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基于BP神经网络的液压系统故障诊断专家系统 总被引:6,自引:3,他引:6
本文尝试将BP神经网络应用于液压系统的故障诊断,阐述了基于BP神经网络的故障诊断专家系统的基本结构,以及知识库,正向推理机和解释机的实现方法。 相似文献
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为了实现液压挖掘机的整机故障诊断,提出基于BP神经网络的故障诊断方法.将BP神经网络应用于液压挖掘机的故障诊断中,研究BP神经网络的结构和算法.以液压挖掘机整机故障诊断为例,选择典型的故障样本训练神经网络,使神经网络具有较好容错性和稳定性,经过训练的神经网络就可以实时、准确地诊断出挖掘机的故障.并使用Matlab的神经网络工具箱进行模拟仿真,仿真结果表明:BP神经网络能够很好地应用于液压挖掘机的实际故障诊断,网络收敛速度快、学习记忆稳定,具有一定的工程实用价值. 相似文献
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针对目前数控机床故障复杂、诊断困难的问题,提出基于人工神经网络的故障诊断方法。在研究传统BP神经网络故障诊断模型基础上,引入改进的BP算法-LM算法,建立机床主轴系统LM-BP神经网络故障诊断模型,对机床主轴系统故障进行分析与诊断,再通过Matlab仿真与传统BP神经网络相对比,仿真结果表明:传统BP神经网络存在较难实现快速、准确的故障定位问题,而BP神经网络LM算法作为故障诊断的核心算法收敛速度快、识别准确。该方案设计合理可行,有较好的应用前景,并给出应用了实例。 相似文献
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以SCARA机器人为研究对象,在ADAMS软件中建立SCARA机器人模型,进行仿真。采集SCARA机器人大臂前后端、小臂前后端及底座等容易出现裂纹部位的加速度数据;在MATLAB中运用BP神经网络建立SCARA机器人故障诊断模型,实现利用BP神经网络对SCARA机器人故障进行智能识别与分类。结果表明:BP神经网络的计算结果与期望输出基本一致,验证了其准确性及可靠性。 相似文献
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牛华 《组合机床与自动化加工技术》2021,(5):57-61
针对汽车发动机故障诊断过程中,传统算法收敛速度慢且精度欠缺等问题,提出一种遗传算法(GA)优化BP神经网络的故障诊断方法.在分析BP神经网络算法原理及缺陷的基础上,通过引入动量项提高算法收敛速度,并利用GA选择、交叉、遗传特性优化神经网络权值及阈值,从而进一步提高算法预测精度.仿真实验中,在经过对测试数据学习训练后,传... 相似文献
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BP神经网络齿轮故障诊断的仿真 总被引:4,自引:1,他引:3
齿轮传动工况的复杂性使得它的故障形式与特征的关系呈非线性的映射关系.故障信号的能量所引起的变化会淹没在常规振动与噪声之中.用传统的信号处理方法不易提取故障特征,给齿轮的故障诊断带来很大困难.构造了基于BP神经网络的故障诊断系统能用于齿轮的故障诊断.仿真结果表明该方法可以成功地用于齿轮常见故障的识别和诊断. 相似文献
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BP神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了BP网络的原理、算法,并用BP网络对采煤机截割部齿轮箱机械传动系统的故障进行了趋势预测。经过地面模拟加载实验及井下验证,证明用人工神经网络可较好地预报机器故障,变被动维修为视情维修,可节省大量的设备维修费用,为合理安排生产计划及设备检修提供了可靠的依据。 相似文献
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机器故障诊断技术进入智能化阶段,利用人工神经网络诊断故障模式的优势十分明显。传统BP神经网络存在收敛慢,容易陷入局部最小等缺陷,提出了基于批处理的变速率的BP求解方法。根据问题描述,改进了BP网络故障识别模型,并以拖拉机的减速箱为例,建立模型进行故障模式识别,比较改进BP与传统BP的误差曲线,论证方法有效。 相似文献
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分析了BP神经网络的结构及算法,并对液压试验台的故障模式用BP神经网络来进行诊断,从而提出了一种新的解决液压试验台故障诊断的方法。 相似文献