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1.
利用模糊神经网络建立离心式压缩机故障诊断模型,使用梯度下降法进行学习训练,引用万能逼近定理设计离心式压缩机非线性系统函数逼近误差公式。仿真结果表明:出现故障后,逼近误差函数能够精确诊断离心式压缩机故障。 相似文献
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概率神经网络在电机故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统故障诊断方法的局限性,提出一种基于概率神经网络的诊断方法。以异步电机转子故障为例进行了故障诊断研究,通过选择故障样本来训练神经网络,将代表故障的信息输入训练好的神经网络后,由输出结果就可以判断发生的故障种类。仿真实验结果表明了基于概率神经网络的电机故障诊断方法的正确性。 相似文献
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长短时记忆(LSTM)循环神经网络的塑料编织机故障诊断法通过提取振动信号的能量矩,突出信号在时间轴上的分布特征,降低输入模型的向量维度。从多个特征向量构成的样本集中选择80%作为训练样本,训练LSTM循环神经网络模型,并利用剩余样本验证模型的检测精度;以准确率、查准率和查全率作为评价指标,利用多组不同的振动数据样本,对BP神经网络模型、卷积神经网络(CNN)模型和LSTM循环神经网络模型进行比较分析。结果表明:LSTM循环神经网络模型在不同样本中能够同时达到较高的准确率、查准率和查全率,其平均值分别可达95.69%、86.96%、96.89%,证明LSTM循环神经网络能充分学习具有时序特性的故障信息,对塑料编织机的故障诊断具有可行性和有效性。 相似文献
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针对某最新二回路凝给水系统采用大量新技术和新设备,传统故障知识库不再适用的状况,结合系统主要设备的实际情况与专家经验,建立新的故障知识库并实现现有凝给水系统的在线故障诊断,引入深度置信神经网络,建立故障诊断模型。诊断结果表明:基于深度置信神经网络的凝给水系统故障诊断准确率可达98%。 相似文献
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基于RBF神经网络,提出使用RBF神经网络进行水轮机故障诊断,给出RBF神经网络模型及算法。对水轮机故障信号进行分析,并提取故障信号特征量,将故障信号特征向量作为学习样本,通过训练,使构造的RBF神经网络能够反映特征向量和故障类型之间的映射关系,从而达到故障诊断的目的。 相似文献
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提出一种改进的LVQ神经网络的风机故障诊断新方法。利用风机振动频域的特征向量作为学习样本,建立与风机故障类型的映射关系。将能量特征输入改进的LVQ神经网络进行网络训练与检测,以实现风机的故障识别。经比较,其性能优于BP网络和遗传网络,诊断正确率高达96%以上。通过仿真实验和风机的故障诊断实例表明:该网络提高了收敛速度及诊断精度,有效地抑制网络陷于局部极小,更适合风机等较复杂分类问题的故障诊断。 相似文献
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针对螺杆泵井工况复杂、故障种类繁多,反映特征参数与故障类型的数学模型难以搭建,提出了建立一种基于RBF神经网络的螺杆泵井故障诊断模型。选取日产液量、动液面深度、电机功率作为输入向量,将抽油杆断脱、泵漏失、油管漏失等故障类型作为输出向量,采用RBF神经网络工具箱建立了螺杆泵井故障诊断模型,并对网络进行了训练,利用该网络测试了大庆油田两口螺杆泵故障井,结果表明:RBF神经网络具有较快的收敛速度和良好的稳定性能;验证了建立的RBF神经网络的螺杆泵井故障诊断模型的正确性\可行性和有效性。 相似文献
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将面向对象的技术引入到变压器绝缘故障诊断专家系统中,建立了适合于变压器绝缘故障诊断的黑板模型结构。同时还建立了多专家合作变压器绝缘故障诊断专家系统,提出了富有创意的专家意见不一致时的综合分析和解释机制,并以实际诊断例证检验了该专家系统的有效性和可靠性。应用模糊综合评判法和模糊神经网络判别法,创造性地将变压器故障诊断研完从故障性质的分析深入到故障部位的确定,提高了专家系统的实用性。 相似文献
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近年来,随着中国石化油气生产运行指挥系统(PCS)的建设,越来越多的采油数据接入了系统,数据体量越来越大,由此为机器学习奠定了基础。本文利用卷积神经网络的经典模型Inception V3,通过建立各工况的示功图训练数据训练卷积神经网络的模型,在模型建立过程中不断修改训练参数和样本集数据,最终实现了卷积神经网络在PCS系统辅助诊断。 相似文献
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针对BP神经网络在油田注水管网系统故障诊断中收敛速度慢、精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种改进的BP神经网络诊断模型。该模型将自适应差分进化算法(SDE)用于神经网络的数据训练中,用以确定最优权重和阈值,并将仿真模拟与神经网络的训练相结合,计算管网故障工况,从而得出注水站、注水井的压力、流量异常和管段的故障情况。该方法能准确诊断管网系统各类节点和管线的故障位置,以及对站启停泵、井欠过注和管道漏损、堵塞等故障类型进行判断,通过实验对比分析验证了方法的高效性,对故障点位置一级诊断正确率为100%,故障类型二级诊断的正确率达98.07%。 相似文献
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利用BP神经网络对变压器进行故障诊断.以特征气体含量的比值作为输入量,利用MATLAB软件建立故障诊断模型,利用改进的动量梯度下降法,达到了故障诊断的要求.并通过变压器故障诊断实例分析,证明了该方法的有效性. 相似文献
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层状矿床采空区稳定性的影响因素和方式有其固有特点,有必要系统地研究层状矿床采空区的稳定性并建立评价模型。根据BP神经网络原理,系统梳理了典型矿山采空区稳定性计算与评价案例,结合部分矿山设计实例,选取影响采空区的3类主要因素中的岩石抗压强度、采场暴露面积及采场跨度等9项评价指标。利用MATLAB神经网络工具箱,以选取的9个影响因素作为神经网络输入层,设立稳定、基本稳定、不稳定和极不稳定4个等级作为神经网络输出层;该网络允许最大训练步数为1 000步,训练目标最小误差为0.001,选取单隐层网络对所构建的20个样本数据进行训练测试,从而建立了BP神经网络层状矿床采空区稳定性评价模型。并以某层状铁矿采空区为例,应用训练好的BP神经网络模型对其稳定性进行预测评价,其预测结果与实际情况相符,验证了BP神经网络的有效性。 相似文献
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为了对往复泵的故障进行正确诊断,提出了基于自适应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采用小波变换来提取故障特征向量,同时将此特征向量作为小波神经网络的输入,利用小波神经网络对故障做进一步的精确实时诊断.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. 相似文献
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谢三毛 《化工自动化及仪表》2013,(6):762-765
利用LabVIEW图形化编程语言开发了信号分析与处理、信号特征提取和故障诊断三大模块。信号特征提取由小波包分解来实现,故障诊断通过神经网络完成,小波包分解提取的齿轮振动信号各频段能量特征值作为神经网络的输入向量。以模拟故障实验台获取的齿轮典型故障振动信号训练神经网络,利用训练好的神经网络对齿轮进行故障诊断,实验结果表明:所开发的齿轮故障智能诊断系统能有效识别齿轮故障,较好地将虚拟技术应用于故障诊断领域。 相似文献