神经网络信息融合技术在TBM故障诊断中的应用

为了克服液压设备传统诊断技术上的不足,提出了多传感器信息融合技术的故障诊断模型。将信息融合技术与神经网络结合起来,充分利用检测到的各种故障征兆信息准确诊断岩石挖掘机系统的故障。采用混合式数据融合方法,将数据级、特征级和决策级融合通过神经网络的方法综合在一起,解决输入信息不对称性问题,使得小数据量和大数据量的信息融合成为可能。     

空调系统的神经网络信息融合故障诊断研究

空调系统的故障诊断十分复杂。针对传统故障诊断的不足,提出神经网络与信息融合相结合的故障综合诊断方法,对来自多个时刻的故障信息进行融合,得到更为准确的故障综合诊断结果。通过在集中空调教学模型上的仿真试验,证明了该故障诊断方法的可靠性。     

神经网络技术在发动机故障诊断中的应用

本文提出了一种基于神经网络的发动机磨损故障振动诊断技术,并建立了从故障信号采集,预处理到诊断的整个框架模型,反映发动机表面振动与缸套磨损故障之间的映射关系,最后在６１３５Ｑ－１型柴油发动机上作了试验。     

神经网络在故障诊断中的应用

本文讨论了ＢＰ神经网络的结构和学习方法，在ＰＣ机上用Ｍａｔｌａｂ语言进行了仿真并把它应用于Ｓ１９５柴油机的故障诊断中，结果表明该方法是有效的。     

信息融合技术在沥青搅拌设备燃烧系统故障诊断中的应用

NP3000CA的燃烧器是沥青搅拌设备燃烧系统的关键部件,实时地对该部件功能进行监控,是保障设备正常工作的关键。传统NP3000CA的燃烧器故障诊断系统提示过于简单笼统,造成使用过程中排除故障时,费时费力耽误生产。针对改进的NP3000CA沥青搅拌设备燃烧系统故障,采用信息融合的思想设计一套独特的硬件系统,并进行相应的软件编程,设计一个智能化的计算机快速故障诊断系统。将信息融合的思想引入到机械故障诊断领域,可以大大提高故障诊断的准确性和效率,产生经济和社会效益。     

神经网络在液压泵故障诊断中的应用

神经网络作为一种模式识别的手段已经成为故障诊断的热研究课题，本文对目前广泛应用于故障诊断的ＢＰ神经网络进行了介绍，并对神经网络在液压泵故障诊断中的应用进行了综述。     

BP神经网络在MOA故障诊断中的应用

介绍了BP神经网络在MOA故障诊断中的应用情况。运用Matlab神经网络工具箱对避雷器故障进行训练,比较可知,采用改进的自适应修改学习率算法,具有较好的网络收敛性能和稳定性,并且能够有效解决局部最小问题,但是隐含层神经元数目只能通过试凑法得到。实例分析表明,运用神经网络方法能较为准确诊断避雷器故障,能够有效地克服单纯隶属函数对正常运行工况的误诊断。     

神经网络故障诊断技术应用在暖通空调系统的可实现性

归纳了神经网络在故障诊断中的运用方式，探讨了故障诊断的神经网络方法和专家系统方法的联系和区别，以及两种方法的转化；最后，给出了神经网络故障诊断技术在暖通空调系统里的应用情况。     

基于信息融合的智能建筑控制系统故障诊断研究

本文将信息融合技术引入了智能建筑控制系统的故障诊断领域,研究了基于信息融合技术的智能建筑控制系统故障诊断的层次结构和内容划分,并提出了应用到智能建筑故障诊断的典型结构。最后对整体控制模式的优化作用进行了分析。     

混流泵故障诊断系统的全信息融合算法应用

本着全信息融合的概念,文章着重讨论了混流泵故障诊断系统的核心算法。使用模糊神经元网络构成核心算法整体架构,数据的模糊和解模糊过程均采用了一维模糊矩阵法,神经元网络采用了基于5螺旋的卷积神经元网络法,其中输入输出模块的所有节点采用线性回归函数进行节点管理,5个卷积模块采用多项式回归函数进行节点管理。该系统的核心功能是实现对13个常规故障的直接报错,并就错误等级提供红色、橙色、黄色、蓝色的故障级别显示。该系统可以为混流泵的实际运行过程提供足够详实且足够可靠的故障位置报错,为系统运行提供积极有效的数据支持。     

铁谱技术在TBM主轴承故障诊断中的应用

对铁谱技术原理及分析方法进行了阐述,以TBM主轴承故障为例,采用铁镨技术对主轴承故障部位及原因进行了分析,对主轴承故障处理提供对策.结果表明,该诊断方法对主轴承故障诊断有很高的准确性,可在实际工程中予以应用.     

BP神经网络在工程机械液压系统故障诊断中的应用研究

将BP神经网络理论应用于工程机械液压系统故障诊断中进行研究,通过系统数据的采集、特征向量的提取和分类器的构造,在对网络进行训练的基础上,建立了学习算法,通过试验可以看出神经网络能给出的满意结果。     

工程机械智能机群信息融合技术

提出了将信息融合应用于工程机械机群智能化中,对智能机群中的信息融合的特点、应用的具体方面进行了说明,并阐述了智能机群信息融合的实现及其在系统中的功能。     

基于神经网络的传感器故障诊断技术的研究

感器故障诊断技术的研究对提高系统的可靠性具有重要意义。论述了近年来国内外基于神经网络传感器故障诊断技术进行的研究 ,介绍了有代表性的研究成果 ,对基于神经网络的传感器故障诊断技术的发展趋势和有待于解决的问题进行了探讨。     

电机故障诊断中RBF神经网络的应用

分析了RBF神经网络的特点及原理,针对RBF神经网络进行电机故障诊断的重点进行了探讨,同时就RBF网络的模型结构和算法作了论述,为实现电机故障诊断模型的优化设计提供了可行的途径。     

神经网络应用于工程机械故障诊断的研究

神经网络的数学算法可将样本的输入输出转变为非线性优化算法。工程机械由若干系统组成,其神经网络的故障诊断器由相应的故障分类器构成,利用判决规则进行故障判断。     

信息融合在桥梁技术状况评估中的应用

桥梁构件复杂,评估信息来源多样,信息融合算法可以在桥梁技术状况评估中得到有效运用。采用信息融合算法,建立桥梁技术状况评估指标体系,设计基于信息融合的桥梁技术状况评估过程,通过实例说明具体计算方法。     

信息融合技术在边坡监测与预报系统中的应用

0前言边坡工程是一项影响因素众多的复杂岩土工程项目,边坡的稳定状况直接关系到人类的生命财产安全,一旦产生破坏--即发生滑坡或崩塌--将会产生不可估量的损失。因此,对边坡的稳定状况进行监测和准确预报是一个亟待解决的问题。但是由于监测的参数众多,包括物理的、化学的和统计的参量,用传统的方法进行处理时,不便于将各参量综合同步考虑。而信息融合技术则能方便、快捷地弥补这种不足。因此,本文采用信息融合技术对采集的多参数信息进行综合和协同利用,以期达到更加准确判断稳定状况和预测失稳时间的目的。1信息融合的基本概念1.1基本定义和原理信息融合的定义:充分利用不同时序与空间的多个信息源,采用计算机技术对按时序获     

超融合技术在区域全民健康信息平台建设中的应用

本文针对淄博市全民健康信息平台支撑资源存在的问题,通过应用超融合技术,加强大数据管理、安全管控和统一运维,解决区域全民健康信息共享与协同应用,以及大数据整合与服务,提出了基于超融合技术建立资源支撑平台的建设方案,包括总体规划、技术架构、网络架构、安全架构等建设内容,从而提升全民健康健康信息平台支撑资源的科学性、合理性和安全性。     

一种基于神经网络的建筑设备故障诊断模型

阐述了BP神经网络学习功能及实现算法。分析了制冷系统的主要故障，并对制冷设备主要故障与征兆的关系作了定性的研究，在此基础上设计了一种具有学习功能的故障诊断神经网络模型。验证的效果显示了该诊断方法的有效性。