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基于多神经网络多参数综合的旋转机械故障诊断系统研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文提出并建立了基于多神经网络多参数综合的旋转机械故障诊断系统。在多层多输出前向神经网络的算法基础上,对多个征兆域分别建立相应的诊断网络,然后利用加权方法进行综合评判,并且该诊断系统具有自学习、自适应能力,以便能够适应大型旋转机械,特别是汽轮发电机组等实际产生故障的振动原因的复杂性及诱发的振动征兆的多元性等特点,从而提高了故障诊断的可靠性和诊断精度。本系统对工程应用具有较高的实用价值。 相似文献
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引入小波变换优化神经网络,建立了凝汽器故障征兆参数集,利用小波神经网自适应能力强、收敛速度快、精度高的特点对凝汽器故障进行诊断。应用结果表明,该方法能够有效地对凝汽器故障进行准确诊断。 相似文献
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故障多征兆域一致性诊断策略的研究 总被引:8,自引:0,他引:8
提出了故障多征兆域一致性的诊断思想,并对该思想的实现途径进行了研究;提出了从群体专家一致性决策角度基于BP神经网络实现故障多征兆域一致性诊断的思路,且具体研究了基于Dem pster-Shafer证据理论和基于模糊积分理论实现一致性处理的两种有效策略;最后就所提出的方法和策略进行了示例研究。 相似文献
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采用了模糊神经网络模型,对柴油机缸套磨损故障以及缸套破坏性磨损故障进行了诊断研究.通过缸套磨损故障的模拟实验,获取柴油机机身振动和铁谱分析等多源多雏故障信息,并对融合故障信息进行预处理,解决了模糊神经网络输入矢量的模糊特性化、输出矢量的隶属函数及网络的学习训练问题,对缸套不同磨损故障进行了诊断.研究表明,这种基于多信息的诊断方法减小了故障诊断的不确定性,提高了诊断精度. 相似文献