以小波变换、小波神经网络为工具,采用定子电流对HXD1B型机车的YQ1633异步牵引电动机开展牵引电机齿轮故障诊断研究。定子电流法相对于振动法更容易实施,有效克服了振动信号中包含的复杂干扰。由小波分析
针对BP神经网络对提升机制动系统进行故障诊断存在着收敛速度慢和可靠性差等缺点,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法.根据制动系统故障征兆与故障类型之间的非线性和耦合性,建立了提升机制动系统的故障
针对矿用通风机故障与征兆对应关系复杂的特点,提出一种用动态适应布谷鸟搜索算法优化BP神经网络并进行故障诊断的方法。利用动态适应布谷鸟搜索算法的全局搜索能力,求解神经网络的最优初始参数;然后对BP神经网
针对采煤机变频器ACS800的常见故障进行分析,指出导致变频器故障的主要原因,利用RBF神经网络的诊断技术对其内部进行诊断,运用小波技术对输入信号进行处理,从而可进一步提高变频器的安全率,并为其实际维
为了能够提高连续采煤机故障诊断的效率和精度,深入地研究了基于改进遗传算法的RBF神经网络在其中的应用。分析了连续采煤机的主要故障类型;分别研究了RBF神经网络的基本原理和改进遗传算法的基本原理;进行了
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
基于神经网络的模拟电路故障诊断研究,康磊,李志华,模拟电路的故障诊断一直是雷达故障诊断研究的热点问题之一。确保模拟电路故障诊断的高效和准确性,对现代雷达系统的故障诊断研究
