基于小波-神经网络的汽轮机转子故障诊断

结合小波变换和神经网络技术,本文首先利用小波包对故障信号进行分解,然后将归一化后的数据用于RBF神经网络进行汽轮机转子故障分类.MATLAB实验仿真表明小波分析和RBF神经网络的结合在汽轮机转子常见故障的诊断中是很有效的.     

基于小波神经网络的齿轮箱故障诊断研究

论述了小波神经网络的系统结构及算法,并根据齿轮振动信号的频域变化特征,提取特征向量作为输入,利用小波神经网络建立特征向量与故障模式之间的映射关系,建立了基于该算法的齿轮故障诊断模型。仿真结果表明：与传统的BP神经网络相比,该模型显著缩短了训练时间。该小波神经网络进行机械故障诊断是有效的。     

基于小波神经网络的电机声频故障诊断系统

采用能量分布特征提取方法和改进的BP算法，设计了一种基于小波神经网络的故障诊断系统，并应用于电机声频诊断技术。实验表明，此系统诊断结果与实际相符，验证了该小波神经网络故障诊断系统的有效性。     

Hilbert-小波变换的齿轮箱故障诊断*

采用希尔伯特—小波变换对振动加速度传感器获取的齿轮箱振动响应信号进行特性分析。利用小波变换分解获得振动响应信号的各层高频信号小波系数和低频信号小波系数,对小波系数进行重构获得具有不同特征时间尺度的各高频信号和低频信号;再对分解的信号进行希尔伯特变换获得时频信息谱以提取系统的统计特征信息,实现监测齿轮运转工作状态,及时发现齿轮的早期故障,提高机械运行的安全性。仿真研究结果表明,小波变换分解和希尔伯特边际谱方法在故障信息诊断方面是可行和有效的,提高了故障检测的可靠性。     

基于小波神经网络的开关电源的故障诊断

以非线性小波Morlet基作为激励函数,形成神经元,结合小波变换与神经网络各自的优点,建立集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络;采用能量分布特征提取方法和改进的BP算法,设计了一种基于小波神经网络的故障诊断系统,并应用于开关电源故障诊断中;对实例电路仿真结果表明,该方法能正确识别各种故障状态,准确率高,系统诊断结果与实际相符,验证了该小波神经网络故障诊断系统的有效性。     

基于Elman神经网络的齿轮箱故障诊断

针对基于传统BP神经网络的齿轮箱故障诊断方法存在的收敛速度慢、精度不高等问题,提出了一种基于Elman神经网络的齿轮箱故障诊断模型。该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出,通过改进遗传算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,将优化后的Elman神经网络用于齿轮箱故障诊断。仿真结果表明,该故障诊断模型加快了网络训练速度,提高了齿轮箱故障诊断的准确度和精度。     

小波神经网络对风力发电机齿轮箱的故障诊断

为研究风力发电机组齿轮箱的故障特性,提高其工作的可靠性,提出采用小波神经网络对齿轮箱的故障进行诊断的方案。该方案采用小波包分析与径向基函数(RBF)神经网络相结合组成小波神经网络,以准确地识别风力发电机组中齿轮箱常见的故障。诊断结果证明了方案的可行性。该方案在风力发电机组齿轮箱故障诊断领域具有良好的实用前景。     

基于小波神经网络的陀螺仪故障诊断

为了准确可靠地发现和预测陀螺仪的故障,提出了一种基于RBF小波神经网络的陀螺仪故障检测方法;该方法是将陀螺仪的输出信号进行三层小波包分解,再对分解得到的8个不同频段上的节点进行特征提取,将提取后的8维特征向量作为RBF神经网络的输入;当陀螺仪发生故障时,陀螺仪的输出信号中会产生突变成分,进行训练后的RBF神经网络可以准确地诊断出陀螺仪的故障类型;应用Matlab实现了RBF小波神经网络诊断陀螺仪故障类型的仿真;仿真结果表明,应用RBF小波神经网络进行陀螺仪故障诊断有很好的效果。     

小波包分解与神经网络风机齿轮箱故障诊断

齿轮箱作为风机传动系统重要的机械部件长期工作在恶劣环境中易于发生故障。针对风机齿轮箱产生的振动信号具有非平稳、瞬态、不确定性、以及外界干扰因素等特点,提出了小波包与改进的BP神经网络相结合方法。首先提取原始振动信号的时域波形,利用小波包对于时域特征值进行分解,将小波包分解后的子频带能量进行归一化计算,并作为BP网络的输入特征向量,其次创建BP故障模型,通过改进的优化算法对神经网络的权值和阈值进行全局寻优,最终使得对故障类型进行精确的判断,提高了故障诊断效率。仿真结果比较了两种优化算法的性能指标,得出改进的蚁群算法(MMA)优化算法识别精度更高,误差相对较小,收敛速度更快,验证了方法的有效性和可靠性。     

基于改进型小波神经网络的往复泵故障诊断

为了对往复泵的故障进行正确诊断,提出了基于改进型小波神经网络的往复泵故障诊断方法。以往复泵单个泵缸内的压力信号作为系统特征信号通过小波包分解来提取故障特征向量,同时将此特征向量作为改进型神经网络的输入,利用改进型神经网络对故障做进一步的精确实时诊断。文中对小波神经网络采用的优化算法是：动量因子和学习率自适应调整相结合的梯度下降法,该方法可以提高学习速度并增加算法的可靠性。通过对往复泵液力端多故障诊断实例的检验表明,该系统故障诊断正确率达到了93％以上。     

基于小波变换和神经网络的车内噪声信号重构

为获取较高精度车内噪声主动控制(Active Noise Control, ANC)参考信号,提出了一种基于小波变换和BP神经网络的车内噪声信号重构方法。以在某轿车采集到的噪声信号为基础,用声学传递路径分析(TPA)方法确定影响车内噪声的关键点信号。鉴于噪声源信号对车内信号非线性关系的复杂性,建立BP神经网络的噪声重构模型,并利用小波分解来降低噪声信号的非平稳性。为对比重构效果,建立BP神经网络噪声重构模型。结果表明,本文提出算法的重构值与实测值之间的平均绝对误差比BP神经网络小,并且基于小波变换和BP网络重构模型的平均绝对误差均小于0.01。该方法能够对车内噪声信号进行准确、有效的重构。     

基于小波神经网络的医学图像分类方法

为了提高乳腺癌早期诊断的准确率,将小波理论与神经网络理论相结合提出改进的小波神经网络算法。将经过预处理的医学图像提取特征值,然后利用基于改进的小波神经网络算法的分类器对医学图像进行分类。通过实验表明此分类器具有较高的分类精度,是有效和可行的;与单独使用后向传播神经网络算法相比分类效果也得到了改善。     

模糊神经网络抓斗纠偏系统故障诊断

针对抓斗纠偏系统复杂性、不确定性、模糊性的特点,提出基于故障树的模糊神经网络作为抓斗纠偏系统故障诊断的方法。该方法利用故障树知识提取抓斗纠偏系统故障诊断的输入变量和输出变量,引入模糊逻辑的概念,采用模糊隶属函数来描述故障的程度,利用Levenberg-Marquardt优化算法对神经网络进行训练,系统推理速度快、容错能力强,并通过实例分析验证了抓斗纠偏系统模糊神经网络故障诊断的有效性。     

基于神经网络与对比度的多聚焦图像融合技术

提出了一种基于小波对比度和神经网络的多聚焦图像融合算法。首先对各源图像进行小波变换,根据变换后系数计算出图像的小波对比度,选取源图像部分区域小波对比度作为前馈神经网络的训练样本,调整神经网络权重;然后用训练好的神经网络组合融合图像的小波系数,对组合后的系数进行一致性校验;最后对该系数进行小波逆变换,得到融合图像。实验结果表明,该算法能够较好地解决多聚焦图像融合问题,生成的融合图像效果优于传统图像融合方法。     

一种基于模糊神经网络的语音端点检测方法

为了提高语音端点检测的适应性和鲁棒性,提出一种基于小波分析和模糊神经网络的语音端点检测方法。利用小波变换得到语音信号的特征量,以这些特征量为模糊神经网络的输入进行运算,判断出该信号的类别。介绍了信号特征量的提取以及模糊神经网络的模型、学习算法等。实验表明,与传统的检测方法相比,所提出的方法有较好的适应性和鲁棒性,对不同信噪比的信号都有较好的检测能力。     

基于小波和余弦变换的神经网络人脸识别法

提出了利用小波变换和余弦变换与 BP 神经网络相结合的人脸识别方法。将人脸图像归一化后进行小波变换,再用余弦变换对低频信号提取特征向量,达到降维和去除干扰的目的,并把特征向量送进 BP 神经网络训练。识别时,对人脸图像进行相同的变换后,送入神经网络进行辨别。实验结果表明,该算法优于传统的人脸识别法。     

基于改进概率神经网络的纹理图像识别

引入差异演化（DE）算法来弥补基本概率神经网络的不足,从而提出一种基于改进概率神经网络（MPNN）的纹理图像识别方法。首先用树形结构小波包变换提取纹理图像的能量特征,用基于统计的纹理特征方法提取统计均值、平均能量、标准差和平均残余特征,得到纹理图像的特征矢量;然后用改进的概率神经网络训练纹理图像的特征矢量,从而实现纹理图像的识别。实验结果表明：采用基于改进概率神经网络的纹理图像识别方法较BP神经网络、RBF神经网络和基本的PNN有更高的识别正确率,且收敛更快。     

基于小波包与SOM神经网络的传感器故障诊断

研究传感器实时故障诊断问题.首先采用MATLAB2015仿真得到传感器各种典型工作状态下的运行数据样本;其次将这些故障样本作3层小波包分解,分别求出第3层小波包基对应的各频率段的能量,利用这些能量值与正常工作时各频段的能量值之比构造出传感器故障诊断的特征向量;最后构建基于3×3的SOM神经网络的传感器故障诊断算法.测试证明了所提算法的有效性和准确性.     

基于模糊神经网络的平显设备故障诊断研究*

针对平视显示器（HUD）设备自检测和地面故障诊断设备的不足,提出了一种基于模糊BP神经网络的HUD故障诊断方法。简化了故障诊断系统的结构,实现了自动性能检测和故障诊断,能够有效地辨识故障源,隔离了从LRU 级到SRU级的故障,并给出了典型测试项的故障诊断实例。作为一种先进有效的故障诊断技术已经应用于某型飞机HUD和相关系统的故障诊断。