BP神经网络在无人机飞控系统故障诊断中的应用

某型无人机飞控系统结构的复杂性使得它的故障形式与故障特征的关系呈非线性的映射关系,用传统的信号处理方法不易提取故障特征,给故障诊断带来很大困难。在分析BP神经网络的结构及其算法的基础上,构建了基于BP神经网络的故障诊断系统,用于某型无人机飞控系统的故障诊断,仿真结果表明优化后的BP算法能够用于故障诊断。     

BP神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用研究

反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)是一种深度学习模型,在各个领域都有重要应用。文章以滚动轴承故障诊断为例,探讨了BP神经网络在其中的应用。文章通过运用及优化BP神经网络,对凯斯西储大学提供的轴承故障数据加窗后进行离散傅里叶变换处理,再进行峰值特征提取,然后利用该数据进行神经网络模型的学习和预测,构建了一个能够准确预测轴承故障类型的网络模型。该模型能够提高轴承故障诊断的效率和准确性,具有重要的实用价值。     

BP神经网络专家系统在故障诊断中的应用

介绍了一种基于BP神经网络故障诊断专家系统 ,给出了系统的结构 ,具体描述了神经网络专家系统的基本原理。并以船舶柴油机冷却系统故障诊断为例说明了神经网络故障诊断的推理过程。诊断结果表明了该方法的有效性。     

优化的BP神经网络在电子设备故障诊断中的应用

给出BP神经网络故障诊断模型,研究了共轭梯度法对BP算法进行优化设计。针对电子设备的一些实测数据,利用优化的神经网络对其进行了故障诊断,给出实验的仿真结果,并进行详细的分析,最后得出设备的诊断结果。通过实验证明,基于共轭梯度法的BP神经网络优化算法应用于电子设备故障诊断,其诊断率较高,有很强的实用性。     

基于自适应权重粒子群优化BP神经网络的光伏阵列故障诊断方法研究

针对BP神经网络容易陷入局部极小点的问题,提出了自适应权重粒子群对BP神经网络优化的光伏阵列故障诊断方法.创建BP神经网络诊断模型,并且分析诊断模型的输入和输出.明确指出故障的类型与特征量,将Isc、Uoc、Um和Im值作为BP神经网络训练数据样本进行仿真测试.仿真结果表明,该方法的精准度较高,并且训练过程简单,对故障...     

智能化光伏发电系统中的故障诊断与容错控制技术分析

阐述光伏发电系统中的故障原因,提出基于信号处理、机器学习和人工智能技术的故障诊断方法。探讨容错控制的冗余设计、重配置和自适应控制策略,以提高系统的可靠性和稳定性。     

BP神经网络在设备故障诊断方面的应用

电子设备逐渐成为越来越复杂的大系统,因此如何对其进行高效快速的故障诊断,使其保持良好的工作状态,具有重要的意义。针对传统故障诊断技术的局限性,探讨了基于BP神经网络的故障诊断方法;并基于该诊断方法利用VC＋＋和Matlab混合编程开发了故障诊断软件。同时以雷达系统上的某些部件为例,对该软件在故障诊断方面的正确性及可靠性进行验证：将代表故障的信息输入训练好的神经网络后,由输出结果便可以判断发生故障的类型,从而实现对故障模块的精确定位。实验结果表明,该诊断软件提高了电子设备故障诊断的效率,具有一定的应用价值。     

基于虚拟仪器和BP神经网络液压系统故障诊断

针对液压系统故障诊断中存在的检测和分析判断困难、耗时费力且准确度不高等诸多问题,提出了一种基于虚拟仪器和BP神经网络技术的液压系统远程故障诊断系统的设计。利用虚拟仪器数据采集、分析和处理能力以及其开放性特点,实现了对液压系统故障的实时远程监测判断。利用BP神经网络技术对历史监测数据的分析判断,实现了对液压系统将来工作状...     

基于BP神经网络的发动机故障诊断研究

对基于BP神经网络的电控发动机故障诊断进行了初步研究,提出了BP神经网络的结构。举例建立了基于神经网络技术的点火系的故障诊断模型并对诊断系统进行系统测试和做出评价。     

基于BP神经网络的网络智能诊断系统

随着计算机网络的发展，网络维护与管理日趋复杂。故障诊断就是对网络运行状态进行检测，并对出现的故障进行处理。随着人工智能理论的发展，要求把智能技术引入网络故障诊断领域，其中人工神经网络能比较准确地完成网络智能诊断任务，特别是目前广泛采用的前向多层神经网络模型(BP模型)。文章对BP神经网络故障诊断系统进行研究和设计，并通过实例进行仿真试验，结果证明该系统对网络故障的智能诊断有较高的实用价值。     

基于BP神经网络的故障诊断仿真研究

介绍了BP(反向传播)神经网络模型,阐述了BP算法的基本原理、权值调整的过程,给出了BP算法一般的编程步骤和流程。在此基础上,应用基本的BP算法进行了系统故障诊断的仿真研究,为提高其实用性,采用VC 与MATLAB混合编程的方法,在VC 环境下制作了应用界面。最后介绍了BP算法在使用中存在的主要问题,并进一步提出了相应的改进方法。     

模拟电路故障诊断的BP神经网络方法研究

BP网络是模拟电路故障诊断中应用十分广泛的一种神经网络。针对传统BP算法的误差下降缓慢,调整时间长,甚至容易陷入局部极小点而不能自拔等局限性,提出用弹性算法与BP网络相结合的方法,并结合某型雷达装备的具体电路,运用该方法建模、仿真。实验结果表明,采用弹性算法结合后的BP网络误差收敛稳定,训练速度快,在克服传统BP算法的局限性上效果显著,为新型雷达装备的故障诊断和维修提供了一种方法,具有特定的实用意义。     

神经网络在齿轮故障诊断中的应用

以齿轮振动信号的时域特征为神经网络输入，齿轮的主要故障形式作为神经网络输出，利用改进的BP算法训练后的网络对齿轮故障进行诊断，取得较好的效果。     

基于BP网络的真空灌封机故障自诊断系统

介绍了采用BP网络对压力时域信号进行特征识别，从而得到设备的运行状态的灌封机故障诊断方法。通过实验验证了方法的可行性。本方法可广泛应用于往复工作设备的故障诊断工作。     

基于遗传神经网络的电力机车主变流器故障诊断

在变流器的故障诊断系统中,针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,文章采用了遗传算法的选择、交叉、变异过程代替班,神经网络的反向传播过程的遗传神经网络算法。通过仿真试验证明,这种算法具有收敛速度快、推广性强的特点,极大提高了变流器的故障诊断系统的效率和准确性。     

基于神经网络与专家系统的电路故障诊断研究

大型电路故障诊断过程复杂,故障征兆和故障原因之间存在许多不确定因素,建立精确的故障诊断系统存在一定困难.单纯运用专家系统存在许多不足之处.为此,文中基于BP(反向传播)神经网络,利用神经网络与专家系统相结合建立故障诊断系统,阐述了这种故障诊断系统的构建方法及其推理机的训练进程,并以某电路为对象对该诊断系统进行了试验验证.结果表明,该方法是可行和有效的.