基于BP和RBF神经网络在高压断路器故障诊断中的应用

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在故障诊断时,需要从多方面获得关于同一对象的多维信息并进行融合,才能对设备进行更可靠更准确地诊断,以求得最佳诊断结果。以齿轮箱故障作为研究对象,提出了一种基于D-S证据理论和BP神经网络相结合的信息融

可拓神经网络是一类新的神经网络，它结合了可拓学理论和人工神经网络技术。可拓神经网络已经在模式识别、故障诊断、分类聚类等领域有了成功的应用。针对变压器故障诊断的特点，提出一种基于可拓神经网络的电力变压器

Application of Wavelet Neural Network Technology in Fault Diagnosis of Reducer Bearings

这本书详细介绍了高压断路器的特点以及组成结构等，可以帮助大家更好的了解相关技术。

利用BP神经网络对变压器进行故障诊断，以特征气体含量的比值作为输入，利用matlab建立故障诊断模型。

故障轴承的振动信号是非平稳信号,传统的非平稳信号分析手段存在许多不足;BP网络能够出色地解决传统识别模式难以解决的复杂问题。提出了经验模态分解(EMD)与BP神经网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。采用

将BP神经网络应用于柴油机涡轮增压系统的故障诊断。简要介绍了BP神经网络的基本原理和算法，采用BP算法对网络进行训练、学习，可以识别柴油机滤清器堵塞、空冷器空气测流阻增大、气缸进排气堵塞及废气涡轮流阻

为提高齿轮箱故障诊断性能,建立了以齿轮箱振动信号的时频域特征为输入,以齿轮箱的主要故障形式为输出的神经网络。采用粒子群优化算法代替反向传播算法来训练神经网络的权重和阈值,利用训练后的神经网络对齿轮箱进

针对基于传统BP神经网络的齿轮箱故障诊断方法存在的收敛速度慢、精度不高等问题,提出了一种基于Elman神经网络的齿轮箱故障诊断模型。该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出,通过改进遗传算法对El