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基于灰关联神经网络的模拟电路故障诊断研究,牛丽华,李志华,神经网络具有分辨故障类型的能力,是一种模拟电路故障诊断有效方法。BP网络是目前应用最为广泛的神经网络之一,但隐层节点数一般�
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
将小波分析技术与神经网络技术相结合,通过小波分析技术对振动信号进行滤波消噪,构建时频关联分析的信号特征表征轴承的故障信息,实现准确的故障特征提取。运用神经网络方法具有的网络自适应能力,自学习能力,在背
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
基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法研究
利用BP神经网络对转子故障进行建模分析。发挥神经网络的自学能力和联想能力,对非训练样本,做出控制决策,表现非常灵活。可根据实验数据进行网络训练,用新数据进行模型验证。还与概率神经网络(PNN)进行对比
煤矿轨道运输在整个生产环节中至关重要,目前常见的为柴油机动力牵引单轨吊机车,本文介绍了单轨吊机车系统的组成,指出了煤矿用柴油机动力牵引单轨吊机车系统常见的问题,对最常见的五种故障进行了深入分析,根据实
编一个函数来调用模型,有现成的函数可以实现调用模型,如打开open_system,仿真sim,设置属性set_param等一系列函数。
旋转机械故障诊断的神经网络方法研究,主要是给那些想学故障诊断和圣经网络方法人参考
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
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