基于模糊神经网络的采煤机变频器故障诊断系统

为了能够准确地对采煤机变频器进行故障诊断,深入研究了模糊神经网络技术在采煤机变频器故障诊断中的应用。建立了模糊神经网络理论模型,并且对传统的算法进行了改进。设定了模糊神经网络的输入和输出向量,设计出了合理的采煤机变频器模糊神经网络的结构。利用MATLAB数学计算工具对模糊神经网络进行训练,并且进行实验验证,结果表明模糊神经网络能够有效地对采煤机变频器进行故障诊断。     

基于神经网络的混合智能故障诊断技术研究

目前 ,故障诊断的关键是寻找一种使诊断结果更为有效的方法。神经网络作为一种新兴的故障诊断方法 ,越来越受到人们的关注。对于复杂的系统 ,单一的传统神经网络很难给出理想的结果。对神经网络与其他诊断方式融合的混合智能技术 ,即神经网络与专家系统、模糊控制、小波分析和遗传算法的结合以及集成神经网络等在故障诊断中的应用进行了综述     

柴油机故障诊断的国内研究进展

为避免柴油机发生故障而影响整个工作系统的正常运行,甚至造成人员伤亡和经济损失的问题,对柴油机进行故障诊断并得到精确的诊断结果尤为重要。笔者针对柴油机故障机理进行了简要阐述,重点介绍了当前柴油机故障诊断方法—小波变换、支持向量机、神经网络等,并结合科学技术的发展现状,对柴油机故障诊断前景做出展望,以期进一步提高故障识别率。     

小波包神经网络在数控机床故障诊断中的应用

为了能够提高数控机床故障诊断的正确率,提出了小波包模糊神经网络方法对数控机床进行故障诊断,也提出了小波包分析提取特征向量的程序,利用小波包分析可以获得数控机床的特征向量,应用模糊神经网络对数控机床进行故障诊断.利用小波包模糊神经网络对数控机床常见的8种故障进行了诊断,证明小波包神经网络进行故障诊断的有效性.     

基于小波神经网络火电厂锅炉故障诊断的仿真研究

为了能够准确、快速地对火电厂锅炉进行故障诊断,系统地研究了小波神经网络在锅炉故障诊断的应用。提出了小波神经网络的数学模型;制定了小波神经网络的训练算法;以火电厂锅炉常见故障烟道再燃烧为例,对其进行了故障诊断的仿真分析,经过训练后的小波神经网络对锅炉进行故障测试,测试结果全部正确。     

基于小波和神经网络的齿轮箱故障诊断

对齿轮箱故障诊断特点和方法进行分析,举例介绍了小波变换在齿轮箱故障诊断中的应用。利用小波变换对齿轮箱工况信号进行分解,重构以及提取细节信号包络谱,快速准确判断出齿轮箱设备运行状态是否异常,并利用BP神经网络进行故障诊断定位,比传统方法更有效。     

基于小波分析和改进神经网络的采煤机截割部传动系统故障诊断

为了解决当前采煤机截割部传动系统故障诊断方法存在耗时长、误差大等问题,提出了基于小波分析和改进神经网络的采煤机截割部传动系统故障诊断方法。首先采集采煤机截割部传动系统故障数据,并采用小波分析对数据进行预处理,消除噪声的不利影响;然后提取故障特征并输入神经网络进行训练,采用粒子群算法优化神经网络的参数,从而建立采煤机截割部传动系统故障诊断模型。仿真实验结果表明,该方法提升了采煤机截割部传动系统故障诊断精度,大幅度减少了故障诊断时间,而且增强了抗噪声干扰能力。     

基于双树FB结构复小波和改进RBF网络的配电网单相接地故障选线方法

在引用双树FB结构复小波的奇异性检测理论和模极大值理论的基础上,提出了改进传统RBF神经网络的优化方法。即将Chaari复小波变换理论与RBF神经网络技术结合,进而实现了基于两者结合的综合选线方法。利用复小波变换提取发生故障后各支路零序电流的暂态信号特征,将其作为改进RBF神经网络的输入向量,再利用RBF神经网络强大的自适应、自学习能力,对特征量进行训练,确保其快速的收敛性以及选线的准确性。仿真实验结果,表明该方法能准确进行单相故障选线。     

广义动态模糊神经网络及在轴承故障诊断中的应用

提出一种结合小波包分解和广义动态模糊神经网络的故障诊断方法,该方法首先采用小波包分解与重构提取各频带的能量作为故障特征向量,并以此向量作为输入,再利用广义动态模糊神经网络建立轴承故障诊断模型,该模型不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价,使每个输入变量和模糊规则都可根据误差减少率进行修正。实验结果表明:该方法对识别和预测轴承的状态具有较高的精度和效率。     

基于小波包分析和概率神经网络的往复泵的故障诊断研究

往复泵的正常工作是确保煤矿生产顺利进行的关键,由于工作环境恶劣,往复泵的故障诊断是非常重要的,因此,深入地研究了小波包分析和概率神经网络在往复泵故障诊断中的应用。分析了基于小波包的往复泵故障提取机理,设计了基于小波包分析的往复泵故障特征提取流程;构建了基于概率神经网络的往复泵的故障诊断模型,设计了概率神经网络的基本结构。对往复泵进行了故障诊断分析,仿真结果表明小波包和概率神经网络能够准确地获得故障诊断的类型。     

小波包神经网络在离心压缩机故障识别中的应用

为了能够提高离心压缩机故障识别的准确性和效率,构造了小波包模糊神经网络对离心压缩机进行故障识别。研究了小波包分析提取特征向量的方法。利用小波包分析获得了离心压缩机的特征向量后,利用模糊神经网络对其进行故障识别。利用小波包模糊神经网络对离心压缩机常见的5种故障进行了识别,结果表明该方法具有较高的故障识别能力。     

小波神经网络在数控机床热误差补偿中的应用

为了能够提高数控机床热误差补偿的精度和效率,深入研究了利用小波神经网络对数控机床进行热误差补偿的方法。首先,提出了小波神经网络的数学模型;然后,提出了基于遗传算法的小波神经网络模型的训练方法;最后,以数控铣床为例,利用小波神经网络对其进行了热误差补偿计算,并且得出了精度较高的数控机床的小波神经网络预报结果。     

基于声发射法掘进机故障诊断研究

为了能够提高掘进机故障诊断的准确率,确保掘进机能够正常稳定地工作,深入研究了声发射法在其中的应用。分析了掘进机的主要故障及原因;研究了掘进机声发射信号产生的机理;探讨了掘进机声发射信号监测系统的设计;结合小波神经网络法和声发射法进行了掘进机的故障诊断研究,诊断结果表明该方法具有较高的故障诊断精度。     

小波神经网络在离心压缩机故障诊断中的应用

为了能够准确、快速地对离心压缩机的各类故障进行诊断,将小波理论与神经网络相结合,建立了离心压缩机的故障诊断模型,分析了Harr小波函数的定义和特性。针对离心压缩机的故障特征,建立了对应的小波分析神经网络,输入层的神经元为5个小波变换获得的故障特征向量;输出层神经元为5个离心压缩机的故障模式;隐含层有3层,神经元数总共有24个,该方法具有较高的计算精度和计算速度。     

小波神经网络在提升设备故障诊断中的应用

介绍小波神经网络的构成和学习算法,并针对提升机减速箱故障的复杂性构造了用于减速箱故障诊断的小波神经网络,对减速箱的状态进行判别,实现了故障诊断。实验结果表明,小波神经网络在减速箱故障诊断领域具有良好的实用性。     

基于蜜罐技术煤矿企业计算机网络防御策略研究

介绍了蜜罐技术和蜜网系统。建立了基于蜜罐技术的煤矿企业计算机网络防御模型,分别提出了数学描述和蜜网模型的设计。最后,进行了实验验证,实验结果表明该煤矿企业煤矿企业计算机网络防御系统具有较高的精确性。     

基于模糊神经网络的数控切割机下料工件的控制研究

分析了数控切割下料切割误差形成机理;分析了基于模糊神经PID技术的数控切割机下料切割控制系统的基本原理;分别讨论了模糊化模块的构成,神经网络的基本结构以及改进遗传算法的基本原理。进行实例研究,研究结果表明模糊神经PID控制技术可以有效地应用于数控切割机下料控制之中。     

小波神经网络在矿井安全管理评价中的应用

在考察传统安全评价方法之弊端的基础上,提出了利用小波神经网络理论进行安全评价的可行性和优越性;阐述了小波神经网络的基本原理;提出和分析了基于小波神经网络的矿井安全管理评价模型及其评价步骤;并通过实例证明了小波神经网络应用于矿井安全管理评价中的可行性和优越性.结果表明,用小波神经网络对矿井安全管理进行评价,其评价结果更准确,精度更高.     

钢丝绳漏磁检测信号的处理

漏磁检测是无损检测中的一种重要方式,采用漏磁法对钢丝绳进行检测时,关键问题是对漏磁信号的处理,应用小波变换和小波网络技术对漏磁检测信号进行分析处理,形成良好的网络,然后对钢丝绳进行检测,结果达到了一定的准确度,表明漏磁检测信号处理技术在实际应用中具有可行性。