基于神经网络的异步电动机故障诊断专家系统的研究

针对传统的专家系统在对异步电动机进行故障诊断时知识获取困难且无法解决新故障的问题,提出了一种基于神经网络的异步电动机故障诊断专家系统的设计方案,给出了系统结构及神经网络模型设计。仿真结果表明,该系统能够很好地结合专家系统与神经网络的优势,达到了异步电动机故障诊断的预期目标。     

基于神经网络专家系统的高压断路器在线监测研究

针对传统专家系统在断路器故障诊断中存在知识获取困难问题,提出了将RBF神经网络与专家系统融合的诊断方案,并通过引入可信度的概念对RBF神经网络算法进行改进,对原己形成的网络权值和阈值进行修正,使故障诊断算法具有诊断新故障类型的功能,又解决专家系统知识获取困难的瓶颈问题.结果表明,该方案合理可行,为高压断路器的在线监测提供了一种新的途径.     

一种改进的神经网络机械故障诊断专家系统

针对传统BP神经网络训练中收敛速度较慢的缺点,提出一种基于L-M算法的神经网络应用于机械设备故障诊断的专家系统。论述了神经网络的专家系统结构,并以7216圆锥轴承试验研究为例,建立了基于该算法的故障诊断模型。仿真结果表明:该模型显著缩短了训练时间,具有较高的准确性。运用该神经网络专家系统进行机械故障诊断是有效的。     

基于BP算法的数控机床专家系统故障分类器设计

用BP神经网络算法构造了一个故障分类器,论述了构造基本原理和网络规模,同时通过MATLAB获取网络的权值和阈值,然后通过现场检测单片机进行计算,将计算结果送入PC机上数控机床故障诊断专家系统的知识库中,专家系统在推理的时候根据故障分类,与用户交互完成故障诊断.故障分类器的引入,提高了数控机床故障诊断专家系统推理的准确性.     

基于神经网络的化工聚合过程故障诊断方法

针对化工聚合反应的特点,结合BP神经网络和专家系统各自在在故障诊断中的优点,利用神经网络的自学习能力和专家系统的解释机能,构建了基于专家经验的神经网络故障诊断系统,用于解决在生产过程中出现异常情况的故障诊断。仿真结果表明,该诊断系统不仅提高了系统运行的可靠性和准确性,而且运用神经网络的并行处理能力来完成推理过程,大大提高了故障诊断的速度。     

基于RBF神经网络的电机故障诊断的研究

在对国内外感应电动机故障诊断技术发展与研究的基础上,提出了从定子电流人手,利用径向基（RBF）神经网络算法来监测感应电动机工作状态,从而实现对电动机较为常见的电气故障和机械故障的综合检测。Matlab仿真结果表明RBF算法有效地实现了对电机故障诊断的研究。     

现代船用柴油机智能故障诊断系统的研究

现代船用柴油机是机一电．液等各种子系统组成的大型机电设备,结构复杂决定了对其故障进行诊断的困难性。基于目前发展较快的船用柴油机故障诊断技术及较成熟的专家系统与人工神经网络理论,对专家系统和BP神经网络的融合方法在船用柴油机故障诊断方面的应用进行了有益的探讨,并提出了利用专家系统和BP神经网络的融合方法建立的船用柴油机神经网络故障诊断专家系统基本结构。     

基于RBF神经网络和小波包的电动机故障诊断研究

针对传统的电动机故障诊断存在很难准确提取故障时的特征信号及对故障作出准确预测的问题,提出了一种基于RBF神经网络和小波包的电动机故障诊断的方法。该方法采用小波包分析技术提取电动机典型轴承故障、转子故障和绝缘故障振动信号的特征频段能量并组成向量作为RBF神经网络的输入,用于诊断电动机的故障。实验和仿真结果表明,使用RBF神经网络对电动机故障诊断是非常有效的,对电动机早期故障的发现及维修有积极意义。     

自动装弹机电控系统故障诊断专家系统

基于神经网络的自动装弹机电控系统故障诊断专家系统不但可以对自动装弹机电控系统进行故障检测,而且可以对程序控制盒进行试验,以考核程控盒的技术状况;该系统从自动装弹机的电气控制系统出发,以人机交互的方式,直观地帮助用户进行系统的故障检测和故障诊断,并给出了软件的部分界面以及诊断结果,验证了系统的可行性;根据专家系统与神经网络的结合方式,建立了基于神经网络的故障诊断专家系统(NNES)的模型及系统各组成部分的结构和设计方法。     

一种异步电动机故障诊断新方法

针对基于RBF神经网络的异步电动机故障诊断方法存在参数确定较困难的问题,提出了一种基于差分进化算法优化RBF神经网络的异步电动机故障诊断方法。首先采用小波变换对异步电动机运行状态信号进行消噪处理,然后采用主元分析法与小波包分析法相结合方式提取消噪后的异步电动机运行状态信号特征,最后采用差分进化算法优化后的RBF神经网络对异步电动机运行状态信号特征进行诊断。实验结果表明,与未优化的RBF神经网络相比,采用差分进化算法优化后的RBF神经网络可有效识别出异步电动机故障。     

基于神经网络和专家系统的故障诊断

分析了专家系统和神经网络在故障诊断中的应用，针对两种技术各自的优缺点，建立了一个基于神经网络和专家系统的采煤机集成故障诊断系统，介绍了系统的结构，诊断策略及神经网络的学习算法，并给出了仿真结果。     

火电厂生产过程故障诊断神经网络专家系统

将人工神经网络和专家系统结合地火电厂生产过程的故障诊断，提出并设计了热工过程故障诊断系统。同时对常规ＢＰ算法做了改进，神经网络则采用分层化与并联运用相结合的结构，从而使系统诊断速度和准确率得到提高。仿真结果表明了该系统设计的合理性和可行性。     

BP神经网络在雷达故障诊断中的应用研究

对雷达混合电路故障诊断问题进行了研究,针对传统雷达故障诊断中的“自适应差”,“过分依赖故障数学模型”的缺陷。采用了一种故障诊断表示模型,提出将专家系统与神经网络相结合的诊断方法,避免了在实际中雷达电路难以建立精确的数学模型的问题。利用人工神经网络理论为其建立了BP神经故障诊断网络,增加了雷达电路故障诊断系统的“自适应性”。进而给出了网络训练算法和诊断步骤,最后给出了在某型雷达设备上仿真调试诊断的实例。     

基于改进BP神经网络的某型装备故障诊断专家系统

分析神经网络和专家系统的特点．提出基于BP神经网络与专家系统结合的某型装备的故障诊断方法,构造BP神经网络的装备故障诊断专家系统的诊断模型,克服传统专家系统在知识获取和表达的薄弱环节,并用某型装备的故障实际数据进存验证,结果表明神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。     

电动机故障诊断技术探讨

介绍了电动机常见电气故障和机械故障的类型及产生原因,详细阐述了短时傅里叶变换、小波变换、小波包变换、经验模态分解等基于信号处理的诊断方法,以及基于专家系统、模糊理论、支持向量机、神经网络等的智能诊断方法在电动机故障诊断中的应用,指出多种诊断方法相结合以及信息融合方法是电动机故障诊断技术的发展趋势。     

基于知识的故障诊断方法的发展现状与展望

阐述了故障诊断的意义,介绍了应用神经网络、专家系统、模糊理论和遗传算法的知识故障诊断方法并分析其存在的问题;最后介绍了基于知识故障诊断方法的发展方向。     

无人机系统的故障诊断神经网络专家系统

将人工神经网络与专家系统集成应用于无人机系统故障诊断,构建一个无人机系统的智能故障诊断系统,给出系统的结构组成,详细描述神经网络专家系统的工作原理.仿真结果表明,该方法应用于无人机系统故障诊断是有效的.     

基于模糊神经网络的导弹故障诊断专家系统

为了实现对导弹测发控系统的故障诊断,研究了模糊神经网络理论与算法,以及和专家系统的结合方式;综合神经网络、专家系统和模糊逻辑的各自优点和特点,提出了构建基于模糊神经网络的故障诊断专家系统的基本原则,并给出了一种构建方法;通过将传统的专家系统技术与模糊神经网络技术相融合,文中构造了某型导弹测发控系统智能故障诊断系统,验证了方案的可行性,为类似系统的进一步实现进行了有益的探索。