基于PCA和PNN的发动机故障诊断研究

本文提出了一种基于主成分分析（PCA）和概率神经网络（PNN）的故障诊断方法。该方法首先利用PCA分析建模消除变量之间的非线性关联,降低噪声的影响,在保证数据信息丢失最少的情况下,大大降低了原始数据空间的维数,然后利用概率神经网络对降维后的数据进行模式分类,最后结合某汽车发动机的故障诊断进行仿真研究。仿真结果表明,该方法是有效可行的。     

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GMM聚类和PNN的道岔故障诊断研究

当前道岔故障诊断系统大多采用BP神经网络,但由于BP神经网络结构特点,在训练样本大且诊断系统精度要求比较高时,网络常常会呈现出以下不足:不收敛且容易陷入局部最优、常用的数据挖掘方法如小波分析等对数据的利用度不高、从时域或频域角度分析时不够全面和采用数据降维使用的LLE方法会丢失部分有用数据等.采用GMM聚类方法对兰州车...     

自适应神经网络在发动机故障诊断中的应用

为适应民航系统发展的要求,确保飞机的飞行安全、提高飞机发动机的可靠性和利用率、改变对发动机故障的诊断和探测能力的局限性以及降低传统的定期维护成本,提出了应用自适应神经网络技术对飞机发动机进行诊断。该文根据在飞行中检测或地面维修时采集到的数据,并将这些数据分为故障现象和故障集分别进行编码,而后利用神经网络的自学习、联想、推测、记忆、容错、自适应和多模式处理等功能对飞机发动机的故障进行诊断。应用结果表明,诊断的精度基本符合实际应用的需要。     

飞机系统的智能化故障诊断研究

通过分析民航外场维修诊断现状，综合运用人工智能，模糊逻辑和神经网络等先进理论，提出了一种基于模糊系统与神经网络融合的飞机系统智能故障诊断方法，该方法经对A320飞机故障实例的诊断仿真，得出了比较满意的结果。     

概率神经网络在发动机故障诊断中的应用

由于发动机运行系统结构的复杂性,传统方法很难及时找出故障发生的原因,因此,提出采用概率神经网络PNN来实现对发动机运行系统的故障诊断.PNN是一种训练速度快、结构简单和应用广泛的人工神经网络,它采用贝叶斯分类决策理论建立系统的数学模型;以高斯函数作为激励函数,具有非线性处理和抗干扰能力强等特点.Matlab仿真结果表明,该诊断方法快速准确且易于工程实现.     

基于FBP神经网络的航空发动机故障诊断

通过对人工神经网络（ANN）的深入研究,尤其是在改进算法方面作了大量的尝试,设计出了一种FBP神经网络。在采集了大量的飞机发动机故障信息后,并结合专家的经验数据,提出了适用于民航飞机发动机,特别是波音767和波音747所装配的JT9D发动机和PW4000型发动机的故障诊断系统。使在不对发动机进行解体的情况下能早期检测到故障隐患。     

基于粒子群神经网络的发动机故障诊断

本文提出了一种基于粒子群优化算法和多层前向神经网络的新型进化神经网络模型（PSO-ANN）。在实例研究中，该模型被应用于汽车发动机故障诊断中。与传统BP网络诊断结果相比，本文方法具有运算效率高，收敛速度快的特点，是一种有效可靠的新型故障诊断技术。     

基于ART2神经网络的发动机故障诊断方法

发动机的故障诊断是一个动态的故障分类过程,许多故障诊断方法在对动态故障模式进行识别和分类时,存在对未知故障模式无法识别的问题。针对这一问题,引入ART2神经网络,利用db6小波包对发动机气缸盖的振动信号提取的特征向量作为网络的输入,应用实例证明,ART2神经网络不仅能正确识别学习过的故障模式,对突发、未知的故障模式也能很好地识别。     

基于SA-PSO优化自适应PNN网络的变压器故障诊断研究

概率神经网络中反映整个样本空间的平滑因子σ常以经验取值,缺乏足够的理论依据;对此提出一种自适应概率神经网络变压器故障诊断模型,针对作为自适应概率神经网络的激励函数的高斯函数,采用基于模拟退火思想的改进粒子群算法(SA-PSO)优化其平滑因子σ,从而提高概率神经网络诊断的识别率;通过搜集到92组故障数据进行仿真分析,其结果表明引入模拟退火过程后,粒子群算法的局部搜索能力得到了改善,并且使得SA-PSO算法优化下的自适应概率神经网络相对于单一PSO算法在变压器故障的诊断准确率上得到了较大程度的提高,从而保证变压器的安全可靠运行。     

神经网络和卡尔曼滤波融合的航空发动机传感器故障诊断

为提高航空发动机传感器故障诊断的准确率和可靠性,使用改良的D-S证据理论,对基于神经网络和卡尔曼滤波的2个诊断子系统的诊断结果进行决策融合;仿真结果显示,在发动机稳定状态下,经过融合,整个系统降低了误诊率,改善了诊断性能;文章还针对加强噪声强度的情况下,通过调整2个子系统的权重,在保证准确率的同时提高了系统的抗噪声性能;研究表明D-S理论可以比单独应用单一诊断算法的子系统更具好的诊断效能。     

基于BP神经网络的故障诊断技术研究

分析了传统的故障诊断方法的特点和缺点,在此基础上选择BP神经网络应用于故障诊断,详细探讨了BP神经网络的建模方法,根据设备的层次结构和特点,将集成神经网络应用于故障诊断,有效地克服了单一神经网络故障诊断的一些缺点,大大提高了故障诊断的效率和准确率.     

基于滑模观测器和神经网络的传感器故障诊断方法比较研究

针对航空发动机传感器故障诊断中各种方法的优势和劣势,选择滑模观测器和神经网络这两种故障诊断方法分别对航空发动机转速传感器进行故障诊断研究,采用实验室搭建的发动机实验台DGEN380的实验数据,选择对航空发动机控制系统影响较大的偏置故障、漂移故障、脉冲故障、周期性干扰故障这四类传感器故障进行诊断。研究结果表明,滑模观测器和IPSO-BP神经网络都能实现航空发动机传感器的故障诊断;滑模观测器方法可以诊断出偏置故障、脉冲故障和周期性干扰故障,但不能诊断出传感器发生的漂移故障; IPSO-BP神经网络方法可以诊断出偏置故障、漂移故障、脉冲故障和周期性干扰故障。因此,滑模观测器在故障诊断中可能会出现漏诊的现象,IPSO-BP神经网络相对滑模观测器而言不会出现漏诊的现象。     

基于改进BP神经网络的网络故障诊断研究

针对网络故障诊断过程中故障规则难以提取的问题,提出一种基于改进BP神经网络的故障诊断方法。以网络故障信息为样本对BP网络进行训练,利用其强大的自适应能力和非线性映射能力,建立起网络故障信息与故障模式输出之间的映射。同时,为了避免BP网络的学习算法陷入局部极小值,提高故障诊断的效率和精确度,采用L-M优化算法来对网络进行训练。另外,采取初期终止的方法提高BP网络的泛化能力。实例表明,该方法有效提高了网络故障诊断的有效性。     

基于神经网络的设备故障诊断

文中介绍了一种基于人工神经网络的设备故障检测和诊断方法,其ANN集是用基于知识的解析冗余关系组织的,并用遗传算法进行ANN的设计和训练。将该方案用于感应式发动机的故障诊断,以评估该方案的性能。     

基于粗糙集-神经网络集成的故障诊断

综合粗糙集和神经网络的优点,提出一种基于粗糙集-神经网络集成的智能故障诊断模型.在数据采集和预处理的基础上,利用粗糙集(RS)理论对原始故障诊断样本进行离散化处理,并根据条件属性(集)对决策属性的正域的大小来选择属性,提取出对诊断故障贡献最大的最小故障特征子集,从而确定神经网络的拓扑结构;通过网络训练建立故障特征与故障之间的映射关系,采用神经网络集成的方法实现故障的诊断.通过热电厂发电机组的故障诊断实例,表明了这种故障诊断方法的工程有效性.     

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BP神经网络的电子电路故障诊断技术

提出利用BP神经网络进行电子电路故障诊断的基本思想、基本步骤,并通过MATLAB软件编程,对实际问题的解决进行仿真,说明该技术的可行性和有效性,为电子电路的故障诊断提出新思路。     

应用概率神经网络诊断自行火炮发动机的故障

研究了概率神经网络模型,并应用于故障诊断.对基于概率统计思想和Bayes分类规则的概率神经网络模型、网络结构、算法及其特点进行了分析,并提出一种优化估计平滑因子的方法.概率神经网络可很好地诊断自行火炮发动机运行中油路和气路的故障,在模式识别和故障诊断领域中可取得良好的应用效果.     

基于小波神经网络的陀螺仪故障诊断

为了准确可靠地发现和预测陀螺仪的故障,提出了一种基于RBF小波神经网络的陀螺仪故障检测方法;该方法是将陀螺仪的输出信号进行三层小波包分解,再对分解得到的8个不同频段上的节点进行特征提取,将提取后的8维特征向量作为RBF神经网络的输入;当陀螺仪发生故障时,陀螺仪的输出信号中会产生突变成分,进行训练后的RBF神经网络可以准确地诊断出陀螺仪的故障类型;应用Matlab实现了RBF小波神经网络诊断陀螺仪故障类型的仿真;仿真结果表明,应用RBF小波神经网络进行陀螺仪故障诊断有很好的效果。