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介绍了铁谱分析技术对设备状态监测与故障诊断的方法;通过机械润滑油或液压油中微观磨损颗粒的分析来判断机器当前的工作状态。铁谱的计算机图像分析技术是近年来研究的热点。基于BP神经网络对磨损磨粒进行识别,提出了磨粒的分步识别策略,并以磨粒样本都对网络进行训练,取得了较好的识别效果。 相似文献
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介绍了铁谱分析技术对设备状态监测与故障诊断的方法;通过机械润滑油或液压油中微观磨损颗粒的分析来判断机器当前的工作状态.铁谱的计算机图像分析技术是近年来研究的热点.基于BP神经网络对磨损磨粒进行识别,提出了磨粒的分步识别策略,并以磨粒样本对网络进行训练,取得了较好的识别效果. 相似文献
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神经网络在磨损颗粒自动识别中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
引入了一套磨粒形态学描述体系,用来提取磨损颗粒的显微形态特征,然后以此为输入参数,提出了一套BP神经网络,对磨损颗粒进行自动识别分类。以很少的磨粒特征量,可以正确识别磨损类别,提高了磨损识别的效率。 相似文献
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智能型磨粒识别是铁谱技术发展的主要趋势,人工神经网络技术的出现,为这种智能化提供了一条崭新的途径。介绍了神经网络专家系统的基本原理,叙述了BP学习算法,以及基于该算法的磨粒识别神经网络专家系统的设计。 相似文献
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本文提出用改进的神经网络算法,建立适于磨粒分析的AWPRM模型,设计了智能磨粒识别分类器,实例表明,用该方法可以准确识别磨粒类型,并具有较好的推广能力。 相似文献
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提高铁谱磨粒识别能力是加强铁谱分析技术的重要手段,神经网络技术的不断普及为铁谱磨粒识别能力的提高带来了新的思路。对神经网络系统的基本原理和BP学习算法进行了叙述,并探讨了基于BP算法的磨粒特征识别系统的设计。 相似文献
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针对磨粒识别中的LS-SVM分类器性能参数难以选择的问题,提出一种改进的遗传算法(IGA)对其进行优化选择。该算法将轮盘赌选择法与最优保留法相结合,采用一种随世代数增加而不断自动调整的交叉概率和变异概率,既提高了收敛速度,又易得到全局最优解。基于IGA的LS-SVM分类器磨粒识别方法为,利用主成分分析法(PCA)优选磨粒特征参数,并将结果作为样本训练LS-SVM分类器;通过改进遗传算法优化分类器参数,并通过测试样本测试分类器性能。仿真实验结果表明,此分类器的分类精度高,分类速度快。 相似文献
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基于PCA—改进BP算法的软测量技术 总被引:10,自引:1,他引:10
文中针对基本BP网络建立软测量模型时所存在的一些问题,例如:输入变量之间可能存在的线性相关等冗余性、基本BP算法收敛速度较慢而且易于限于局部最优等,本文尝试将主元分析与变尺度改进BP算法相结合,以提高软测量模型的训练速度和外推能力,为软测量技术的在线应用提供更大的方便。实验结果表明PCA方法与变尺度的改进BP神经元网络相结合的软测量建模方法在训练速度和外推能力方面有较大的改善。 相似文献
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为实现截齿截割过程中磨损程度的实时精准在线监测,提出了一种基于BP神经网络的截齿磨损程度多特征信号融合的检测方法。通过提取截割过程中不同磨损程度截齿的三向振动信号、红外温度信号和电流信号,建立了不同磨损程度截齿的多特征信号样本数据库,采用多特征信号样本对BP神经网络进行学习和训练,建立截齿磨损程度的识别模型,实现截齿磨损程度在线监测与精确识别。实验结果表明:基于BP神经网络的截齿磨损程度监测系统,网络判别结果和测试样本的实际磨损程度类别相符,该BP神经网络系统能够对截齿磨损程度类型进行准确的监测和识别。 相似文献
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针对磨粒的识别问题,利用数字磨粒图像分析方法,结合D-S证据理论和BP神经网络,建立了基于D-S证据理论的集成神经网络磨粒融合诊断方法。首先对磨粒图像进行处理,并利用统计分析方法和傅立叶分析方法对处理好的磨粒图片进行分析得到磨粒特征;然后基于统计分析方法和傅立叶分析方法建立对应的两个BP分类子神经网络,利用典型的磨粒样本对BP子神经网络进行训练,得到初步的诊断结果;最后用D-S法对子神经网络诊断结果进行融合,得到最终的诊断结果。算例分析结果表明,基于D-S证据法和集成神经网络的磨粒融合诊断方法比单个诊断方法具有更高的准确性。 相似文献
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随着列车运行速度和轴重的提高,轮轨系统的磨损越来越严重,其中曲线半径、轴重和运行速度是影响轮轨磨损的重要因素。建立了钢轨磨损量影响规律的径向BP基函数神经网络模型,该网络具有3路输入,3个神经层;在JD-1大型轮轨模拟试验机上通过改变试验参数进行钢轨磨损试验,获得不同试验参数下的钢轨磨损量;以钢轨磨损数据作为BP神经网络的目标样本,对不同试验参数下的磨损量进行了预测。结果表明,模型可较准确地计算轮轨冲角和速度对钢轨磨损量的影响规律,利用BP神经网络对钢轨磨损量预测具有较高的精度,可在一定程度上验证试验结果。 相似文献
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基于遗传优化的BP神经网络 总被引:6,自引:0,他引:6
人工神经网络的优化学习是其研究中的一个重要课题。将遗传算法用于BP神经网络的学习,将遗传算法的全局搜索和BP神经网的局部搜索相结合,并设计一网络实例加以训练,达到了比较满意的效果。 相似文献
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采用超音速等离子喷涂技术、激光表面微造型技术制备不同表面微造型的KF301/WS2复合润滑耐磨涂层,研究涂层在不同温度、表面造型和润滑剂含量下的摩擦磨损性能。利用BP神经网络技术建立涂层摩擦因数和磨损量与温度、表面微造型、润滑剂含量的非线性关系模型,得到的结果和试验结果吻合得较好。分析结果表明:当温度在300~600℃时,磨损量和摩擦因数随着温度的升高而增大,但增长较缓慢,而当温度在600~750℃时,摩擦量和摩擦因数随着温度升高增长较快;在同一温度和同一WS2含量的情况下,不同微造型面的摩擦磨损性能从高到低依次是凹坑、菱形、平行、断纹;温度相同和表面微造型相同时,WS2质量分数为30%时的磨损性能要比WS2质量分数为20%时稍好一些。 相似文献