基于Elman神经网络的齿轮箱故障诊断

研究将信息融合技术与DSP技术应用到采煤机摇臂齿轮箱实时在线远程故障诊断系统中。首先搭建出系统所需的硬件平台及驱动设备,通过分析摇臂齿轮箱几种常见的故障类型和所产生的信号特征,开发出DSP故障诊断程序

风力发电机齿轮箱故障诊断方法

齿轮减速箱是带式输送机驱动装置的重要部件之一,其性能直接影响到皮带机工作的可靠性与整体性能。本文论述了齿轮减速箱一般的故障特征及提出了一种在不停机状态下对矿用皮带机齿轮箱进行故障诊断的方法。

基于多维变换的模拟电路故障诊断的神经网络方法,祝文姬,何怡刚,本文提出了一种基于电路双线性函数在多维空间的变换与神经网络相结合的非线性模拟电路故障诊断新方法。该法使用电路的端口特性来

本数据来自真实试验台的故障数据，包括点蚀、断齿等各种类型的故障数据。

针对矿用通风机故障诊断问题,将遗传算法和BP神经网络相结合,在对GA-BP神经网络进行训练的基础上,建立了矿用通风机故障诊断的数学模型并进行了实验验证。实验证明,在小样本情况下GA-BP神经网络仍能准

采煤机摇臂齿轮是采煤机故障高发区,对其进行故障诊断研究可提高摇臂可靠性,提高工效。结合摇臂工作特点,提出基于EMD能谱熵和概率神经网络的齿轮故障诊断方法,提取振动信号EMD分解的前9个IMF分量的能谱

基于传统BP神经网络的变压器故障诊断方法,当网络模型达到一定的深度时,模型的诊断性能会趋向于饱和,无法进一步提升网络模型的诊断性能,此时加深网络模型的深度反而会导致模型的诊断性能有所下降。此外,在小样

传统的高压断路器故障诊断方法太过于依赖经验,不能准确地反映特征量和故障模式之间的关系,诊断准确度不高。针对这个问题,采用卷积神经网络算法进行高压断路器故障诊断,结合高压断路器分合闸线圈电流特点建立诊断

地下装载机工作环境恶劣,故障时有发生,后果极其严重。利用遗传神经网络法对地下装载机进行故障分析,验证了此方法的可行性,且具有实际应用价值。