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针对传统的小波变换和BP神经网络应用于故障诊断中存在自适应性差、效率低等问题,提出一种提升小波包和改进BP神经网络相融合的新故障诊断算法;利用插值细分思想,设计了提升小波包的预测算子和更新算子,结合传统小波包算法和提升模式的原理,完成了提升小波包算法的设计,并将该算法应用于故障信号的消噪和能量特征量的提取;利用遗传算法优化标准BP神经网络的初始权值和阈值,采用L-M算法优化标准BP神经网络的搜索方式;以美国凯斯西储大学提供的滚动轴承实验数据,将新算法应用于实验中,分析结果表明:新故障诊断算法比传统的BP神经网络算法具有收敛速度快、诊断精度高等实效性。 相似文献
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滚动轴承是旋转机械中最常用的部件之一。滚动轴承很容易损坏,而它的工作条件通常比较复杂,很难对其故障进行准确判断。为了提高滚动轴承故障诊断的有效性,构建了一种新的基于改进量子蜂群算法和BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型(IQABC-BP)。首先针对量子蜂群算法在种群初始化和进化过程中存在的问题,提出了一种改进量子蜂群算法,然后利用改进量子蜂群算法对BP神经网络的初始权值、阈值和隐含层单元数进行优化,建立了一种具有超并行超高速的基于改进量子蜂群算法的BP神经网络模型,并应用于滚动轴承的故障诊断中。实验结果表明,IQABC-BP模型收敛速度更快,故障诊断效果更好,具有很好的应用价值。 相似文献
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基于BP神经网络模型的电机故障诊断专家系统 总被引:13,自引:0,他引:13
针对传统机械设备故障诊断专家系统存在知识获取能力弱、求解有一定局限性等问题,介绍了BP神经网络旋转机械故障诊断专家系统,对单位BP算法,BP神经网络的建立、训练及应用作了具体说明。该系统学习效率高,故障诊断准确,已成功应用于铁路机车走行部的轮对电机在线故障诊断。 相似文献
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基于改进BP神经网络的预测模型及其应用 总被引:21,自引:7,他引:21
对BP神经网络的结构及其训练算法进行了研究,并针对传统BP算法的缺陷,提出了一种采用L—M算法的改进BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络的非线性系统预测模型,并通过具体的仿真及实践结果验证了改进BP神经网络的有效性。 相似文献
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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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基于遗传算法与BP神经网络的故障诊断模型 总被引:12,自引:0,他引:12
为了克服单独应用BP算法时存在的缺陷,利用遗传算法(GA)对其进行了改进,建立了基于遗传算法与BP神经网络相结合的诊断模型,此外在二进制编码方法的基础上,讨论了十进制的编码方法与实现以及网络模型参数取值与学习次数间的相互影响等关键问题。 相似文献
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王雅芳 《自动化与仪器仪表》2007,(6):77-80
介绍BP神经网络结构和学习方法,针对误差反向传播神经网络模型学习收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺点,本文对BP网络模型进行了改进。对原始数据采用非线性的归一化函数,提出一种更加有效的学习率改进算法,提高了网络的收敛速度,采用了一种新的权值及阈值初始化方法,以避免训练时误差陷入局部极小解,并对改进BP算法与传统的BP算法进行比较,验证了该算法的优越性。 相似文献
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为了快速准确诊断出无线电罗盘多故障模块,针对诊断过程中的过拟合现象提出了基于提前停止法的学习率可变BP算法,并运用多级BP神经网络诊断思想,得出基于多级BP神经网络的多故障诊断方法;文中根据多级BP神经网络的多故障诊断方法,对具体的机载无线电罗盘测向电路建模仿真,将复杂的无线电罗盘电路分解为3个子网络,并对每个子网络建立合适的故障集,按顺序依次诊断得出无线电罗盘电路中的故障模块;此方法可快速准确定位电路中的多处故障模块,准确率较高且缩短了诊断时间. 相似文献
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基于BP神经网络的智能BIT故障诊断系统研究 总被引:2,自引:0,他引:2
论述了智能BIT的设计、检测、诊断、决策四个方面的主要研究内容,分析了BP神经网络的网络模型及工作原理,构建了基于BP神经网络的智能BIT故障诊断系统,并用某雷达录取终端的故障实际数据进行了验证。结果表明将神经网络与智能BIT结合是一种有效的诊断方法,解决了传统BIT故障诊断能力不足,导致系统虚警率过高、自适应性能差等问题,使被测系统具有更高的故障诊断能力。 相似文献
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