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概率神经网络在发动机故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
由于发动机运行系统结构的复杂性,传统方法很难及时找出故障发生的原因,因此,提出采用概率神经网络PNN来实现对发动机运行系统的故障诊断.PNN是一种训练速度快、结构简单和应用广泛的人工神经网络,它采用贝叶斯分类决策理论建立系统的数学模型;以高斯函数作为激励函数,具有非线性处理和抗干扰能力强等特点.Matlab仿真结果表明,该诊断方法快速准确且易于工程实现. 相似文献
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针对概率神经网络(PNN)模型强大的非线性分类能力,PNN能够很好地对变压器故障进行分类;文章通过对PNN神经网络的结构和原理的分析,应用PNN概率神经网络方法对变压器故障进行诊断;通过实例仿真表明,PNN网络的训练时间比BP网络少,比之预测准确度也要高,而且还具有高度的泛化能力,这使得PNN网络可以有效地运用到变压器故障诊断中,具有一定的可操作性。 相似文献
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针对神经网络中两种常用的网络类型BP和Elman,在发动机故障诊断中的应用过程的特点——各自网络都有自身缺陷,提出基于BP-Elman神经网络与证据理论相结合的多级融合故障诊断方法;首先BP-Elman网络得出其各自的初步诊断结果,经过必要的转换将其转换成证据理论的概率赋值;证据理论组合规则将初步诊断结果融合得出决策级诊断结果;通过对某柴油机燃油喷射系统的故障诊断过程表明,该模型经过尽可能地融合有效故障信息,大大提高系统的诊断精度和诊断正确率,而且有效降低了系统的不确定性。 相似文献
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代价敏感概率神经网络及其在故障诊断中的应用 总被引:3,自引:1,他引:2
针对传统的分类算法人多以误分率最小化为目标,忽略了误分类型之间的差别和数据集的非平衡性的问题,提出代价敏感概率神经网络算法.该算法将代价敏感机制引入概率神经网络,用期望代价取代误分率,以期望代价最小化为目标,基于期望代价最小的贝叶斯决策规则预测新样本类别.采用工业现场数据和数据集German Credit验证了该算法的有效性.实验结果表明,该算法具有故障识别率高、泛化能力强、建模时间短等特点. 相似文献
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利用排气中HC、CO2和O2浓度,提出了采用概率神经网络(PNN)诊断发动机失火程度的诊断方法.由于PNN学习算法简单,训练和泛化速度快.因此可以满足实时处理要求.此外,很容易把新的训练样本添加到以前训练好的分类器中,便于提高故障诊断结果的准确性.仿真结果表明:该诊断方法快速、准确且易于工程实现. 相似文献
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针对彩色图像信息量大,分割效果自适应性差的问题,对图像语义区域的分割精度进行控制,提取图像的纹理特征值,再通过改进后的概率神经网络模型对测试样本做分类测试,达到提高图像语义提取和分类准确性的目的。实验表明,改进后的概率神经网络对彩色图像语义区域分类的正确性由原先的70%提高到90%,具有较好的分类效果。 相似文献
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一种基于故障重要度的概率神经网络诊断方法 总被引:6,自引:0,他引:6
在研究概率神经网络的基础上,提出一种新的聚类方法对网络参数进行优化,能较好的反应故障重要度以及故障样本的空间的分布特性,合理的确定隐含层节点的个数,从而使网络结构得到优化,具有较高的训练效率。将该模型应用于漏磁裂纹识别,取得满意的结果。 相似文献
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基于Matlab的概率神经网络的实现及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍概率神经网络(PNN)的模型和基本算法,以及利用M atlab神经网络工具箱设计PNN网络的方法和步骤,实现对网络的设计、训练、仿真。针对某水泥泵车臂架细部焊接结构的疲劳寿命实验数据,应用PNN的分类功能对实验数据进行训练仿真处理,得到对臂架细部结构疲劳寿命的预测分类结果,验证了此方法的可靠性。 相似文献
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鉴于概率神经网络良好的分类性能,提出一种基于PNN的飞机发动机故障诊断方法,成功对三种典型飞机发动机转子故障做出了正确诊断。研究表明,PNN网络诊断准确,对测量噪声有良好的鲁棒性,具有较好的工程应用前景。 相似文献
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针对小波神经网络在模拟电路故障诊断中存在"维数灾"这一致命缺陷,根据多小波空间中函数的多分辨率分解思想,构造了一种激励函数为具有紧支撑集、对称性和正交性的多尺度和多小波函数的多小波神经网络.仿真结果表明,多小波神经网络收敛速度比小波神经网络要快得多,有效地解决了"维数灾"问题.仿真实验和理论分析一致. 相似文献
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为了准确地对不同学习样本数的图像进行分类,首先讨论了对属于不同类别的图像序列如何进行正确有监督分类的问题,由于解决这类问题首先要选取适合图像分类的图像特征作为分类的依据,为此先用图像角点来构成Delaunay图,然后将由Delaunay图的谱特征形成的分类特征矢量作为分类的依据;其次,由于分类器的选取也直接影响分类结果,为此采用了学习效率高的概率神经网络分类器来进行分类.经过大量分类实验表明,图谱特征很好地保持了图像的结构特征,是理想的图像分类特征;经过与其他相关分类器的分类比较实验表明,基于概率神经网络的分类器可以准确地进行图像分类;通过不同学习样本数的比较,证实了概率神经网络在进行图像分类时,对于学习样本数并不敏感,并具有一定稳定性. 相似文献
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粗糙集神经网络系统在故障诊断中的应用 总被引:25,自引:0,他引:25
故障诊断中的误报和漏报现象直接影响诊断的准确率,同时在线故障诊断又要求很强的实时性,本文在给出粗糙集神经网络系统原理框图的基础上,结合领域知识把该系统应用于滚动轴承的故障诊断中,仿真实验结果表明该系统提高了故障诊断的准确率和诊断速率,同时减少了检测项目,降低了诊断成本,在实际中有良好的应用前景。 相似文献
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Fault Diagnosis Using Wavelet Neural Networks 总被引:4,自引:0,他引:4
Wavelet neural networks are a class of neural networks consisting of wavelets. This paper presents a novel universal tool for fault diagnosis and algorithms for wavelet neural network construction are proposed. Using the model of wavelet neural networks, we can not only extract the features of system but also predict the development of the fault. 相似文献
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针对工业生产中轴承故障发生率高、危害大、不易察觉等问题,提出一种由改进的感知器、动态路由算法和随机优化算法集成的多级神经网络故障诊断模型。通过随机等间隔无重复采样的方式对轴承振动信号数据库进行扩充,并根据故障类型做好对应标签;通过改进的多层感知器提取故障特征,由动态路由算法对所提取特征进行预测分类,进而由损失函数得出分类误差,在误差反向传播中由自适应学习速率算法筛选学习速率,并由随机优化算法(Adam)更新权值以优化网络模型。最后进行轴承故障分类的数值仿真实验,结果表明该故障诊断模型能实现高精度轴承故障诊断与分类。 相似文献
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基于神经网络的柴油机故障诊断方法 总被引:3,自引:4,他引:3
周红晓 《计算机测量与控制》2003,11(7):490-491,495
提出了一种基于三层BP网络的柴油机故障诊断模型,给出了一种基于黄金分割法的变步长学习算法。仿真结果表明,该算法比标准BP算法具有更快的学习速度,完全适用于柴油机故障诊断系统。 相似文献