基于SOM神经网络的发动机故障诊断

介绍了离心泵的主要故障类型和产生原因,应用BP神经网络的主要知识对离心泵的故障进行诊断,将BP神经网络的输入通过Matlab进行训练,最后得到了与理想输出基本相符的实际输出,证明了该方法的有效性和可行

针对矿用通风机故障具有不确定性和复杂性的问题,利用风机的振动参数进行推理,提取常见故障振动信号的特征频谱值来组建及训练神经网络,以此建立诊断系统进行故障类型的识别。诊断结果与实际故障相符,表明基于模糊

矿井提升机是煤矿的重要设备,对其进行故障诊断是提高煤矿安全的主要手段,因此,将灰色神经网络应用于矿井提升机的故障诊断。分析了矿井提升机的常见故障;研究了灰色神经网络的理论模型,设计了基于灰色神经网络故

介绍了一种基于Elman神经网络的通风机故障诊断的诊断原理,学习算法以及技术路线。通过对现场信号特征数据的采集以及归一化处理,对Elman神经网络选取最优的结构与参数,实现了煤矿主通风机故障类型的智能

齿轮箱作为一种传动机构,在机械传动、增速和减速等各方面获得广泛应用,它的工作状况直接影响到整机或机组的正常运行。设计并实现了基于DSP系统的小波神经网络故障诊断方法,可广泛应用于TI公司的C2000、

对齿轮箱故障诊断特点和方法进行分析,举例介绍了小波变换在齿轮箱故障诊断中的应用。利用小波变换对齿轮箱工况信号进行分解,重构以及提取细节信号包络谱,快速准确判断出齿轮箱设备运行状态是否异常,并利用BP神

研究了集成神经网络故障诊断方法,并利用Matlab7.0编写了该计算方法;设计搭建了提升机故障诊断系统硬件系统,以虚拟仪器Lab VIEW8.6平台对系统的软件进行设计与开发。测试证明系统性能良好,满

为克服BP神经网络算法在故障诊断应用中的缺点,提出了粒子群优化BP神经网络的方法,并在此基础上优化BP神经网络的结构来提高准确率。最后,通过对变压器故障诊断在Matlab中的仿真结果,验证了此方法有较

电路设计方案

介绍了一种采用BP神经网络故障诊断法对矿井提升机进行故障诊断分析的方法;以提升机运行状态为例,建立了BP神经网络故障诊断模型,并在Matlab环境下进行了仿真训练。仿真结果表明,基于BP神经网络的矿井