基于小波神经网络的模拟电路故障诊断技术

文章提出了一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法:通过分析被测电路的冲激响应来识别电路中的故障元件,利用小波理论中的多分辨率分析的方法提取出相应信号中的故障特征,组成特征向量后输入神经网络进行训练,实现故障诊断;该方法减少了神经网络的输入、简化了其结构、并缩短了训练和处理时间,文中分别用小波神经网络和传统的BP神经网络对实例电路进行故障诊断,仿真结果发现:小波神经网络相比BP网络方法收敛速度更快,诊断率更高。     

基于小波变换和神经网络的PWM逆变电路故障诊断

为了实现PWM逆变电路开路故障的诊断及定位,提出了基于小波变换和神经网络的开路故障诊断方法。该方法利用小波变换从输出电流中提取故障特征向量,并将故障特征向量输入建立的三层BP神经网络中进行训练,最后使用测试样本验证神经网络的故障诊断正确性。仿真结果表明,该方法能实现1只或2只功率器件的开路故障诊断及定位,故障诊断准确性高。     

基于小波神经网络的锅炉故障诊断及应用研究

锅炉作为燃烧的核心设备,其安全运行至关重要,由于锅炉结构复杂,损伤、磨损、酸气腐蚀以及操作不当均会引起故障,为了有效地避免故障,本文将小波变换和神经网络相结合构成小波神经网络用于锅炉故障诊断。实验结果表明,小波神经网络充分继承了小波变换和神经网络的优点,该方法具有良好的故障诊断能力,在故障诊断的准确度上明显地优于BP神经网络。     

小波包分析与神经网络的微电网线路故障诊断

在微电网并网运行过程中,如果未能及时检测出线路故障,会导致微电网退出并网运行状态,严重时可造成系统解列崩溃。为了实现对微电网内部线路故障类型以及故障相别的识别,对微电网内部线路智能化故障诊断进行了研究,提出将小波包分析与径向基神经网络结合应用在微电网内部线路故障诊断中。首先,将微电网三相输出电压信号通过三层小波包分解得到电压重构信号,并计算其小波包能量熵;其次,将三相电压重构信号的小波包能量熵组成一组特征向量作为径向基神经网络的输入;最后,通过训练好的径向基函数神经网络完成识别故障类型以及故障相别的功能。仿真结果表明,将该方法应用在微电网内部线路故障诊断,准确率达到了97%以上,满足了智能化故障诊断的要求,提高了微电网在运行过程的可靠性。该方法在微电网内部线路故障诊断领域具有良好的应用前景,也为将来通过搭建硬件电路完成基于小波包分析与径向基神经网络的微电网内部线路智能化故障诊断提供了理论基础。     

小波神经网络在雷达故障诊断中的应用研究

根据某型雷达接收机的信号特点,提出了基于小波神经网络和专家知识相结合的雷达智能故障诊断方法,探讨了该方法在某型雷达接收机故障诊断中的应用,采样信号经过小波去噪和小波特征向量提取后再进行归一化处理,作为小波神经网络的输入向量,小波神经网络隐含层的激活函数选用小波函数,完成雷达接收机典型故障的诊断;MATLAB实例仿真结果表明,该方法诊断准确,智能化水平高,有很好的自学习能力,提高了故障诊断的正确性和效率。     

大功率可控整流电路的故障诊断技术研究

利用现代电力电子变换技术和控制系统仿真软件研究了一种大功率可控整流电路的故障诊断技术;在详细分析了大功率可控整流电路可能发生的各种故障模式的基础上,提出基于小波神经网络的故障诊断方法;针对故障模拟信号,采用小波变换多分辨率分析和模极大值方法提取故障特征向量,利用神经网络的非线性映射与学习推理特性,对所提取的故障特征进行了模式识别,并通过仿真试验证明了该方法的可行性和有效性。     

基于小波-神经网络的数字电路IDDT故障诊断

利用小波变换与神经网络相结合的方法,采用“能量-故障”特征提取方法和BP算法,提出了一种基于小波分析和神经网络的数字电路瞬态电流I_DDT故障诊断方法。该方法首先采样电源到地的瞬态电流I_DDT,然后通过小波分析提取电路的故障特征向量,最后输入到神经网络进行故障诊断。经过计算机软件对故障进行仿真,结果表明使用小波-神经网络的数字电路I_DDT方法行之有效。     

基于混合粒子群算法的小波神经网络故障诊断

针对复杂的飞控系统传感器故障类型,建立了故障诊断模型,提取了各种故障数据.构建3层小波神经网络,并提出一种改进粒子群算法--混合粒子群算法对小波神经网络进行训练,该算法使用离散粒子群算法优化小波神经网络连接结构,同时使用基本粒子群优化算法优化小波神经网络权值.将这种改进的小波神经网络算法应用于飞控系统传感器故障诊断中....     

基于改进型小波神经网络的往复泵故障诊断

为了对往复泵的故障进行正确诊断,提出了基于改进型小波神经网络的往复泵故障诊断方法。以往复泵单个泵缸内的压力信号作为系统特征信号通过小波包分解来提取故障特征向量,同时将此特征向量作为改进型神经网络的输入,利用改进型神经网络对故障做进一步的精确实时诊断。文中对小波神经网络采用的优化算法是：动量因子和学习率自适应调整相结合的梯度下降法,该方法可以提高学习速度并增加算法的可靠性。通过对往复泵液力端多故障诊断实例的检验表明,该系统故障诊断正确率达到了93％以上。     

基于RBF神经网络和小波包的电动机故障诊断研究

针对传统的电动机故障诊断存在很难准确提取故障时的特征信号及对故障作出准确预测的问题,提出了一种基于RBF神经网络和小波包的电动机故障诊断的方法。该方法采用小波包分析技术提取电动机典型轴承故障、转子故障和绝缘故障振动信号的特征频段能量并组成向量作为RBF神经网络的输入,用于诊断电动机的故障。实验和仿真结果表明,使用RBF神经网络对电动机故障诊断是非常有效的,对电动机早期故障的发现及维修有积极意义。     

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.     

基于小波-神经网络的汽轮机转子故障诊断

结合小波变换和神经网络技术,本文首先利用小波包对故障信号进行分解,然后将归一化后的数据用于RBF神经网络进行汽轮机转子故障分类.MATLAB实验仿真表明小波分析和RBF神经网络的结合在汽轮机转子常见故障的诊断中是很有效的.     

基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断

动态电源电流测试（I_DDT ）对模拟电路故障诊断非常有效。针对小波神经网络在模拟电路I_DDT故障诊断中存在的缺陷,提出了一种基于多小波变换的模拟电路I_DDT故障诊断方法。即利用多小波变换提取电源电流各频段的能量,作为神经网络的输入特征向量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法是有效的,而且比小波神经网络方法的收敛速率快。     

基于小波神经网络的电机声频故障诊断系统

采用能量分布特征提取方法和改进的BP算法，设计了一种基于小波神经网络的故障诊断系统，并应用于电机声频诊断技术。实验表明，此系统诊断结果与实际相符，验证了该小波神经网络故障诊断系统的有效性。     

基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断

动态电源电流测试（IDDT）对模拟电路故障诊断非常有效。针对小波神经网络在模拟电路IDDT故障诊断中存在的缺陷,提吐了一种基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断方法。即利用多小波变换提取电源电流各频段的能量,作为神经网络的输入特盘向量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法是有效的,而且比小波神经网络方法的收敛速率快。     

基于Java的发动机紧致型小波神经网络故障诊断

鉴于发动机是一种复杂的机电液一体化设备,其故障现象和原因之间存在复杂的非线性关联。本文结合小波变换的良好时频域特性和神经网络良好的非线性映射的优势,将MexicanHat小波基作为神经网络的传递函数,组建紧致型小波神经网络,用于发动机的故障诊断;本文以小波神经网络为算法基础,应用具有跨平台、可移植优点的Java语言和SQL Server2005数据库,开发出发动机智能故障诊断软件。     

整流电路智能故障诊断系统

以三相桥式全控整流电路为研究对象,对其各种故障模式进行分析和归类,提出采用小波分析和神经网络诊断电力电子装置故障的方法,建立神经网络的输出和故障元之间的对应关系,设计了基于DSP的三相桥式整流电路的在线故障诊断系统。测试结果表明,该系统具有良好的故障诊断效果,具有一定的实用价值。     

模拟电路故障诊断的神经网络方法综述

以近年来国内外有关的文献报道为依据,对目前已经提出的各种基于神经网络的模拟电路故障诊断方法进行系统的归纳和分类,重点讨论了神经网络故障字典法和神经网络优化诊断法;指出模拟电路故障诊断的神经网络诊断法不能完全取代传统的诊断方法,并预测这类方法的发展趋势是应用小波变换、模糊控制和遗传算法等技术,克服神经网络本身的局限性,并解决神经网络结构的确定、数据预处理和训练样本集的优选等问题.     

电动机故障诊断技术探讨

介绍了电动机常见电气故障和机械故障的类型及产生原因,详细阐述了短时傅里叶变换、小波变换、小波包变换、经验模态分解等基于信号处理的诊断方法,以及基于专家系统、模糊理论、支持向量机、神经网络等的智能诊断方法在电动机故障诊断中的应用,指出多种诊断方法相结合以及信息融合方法是电动机故障诊断技术的发展趋势。