论文研究基于小波包LDA神经网络的模拟电路故障诊断研究 .pdf

应用神经网络优化算法,进行网络参数优化计算。为了考察神经网络的优化算法,对实验室的转子模型进行了振动测试,获取其振动信号,将信号经分析仪分析,获取不同测点的动态信息及其参数分布规律,用神经网络优化算法

针对目前矿用风机的常见故障可收集故障征兆及类型,将故障样本数据与BP神经网络相结合,由BP神经网络确定输出向量,对风机常见故障进行诊断。通过MATLAB软件进行诊断参数运算后结果表明:神经网络输出与实

基于神经网络的轴承故障诊断系统利用人工神经网络技术实时监测和诊断轴承的运行状态。该系统能够提高轴承运行的可靠性和安全性，并及时发现轴承故障，从而减少设备停机时间和生产成本。系统结构包括数据采集模块、特

BP神经网络在增压器故障诊断中的应用，程卿云，姜慧卿，本文对BP神经网络进行了介绍，然后通过将增压器的特征参数和故障进行分类确定神经网络的拓扑结构，通过采用增压器故障的样本数据�

针对煤矿风机振动信号非线性、非平稳特性,结合小波分析和神经网络技术,研究煤矿风机故障诊断方法。该方法运用小波包分解技术,提取风机信号各个频带的能量特征,构造特征向量作为BP神经网络的输入,并借助于La

研究论文-数字电路故障诊断

油田的井下设备由于地下工况恶劣较容易发生故障,故及时准确地诊断出油井工况,对提高采油效率具有重要意义。本文通过对神经网络的概述,主要介绍了基于神经网络的诊断系统的设计思想和系统结构。并以有杆抽油系统故

BP算法基于梯度下降原理是一种局部寻优算法,在变压器故障诊断应用中网络学习过程收敛速度慢,且易陷入局部极小值。而遗传算法(GA)具有并行计算的特点,可以有效防止搜索过程收敛于局部最优解。将二者结合起来

利用BP神经网络对转子故障进行建模分析。发挥神经网络的自学能力和联想能力,对非训练样本,做出控制决策,表现非常灵活。可根据实验数据进行网络训练,用新数据进行模型验证。还与概率神经网络(PNN)进行对比

针对柴油机故障诊断、预测难的问题,分析了柴油机常见故障及影响因素,介绍了柴油机故障数据的提取、分析和处理方法,建立了一种基于概率神经网络的故障诊断与预测模型。仿真结果表明,该模型能够有效地对柴油机等复