基于蚁群算法和BP神经网络的矿井通风机故障诊断

神经网络在故障诊断中的应用，适合做工程的研究一番。

滚动轴承是机械中应用最广泛的一种通用机械部件，轴承特定的使用环境造成其寿命的随机性较大，目前还无法准确预测其寿命。因此，轴承故障诊断就显得非常重要。本文对滚动轴承的振动数据分别在时域和频域进行了分析，

本文档是基于SOM神经网络的发动机故障诊断，用于专业人员或科研人员对SOM神经网络或故障诊断进行学习。

 针对神经网络在故障诊断中的局限性,提出了一种将模糊理论与BP神经网络结合的故障诊断方法,使其应用到执行器故障诊断中。通过和BP神经网络学习算法对执行器故障诊断的结果比较来证明模糊神

井下配电网发生故障后,当故障信息不完全或不一致,导致故障诊断难以得到正确结论,而传统BP神经网络存在收敛速度慢、网络的泛化能力较差等缺点。针对上诉问题,提出了一种基于优化权值的BP神经网络的配电网故障

针对提升机故障诊断系统的复杂性,利用浮点数编码的遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,再按BP算法沿负梯度方向进行网络学习直至收敛,构建起遗传算法优化BP神经网络的诊断方法。将此诊断方法应用于2J

对齿轮箱故障诊断特点和方法进行分析,举例介绍了小波变换在齿轮箱故障诊断中的应用。利用小波变换对齿轮箱工况信号进行分解,重构以及提取细节信号包络谱,快速准确判断出齿轮箱设备运行状态是否异常,并利用BP神

神经网络蚁群算法,是意大利学者Dorigo等人于1991年创立的,是继神经网络、遗传算法、免疫算法之后的又一种新兴的启发式搜索算法。蚂蚁群体是一种社会性昆虫,它们有组织、有分工,还有通讯系统,它们相互

神经网络-基于混沌神经网络动态联想记忆的电机故障诊断.pdf 本帖最后由 MATNIU 于 2013-4-30 16:11 编辑 现在正在学习神经网络，希望大家多指教。想学点基于神经网络的电机故障检测

提出了一种将蚁群算法与算法相融合共同完成反传神经网络训练的方法，ACO一BP算法。该算法首先采用蚁群算法对网络权值进行整体寻优，克服BP算法容易陷入局部最优的不足再以找到的较优权值为初值，采用BP算法