基于多维变换的模拟电路故障诊断的神经网络方法

matlab仿真样本在文件里，但是是没有解释，只是提供一个编写的思路与样式。大家相互进步吧。diagnose_={'第一缸喷油压力过大','第一缸喷油压力过小','第一缸喷油器针阀磨损',...'油路

变压器故障诊断实质上是属于一种模式识别，基于类内样本与类中心的距离的不同而对类中心的偏移产生不同影响的思想，改善了传统ART2网络存在模式飘移的不足。首先对变压器DGA故障样本的输入矢量进行扩展处理，

齿轮箱作为一种传动机构,在机械传动、增速和减速等各方面获得广泛应用,它的工作状况直接影响到整机或机组的正常运行。设计并实现了基于DSP系统的小波神经网络故障诊断方法,可广泛应用于TI公司的C2000、

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

提出了一种基于粒子群优化径向基神经网络的液压钻机故障诊断方法。该方法使用虚拟仪器及LabVIEW软件对液压钻机的特征信号进行采集,利用粒子群优化算法对径向基神经网络的径向基中心值、宽度以及权值进行优化

本文采用振动诊断法，在对汽车发动机进行结构及其典型故障分析，以及对振动信号的时域、频域及小波包进行深入分析的基础上，针对现场实测的EQ6102汽油型发动机机体表面振动信号与气缸盖固紧螺栓振动信号，提出

研究了集成神经网络故障诊断方法,并利用Matlab7.0编写了该计算方法;设计搭建了提升机故障诊断系统硬件系统,以虚拟仪器Lab VIEW8.6平台对系统的软件进行设计与开发。测试证明系统性能良好,满

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

为克服BP神经网络算法在故障诊断应用中的缺点,提出了粒子群优化BP神经网络的方法,并在此基础上优化BP神经网络的结构来提高准确率。最后,通过对变压器故障诊断在Matlab中的仿真结果,验证了此方法有较

针对级联多电平逆变器的故障诊断问题,提出了一种基于小波包变换-主元分析-神经网络算法的故障诊断方法。首先,通过小波包变换对故障信号进行多尺度小波包分解,并重构提取小波包能量作为故障特征向量;然后,采用