供热管网的二级BP神经网络泄漏故障诊断

为诊断供热管网泄漏情况,利用图论理论描述基于空间管网的泄漏工况水力计算模型,得出节点泄漏和管段泄漏工况下管网各点的压力变化情况.在此基础上采用人工神经网络方法建立基于二级BP神经网络的供热管网泄漏诊断系统,该方法可根据管网中压力监测点的压力变化进行泄漏位置和泄漏量的诊断,并通过实例验证了方法的有效性.结果表明:一级神经...     

基于BP神经网络的城市燃气管网泄漏定位

运用BP神经网络的模式识别功能,对城市燃气管网泄漏进行定位,并应用MATLAB语言编写了泄漏定位的计算机程序。以某城市燃气管网泄漏为例,采用水力计算软件模拟泄漏工况,将泄漏数据代入程序进行泄漏定位,结果验证了BP神经网络应用于城市燃气管网泄漏定位的可行性。     

城市供热管网MATLAB仿真建模分析

供热管网水力工况分析是明确供热管网运行状况的基础。对实际供热管网水力工况进行仿真分析,有利于供热管网水力失调问题的解决。文章采用MATLAB软件,以章丘市经十东路段部分集中供热管网为研究对象,对其复杂的拓扑结构进行分层分析,并基于供热管网水力工况理论模型建立了其水力工况仿真模型。通过仿真重点解决了实际集中供热管网多用户支路并联与不同换热站高程差问题,采用测压管压力水头图代替传统的压力水头图,并通过模拟管网参数运行调节实现了供热管网水力平衡,得到了各热用户流量和节点压力值,为实际大型复杂供热管网模拟分析及优化运行提供了思路和方法。     

基于优化BP网络的液体管道工况识别方法研究

利用环道实验装置模拟实际管道的不同工况,应用小波分析对原始信号降噪,并利用基于核的主成分分析方法（KPCA）提取处理后泄漏信号的时频域特征值,得到神经网络最终输入向量。由于传统BP神经网络在进行工况识别时容易陷入局部极小值,因此利用遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）对BP神经网络进行优化。结果表明,两种优化后的神经网络相较传统BP神经网络具有更强的识别泄漏工况能力。最后从测试准确度和训练时间两个方面,对两种不同优化算法进行对比并提出其不同的适用情况。     

基于纵横交叉算法优化BP神经网络的风机齿轮箱故障诊断方法

风电机组齿轮箱的运行工况比较复杂,容易发生故障. 针对常规BP（Back Propagation）神经网络故障诊断容易陷入局部最优的问题,提出一种基于纵横交叉算法（Crisscross Optimization Algorithm,CSO）优化BP神经网络的风电齿轮箱故障诊断新方法. 考虑到风电齿轮箱振动信号的波动性和非线性,首先从信号中提取故障特征参数,建立带评价因子的误差分析模型,然后通过纵横交叉算法优化BP的权值和阈值对神经网络进行训练,最后用训练好的神经网络对样本进行测试. 经实验仿真并与其他方法的对比,验证了本文方法用于风电机组故障诊断有效性及优越性.     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

对模拟电路的故障诊断,本文采用一种将遗传算法和BP神经网络结合的智能诊断方法-GA-BP算法,实现了模拟电路的故障诊断.该方法采用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,代替了原来BP网络随机设定的初始权值和阈值,然后再用改进BP算法进行训练.通过仿真结果比较分析,经过遗传算法优化过的神经网络的训练步教大大减少.克服了传统BP算法的收敛速度慢,容易陷入局部极小值的缺点.     

热水集中供热管网泄漏故障诊断模型

为了降低热水集中供热管网泄漏故障率及提高故障点检测效率,应用网络图论理论,建立管网节点泄漏水力工况计算模型。该模型采用供热管网平面拓扑结构,能够对管网节点泄漏工况进行模拟与预测。针对模拟管网水泵定扬程运行方式,分析供回水干管不同泄漏节点、不同泄漏量对管网水力工况的影响。结果发现：供水干管发生泄漏,会导致用户压差及流量减小;而回水干管发生泄漏,则增大。无论供水或回水干管,泄漏点之前各用户离泄漏点越近,变化程度越大;泄漏点之后各用户变化程度相同,且均大于泄漏点之前各用户。     

基于小波包-GABP的滚动轴承故障诊断分析

为提高诊断滚动轴承故障的效率和准确率,本文将小波包变换、BP神经网络和遗传算法三者相结合,提出了一种基于小波包和GABP神经网络的故障诊断模型。由小波包的分解与重构在滚动轴承故障原始信号中提取有效的故障特征向量,并利用遗传算法优化BP神经网络,然后训练和诊断滚动轴承信号的故障类型。同时,运用Matlab软件把采集的数据进行仿真分析。仿真结果表明,相对于传统BP神经网络,利用遗传算法优化的神经网络对故障的诊断正确率更高,并且收敛速度较快,说明由遗传算法优化的BP神经网络在故障诊断方面具有较好的效果,而且遗传算法的引入使轴承故障诊断的适应度和准确率更高。该研究为滚动轴承的故障诊断提供了理论基础。     

城市供热管线泄漏风险分析及预防控制措施研究

为有效防控城市供热管线泄漏爆炸事故,在事故树分析(FTA)和事件树分析(ETA)的基础上开展了城市供热管线泄漏风险研究,得到了导致供热管网泄漏的基本事件组合,分析了系统的结构重要度、临界重要度、概率重要度系数对供热管网泄漏的影响,得到了顶上事件发生概率;通过事件树分析得到供热管网泄漏的主要后果,在此基础上建立了基于蝴蝶结模型(Bow-tie)的潜在危险因素及后果分析图,并提出了针对性的预防和控制措施,为城市供热管网的安全管理提供参考依据。     

基于改进粒子群神经网络的提升机故障诊断

针对BP神经网络对提升机制动系统进行故障诊断存在着收敛速度慢和可靠性差等缺点,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法.根据制动系统故障征兆与故障类型之间的非线性和耦合性,建立了提升机制动系统的故障诊断模型;采用改进的粒子群算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,应用于制动系统的故障诊断,缩短了神经网络的训练时间,提高了故障诊断的精度.仿真结果表明该诊断方法具有故障诊断能力强和诊断效率高等特点.     

粒子群优化RBF神经网络的光伏阵列故障诊断

光伏阵列能否正常工作直接关系到整个光伏发电系统运行的安全性和可靠性。对于光伏阵列故障诊断中传统的BP神经网络诊断算法准确率低、收敛速度慢等问题,提出一种基于粒子群优化RBF神经网络的故障诊断算法。建立以光伏阵列的4种故障特征参数为输入、5种情况为输出的故障诊断模型,对基于粒子群算法的网络模型的自适应权重寻优进行仿真实验。最后,将优化算法与BP神经网络算法以及RBF神经网络算法进行对比。实验结果表明,优化算法不仅可以有效地诊断光伏阵列的故障类型,而且还可以提高故障诊断的准确率。     

基于RBF神经网络和自适应遗传算法的变压器故障诊断

由于变压器故障征兆与故障类型之间具有复杂的非线性关系,采用传统的BP神经网络诊断方法存在收敛速度慢、准确率低和自适应能力差等缺点.针对以上问题,提出了一种基于自适应遗传算法的RBF神经网络故障诊断方法,建立了以变压器的故障特征参数为输入、以主要故障类型为输出的故障诊断模型;将自适应遗传算法和RBF神经网络有机地结合起来,利用自适应遗传算法对RBF神经网络的基函数宽度和中心进行优化,将优化后的RBF神经网络应用于变压器故障诊断.仿真结果表明,该诊断模型加快了网络收敛速度,改善了RBF神经网络的泛化能力,提高了故障诊断正确率,具有良好的实用性.     

遗传算法参数分析及其在故障诊断中的应用

针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,将具有全局搜索能力的遗传算法引入到神经网络的权值优化中.遗传算法优化神经网络模型时,参数选取直接关系到模型优化的效率,在给出一种遗传算法的基础上对相关参数进行了研究分析.并采用Matlab软件编程实现算法,把该算法应用到XOR问题求解中,显示出GA-BP算法的优越性,并通过磨机故障诊断实例验证了算法的有效性.     

基于遗传-BP网络的汽轮发电机组振动故障诊断

为克服传统BP神经网络存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺点,综合遗传算法的全局优化和神经网络的并行计算等特点,探讨了一种基于遗传-神经网络的故障诊断的方法,并将其应用于汽轮发电机组故障识别.实验数据表明,遗传-BP神经网络的收敛和诊断能力优于BP神经网络,可有效运用到汽轮发电机组振动故障诊断中,具有一定的应用价值.     

BP神经网络对管网安全使用期的预测

目的对管网安全使用期进行科学预测,为更换、检修、维护供水管网提供参考依据.方法采用BP人工神经网络的方法对管网安全使用期进行预测,以影响管网使用的因素作为输入变量,以管网使用时间作为输出变量,建立BP神经网络模型,从而实现对管网使用期的预测.结果经过17次训练,模型达到了要求的精度,相对误差均小于±10%.结论用BP神经网络可以对管网的安全使用期进行预测.     

基于GA-BP神经网络的短期负荷预测

以供热系统为研究对象,针对集中供热热负荷中由于温度因素、随机因素以及建筑本身因素等导致预测精度不高的问题．提出了采用BP神经网络算法来进行预测,它对具有非线性的模型有很好的控制效果,并且可以进行自我学习．但由于BP神经网络的波动较大,比较容易出现局部优化现象,因此在使用BP神经网络的基础上进行改进,将BP神经网络与遗传优化算法相结合,弥补BP神经网络的不足．最后通过仿真实验,结果表明热负荷预测的误差大大减少,预测精度提高,继而实现合理供热．     

基于LM-BP神经网络的机床伺服系统故障诊断

针对故障复杂、传统维修方法较难实现快速、准确的故障定位问题,在克服传统BP神经网络进行故障诊断存在问题的基础上,引入基于LM-BP的神经网络方法,对机床伺服系统进行故障诊断和分析。设计了一种基于LM-BP神经网络的机床故障诊断方案,应用3层BP神经网络,建立机床伺服系统LM-BP神经网络故障诊断模型,实现在一个复杂的非线性动力系统中,根据设备运行参数的变化调整分类过程,准确判断故障及其位置。实验结果表明,LM-BP神经网络较传统BP神经网络能更精确地诊断机床运行中伺服系统的故障和预测机床运行中伺服系统出现的故障类型。     

基于PCA与GA-LM-BP神经网络的变压器故障诊断

研究基于油中溶解气体的变压器故障诊断问题.采用主成分分析与数据归一化方法,对变压器故障样本数据进行规范化处理,使其更具有代表性.对比主成分规范化前后的样本故障诊断结果,主成分分析能够消除特征气体样本数据间的相关性,使输入层样本数据更加符合神经网络工作机理.实验可得主成分规范化后的样本故障诊断结果优于未经过主成分分析规范化的故障诊断结果.在主成分分析对数据规范化的基础上,进一步改进BP神经网络算法,建立基于Levenberg-Marquardt算法的LM-BP神经网络故障诊断模型,改善了BP神经网络模型诊断精度不高,网络收敛困难以及易陷入局部极小值等问题.利用遗传算法对LM-BP神经网络的权值和阈值进行优化,然后再进行第2次神经网络训练,克服了LM-BP神经网络性能受初始权值和阈值限制的问题,使故障诊断正确率提高了6.16%.通过对441组样本数据中随机选取的376组训练样本和65组检验样本进行故障诊断实验,诊断正确率达到83%,表明所构建的基于PCA与GA-LM-BP神经网络的故障诊断方法是一种有效的变压器故障诊断方法.     

基于神经网络的汽轮机故障智能诊断系统的设计

介绍了BP神经网络的结构和算法,分析了如何将BP神经网络用于机械设备的故障诊断,结合汽轮发电机组的故障特性,建立了汽轮发电机组故障诊断的神经网络模型,并利用该神经网络模型对汽轮发、也机组的故障进行了诊断,诊断结果是正确和有效的。     

计量供热系统动态控制理论初探

实现计量供热的两个目标--节能和供热的高质量,需要改变传统供热系统的设计计算方法与调控方法,本文在分析计量供热系统的特性的基础上,对热力工况的模拟计算,管网的调节性和稳定性,管网的优化等方面进行了初步的探讨.