SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断

介绍了RBF神经网络的模型及原理,阐述了滚动轴承故障的机理;通过滚动轴承的故障特征数据,构建的RBF神经网络,实现了轴承的智能故障诊断。

基于神经网络的配电网故障诊断研究,仅供参考。

基于BP神经网络的皮带运输机故障诊断，仝矿伟，王忠宾，针对皮带运输机的常见故障，本文利用BP神经网络高度非线性逼近能力和较好的容错能力对其进行识别、分类和诊断，在对BP网络模型训�

设计一种风机融合神经网络故障诊断系统,以实现对相关信息的有效处理,并促进其高层融合;将一系列诊断输出值最终传输给网络样本库,从而构建一款具有自适应能力且兼具智能特点的诊断系统,不仅保证了故障诊断的及时

针对传统煤矿机械齿轮故障诊断中非线性特征频率导致的信号分析处理要求高等问题,提出了一种基于人工神经网络的煤矿机械齿轮故障诊断方法。首先介绍了神经网络的基本原理及其建模方法。其次将机械齿轮故障敏感参数作

根据采煤机的频繁出现的故障和发生的主要原因,采用ELM神经网络对采煤机的故障进行监测和诊断,将ELM神经网络的输入通过Matlab进行训练,最终理论输出结果与实际输出结果相一致,证明该方法有效、可行。

介绍了LVQ神经网络的结构,学习算法及其步骤,利用煤矿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,达到对风机的故障诊断。仿真结果表明,LVQ网络训练速度快,准确可靠,具有很好地泛

基于神经网络故障诊断平台的接口模块开发

针对压风机依赖人工操作、效率低、控制方式落后等问题,分析螺杆式压风机的常见故障类型和振动信号之间的关系,建立压风机的故障诊断模型,提出基于BP神经网络的压风机故障诊断方法,并利用Visual C#语言

本文采用振动诊断法，在对汽车发动机进行结构及其典型故障分析，以及对振动信号的时域、频域及小波包进行深入分析的基础上，针对现场实测的EQ6102汽油型发动机机体表面振动信号与气缸盖固紧螺栓振动信号，提出