基于进化神经网络的模拟电路故障诊断

基于人工神经网络的智能故障诊断系统作为人工智能技术在模拟电路故障诊断领域的应用,在实践中取得了一定的成效.但由于容差和非线性特性使得模拟电路的故障诊断趋于复杂化,以及诊断系统中神经网络的拓扑结构难以确定,因此,针对上述局限,提出了模拟电路故障诊断的进化神经网络方法;文中详细的阐述了进化神经网络的构成方式,提出了把网络的结构和权值分级进化的方法,并在两级进化的过程中使用不同的适应度函数及改进的遗传算法.举例说明诊断系统的具体实现方法,仿真结果表明,在相同的精度要求下,该算法的训练时间远小于普通的进化神经网络,对模拟电路的故障诊断有一定的实际意义.     

基于多种群进化小生境遗传算法的神经网络进化设计方法研究

针对神经网络进化设计问题中棋型解基因编码与棋型解空间的特点，提出了多种群进化小生境遗传算法。该神经网络进化楚棋方法设计简单、通用，棋型性能评价全面合理，全局搜索效率高，电力负荷预测支持系统的实际应用效果表明此方法是有效的，具有一定的应用推广价值。     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

针对传统BP神经网络在模拟电路故障诊断中存在的不足,提出遗传算法和BP神经网络相结合的遗传神经网络模拟电路故障诊断方法;充分利用遗传算法全局、并行寻优的能力对BP神经网络的学习过程进行优化,防止神经网络训练时出现收敛速度慢和陷入局部极小等缺陷;在MATLAB平台上编程实现模拟电路故障诊断的仿真实验;仿真结果表明,相对于传统的BP神经网络算法,遗传神经网络算法不仅提高了网络训练收敛速度,而且提高了模拟电路故障诊断平均正确率,为模拟电路智能化诊断提供一种新的思路。     

改进神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

研究模拟电路故障诊断准确性问题.电路故障与引起故障因素之间呈高度非线性,传统故障识别方法无法识别其非线性特点,导致传统故障方法的诊断精度低.为了提高电路故障诊断的精度,提出一种遗传算法优化BP神经算法的模拟电路故障诊断方法.首先对故障电路样本进行特征提取和归-化处理,然后采用遗传算法对BP神经网络参数进行优化,最后利用最优参数BP神经网络对电路故障样本进行训练和建模,获得电路故障诊断结果.在MATLAB平台上对模拟电路故障进行仿真测试,仿真结果表明,与传统模拟电路故障诊断方法相比,提高了模拟电路故障诊断精度,缩短了故障诊断时间,在模拟电路故障中有着广泛的应用前景.     

基于混沌神经网络的电机故障诊断

采用全局耦合混沌神经网络模型，每个神经元的动力学行为由反对称立方映像表示。采用Hebb算法设计网络的连接权值矩阵．将记忆模式的回忆过程转化为耦合系统中参数演变的过程，从而实现了混沌神经网络的联想记忆。根据提出的能量击穿规则，扩大了样表的吸引域。在此基础上，应用该混沌神经网络对异步电机转子断条故障进行诊断。结果表明，该种方法有助于故障模式的记忆和重现。     

遗传BP网络在模拟电路故障诊断的应用

分析了传统BP型神经网络在模拟电路故障诊断中应用所存在的缺点,提出了解决办法。利用遗传算法优化BP网络的结构和具体的参数,可以避免靠经验和试验确定参数的弊端,能够提高神经网络用于模拟电路故障诊断的智能性,改善故障诊断的精度、速度。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断

模拟电路故障诊断具有诊断特性复杂，故障字典建立耗时长等特性，用传统的方法很难得到最佳的诊断效果。本文采用小波神经网络对故障电路建模，基于该网络学习收敛快，对网络输入不太敏感的特点，实现故障诊断。     

基于粗糙集遗传神经网络的柴油机故障诊断

提出一种基于粗糙集和遗传算法的BP神经网络故障诊断方法,解决基本BP网络收敛速度慢、精度低、易陷入局部极小值问题.运用粗糙集理论对训练样本进行属性约简,简化BP网络输入维数.设计2次遗传算法训练BP网络,第一次优化神经网络隐含层节点个数,第二次在神经网络结构确定的情况下,优化网络连接权值.以柴油机进、排气阀故障为例,应用提出的方法进行仿真,仿真结果证明了该方法能够优化神经网络结构,提高故障诊断速度和准确率.     

基于神经网络的模拟电路硬故障诊断

基于直流测试只能测试电路的静态工作状态,对敏感于信号频率的元件不能作完全测试这一情况,提出了交流测试下模拟电路硬故障状态特征的提取方法,使得样本具有非常好的典型性,便于网络诊断速度的加快和准确性的提高,以及通过在典型训练样本的基础上对每一状态增加两个容差范围内随机样点作为附加训练样本点,改善了诊断系统对容差下故障的诊断能力;实验证明,该方法是有实用价值的.     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断

模拟电路故障诊断具有诊断特性复杂,故障字典建立耗时长等特性,用传统的方法很难得到最佳的诊断效果。本文采用小波神经网络对故障电路建模,基于该网络学习收敛快,对网络输入不太敏感的特点,实现故障诊断。     

基于神经网络的大规模模拟电路故障检测系统

设计了一个基于小波和神经网络的信号处理系统,该系统主要针对大规模模拟电路故障检测。针对传统诊断技术的局限性,讨论了利用神经网络方法分级诊断大规模模拟电路软故障的方案,通过小波变换提取故障特征,并利用神经网络的非线性映射特性逼近故障诊断模型。诊断结果表明基于人工神经网络的电路故障诊断方法是行之有效的。此方法具有广阔的应用前景,为大规模模拟电路故障诊断提供了新的理论依据和检测方法,并有希望研制成一套高效的检测设备。     

一种基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断方法

提出了一种采用小波分析与遗传算法相结合的模糊神经网络对模拟电路进行故障诊断的新方法。该方法采用基于小波分析的主成分分析方法对网络的训练样本进行预处理,提取优化向量后利用遗传算法对模糊神经网络进行训练。对两个模拟电路的诊断实例表明该方法故障覆盖率高,并能有效诊断出同类方法误诊的故障类型。     

模拟电路故障诊断的神经网络方法综述

以近年来国内外有关的文献报道为依据,对目前已经提出的各种基于神经网络的模拟电路故障诊断方法进行系统的归纳和分类,重点讨论了神经网络故障字典法和神经网络优化诊断法;指出模拟电路故障诊断的神经网络诊断法不能完全取代传统的诊断方法,并预测这类方法的发展趋势是应用小波变换、模糊控制和遗传算法等技术,克服神经网络本身的局限性,并解决神经网络结构的确定、数据预处理和训练样本集的优选等问题.     

BP神经网络和Elman神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

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。     

基于BP小波神经网络的模拟电路故障诊断

针对现有BP网络在模拟电路故障诊断中存在的问题,提出了一种基于BP小波神经网络的故障诊断方法.该法将小波函数与BP网络结合构成BP小波网络,这种网络具有小波变换的时频局域化性质和BP网络的自学习能力.分别用BP小波网络和传统BP网络对实例电路进行故障诊断,结果表明本方法是有效的,而且比传统BP网络方法的学习收敛速度快得多.     

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。     

基于神经网络的设备故障诊断

文中介绍了一种基于人工神经网络的设备故障检测和诊断方法,其ANN集是用基于知识的解析冗余关系组织的,并用遗传算法进行ANN的设计和训练。将该方案用于感应式发动机的故障诊断,以评估该方案的性能。     

AGA和NN在汽轮发电机组故障诊断的应用

遗传算法是一种能够借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法;为解决传统遗传算法早熟及收敛速度慢的问题,提出了一种改进的自适应遗传算法,改进后的遗传算法在全局优化和快速收敛能力上有较大的提高;文章针对多征兆、多故障的汽轮发电机组的故障诊断系统,对采用改进后的自适应遗传算法(AGA)和RBF径向基函数神经网络相结合进行故障模式识别的方法进行研究;仿真结果表明,该方法对于汽轮发电机组的故障诊断具有较高的实用价值。