基于神经网络的故障诊断应用研究

文中根据神经网络的相关原理,运用神经网络领域的相关知识,对于工业生产中经常出现的设备故障,提出了一种基于RBF神经网络的诊断方法,并详细讨论了RBF神经网络的结构、训练算法及用于设备故障诊断的步骤,最后以某系统的故障诊断为例,证明了此方法的优越性.     

基于RBF神经网络的自动驾驶仪故障诊断

介绍了自动驾驶仪的基本工作原理和径向基函数(RBF)神经网络基本结构,提出了基于径向基函数神经网络在某型自动驾驶仪故障诊断中的应用方法,并运用Matlab神经网络工具包对该神经网络模型进行训练和仿真测试,结果表明RBF网络有较高诊断正确率,且能满足实时诊断的要求.     

RBF神经网络在断路器故障诊断中的应用

针对RBF神经网络可在系统参数未知情况下自动建立动态模型,快速跟踪非线性函数,且有很好分类能力等特点,在分析高压断路器分闸线圈时间信号的基础上,提出了RBF神经网络对高压断路器进行故障分类的基本方法.与BP神经网络的诊断结果进行对比,RBF神经网络具有收敛速度快,输出误差和离散性小的优点,并借助仿真结果论证了该实验方法对高压断路器故障诊断的有效性.     

基于神经网络传感器组故障诊断方法研究

对于系统状态检测与故障诊断,传感器自身故障的及早发现很重要。本文提出了一种基于神经网络和冗余率计算的传感器组故障监测与诊断的新方法。该方法先用RBF神经网络对传感器组中的各个输出进行预测,若预测值与输出值发生较大的偏差,可能是传感器故障或设备故障,运用传感器之间的冗余率,进一步判断传感器是否发生故障,进而采用对应的诊断策略。     

神经网络的故障诊断方法研究

结合神经网络的故障模型，提出了用神经网络来诊断神经网络和用基因算法来诊断神经网络的方法，并通过实验对两种算法进行了比较。     

基于神经网络的中厚板轧机故障诊断

提出了一种减聚类径向基函数神经网络(RBF)的轧机液压系统故障诊断方法.在RBF中采用了一种减聚类的学习算法来确定径向基函数的相应参数,并借助最速下降法求解,网络的权值,使网络结构得到优化.试验结果显示,该方法可以有效提高轧机故障诊断的精度和效率.     

基于狼群算法的RBF神经网络模拟电路故障诊断

提出了一种新的方法来进行模拟电路故障诊断。该方法包括Haar的小波分解,对数据的归一化处理,以及用狼群算法优化RBF神经网络。用Haar小波对所得的电路原始故障数据集进行变换,然后对变换后的数据进行归一化处理,最终得出RBF神经网络训练所需的输入数据。针对RBF神经网络中隐层节点中心、基函数宽度及权值选取困难问题,使用狼群算法来优化训练RBF神经网络,以提高网络训练稳定性与诊断成功率。通过两个电路的诊断实例,来论述这些方法的具体实现过程,验证用该方法进行模拟电路故障诊断的可行性。     

基于RBF神经网络的列车滚动轴承故障诊断

提出一种基于RBF神经网络的列车滚动轴承故障诊断方法。利用小波包分解对轴承的动态信号进行分析、提取特征．采用RBF神经网络进行轴承故障诊断。采用自适应正交最小方差算法．从根本上消除样本间相关性的影响,使RBF神经网络的在线训练算法更具操作性。     

基于粒子群优化RBF神经网络轴承故障诊断研究

轴承是当代机械设备中一种重要零部件。轴承故障是机械设备故障的来源之一,因此对轴承故障的诊断研究具有重要意义。文章提出了一种基于粒子群优化径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络的算法,先用小波包分解将源信号分解成独立信号源,再构建独立特征值,将特征值输入RBF和改进后的RBF中识别故障。实验结论表明,改进后的算法有较好的故障诊断能力。     

基于模糊神经网络的板级电路故障诊断研究

板级电路故障诊断过程复杂，故障征兆和故障原因之间存在着许多不确定因素，建立精确的故障诊断系统存在着许多困难，针对这种情况，提出基于模糊神经网络，利用模糊逻辑和神经网络相结合建立故障诊断系统的方法，并以某电路板为研究对象该方法作了验证，结果表明，该方法是可行的和有效的。     

基于集成多神经网络在模拟电路故障诊断中的研究

以进行模拟电路故障诊断为主要目的,针对单神经网络故障字典法在进行复杂电路系统故障诊断时,对多故障和多任务诊断的不足之处,讨论了基于多故障的神经网络集成技术,采用集成多神经网络来提高诊断速度和精度,提出了集成多神经网络故障字典法来解决多故障任务,对基于层次分类模型的多重结构神经网络进行了研究,给出了两种对故障定位的统一融合算法,克服了采用单神经网络多故障时学习速度慢,出现新故障的网络要重新进行学习等缺点.并给出了应用实例.     

基于BP神经网络的故障诊断技术研究

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.     

Fault Diagnosis Using Wavelet Neural Networks

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.     

基于模糊神经网络的板级电路故障诊断研究

板级电路故障诊断过程复杂，故障征兆和故障原因之间存在着许多不确定因素，建立精确的故障诊断系统存在着许多困难。针对这种情况，本文提出了基于模糊神经网络，利用模糊逻辑和神经网络相结合建立故障系统的方法，并以某电路板为研究对象对该方法作了验证。结果表明，该方法是可行的和有效的。     

基于神经网络改进算法的飞控系统故障诊断

应用神经网络技术对复杂的飞行控制系统进行故障诊断对提高飞机的可靠性和容错能力具有重要意义。为了提高网络的学习效率和稳定性,该文提出一种改进的径向基神经网络学习算法,使用混合共轭梯度优化算法对网络参数进行调整。利用神经网络对某型飞机的飞行控制系统进行故障诊断,仿真结果表明该神经网络具有较强的故障识别能力。     

基于RBF神经网络和小波包的电动机故障诊断研究

针对传统的电动机故障诊断存在很难准确提取故障时的特征信号及对故障作出准确预测的问题,提出了一种基于RBF神经网络和小波包的电动机故障诊断的方法。该方法采用小波包分析技术提取电动机典型轴承故障、转子故障和绝缘故障振动信号的特征频段能量并组成向量作为RBF神经网络的输入,用于诊断电动机的故障。实验和仿真结果表明,使用RBF神经网络对电动机故障诊断是非常有效的,对电动机早期故障的发现及维修有积极意义。     

人工神经网络技术在机械故障诊断中的应用探讨

阐述了人工神经网络模型的一般结构和算法，并设计了机械故障诊断神经网络的模型和学习过程。通过对集材-50拖拉机变速箱的实验诊断和测试，结果表明人工神经网络技术可以快速、准确地诊断出机械故障类型。     

基于模块化模糊神经网络的非线性系统故障诊断

提出了一种基于模块化模糊神经网络的非线性系统故障诊断新方法。该方法先使用模糊c-均值聚类法对测量空间进行模块分割,再利用模糊IF－THEN规则对分割后的子空间分别采用局部BP模型进行逼近,最后,通过离线学习获得不同子空间故障输出与测量输入的非线性动力特性。试验表明该网络具有良好的泛化性能,可显著提高非线性系统故障检测的快速性、鲁棒性及准确率。     

基于组合RBF网络的故障诊断方法及应用研究

针对一般的神经网络诊断方法不具备渐进学习能力、易发生漏诊或误诊的问题，研究了一种组合 ＲＢＦ网络结构以及基于这种组合网络的故障诊断方法；诊断实例表明，该诊断方法能识别异常类故障，具有渐进学习能力。