基于BP神经网络的汽油机排气温度的标定

近年来随着计算机技术的发展,为其网络优异的函数逼近性能和分类性能应用于工程提供了硬件基础,神经网络由于其大多结构简单,算法易于理解和使用,有利于工程人员应用解决实际问题。本文介绍了BP神经网络在电控汽油机中排气温度的标定的方法,建立了一个基于BP神经网络的汽油机排气温度标定的算法。     

基于BP神经网络的电控发动机故障诊断

针对汽车发动机电控系统结构的复杂性,提出用BP神经网络进行故障诊断的方法。以北京现代05款途胜G4GC型发动机电控系统为实验,并对其进行故障设置,采集发动机故障数据流,运用BP神经网络构建诊断模型,并且改变BP训练方法。诊断结果表明用BP神经网络诊断发动机电控系统故障是行之有效的,具有较好的应用前景。     

遗传小波神经网络的非线性模拟电路故障诊断方法

提出了一种将遗传算法(GA)、神经网络与小波变换相结合对非线性模拟电路进行故障诊断的方法;分析了传统BP型神经网络在非线性模拟电路故障诊断中存在的缺陷;提出了一种新的解决方法--利用小波变换对非线性电路故障信号进行预处理,对故障信号中的冗余信息进行剔除,然后利用遗传算法优化BP网络参数,如网络权值、阈值等.利用该方法对非线性电路进行故障诊断,有利于提高神经网络对电路故障诊断的智能性及识别故障类别的能力,提高故障诊断的精度与速度.实验结果表明,该方法是可行的.     

一种光照不变的人脸识别新方法

本文研究并实现了小波变换,光照商图像与BP神经网络相结合对不同光照条件下的人脸图像进行识别的算法.运用小波变换方法对图像进行降维,运用光照商图像方法对图像进行预去光,运用BP神经网络进行人脸识别;同时讨论了BP网络输入矢量的标准化处理问题、网络隐含层神经元数选取问题,以及对Sigmoid函数和网络学习速率的改进问题.利用Yale Face Database B人脸数据库进行识别实验,结果表明,通过预去光,网络的识别率有了显著提高;本文设计的改进BP网络在与非改进网络得到相同识别率情况下,其收敛速度明显加快.     

基于改进ALIF与FA-BP的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承的故障信号存在大量噪声信号和滚动轴承故障的准确诊断等问题，提出一种基于改进自适应迭代滤波算法与萤火虫算法优化BP神经网络相结合的故障诊断新方法。首先采用自适应迭代滤波算法对故障信号进行分解得到若干个内禀模态函数，再进行奇异值分解，绘制差分谱曲线并选择重构信号，对其进行二次降噪；然后通过萤火虫算法寻找BP神经网络的最佳参数，建立FA-BP故障诊断模型，提取降噪后的内禀模态函数中心频率形成特征矩阵，输入故障诊断模型；最后应用于美国凯斯西储大学的轴承数据进行检测，准确率达99.4%，诊断时间为3.18 s。该方法与BP神经网络、萤火虫算法网络、遗传算法网络、遗传算法优化BP神经网络的诊断模型相比，大大提高了诊断效率并具有较高准确率。     

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.     

基于改进小波包分析的导航设备故障诊断的特征提取

针对故障诊断信号特征提取问题,提出了小波包分析的改进算法,该算法通过对小波包分解系数的重新排序,解决了小波包分析的频带混叠问题,给出了应用改进小波包分析进行故障诊断特征提取的算法,并在此基础上提出了基于改进小波包分析预处理的神经网络故障字典法．通过仿真比较,该方法剔除了样本信号的冗余成分,大幅度地减少了神经网络的规模,加快了网络的收敛速度,为导航设备故障诊断的特征提取提供了行之有效的手段。     

基于BP神经网络算法的仿真研究

BP神经网络,有着较好的函数拟合性,但仍存在着网络不收敛、陷入局部最小的风险和收敛速度慢的缺点。对这些缺点的克服,大量的科研工作者对此算法做了许多改进工作。文中利用输入向量与目标函数之间的关联,更新网络的权重值,针对网络收敛速度慢、陷入局部最小等风险,对BP算法进行了改进。且对已了解的BP神经网络的几种改进算法以某通信设备的故障诊断为实例一一进行实际训练验证,针对网络训练结果做了总结,对比各种改进方法的优劣,通过对比分析得出本文的算法改进效果明显,且故障诊断准确具有实际价值。     

模拟数字电路故障诊断新方法

利用小波变换与神经网络相结合的方法,采用能量分布特征提取方法和改进BP算法,给出了一种基于小波变换和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断方法.用正弦信号仿真模拟电路,应用小波变换对模拟电路的采样信号进行多尺度分解,再进行能量分布特征提取,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类识别,实现模拟电路故障诊断.在用神经网络诊断模拟电路的基础上,进行了将神经网络用于数字电路单故障诊断的研究.对两者的实例电路仿真结果表明,神经网络可以有效、方便地实现电路的故障检测和定位,准确率高,为故障诊断的研究提供了一种新思路.     

改进的BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用研究

介绍了应用小波变换法与BP神经网络相结合实现模拟电路故障诊断的方法。应用小波变换法作为故障信号的预处理器,提取故障特征量,减小了BP神经网络的规模。该方法提高了神经网络收敛的速度以及故障类别识别的准确度,具有一定的应用价值。     

基于神经网络的滚动轴承故障诊断智能方法

提出了基于神经网络的滚动轴承故障诊断方法.以滚动轴承小波分解后的能量信息作为特征,通过神经网络作为分类器对滚动轴承故障进行识别.经过实验表明,该方法对于滚动轴承的故障诊断具有一定的应用价值, 并可方便地推广到其他类似的诊断领域.     

基于小波分解和BP网络模拟电路故障诊断研究

为了高效、准确地对模拟电路故障进行诊断,采用了一种基于小波多层分解和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断方法。该法利用了多层小波分解优异的时频特性来提取故障特征参数,结合了BP网络强大的非线性分类能力和快速的收敛特性。将该方法应用到模拟带阻滤波器单一软故障诊断中,仿真结果表明该方法是有效的,而且具有比传统BP网络方法的学习收敛速度快得多,诊断正确率高的特点。     

基于IDDT和SVM的混合电路故障诊断探究

混合电路待测数据受限,存在故障诊断速度较慢、效率有限等问题,提出了一种基于动态电流测试结合支持向量机的混合电路故障诊断方法,其基本思想是运用小波分解提取混合电路动态电流的有效信息,再融合SVM进行故障诊断。采用标准样本Iris数据集研究、确定了多类支持向量机的算法,采用高斯径向基核函数,运用改进的网络搜索方法进行了粗搜索和细搜索,以确定出SVM的最佳参数对。PSPICE及MATLAB软件对混合电路实例的仿真表明,该方法模式识别能力较强,可改善BP神经网络的收敛速度慢和容易陷入局部极小值等不足,适用于混合电路故障的快速准确诊断。     

模拟电路故障诊断的小波包预处理神经网络改进算法

提出了基于小波包预处理的神经网络模拟电路故障诊断方法的两种改进方法:最优小波包变换(OWPT)预处理和不完全小波包变换(IWPT)预处理BP神经网络算法。首先对模拟电路的响应信号用这两种方法进行预处理,然后计算预处理后信号各个频段上的归一化能量,把归一化的能量作为训练样本送给BP网络进行训练,有效减少了BP网络的输入节点和隐层节点的个数,从而减小了神经网络的规模,降低了计算的复杂度,加快了网络的训练和收敛速度。仿真实验表明此方法能够快速有效的对模拟电路的故障进行诊断和定位。     

基于小波变换与BP神经网络的模拟电路故障诊断

利用小波与改进算法的BP神经网络相结合的方法进行模拟电路故障诊断,该方法使用小波分解作为预处理工具,对信号进行消噪和小波分解,然后提取特征信息,进行归一化处理,并作为BP神经网络的输入样本进行模式识别。该方法减少了神经网络的输入维数,提高了收敛速度和辨识故障的能力。仿真结果表明,该方法能准确快速地定位故障,且可有效地进行故障识别、改善神经网络结构以及提高故障诊断精度与速度。     

空调系统传感器故障诊断方法

针对空调系统中常见的传感器故障问题,提出了基于小波神经网络(WNN)故障诊断策略.在分析空调系统中传感器主要故障的基础上,建立了传感器故障诊断系统.通过传感器的真实测量值与预测值的残差比较,验证了基于WNN的故障诊断能力,分析了基于WNN与BP神经网络故障诊断的残差比结果.仿真实验表明,基于WNN的故障诊断系统具有结构...     

一种基于小波预处理的模拟电路故障诊断方法

文中提出了一种基于小波预处理的模拟电路故障诊断方法。由于小波分析具有数据压缩和特征提取的特性,我们利用小波变换对电路脉冲信号进行多尺度分解,提取特征向量输入神经网络进行训练。实验表明,该办法可以有效地减少神经网络的训练时间,提高模拟电路故障诊断的准确率。     

基于神经网络的电力变压器故障性质诊断研究

本文利用BP神经网络针对电力变压器故障性质诊断进行了研究,建立了5-12-3型神经网络模型,对比多种改进的BP算法选择最佳的训练函数。经实际数据仿真验证该模型能准确快速地得到诊断结果,达到预期效果。