基于小波神经网络的矿用主通风机故障诊断研究

为有效克服人工鱼群算法容易陷入局部最优的影响,通过视野和步长的优化,促使在迭代次数增加的过程中,从全局搜索逐步转向精细搜索,避免算法出现部分最优的情况。仿真实验证明了这种改进人工鱼群算法优化小波神经网

为提升轴承故障诊断的准确度及信号的处理能力，针对小波分析在轴承局部损伤诊断中的紧支性特点，研究了正交紧支撑函数的构建方法，以小波多分辨分析法和多元时间序列分析为基础，构建出小波神经网络，并对模型中的权

BP网络是模拟电路故障诊断中应用十分广泛的一种神经网络。针对传统BP算法的误差下降缓慢,调整时间长,甚至容易陷入局部极小点而不能自拔等局限性,提出用弹性算法与BP网络相结合的方法,并结合某型雷达装备的

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。

基于粒计算-神经网络的故障诊断方法，杜莉，谢克明，本文结合粒计算和神经网络的优点，提出一种基于粒计算-神经网络（GrC-NN）的智能故障诊断方法。对采集来的故障样本进行预处理和离��

为了能够提高连续采煤机故障诊断的效率和精度,深入地研究了基于改进遗传算法的RBF神经网络在其中的应用。分析了连续采煤机的主要故障类型;分别研究了RBF神经网络的基本原理和改进遗传算法的基本原理;进行了

介绍了离心泵的主要故障类型和产生原因,应用BP神经网络的主要知识对离心泵的故障进行诊断,将BP神经网络的输入通过Matlab进行训练,最后得到了与理想输出基本相符的实际输出,证明了该方法的有效性和可行

矿井提升机是煤矿的重要设备,对其进行故障诊断是提高煤矿安全的主要手段,因此,将灰色神经网络应用于矿井提升机的故障诊断。分析了矿井提升机的常见故障;研究了灰色神经网络的理论模型,设计了基于灰色神经网络故

介绍了一种采用BP神经网络故障诊断法对矿井提升机进行故障诊断分析的方法;以提升机运行状态为例,建立了BP神经网络故障诊断模型,并在Matlab环境下进行了仿真训练。仿真结果表明,基于BP神经网络的矿井

针对BP神经网络训练过程易陷入局部极值导致训练误差收敛速度慢的问题,提出将具有全局寻优的萤火虫算法,结合BP算法共同训练神经网络。在本质上,萤火虫BP神经网络利用萤火虫算法对神经网络进行早期训练,避开