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基于BP神经网络的故障诊断技术研究 总被引:4,自引:0,他引:4
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. 相似文献
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为了改进人工智能方法在配电网故障诊断系统中的应用,给出了基于粗糙集理论的IRBF神经网络的模型结构,然后利用训练好的神经网络对配电网进行故障诊断;采用VC++语言开发工具,调用Matlab神经网络工具箱建立了一个简化的故障诊断系统,并通过配电网实例验证了方法的正确性;实践证明不但提高了配电网故障诊断的容错性,使故障诊断变得更加准确有效,而且减少了神经网络样本数据,大大地减少了故障诊断过程的时间。 相似文献
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BP神经网络在武器火控系统故障诊断中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
武器火控系统广泛采用PLC控制系统;为了提高武器火控系统的可靠性,对故障诊断方法进行研究;首先根据火控系统工作流程建立故障诊断模型,然后详细介绍了BP神经网络的原理及如何在武器火控系统故障诊断中应用,特别是故障诊断中BP神经网络结构和故障诊断训练样本的确定方法;最后根据上述分析建立火控系统故障诊断实例;实践表明,应用BP神经网络算法后故障诊断系统的诊断准确率达到90%以上,该方法具有一定的参考及实用价值. 相似文献
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介绍神经网络用于机器人控制系统的故障诊断技术,分析了机器人故障诊断的方法,并采用RBF神经网络实现机器人控制系统故障诊断的算法和程序设计。 相似文献
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针对传感器在自动化系统中的重要性,指出了传感器故障诊断的必要性、可行性以及实现的基本方法。根据神经网络的原理与特点,阐述了基于RBF神经网络的传感器故障诊断的基本理论和优点,提出了一种基于RBF神经网络用于高分子湿度传感器进行故障诊断的方法。 相似文献
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基于神经网络的故障诊断应用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
文中根据神经网络的相关原理,运用神经网络领域的相关知识,对于工业生产中经常出现的设备故障,提出了一种基于RBF神经网络的诊断方法,并详细讨论了RBF神经网络的结构、训练算法及用于设备故障诊断的步骤,最后以某系统的故障诊断为例,证明了此方法的优越性。 相似文献
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改进的BP神经网络在局域网故障诊断中的应用 总被引:3,自引:2,他引:1
现有的网络故障诊断方法存在诸多的不足,为了能够实现准确有效快速地排除网络故障,将人工神经网络的方法应用到对局域网的故障诊断中。先对传统的BP人工神经网络进行了分析,针对其收敛速度慢,存在局部极小值的缺点提出了一种改进后的BP人工神将网络。并先后将传统的以及改进后的两种BP神经网络应用到局域网的故障诊断中。仿真测试结果表明改进后的BP神经网络方法相比传统的BP神经网络方法确实能够更有效快速地完成对局域网的故障诊断,具有一定的应用价值。 相似文献
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通过分析BP神经网络和Elman神经网络的基本结构和算法,研究了基于神经网络的模拟电路故障诊断方法,并通过仿真实验对比分析了BP神经网络和Elman神经网络的诊断能力。结果表明,BP神经网络的收敛速度相对较慢、训练时间长;Elman神经网络的结构参数调整简单、训练时间短、性能稳定,更适合存在容差、非线性等问题的模拟电路故障诊断。 相似文献
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提出了一种新颖的基于多小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。介绍了多小波的原理,分析了多小波神经网络的结构、逼近性质及多小波神经网络的算法,提出了用多小波来处理故障信号,提取故障特征向量输入给神经网络,从而进行模拟电路故障诊断。由于多小波函数具有连续、对称性及支撑集短等一系列优点,所以用多小波神经网络来进行模拟电路故障诊断比一般的小波神经网络具有诊断精度高、诊断速度快的优点。给出了仿真诊断实例,验证了该方法的有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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A revised group method of data handling (GMDH)-type neural network algorithm using knowledge base for medical image diagnosis, is proposed and applied to medical image diagnosis of liver cancer. In this algorithm, the knowledge base for medical image diagnosis is used for organizing the neural network architecture for medical image diagnosis. Furthermore, the revised GMDH-type neural network algorithm has a feedback loop and can identify the characteristics of the medical images accurately using feedback loop calculations. It is shown that the revised GMDH-type neural network is accurate and a useful method for the medical image diagnosis of the liver cancer. 相似文献