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
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
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
基于混沌特性的故障诊断方法的研究,张凤,庞晓丽,本文主要针对基于垂直于振动筛筛帮振动信号的混沌特点,应用相空间重构理论,计算振动信号的特征参数即关联维数和李雅普诺夫指数
基于bp神经网络的轴承故障诊断,希望对大家有所帮助
使用一类递归小波神经网络用于故障诊断,通过仿真画出仿真误差图形
传统智能故障诊断算法需要依赖人工特征提取和专家知识,而旋转机械设备复杂的工作环境和工况使得传统算法在实际应用中缺乏良好的自适应性和泛化性.针对以上问题,提出基于卷积神经网络(Convolutional
凝汽器是凝汽式汽轮机的主要辅助设备,其凝汽器系统运行中出现故障的原因与故障征兆之间是非线性关系,具有复杂性、模糊性和随机性,难以用数学公式表示。针对此情况,结合模糊理论与神经网络2种故障诊断方法的优势
柴油发动机采用电控技术可以优化其动力性、改善燃油使用经济性和控制排放,同时也使得柴油发动机变得更加复杂,增加了故障诊断的难度性。提出了一种基于LVQ神经网络的故障诊断方法,介绍了LVQ神经网络和学习方
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�
