一种基于神经网络的模拟电路故障诊断方法

结合小波分析及神经网络算法对轴承各种故障进行诊断鉴别

基于神经网络和遗传算法的故障诊断系统的设计经典。

 BP神经网络可以利用其高度的非线性映射和自组织能力有效解决柴油机系统的故障诊断定位问题。但是标准的BP网络有自身无法克服的一系列问题,因此对标准BP网络的学习方法做出改进,并以此理

由于传统基于傅立叶变换的利用频域对电机故障的信号分析中无法对奇异信号点的时域信息进行检测。针对上述问题,提出基于小波包神经网络的电机故障诊断的方法。结合电机振动的非平稳随机性的特点。利用小波包多分辨率

以小波变换、小波神经网络为工具,采用定子电流对HXD1B型机车的YQ1633异步牵引电动机开展牵引电机齿轮故障诊断研究。定子电流法相对于振动法更容易实施,有效克服了振动信号中包含的复杂干扰。由小波分析

针对BP神经网络对提升机制动系统进行故障诊断存在着收敛速度慢和可靠性差等缺点,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法.根据制动系统故障征兆与故障类型之间的非线性和耦合性,建立了提升机制动系统的故障

针对矿用通风机故障与征兆对应关系复杂的特点,提出一种用动态适应布谷鸟搜索算法优化BP神经网络并进行故障诊断的方法。利用动态适应布谷鸟搜索算法的全局搜索能力,求解神经网络的最优初始参数;然后对BP神经网

针对采煤机变频器ACS800的常见故障进行分析,指出导致变频器故障的主要原因,利用RBF神经网络的诊断技术对其内部进行诊断,运用小波技术对输入信号进行处理,从而可进一步提高变频器的安全率,并为其实际维

为了能够提高连续采煤机故障诊断的效率和精度,深入地研究了基于改进遗传算法的RBF神经网络在其中的应用。分析了连续采煤机的主要故障类型;分别研究了RBF神经网络的基本原理和改进遗传算法的基本原理;进行了

针对矿用通风机故障具有不确定性和复杂性的问题,利用风机的振动参数进行推理,提取常见故障振动信号的特征频谱值来组建及训练神经网络,以此建立诊断系统进行故障类型的识别。诊断结果与实际故障相符,表明基于模糊