失火诊断

为了提高神经网络在发动机失火故障诊断中的准确率,提出了GA-BP神经网络算法。分析了发动机故障时的尾气变化情况,提出了发动机故障诊断规则;分析了BP神经网络原理,指出其训练速度慢、容易陷入局部极值问题;使用遗传算法对神经网络结构和参数进行优化,得到最优网络结构,将优化后的模型参数作为初始值再次进行BP算法优化;将此算法与自适应动量BP神经网络进行对比,GA-BP神经网络不仅缩短了训练时间,而且故障诊断准确率也大大提高。     

量子BP神经网络在发动机故障诊断中的应用

为了解决普通BP神经网络收敛速度慢、分类正确率低等问题,提出一种量子BP神经网络算法。该算法在普通BP神经网络中引入了量子算法,量子BP神经网络结构由输入层、隐含层和输出层组成,其中,量子神经元的输入和传递函数均由量子比特表示,输出结果为实数。首先,该算法将实数值训练样本变换为量子态训练样本,从而作为算法的输入。然后,通过传递函数,计算量子态权值并更新网络参数以达到训练效果。最后,利用训练好的网络进行故障诊断,并将结果以实数值输出。将该方法应用于发动机故障诊断,实验结果表明,与普通BP神经网络相比,量子BP神经网络算法在收敛速度、分类正确率和执行时间等方面具有明显的优势。     

基于改进BP神经网络的故障诊断方法

对于常规BP神经网络,其收敛过程存在两个很大的缺陷:收敛速度慢;存在所谓"局部最小值"问题.文章采用了一种自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法对BP神经网络进行训练,建立了智能诊断模型,并应用于某型坦克发动机的故障诊断,测试结果表明该方法相比常规BP算法能够更有效诊断发动机油路和气路的故障,从而为故障诊断及判定的自动化提供了一个新思路.     

基于Petri网和萤火虫神经网络的柴油机故障诊断

针对BP神经网络在柴油机故障诊断中,提取训练数据的盲目性及网络收敛速度慢、精度低的问题,提出一种基于Petri网与萤火虫神经网络的故障诊断方法.通过Petri网建模归纳出柴油机所有故障模式,提取神经网络的训练数据,利用萤火虫算法来优化BP神经网络的权值和阈值,改善BP神经网络的性能.仿真实验表明,采用Petri网建模并用萤火虫算法优化BP神经网络的方法,有效地提高了神经网络的收敛速度和诊断精度,在柴油机故障诊断中得到了较好的应用.     

基于改进BPNN的电子化指挥系统故障诊断

基于BP神经网络和案例推理模型,建立导弹电子化指挥系统故障诊断专家系统的基本结构,并给出一个具体的应用实例.首先对导弹电子化指挥系统的故障机理进行分析,在此基础上研究基于BP神经网络和案例推理相结合模型的故障诊断技术的应用,确定了基于改进BP神经网络的故障诊断专家系统的设计思想和实现方法,并建立了基于BP神经网络和案例推理结合模型的导弹测控系统故障诊断专家系统,弥补了单一故障诊断推理模型的不足.通过对某型导弹电子化指挥系统中语音系统的故障诊断实例,说明了该故障诊断专家系统的可行性.     

基于MATLAB软件包程序的电喷发动机故障诊断

目前国内外常用的汽车故障诊断仪(解码仪)功能并不全面,不能诊断不出现故障码的机械类故障.为了解决这个问题,提出了一种利用径向基函数神经网络进行电喷发动机故障诊断的方法.该方法通过MATLAB软件包与ACCESS数据库相结合编制故障诊断程序,从而实现了无故障码的故障诊断.同时还将径向基函数网络与BP网络进行了比较.实验表明,径向基函数网络更适用于故障诊断.     

运用遗传算法优化神经网络的发动机故障诊断

为了对发动机故障进行正确诊断,可采用BP神经网络方法建立发动机故障诊断模型,但由于BP神经网络存在收敛速度慢及网络泛化能力差的缺点,易影响发动机故障诊断正确率。为了提高网络正确识别能力和泛化能力,采用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,网络误差满足要求后,用BP神经网络方法进行修正,从而使网络误差达到最小。将该算法应用于发动机故障诊断中,结果表明,该方法诊断故障误差更小且收敛更快。     

基于改进的BP神经网络的柴油发动机故障诊断

柴油发动机采用高压共轨燃油喷射技术,提高了柴油机的综合性能,但高压共轨柴油机电控系统比较复杂,增大了柴油机故障诊断的难度。该文介绍了BP神经网路及LM算法,并利用改进的BP神经网络对发动机电控系统故障进行诊断研究。以长城哈佛GW2.8TC发动机为实验对象,让发动机在怠速状态下,对发动机进行故障设置,利用金德KT600故障诊断仪采集发动机的故障数据流,运用改进的BP神经网络建立诊断模型,诊断结果表明改进的BP神经网络的收敛速度快,运用改进的BP网络诊断柴油机电控系统故障是行之有效的。     

基于萤火虫优化BP神经网络的数控机床故障诊断

为了提高数控机床故障预测的能力,针对BP神经网络在数控机床故障预测中出现的收敛速度慢和训练容易陷入局部极值问题,提出了一种基于萤火虫算法优化BP神经网络的数据机床故障诊断算法。文章详细介绍了常见的数控机床故障类型和分类,在萤火虫优化算法和BP神经网络的基础上,建立了萤火虫算法优化BP神经网络的数控机床故障诊断模型,并提出了基于该模型的算法。该模型和算法采用萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,优化后的BP神经网络能对测试集进行更好的预测。实验结果表明,萤火虫算法优化BP神经网络的预测误差明显小于GRNN和PNN算法。该模型和算法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成数控机床故障诊断研究。