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模拟电路故障诊断有故障字典法、故障参数识别法、故障验证法。小波神经网络可避免MLP等神经网络结构设计的盲目性,具有逼近能力强、网络学习收敛速度快、参数的选取有理论指导、能有效避免局部最小值问题等优点。随着小波理论和神经网络理论的不断发展,小波神经网络将日益成熟应用于模拟电路故障诊断领域。 相似文献
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基于神经网络和专家系统的模拟电路故障诊断系统,其采集数据先输入到模糊处理模块进行模糊处理,再送人工神经网络模块推理.专家系统以神经网络的输出结果为依据进行反向不确定性推理,同时记录下推理轨迹.推理结果需进行融合处理,以提高诊断的可靠性,再根据融合结果检索操作指导数据库得到指导信息,最后得到诊断结论. 相似文献
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为兼顾模拟电路多故障诊断的实用性和诊断精度,基于仿真诊断模型的测试性应用框架,结合深度学习与核方法的优势,提出一种多层单纯形优化核超限学习机(ML-SOKELM)方法。将有效初选后的数据集输入多层核超限学习机逐层提取故障特征并进行诊断;训练过程中,将各层核参数向量视为待优化变量,运用单纯形法对其进行联合优化。实验结果表明:与常见的深度学习方法相比,ML-SOKELM方法对主观经验依赖性更低,在训练时间大大缩短的同时,还能获得与之相当的准确率;与流行的核方法相比,ML-SOKELM方法在不同模糊度阈值下均能获得较高的诊断准确率。 相似文献
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BP神经网络凭借其自身的优势被广泛的应用于故障诊断领域,本文介绍了有动量梯度下降法的BP神经网络,在分析故障诊断机理的基础上建立了BP神经网络模型,然后通过模型对某型装备进行故障诊断,并运用Matlab软件进行仿真得出结果。 相似文献
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基于改进BP神经网络的某导弹姿态控制系统故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
对于常规BP神经网络,其收敛过程存在两个很大的缺陷:收敛速度慢;存在所谓"局部最小值"问题。采用了一种自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法对BP神经网络进行训练,建立了智能诊断模型,并应用于某导弹姿态控制系统的故障诊断,测试结果表明该方法相比常规BP算法能够更有效的进行故障诊断,从而为故障诊断及判定的自动化提供了一个新思路。 相似文献
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多层前馈人工神经网络在装备故障诊断中的应用含设备运行状态特征值设定和故障判定.并建立神经网络样本、确定网络结构、训练网络等.同时,将状态特征值作为输入样本,得出网络的输出,作为故障类型特征值,最后选定故障决策阈值,根据神经网络输出来判定装备是否出现某种故障. 相似文献
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以神经网络、小波分析和遗传算法等为代表的智能诊断技术,是故障诊断技术发展的一个重要方向。以传统故障字典法、BP神经网络、小波分析和遗传算法等基本原理为基础,将神经网络、小波分析和遗传算法与故障字典结合,用小波分解预处理故障信号提取故障特征,用遗传算法优化BP神经网络的结构和权值,对基于遗传小波神经网络的故障字典在模拟电路故障诊断中的应用进行研究,并结合实例验证其实际使用性能。 相似文献
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基于模糊神经网络的故障诊断新方法 总被引:2,自引:0,他引:2
一种基于模糊神经网络和D-S证据理论的故障诊断方法,从故障征兆空间提取信号,再将信息向子模糊神经网络分配;诊断模块中的子模糊神经网络为并联结构,分别从故障发生的不同侧面进行诊断;输出结果经归一化处理,满足基本可信度分配函数的条件。最后进行信息融合,即得到最终故障诊断结果。经算例证明,该方法可靠、有效。 相似文献