RBF网络在凝汽器故障诊断中的应用

针对RBF神经网络基函数的中心值和宽度确定的特殊问题,将免疫遗传算法与RBF神经网络相结合, 提出一种基于免疫原理的RBF神经网络模型并应用于凝汽器系统故障诊断中.通过实例验证,结果表明该法有效地提高了故障诊断的精度和速度,具有应用价值.     

基于缸盖振动信号时域特征识别气缸压力的研究

在不同的燃烧状况下同时测量缸盖表面振动信号和缸内压力信号,通过对两信号的分析得到与缸内燃烧过程密切相关的振动信号的频谱范围,据此设计了FIR低通滤波器,并对振动信号进行滤渡处理.通过分析滤波后的振动信号与缸内压力信号可知,缸盖表面振动信号同缸内压力信号在时域上具有密切联系.建立了BP和RBF神经网络,并用同样的训练样本进行训练,训练的结果表明,RBF神经网络可以在更短的训练时间内,获得更小的均方误差.用同样的测试样本对神经网络进行检验的结果表明,RBF神经网络重构的缸内压力波形更逼近于实际波形.     

基于粗糙集理论的柴油机神经网络故障诊断研究

介绍了粗糙集理论的核心内容 ,给出了基于 kohonen神经网络的连续属性值离散化方法。应用粗糙集理论对反映柴油机运行工况的特征参数进行了属性简化 ,剔除了不必要的属性。研究了 RBF神经网络故障诊断模型及学习规则 ,给出了基于粗糙集理论的 RBF神经网络故障诊断原理和步骤。通过对柴油机供油系统柱塞磨损故障的自动分类和诊断 ,表明该系统能有效地减少神经网络的输入节点数 ,克服了神经网络规模过于庞大及分类识别速度慢等缺点。     

柴油机故障诊断的局域波神经网络方法研究

针对柴油机表面振动信号的非平稳性，采用局域波法对其进行有效分解获得多个局域波分量，这些分量有效降低了信号的非平稳性，并且包含着原始信号瞬时频率和模糊频带的双重特征信息。然后以局域波分量的特征参数为输入对RBF神经网络进行训练学习，形成网络。这种方法增强了内燃机故障诊断的可靠性和精确，并在实际柴油机故障诊断中得到了有效地应用。     

基于优化PSO-RBF的柴油机故障诊断方法

针对传统RBF算法收敛速度慢,易于陷入局部极值的问题,提出了一种经优化的粒子群算法PSO,对RBF神经网络粒子群的改进参数、权值线性递减参数和标准参数进行训练寻优,构建出最优PSO-RBF神经网络,并将其用于柴油机的故障诊断预报。对MAN B&W 6L23/30H柴油机三种不同工况下第一缸试验参数的训练表明:改进的PSO-RBF神经网络在柴油机故障诊断中判别率更高,故障诊断的准确性与可靠性得到提高。     

基于神经网络的燃气轮机故障诊断

对燃气轮机润滑油系统常见故障原因进行了分析,并结合专家知识建立了润滑油系统故障知识库;在此基础上将RBF人工神经网络引入燃气轮机装置故障诊断中来,由于采用了一种动态RBF网设计方法,使得神经网络的规模较小同时具有较高的泛化能力,提高了神经网络的诊断速度及准确性.     

HHT与RBF神经网络在离心泵故障振动信号处理中的应用

根据离心泵故障振动信号的特点,提出了一种Hilbert-Huang变换(HHT)和径向基(RBF)神经网络相结合的离心泵振动信号故障诊断新方法。首先,将离心泵振动信号时间序列数据经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD),然后经过Hilbert-Huang变换获得各模态(Intrinsic Mode Functions,简称IMF)的能量,并以“能量比”为元素,利用能量比构造离心泵振动信号的特征向量可以很好刻画不同振动故障信息;应用RBF神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射实现故障的诊断,对于离心泵的正常状态、质量不平衡、转子不对中和基础松动故障具有很高的诊断率。实验研究结果表明,该方法可以有效地对离心泵振动信号进行诊断。     

改进的RBF在水轮发电机组故障诊断中的应用

引用一种改进的RBF神经网络训练方法分析诊断水轮发电机组故障,结果表明该模型计算精度较高、收敛速度快、能满足工程需要,为水轮发电机组故障诊断提供了一种有效的方法.     

基于多种理论融合的变压器在线故障诊断模型

为了保障电力变压器的安全稳定运行需大力研究开发电力变压器的在线状态监测与故障诊断系统。提出了利用改良三比值法配合模糊数学、RBF神经网络和D-S证据理论的多种理论融合的变压器在线故障诊断模型,最后通过大量故障案例来验证此故障诊断模型的有效性和准确性。     

基于局域波-粗糙集-神经网络的故障诊断方法研究

提出了一种基于局域波-粗糙集-神经网络的智能故障诊断方法。首先通过局域波法进行故障特征提取,获取能够反映设备运行状态的由局部能量组成的特征向量;接着应用粗糙集理论对样本特征参数进行属性约简,去除冗余信息,获取最优的决策系统;最后根据最优决策系统来构造RBF神经网络,并进行故障诊断。以柴油机缸套活塞磨损故障为例,详细说明了基于粗糙集-局域波-神经网络的故障诊断方法的原理和步骤。诊断结果证明了此方法的有效性。