基于RBF神经网络的飞机发动机故障诊断研究

论述了径向基函数神经网络的基本网络结构和网络的学习及运行过程,结果表明:径向基神经网络具有极快的学习收敛速度。讨论了径向基神经网络在飞机发动机故障诊断中的应用,并对训练后的网络进行了仿真测试,仿真结果表明RBF网络有较高诊断正确率,且能满足实时诊断的要求。     

基于RBF神经网络观测器飞控系统故障诊断

为了解决非线性系统采用解析方法进行故障诊断困难的问题,利用神经网络可逼近任意连续有界非线性函数的能力,提出了一种基于RBF神经网络观测器的故障检测与诊断方法,并详细论述了该故障诊断方法的构造原理。以含有非线性项的飞行控制系统的作动器模型为例,仅作动器的输入输出可测量,通过构造RBF神经网络观测器来拟合作动器系统模型,逼近其在正常情况下的输出。最后在飞控系统的闭环控制环境下,对作动器的三种典型故障进行了计算机仿真诊断,结果表明故障诊断方法是有效的。     

基于神经网络的感应电机故障诊断分类决策方法研究

鉴于定子电流法传统应用实施的困难性,提出了利用区域算法的组合神经网络在定子电流法中的应用,并且介绍了区域学习算法。实验证明,将该方法应用于异步电机故障检测可得到令人满意的效果,方法切实可行。     

基于神经网络的船用柴油机故障诊断

给出一种基于径向基函数(RBF)神经网络模型应用于船用柴油机故障诊断的方法，并以6-135ZC柴油机的故障诊断进行模拟计算和验证；结果表明，这种方法识别率很高，是切实可行的。     

基于RBF神经网络的变频调速水泵故障诊断

为解决变频调速水泵振动故障问题,给出一种基于径向基函数(RBF)神经网络应用于变频水泵故障诊断的方法。对变频水泵常见故障进行分析,依据征兆诊断法,提取信号频谱中各阶倍频和分频的信号作为故障样本,对RBF神经网络进行训练,并应用于测试样本的诊断。仿真结果表明,与BP网络相比,RBF神经网络识别精度高,诊断速度快且拟合能力强,能有效提高变频调速水泵故障诊断的精度和效率。     

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RBF神经网络的高分子湿度传感器的研究

针对传感器在自动化系统中的重要性,指出了传感器故障诊断的必要性、可行性以及实现的基本方法。根据神经网络的原理与特点,阐述了基于RBF神经网络的传感器故障诊断的基本理论和优点,提出了一种基于RBF神经网络用于高分子湿度传感器进行故障诊断的方法。     

一种基于RBF神经网络的转台分系统故障诊断方法

针对三轴精密测试转台各分系统故障诊断的需要,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的局部故障诊断方法。首先,给出了相应的RBF神经网络的结构,以及一种基于递归最小二乘法的改进学习算法;然后,将其应用到转台控制分系统的局部故障诊断中。根据控制分系统的常见故障及其特征信息,建立起基于RBF神经网络的故障诊断模型;最后,仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

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。     

基于优化RBF网络的提升机故障诊断方法

传统径向基神经网络在全局搜索能力和收敛速度上存在不足,本文将遗传算法和模拟退火算法相结合,利用构造的GA-SA混合算法优化RBF网络结构和权值参数,通过对兖州矿业集团济三煤矿提升机故障数据进行的仿真结果表明,优化网络在有效防止传统网络陷入局部最优的同时显著提高了网络收敛速度和搜索效率,网络故障诊断速度和精度均得到显著提高,为矿井提升机故障诊断提供了一种新方法。     

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。     

基于神经网络的非线性观测器及在线故障检测

提出一种基于径向基函数神经网络的非线性观测器的设计方法，并将其应用于复杂非线性系统的故障检测与隔离。该方法将神经网络离线学习与在线学习相结合，获取系统输入输出的非线性动力学特性，进而实时计算出残差并进行逻辑判决，可显著提高故障检测的快速性、鲁棒性及准确率。最后，针对非线性同步交流电机的结构损伤故障进行了仿真，结果表明本文所提方法的有效性。     

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.     

基于粗糙集的多层容错神经网络故障诊断

针对神经网络故障诊断问题中输入属性维数多和数据量庞大的情况,首先利用粗糙集理论对原始数据进行约简,并按照一定的原则选取多个约简;然后对所得到的多个约简分别构建子神经网络,将多个子网络合成统一的容错网络。结合实例应用取得了令人满意的结果,并为高可靠性设备的故障诊断提供了新的思路。     

基于扩展卡尔曼滤波器的RBF神经网络学习算法

径向基函数（RBF）神经网络可广泛应用于解决信号处理与模式识别问题,目前存在一些学习算法用来确定RBF中心节点和训练网络,对于确定RBF中心节点向量值和网络权重值可以看作同一系统问题,因此该文提出把扩展卡尔曼滤波器（EKF）用于多输入多输出的径向基函数（RBF）神经网络作为其学习算法,当确定神经网络中网络节点的个数后,EKF可以同时确定中心节点向量值和网络权重矩阵,为提高收敛速度提出带有次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器（SFEKF）用于RBF神经网络学习算法,仿真结果说明了在学习过程中应用EKF比常规RBF神经网络有更好的效果,学习速度比梯度下降法明显加快,减少了计算负担。     

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BP神经网络的军用电源智能故障诊断

电源设备的可靠运行关系到地空导弹武器系统的性能,对电源系统进行准确的故障诊断是十分重要的.为对地空导弹武器系统中电源设备故障进行准确诊断,介绍了BP神经网络和某型地空导弹静变电源的相关知识,建立了三相DC/AC逆变器的故障模型,并对几种常见的故障进行了简要的分析.最后,将BP神经网络模型应用于某型地空导弹静变电源的故障诊断,利用神经网络较好的模式分类能力,解决了以往地空导弹部队进行静变电源故障诊断的不足.仿真结果表明,该方法能够准确诊断电源设备的故障,验证了该方法的准确性和实用性.     

基于模糊神经网络的机械故障诊断方法的研究

本文针对机械传动系统典型零部件的故障，应用振动谱分析方法，给出故障诊断的模糊规则，并采用模糊神经网络实现诊断推理，文中举例说明了该诊断方法。