神经网络在齿轮故障诊断中的应用

以齿轮振动信号的时域特征为神经网络输入，齿轮的主要故障形式作为神经网络输出，利用改进的BP算法训练后的网络对齿轮故障进行诊断，取得较好的效果。     

模糊神经网络在汽车变速器故障诊断中的应用

本文提出了一种基于模糊神经网络的车辆变速器故障诊断方法,介绍了该方法的原理、结构及其实现算法。将该诊断方法运用到某汽车变速器轴承的故障诊断中,建立了基于模糊神经网络的变速器轴承故障诊断模型。该诊断模型通过模糊神经网络的双向模糊联想,对输入的故障征兆进行模式识别。通过实验表日月,该诊断方法对各种故障模式具有较高的识别率,并具有较强的泛化能力,是一种较好的故障诊断研究方法。     

模糊神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

近代电路理论发展至今,科学家们获得了许多意想不到的成就,其中在近代电路理论中占重要地位的利用模糊神经理论对模拟电路故障诊断就是科学百花园中一朵灿烂的奇葩。大规模模拟电路在今天的应用已经极其广泛,但是由于其自身线路的原因,带有非线性、容差性、复杂性等不利因素,之前针对普通线路的一般修复诊断方法已经无法满足当前电路发展和工程建设的需要。近年来,模糊神经网络这一个新方法悄然出现,给模拟电路诊断注入了新的生命力,不仅开辟了新的诊断方式,更对电路故障诊断具有重大意义。     

模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用

介绍了一种模糊神经网络，它利用神经网络强大的知识获取和模式分类能力以及模糊理论能有效处理不确定因素的特点，来解决变压器故障诊断中的复杂性和模糊性问题，从而提高诊断精度。     

混沌神经网络在发电机故障诊断中的应用

采用耦合的混沌振荡子作为单个混沌神经元构造混沌神经网络模型,采用改进Hebb算法设计网络的连接权值。在此基础上,实现了混沌神经网络的动态联想记忆,并应用该混沌神经网络模型对发电机定子绕组匝间短路故障进行诊断。结果表明,该种方法有助于故障模式的记忆和重现。     

基于模糊神经网络的执行器故障诊断

针对神经网络在故障诊断中的局限性,提出了一种将模糊理论与BP神经网络结合的故障诊断方法,使其应用到执行器故障诊断中.通过和BP神经网络学习算法对执行器故障诊断的结果比较来证明模糊神经网络算法的优越性.首先介绍执行器常见故障;其次对故障征兆进行模糊化预处理,获得了神经网络训练样本,最后应用Matlab软件进行了系统仿真.仿真结果表明:该方法收敛速度快、诊断精度高、自适应性强,能够有效地诊断执行器故障.     

基于粗糙集神经网络的齿轮故障诊断

通过采集齿轮不同故障状态下的振动信号,并提取其小波包能量和7个时域特征量作为特征值,利用BP神经网络进行建模实现了对齿轮的故障诊断。为了解决特征之间存在冗余信息的问题,提出了利用粗糙集对齿轮的故障特征集进行属性约简,在不降低分类效果的情况下,实现特征集的降维处理,提高了诊断的效率和精度。     

光学模糊联想神经网络

本文提出一种模糊联想神经网络的非相干光学实现系统。利用空间区域编码技术和阴影投射系统，模糊联想存贮器所需的矩阵－矢量最大－最大合成运算可得到光学实现。给出了实验结果。     

基于模糊神经网络的电动机的故障诊断

本文以异步电动机为研究对象,提出了一种基于模糊神经网络的故障诊断方法,并进行了验证。将模糊逻辑引进神经网络,先对输入数据进行模糊预处理,然后将模糊化后的数据导入神经网络中,最后得出的结果满足实际需求,从而证明了模糊神经网络在异步电动机的故障诊断中可行性。     

时—频分析方法在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮箱故障振动信号的特点,介绍了对齿轮故障信号进行分析诊断的几种时-频分析方法,并通过实例分析,阐明了使用时-频分析方法对齿轮箱故障诊断的有效性.     

基于模糊神经网络融合遗传算法的模拟电路故障诊断法

该文提出了一种非线性模拟系统的故障辨识方法，构造了一个基于模糊加权型推理法的模糊神经网络，利用遗传算法来训练网络连接权值、优化隶属度函数，根据训练后的网络权值可以自动提取出模糊规则，并通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

一种自组织结构的神经网络模式分类器

本文研究了一种自组织结构的神经网络模式分类器．它由一个多层网络和一个自组织机构组成．通过对训练样本的聚类分析，它能有效地构造和训练网络，并能在学习过程中自适应地调节网络结构．它具有收敛速度快，能避免局部极值点和应用方便等显著优点．计算机模拟实验证实了其优越性．     

模糊神经网络信息融合技术在导弹故障诊断中的应用

在导弹发射时,电路板发生故障将对导弹的性能产生严重的影响。本文结合模糊理论处理不确定知识的优势和神经网络并行处理、容错性强、有自学习能力等优点,应用模糊神经网络组建被测系统的数学模型,并将信息融合技术引入导弹故障诊断的过程中,通过实例证明该方法使得检测和诊断导弹故障更加可靠。     

控制系统故障诊断浅析

简要回顾了故障诊断技术的发展历程,介绍故障诊断的基本概念,着重综述基于模型故障诊断技术和不依赖于模型的智能故障诊断技术特点和发展概况.为未来故障诊断技术的发展提出了一些展望.     

模糊理论在雷抗侦察接收机故障诊断中的应用

针对装备故障诊断推理的不确定性问题,为有效提高故障诊断的准确性,将模糊数学理论运用到雷抗侦察接收机故障诊断中,通过专家经验、故障机理分析和故障统计数据,构建模糊诊断模型,定量地给出了故障诊断结果,准确地实现了故障源定位。     

模糊故障树分析方法新探

应用模糊数学的基本概念和方法，在经典故障树分析方法的基础上将模糊集合理论引入其中，将普通事件拓展为模糊事件。给出了模糊故障树的概念，并且对模糊故障树进行了定性和定量分析。最后给出应用实例。     

基于PLC的模糊神经网络控制策略的应用

研究了模糊控制与神经网络两者相结合构成的模糊神经网络控制策略,实现了模糊神经网络控制算法在PLC中的软件编程,它不依赖于被控对象精确的数学模型,将模糊神经网络控制器应用于温度控制系统中,获得了良好的控制效果。