介绍了RBF神经网络的模型及原理,阐述了滚动轴承故障的机理;通过滚动轴承的故障特征数据,构建的RBF神经网络,实现了轴承的智能故障诊断。
针对模拟电路故障诊断的难点和传统诊断方法的不足之处,提出了一种基于PSO算法优化的RBF神经网络模拟电路故障诊断方法。为了约简网络结构从而提高诊断效率,采用主成分分析方法对故障特征进行有效提取。针对R
变压器是电力系统的重要设备之一,它的故障将对供电的可靠性和系统的正常运行产生严重影响。因此,开展变压器故障早期诊断,对保证变压器长期安全可靠运行,减少不必要的停用,防止异常情况的发展具有极为特殊的意义
保证电力变压器可靠运行是电力系统安全稳定的重要研究课题,现有的油中溶解气体分析方法存在编码涵盖范围小、不可扩展等不足,影响了其在实际工程中的应用。为此,提出了一种可扩展的油中溶解气体成分的电力变压器故
提出了一种新的方法来进行模拟电路故障诊断。该方法包括Haar的小波分解,对数据的归一化处理,以及用狼群算法优化RBF神经网络。用Haar小波对所得的电路原始故障数据集进行变换,然后对变换后的数据进行归
高等学校教材,故障诊断经典教材。主要内容包括故障特性、故障过程、故障研究方法、故障模式与后果分析、故障树分析、故障机理分析、预防维修决策等十五章内容,是故障诊断方面学习的好的教材和参考资料。
提出了一种基于遗传算法优化的RBF神经网络故障诊断方法,此诊断方法首先利用小波包分解的方法对传感器电路的各种故障数据进行特征提取,再将所得的特征向量输入到遗传算法优化的RBF神经网络进行故障诊断。经过
针对电力变压器故障的深度诊断问题,提出一种深度置信网络与D-S证据理论相结合的方法。采用深度置信网络对电力变压器故障的多维数据进行特征提取及分类,并结合D-S证据理论解决故障诊断中的不确定性问题,构造
通过配置列车故障诊断系统,在线实时的向乘务人员提供列车的状态信息
实际中不同变压器故障类型的误分引发的危害程度往往不同,仅追求正确率并不一定会带来符合实际意义的分类结果。针对此,提出了代价敏感相关向量机(CS -RVM)。CS-RVM以误分代价最小为目标,按贝叶斯风
