论文研究BP神经网络在增压器故障诊断中的应用 .pdf

利用神经网络的非线性映射及其高度的自组织和自学习能力,将SOM网络应用于钻机液压系统的故障诊断。根据钻机液压系统故障的特点,选取能够表征全液压钻机故障特点的样本,设计相应的SOM神经网络,并在MATL

针对BP神经网络在提升机制动系统故障诊断中的局限性,如收敛速度慢和可靠性差等缺点,根据提升机制动系统的故障机理和特点,提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络故障诊断方法。结合了神经网络和模糊逻辑的优点,

由于汽车的特殊运行条件和环境,以及汽车行驶过程中经常性换档,使得变速箱中齿轮、轴、轴承等常发生故障。据统计,由齿轮失效引起的汽车变速箱故障占全部原因的60%.在这里,齿轮失效的主要形式有齿根裂痕和弯曲

BP神经网络具有结构简单、工作状态稳定、易于硬件实现等优点,在模式识别及分类、系统仿真、故障智能诊断、图像处理、函数拟合、最优预测等方面具有很广泛的应用。液压系统是挖掘机很重要的组成部分。由于液压系统

提出基于三层BP神经网络的诊断模型,提取反映矿井通风机故障信息的振动信号频谱特征,用来训练神经网络。实测证明矿井通风机故障诊断系统高效、准确,可以推广应用。

针对现有刚性罐道故障诊断方法不能消除环境因素影响、接头故障识别率较低等问题,以提高罐道故障种类识别精度为目标,提出了基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提升系统实验台,模拟台阶突

本文提出了一种基于小波多层分解和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断方法。该方法利用了多层小波分解优异的时频特性来提取故障特征参数，进行能量特征提取、归一化，并结合BP网络强大的非线性分类能力和快速的

大学考试时间表是一个多约束条件下的优化问题。传统遗传算法寻优的计算量是指数级的规模，而寻优的操作有可能会破坏时间表的硬约束条件，从而最终得到的解并不一定理想甚至不可行。该文从某高校的实际应用出发，对用

针对模拟电路故障诊断进行了研究，提出了一种新方法。该方法包括Haar的小波分解、对数据的归一化处理，以及用K-均值优化RBF的中心向量和宽度、用狼群算法优化RBF的权值。首先用Haar小波对所得的电路

基于神经网络和专家系统的两级故障诊断系统在汽车发动机故障诊断中的应用研究，刘瑞平，李国勇，本文提出了一种基于神经网络和专家系统的两级故障诊断系统，并以汽车发动机作为研究对象，对此方法进行了详细的验证，