基于改进量子遗传算法的整流电路故障诊断

针对传统BP神经网络在故障诊断中存在的易陷入局部极值,对初值要求高等缺陷,将基于双链编码的量子遗传算法(Doub-le Chains Quantum Genetic Algorithm,DQGA)进行了改进,直接针对量子相位进行种群更新,优化空间限制在二维Hilbert的[0,π/2]区间内,改进算法在时间、存储量性能上有了明显改进;将该算法用于优化BP神经网络,提出了一种结合DQGA算法与BP神经网络对整流电路故障进行诊断的方法;仿真结果表明,与单BP、GA-BP算法相比,该方法在整流电路故障诊断中诊断精度高,收敛速度快,避免了BP算法易陷入局部极值的缺陷,适合故障自动诊断系统的建立.     

基于改进粒子群算法的整流电路智能故障诊断

针对基本粒子群算法(PSO)收敛精度低、易陷入局部极小值的缺点。对该算法进行改进,采用自适应调整惯性权重的策略,并且引入扰动因子,平衡集中强化搜索和分散多样化的搜索过程;用改进的PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,并应用于整流电路的故障诊断;仿真研究结果表明,该方法与其它方法相比,收敛速度快,诊断精度高,在整流电路故障诊断中具有良好的故障识别率,便于电路故障自动诊断系统的建立。     

基于退火BP神经网络的模拟电路故障诊断方法

针对BP神经网络在模拟电路故障诊断中存在的固有缺陷,提出模拟退火(simulated annealing,SA)算法与BP算法相结合的神经网络故障诊断方法,发挥SA算法全局寻优的特点来优化BP神经网络的学习过程,避免网络训练收敛速度慢和陷入局部极小;应用MATLAB编写程序对一典型模拟电路的仿真故障样本进行训练,在其它初始条件都相同的情况下,基于提出的算法神经网络比传统BP算法神经网络训练收敛速度快且诊断精度高,是一种新的有效的模拟电路故障诊断方法。     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

针对传统BP神经网络在模拟电路故障诊断中存在的不足,提出遗传算法和BP神经网络相结合的遗传神经网络模拟电路故障诊断方法;充分利用遗传算法全局、并行寻优的能力对BP神经网络的学习过程进行优化,防止神经网络训练时出现收敛速度慢和陷入局部极小等缺陷;在MATLAB平台上编程实现模拟电路故障诊断的仿真实验;仿真结果表明,相对于传统的BP神经网络算法,遗传神经网络算法不仅提高了网络训练收敛速度,而且提高了模拟电路故障诊断平均正确率,为模拟电路智能化诊断提供一种新的思路。     

基于局部线性嵌入算法的柴油机故障诊断研究

为提高柴油机故障诊断准确率和效率,提出了改进局部线性嵌入算法的柴油机诊断系统。应用小波包能量谱分析方法提取某柴油机振动信号的特征值,将提取的高维特征向量映射到低维空间上,能将高维特征向量进行优化,即特征值的二次提取。该改进算法可模糊化近邻点k的选择,从而提高计算的速度,并应用SOM-BP神经网络进行故障识别。实验表明,经过局部线性嵌入算法的特征值优化,能减少SOM-BP神经网络的输入节点,可在一定程度上提高故障识别的效率和准确率。     

基于模糊BP神经网络的模拟电路实时故障诊断

以进行模拟电路实时故障诊断为主要目的,对BP神经网络故障字典法进行了深入研究,针对传统BP算法收敛速度慢、易产生局部最优等不足,采用神经网络与模糊理论相结合的方法,根据模式识别原理实现模拟电路故障的实时诊断。实验结果表明:该算法在网络收敛速度和识别精度上较传统的BP算法均有明显的改善。     

小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

研究模拟电路优化问题,电路系统存在非线性和漂移会引起系统故障.针对BP神经网络在模拟电路故障诊断上存在的收敛速度慢、易陷入局部最小等不足,为解决上述问题,提出基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法.采用正弦信号仿真模拟电路,应用小波变换对模拟电路响应的采样信号进行故障特征提取,建立故障字典,利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断.故障诊断仿真表明,保证较高故障诊断正确率RBF网络的训练次数得到了极大地缩小,极大地提高了模拟电路故障诊断的效率,为设计提供了依据.     

改进神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

研究模拟电路故障诊断准确性问题.电路故障与引起故障因素之间呈高度非线性,传统故障识别方法无法识别其非线性特点,导致传统故障方法的诊断精度低.为了提高电路故障诊断的精度,提出一种遗传算法优化BP神经算法的模拟电路故障诊断方法.首先对故障电路样本进行特征提取和归-化处理,然后采用遗传算法对BP神经网络参数进行优化,最后利用最优参数BP神经网络对电路故障样本进行训练和建模,获得电路故障诊断结果.在MATLAB平台上对模拟电路故障进行仿真测试,仿真结果表明,与传统模拟电路故障诊断方法相比,提高了模拟电路故障诊断精度,缩短了故障诊断时间,在模拟电路故障中有着广泛的应用前景.     

改进的小波神经网络算法对变流器的故障诊断方法

变流器是双馈风力发电系统中的枢纽设备,其运行可靠性直接关系到发电系统的安全与稳定。针对基于递推最小二乘(RLS)算法的离散小波神经网络(DWNN)存在收敛速度慢、收敛精度不高、搜索局部极小等不足,以变流器的电流为分析对象,提出一种采用变加权和变学习率改进算法的小波神经网络的变流器故障诊断方法。选择变流器电流作为离散小波神经网络训练及故障识别样本,对训练过程和仿真结果进行对比分析。实验结果表明:较之RLS算法,改进的小波神经网络故障诊断方法在故障识别准确率和收敛时间方面表现更优。     

脉频调制神经网络VLSI的设计及应用

本文提出了一种用于故障诊断识别的改进脉冲频率调制(PFM)VLSI神经网络电路,改进了传统的基于软件的机械故障诊断模式,发挥了神经网络超大规模集成电路(VLSI)的优势.利用单层感知器网络、场效应管电路实现了一种新的数字模拟混合突触乘法/加法器电路,而且该神经网络电路的突触权值不需要学习调整,降低了电路的复杂性.以此电路为基础,设计了进行主轴承噪声故障诊断的神经网络故障识别系统.将含有故障信息的原始噪声信号,经过前置信号处理分析、故障特征值提取和神经网络运算,得出VLSI电路输出端电容的电压——代表待识别信号与模板故障信号的“欧氏距离”,进而判断出故障的类别.经过仿真测试,基于硬件的诊断系统的识别性能接近于基于软件的系统.     

基于覆盖算法的模拟电路故障诊断方法

模拟电路故障诊断理论与方法的研究是目前热门的研究课题。针对传统神经网络内部结构难以确定、可理解性差、难以用硬件实现的问题,本文构建一种基于领域覆盖算法的模拟电路故障诊断方法,并针对领域覆盖算法构造的神经网络内部神经元个数过多,初始点选择随机的情况,提出领域搜索覆盖算法。最后通过对某一个带通滤波电路进行故障诊断,降低神经网络中神经元的个数,提高了该神经网络的泛化能力,故障诊断率也提高了9个百分点。验证了该方法的可行性。     

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。     

基于免疫遗传算法改进的BP神经网络在灭火系统电路板故障诊断中的应用

针对装甲车辆灭火系统电路板规模较大,功能日趋多样与完善的同时,其复杂程度也日益提高,故障层次越来越多,故障现象与故障原因的映射关系更加复杂,组合故障频发,传统的故障诊断方法已不能满足灭火系统电路板故障诊断的要求。设计了基于免疫遗传算法优化的BP神经网络对灭火系统电路板进行故障诊断,并在免疫和遗传过程中保留了部分训练最优解。实现了神经网络收敛速度的提高,使用Matlab编程优化算法并完成了电路板仿真故障的诊断。通过实验验证了该诊断模型的准确性和可靠性,为电气系统通用检测设备的神经网络诊断方法实现提供了理论支撑。     

基于神经网络与模糊融合的外围故障诊断方法

针对用传统检测方法诊断模拟电路系统设备外围故障困难的问题,提出了一种利用BP神经网络与模糊融合相结合的故障诊断新方法,将神经网络与模糊融合结合起来,实现两者优势互补;首先利用神经网络的泛化能力对系统内部各可测点电压各用一个独立的BP神经网络对系统进行初级诊断,然后根据初级诊断结果,运用模糊融合诊断方法进行故障诊断,诊断结果更趋于合理,对模拟电路系统的外围故障实现正确定位;该方法能充分利用系统内部故障信息,有效避免采集外围设备信息的困难。     

基于沃尔泰拉级数的模拟电路组合故障诊断法

针对模拟电路的固有复杂性及其传统故障检测方法延时大和正确识别率低的问题,借鉴基于隐马尔科夫模型改进最小二乘支持向量机以及Volterra级数原理,将二者组合进行故障诊断。该方法首先采用Volterra级数频域核对电路故障特征进行提取,再利用经隐马尔科夫模型改进的最小二乘支持向量机进行模态分类,最终完成故障诊断。仿真结果表明,与目前使用的BP神经网络诊断方法和LSSVM诊断方法相比,该方法不仅提高了系统故障辨识能力,还提高了系统故障诊断的速度。     

基于BP小波神经网络的模拟电路故障诊断

针对现有BP网络在模拟电路故障诊断中存在的问题,提出了一种基于BP小波神经网络的故障诊断方法.该法将小波函数与BP网络结合构成BP小波网络,这种网络具有小波变换的时频局域化性质和BP网络的自学习能力.分别用BP小波网络和传统BP网络对实例电路进行故障诊断,结果表明本方法是有效的,而且比传统BP网络方法的学习收敛速度快得多.     

基于神经网络的大规模模拟电路故障检测系统

设计了一个基于小波和神经网络的信号处理系统,该系统主要针对大规模模拟电路故障检测。针对传统诊断技术的局限性,讨论了利用神经网络方法分级诊断大规模模拟电路软故障的方案,通过小波变换提取故障特征,并利用神经网络的非线性映射特性逼近故障诊断模型。诊断结果表明基于人工神经网络的电路故障诊断方法是行之有效的。此方法具有广阔的应用前景,为大规模模拟电路故障诊断提供了新的理论依据和检测方法,并有希望研制成一套高效的检测设备。     

基于故障传播的模块化BP神经网络电路故障诊断

大规模的数模混合电路所含故障模式众多,电路故障状态复杂,且易发生传播,因而电路故障诊断难度较大。针对大规模电路发生故障时存在故障传播的问题,提出一种基于故障传播的模块化BP神经网络（MBPFP）故障诊断方法。首先,在电路模块划分的基础上分析子电路间的故障传播,并将故障源和故障传播源"模块化";然后,通过子电路的异常检测模型进行一级定位,缩小故障原因集合,确定故障模块;最后,利用目标模块的BP神经网络模型进行二级定位,实现故障诊断并识别故障模式。与传统BP神经网络等方法进行比较的实验结果表明,MBPFP故障诊断方法具有较高的故障覆盖率,在定位准确率方面提高了至少8个百分点,其性能优于传统BP神经网络等方法。     

基于卷积神经网络的飞机液压系统故障诊断

现代飞机系统的复杂度和集成度均大幅提升,使得其故障诊断存在难度高和准确率低等特点。采用一维卷积神经网络方法对军用飞机液压系统的故障诊断问题进行了研究,构建了满足多传感器数据分析要求的卷积神经网络模型。考虑到神经网络的输入来自不同的传感器数据序列,各数据序列之间的空间关系不明显,因此,即使网络输入是二维形式,而实际的卷积操作均在一维上进行。通过解决某飞机液压系统的故障诊断问题,证明将标准化后的多传感器数据序列及对应故障模式作为训练样本对卷积神经网络模型进行训练时,采用满足训练要求的网络对飞机液压系统进行故障诊断时具有较高的准确率。     

电气机车整流电路的故障诊断仿真分析

利用电力电子器件和仿真功能软件对我国电气机车整流器常用的控制电路(单相串联3重联结电路)进行了故障分析诊断;在Matlab/Simulink环境下对单相串联3重联结电路进行了电路分析和仿真,并在其基础上,提出了基于BP神经网络故障分析的方法;基于BP神经网络,利用电路分析产生的故障数据,采用归一化(或标准化)进行数据预...