神经网络信息融合技术在故障诊断中的应用

提出了一种某机舵面系统故障诊断的方法,针对多传感器融合的特点,将相关传感器的输出数据融合,应用神经网络的非线性拟合能力扩展相关信息,信息融合诊断策略根据这些信息确定出故障,同时对故障信号进行恢复和诊断.建立了某机舵面系统故障诊断的数学模型并进行了计算机仿真,仿真实验结果表明该结构形式对于舵面常见的故障均能进行识别和告警,效果令人满意.     

基于集成神经网络的电机故障诊断

研究异步电机安全控制问题,为解决故障诊断和速度问题,提高电机运行效率,减小早期故障损失,提出了一种基于集成神经网络的电机故障诊断方法。方法采用定子电流和转子振动信号作为电机故障诊断的输入信号,应用改进的BP神经网络进行故障识别,分别用两个诊断子网络进行局部故障诊断,再运用神经网络融合算法进行全局决策的融合,从而提高诊断的准确率。仿真研究结果表明,故障诊断模型具有诊断准确率高、诊断速度快等优点,是一种比较实用的故障诊断方法,对电机进行故障监测、预报具有重要的实际意义。     

基于自组织神经网络的信息融合在故障诊断中的应用

提出了一种用于某机舵面系统故障诊断的方法．应用自组织神经网络的非线性拟合能力扩展相关传感器的测量信息,采用D-S证据论算法将相关传感器的输出信息进行融合．信息融合诊断策略根据这些信息确定出故障,同时对故障信号进行识别．建立了某机舵面系统故障诊断的数学模型,并进行了计算机仿真．仿真实验结果表明,该故障诊断结构形式能够对舵面常见故障进行有效的识别和告警,显著地降低了故障诊断的不确定性,提高了故障模式的识别率．     

基于神经网络信息融合的装备故障诊断

针对某型飞机视频记录系统结构复杂,故障呈现多层次、模糊性的问题,研究了基于神经网络信息融合技术进行故障诊断的方法.并以视频记录系统为对象进行了仿真分析.研究结果表明该方法故障诊断过程相对简单,诊断精度相对较高.能够降低虚警、误报、漏报等情况的发生.     

基于神经网络信息融合的智能故障诊断方法

飞行状态时的飞机舵面故障诊断系统,含有系统和测量噪声及其时变、非线性等特点,采用常规的故障诊断方法很难实现对飞机舵面故障的准确诊断和告警,为了更好的实现对飞机舵面系统的故障诊断,将神经网络信息融合的智能故障诊断方法首次运用到舵面系统故障诊断中.该智能诊断方法应用神经网络的非线性拟合能力扩展舵面相关线位移传感器测量信息,同时采用D-S算法将相关传感器的输出信息进行融合,最后信息融合诊断策略根据这些信息确定出舵面相应的故障类型,从而可以对舵面故障信号进行有效识别和诊断.建立了某机舵面系统故障诊断的数学模型,并利用该模型对提出的智能故障诊断方法进行仿真验证,最后的仿真实验结果表明:该故障诊断结构形式对于舵面常见的故障能够进行识别和告警,诊断效果令人满意.     

基于信息融合技术的汽轮机故障诊断方法

针对单个神经网络的不足,以信息融合技术为基础,建立了集成神经网络故障诊断系统。该系统采用子神经网络从不同侧面对设备进行初步诊断,然后将各子神经网络进行决策融合。通过对汽轮发电机组的应用仿真,说明该系统充分利用了各种信息,提高了确诊率。     

神经网络集成融合模型研究及应用

针对专家系统等单一模型解决发动机故障诊断存在的算法复杂度高、诊断准确率低等问题，提出了BP神经网络集成与DS证据推理相融合的神经集成融合模型，不仅实现了发动机不同部位的专家经验与实际观测数据的特征级融合，还实现了多个模型的优势互补。通过对该方法和传统的专家系统方法比较得出，神经网络集成融合方法提高了7.1%的诊断准确率。     

多源信息融合在故障诊断技术中的应用研究

从数据源的空间表示和信息源的可计算性两个方面阐述了信息融合应用于故障诊断的数学基础,然后引入信息论中有关“熵”、“条件熵”、“平均条件熵”和“互信息”等概念,从信息论的角度证明了信息融合在故障诊断中的有效性和实用性。最后结合信息融合技术与装备故障诊断实践,给出了具有通用性的信息融合故障诊断的模型框架。     

神经网络信息融合用于电梯故障诊断的研究

针对传统电梯故障诊断系统实时性有限、故障定位准确率低等问题,将多信息融合技术引入到电梯故障诊断中来,建立了基于模糊神经网络和D-S证据理论相结合的故障诊断模型。为了提高神经网络的训练速度和推广能力,采用了正则化算法对BP网络算法进行修改,并且利用D-S证据理论对神经网络的诊断结果进行决策融合,仿真结果表明了此方法有效地提高了故障诊断的准确率。     

神经网络在变压器故障诊断中的应用研究

解决溶解气体分析法在变压器故障诊断中准确率不高之难题,采用人工神经网络方法和基于动量因子技术的改进BP网络训练算法,建立了一具有较强的学习能力、泛化能力和适应能力的BP神经网络模型.通过MATLAB仿真实验,结果表明此神经网络能较准确的对变压器故障进行诊断,具有一定的应用及推广价值.     

基于信息融合和神经网络的模拟电路故障诊断方法研究

随着电子技术的飞速发展,各类装备设备的集成化程度越来越高,由于系统构成的复杂性和操作环境的多样性,装备设备电路故障的复杂性、模糊性给维修保障带来极大挑战,针对装备设备中的模拟电路故障诊断问题,提出了一种基于信息融合和神经网络的模拟电路故障诊断方法;分析证明该方法可提高模拟电路故障诊断效率,有效提高模拟电路智能化诊断水平。     

基于信息融合的电力变压器故障诊断

电力变压器故障的多样性、不确定性和各种故障之间联系的复杂性构成了故障诊断技术上的难点,仅靠单一的故障特征量和诊断方法无法完成诊断任务。把信息融合引入变压器故障诊断中,将油色谱分析与电气试验等其他信息相结合,建立基于信息融合技术的变压器故障诊断模型。对变压器故障进行分层决策,不仅能判定故障性质,还能初步判定故障部位,提高故障诊断结果的准确性,最大限度地减小不确定性。     

设备故障诊断中神经网络与证据推理结合的信息融合方法

针对设备故障诊断中存在的处理数据量大、故障类型复杂多变、领域知识难于准确获得、故障识别率低的现状,提出了利用信息融合的思想,将神经网络和证据理论相结合应用于故障诊断的新方法。提高了故障诊断系统的灵活性、故障诊断的效率和准确性。     

信息融合在模拟电路故障诊断系统中的应用

设计一种基于信息融合和神经网络理论的模拟电路故障诊断系统。采用基于单片机的信号采集系统,对电路可及点电压和不同激励频率下的电路输出电压峰值进行采样,得出电压和电路放大倍数2类故障特征参数,利用其进行基于BP神经网络的初步诊断,运用模糊变换方法进行融合诊断及故障定位。实例诊断结果表明,与基于单一信息的诊断系统相比,该系统能定位不同类型的元件故障,诊断准确率较高。     

基于信息融合技术的瓦斯传感器故障诊断研究

文章提出了将基于RBF网络的信息融合技术应用于瓦斯传感器故障诊断的思想。该思想的核心是通过对影响测点瓦斯浓度的各种相关信息融合,利用高精度RBF网络逼近器的输出与瓦斯传感器实际的输出之差与设定的阈值比较,实现瓦斯传感器故障的监测诊断。试验表明该技术能对瓦斯传感器进行有效的状态监测和故障诊断。     

基于信息融合方法的电力变压器网络在线监测与故障诊断研究

针对电力变压器在线监测与故障诊断问题,提出了基于多传感器信息融合与嵌入式网络相结合的解决方案。介绍了变压器油中气体分析的原理及诊断方法,重点论述了基于Webit的嵌入式网络在线监测方法,基于BP网络的混合气体识别方法及多传感器一致性信息融合方法等通过试验,验证了方法的有效性。     

基于信息融合技术的装备BIT故障诊断系统应用研究

BIT就是系统、设备内部提供的检测、隔离故障的自动测试能力;传统BIT主要面向单一功能设计,不具有同时应对多信息的处理功能,面对复杂电子装备的多信息处理问题,传统BIT故障诊断能力不足,导致系统虚警率过高,测试性与故障诊断能力下降,在BIT系统中运用信息融合技术对多信息进行整合,对于提高BIT综合效能,实现快速高效的故障诊断具有重要意义;文章首先对信息融合基本原理进行了介绍,构建了基于信息融合的装备BIT故障诊断系统结构,接着对信息融合诊断系统进行了建模,并对模型中基于神经网络的BIT诊断技术、基于D—S理论的BIT决策技术的关键技术进行了研究,最后给出了故障诊断程序流程;该技术研究通用性强,适用于多种不同型号的复杂电子装备的BIT快速故障诊断。