论文研究基于灰关联神经网络的模拟电路故障诊断研究 .pdf

为了提高变压器故障诊断的准确率和抗干扰能力，提出一种基于核特征量的BP神经网络故障诊断模型。通过核主成分分析将故障样本从低维的特征空间非线性地映射到高维的核空间，提高了样本的可分性，然后以核特征量作为

基于小波包变换和Elman人工神经网络的电机故障诊断系统，张北鸥，，本文在总结了传统的电机故障诊断方法的基础上，通过对电机工作中振动信号的采集与监测以及对电机工作故障的分析，设计了一种基于

基于粒计算和神经网络相结合的配电网故障诊断方法，陈燕，谢刚，为了提高配电网故障诊断的准确性和效率，提出了将粒计算与BP神经网络相结合构建粒计算和神经网络的智能混合诊断系统，以充分利用�

针对水泵机组振动故障的复杂性,采用了应用较为成熟的基于概率神经网络(PNN)的故障诊断方法。依据归一化的故障特征量样本和目标期望输出,对诊断网络进行了达标训练。通过验证数据进行网络诊断测试,证明该方法

神经网络应用于空调系统故障诊断的研究,刘志新,,随着科技水平的不断提高,电器在日常生活中的应用越来越多。作为生活常用的一种家用电器,空调的使用率也在逐年增长。本文应用神

针对小波神经网络在故障诊断中的缺点和不足,主要分析小波神经网络与粒子群、遗传算法、模糊逻辑相结合使用的方法和优势。用粒子群优化的小波神经网络,其收敛速度和精度有很大提高;遗传算法具有全局优化的特点,遗

论文研究-基于灰色关联分析的神经网络模型.pdf,

《模拟电路故障诊断》(美)皮兹介绍了作者关于模拟电路的富于哲理的观点和认识，给出了常用的简易测试设备制作和使用方法，讲述了各种设备和元器件的特性和优缺点，并从真实电路出发引导读者逐步深入了解模拟电路检

为了能够准确、快速地对火电厂锅炉进行故障诊断,系统地研究了小波神经网络在锅炉故障诊断的应用。提出了小波神经网络的数学模型;制定了小波神经网络的训练算法;以火电厂锅炉常见故障烟道再燃烧为例,对其进行了故

通过小波包分析对通风机转子的振动信号降噪分解,提取各频带重构信号的能量作为故障特征向量,并以此当做BP神经网络的训练样本和测试样本,进行网络训练和故障模式识别。以MATLAB为平台,测试了网络对通风机