概率神经网络与PNN变压器故障诊断的分类预测技术

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

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

BP网络是模拟电路故障诊断中应用十分广泛的一种神经网络。针对传统BP算法的误差下降缓慢,调整时间长,甚至容易陷入局部极小点而不能自拔等局限性,提出用弹性算法与BP网络相结合的方法,并结合某型雷达装备的

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

传统故障诊断方法很难对无法建立数学模型的系统进行有效的故障诊断。为了有效诊断轴承的故障,提出了基于BP神经网络的轴承故障诊断方法。简单介绍了常用的故障诊断方法、BP神经网络的结构和学习算法,详细介绍了

针对油田有杆泵抽油井井下故障难以自动诊断的问题,利用神经网络强大的非线性识别能力,设计了基于人工神经网络的油井故障诊断系统,对系统所使用的BP神经网络中存在的局部极小值、学习速率慢以及网络结构优化等问

针对人工检查盾构施工故障存在施工安全等问题,提出一种基于盾构掘进参数神经网络信息融合的盾构施工故障诊断方法。将多个盾构掘进参数信息引入各子神经网络进行局部融合诊断,再将各局部诊断信息引入决策融合网络进

基于Matlab GUI编程的神经网络故障诊断平台

基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断，内附故障数据

本文档是基于SOM神经网络的发动机故障诊断，用于专业人员或科研人员对SOM神经网络或故障诊断进行学习。