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基于BP神经网络的摊铺机智能故障诊断 总被引:4,自引:0,他引:4
针对大型复杂的工程机械,建立基于BP(逆向传播)神经网络的智能故障诊断系统。给出了该系统的诊断方法和故障诊断步骤,并提供了对工程机械液压系统故障诊断的调试实例。 相似文献
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液压系统故障诊断中采用BP神经网络进行故障的模式识别,存在着收敛率较低的问题。结合粒子群算法和BP算法各自的优势,提出了一种基于改进的PSO-BP液压系统故障诊断方法。对标准粒子群算法的惯性权重和学习因子进行改进,再对BP神经网络的权值和阈值进行优化,达到改善BP网络性能的目标。仿真结果表明该方法提高了BP网络的收敛率,减小了诊断误差。 相似文献
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叉车液压系统是叉车的关键系统之一,经常会产生故障,影响叉车的正常工作,因此,利用模糊神经网络对叉车液压系统进行故障诊断意义重大.首先,建立了模糊故障诊断模型,设计了模糊神经网络的结构,并且设计了相应的算法.接着,进行了叉车液压系统模糊神经网络故障诊断仿真分析,故障诊断的准确率高达98%,表明该方法具有非常好的鲁棒性. 相似文献
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阐述了液压系统故障诊断的特点和现状,对BP神经网络的结构、训练方法和算法流程进行了说明,并由此建立了某型叉车的故障诊断模型。将该型叉车液压系统的经验故障诊断特征库转化为可以被神经网络模型利用的样本数据,并利用Matlab软件进行了仿真实验,验证其收敛性能达到相关要求。 相似文献
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以液压系统中液压马达为研究对象,提出了一种基于故障表征的诊断模型,该模型无需建立被诊断对象的精确数学模型,只需以显性的故障表征作为诊断模型的输入,并为其建立BP神经网络模型,运用MATLAB给出该网络的训练过程及结果,并提供应用于液压马达的故障诊断实例. 相似文献