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电机故障诊断问题在生产安全运行中非常重要,但难以建立准确数学模型,而神经网络能较好地解决故障诊断问题,Elman网络是一种动态递归神经网络,具有适应时变特性的能力,训练速度快、精度高,识别能力强。针对
人工免疫作为一种新的有效故障诊断方法,因其自身的独有特性,可用于解决故障诊断中难以解决的一些特殊问题,为解决变压器故障诊断问题提供了新的思路。通过标准数据集对免疫网络的Matlab实验,表明该算法有较
针对变压器在故障诊断时复杂难辨的问题,提出了一种基于人工鱼群算法优化BP神经网络的故障诊断方法。该方法首先将所得的样本进行预处理,然后通过归一化后的故障特征量样本和目标期望输出,对建立的模型进行样本训
基于粒子群算法的EMD-KICA联合故障诊断方法
为了解决BP算法的缺陷,建立了GA-BP相结合的故障诊断模型。利用GA算法优化BP神经网络权值和阈值,改善故障诊断性能。GA-BP网络对齿轮箱的工作状态进行故障诊断,仿真表明:该算法可以高效、可靠地运
为了提高齿轮故障诊断的准确性,采用了一种邻域粒子群混合方法。即根据齿轮的故障特征量,利用邻域粒子群算法来优化BP神经网络的权值,并用优化好的BP网络进行故障诊断。实例仿真结果表明,该方法具有较高的故障
针对传统的故障诊断方法的局限性,将小波包分析方法应用到回转零件故障诊断中,利用小波包分解和重构方法有效地提取回转零件的共振频段,解决了传统方法人为确定共振解调频段的局限性。应用小波包算法处理后的信号重
针对传统D-S 证据理论难以解决高度冲突证据融合问题, 提出一种新的证据合成算法. 将贴近度概念引入D-S 证据合成中, 通过证据的一致性度量计算其权重, 实现冲突证据的加权融合. 提出证据合成方法选
针对现有的故障诊断技术在应用于电力变压器故障诊断中,存在的冗余信息过多、诊断结果不准确等不足之处,将粗糙集理论与信息融合技术相结合,先利用粗糙集理论对故障系统前期数据进行最大限度的约简,再采用证据理论
针对支持向量机在故障诊断中参数的选取问题,提出一种改进的粒子群优化算法,对支持向量机的惩罚因子与核参数进行优化。为了克服传统粒子群算法前期收敛快、后期易陷入局部最优的缺陷,提出一种惯性权重自适应调整的
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