基于小波包和RBF神经网络的瓦斯传感器故障诊断

针对瓦斯传感器故障诊断速度慢、诊断精度不高的问题,以常见的冲击型、漂移型、偏置型和周期型传感器输出故障为研究对象,提出了一种基于减聚类( SCM)与粒子群( PSO)算法优化的RBF神经网络进行模式分类与辨识的瓦斯传感器故障诊断方法。首先,利用三层小波包分解得到各个节点的分解系数,采用一定的削减算法使故障的瞬态信号特征得到加强,获取最优的特征能量谱。再利用SCM￣PSO算法优化RBF神经网络,使粒子的搜索速度更快,更有利于发现全局最优解。最后通过实验对比分析,该方法具有训练速度快、分类精度高的特点,辨识正确率在95％以上,能够显著提高故障诊断的速度和准确性。     

基于小波包的频带能量特征提取及智能诊断

提出一种基于小波包和BRF神经网络的智能故障诊断方法。对滚动轴承故障信号进行小波包分解,选择合适的小波基函数和尺度,将故障信号分解到八个不同的频段上,提取这八个频段上的能量信息,组成特征问量,作为RBF神经网络的输入;建立RBF神经网络模型并进行训练,对三种滚动轴承故障信号进行智能分类与识别。实验结果表明这种智能诊断方法有效可行。     

基于三层小波包分解的陀螺仪故障诊断

通过三层小波包分解将陀螺仪的输出信号进行分解,对分解得到的八个不同频段上的节点进行特征提取,提取后的8维特征向量作为神经网络的输入.对RBF神经网络进行训练,训练后的神经网络进行故障诊断.对神经网络进行测试,经测试当系统输入向量存在故障时,系统可以准确的诊断出故障类型.     

基于小波包和神经网络的瓦斯传感器故障诊断

针对瓦斯传感器常见的故障,提出了基于小波包和神经网络的故障诊断方法.通过对瓦斯传感器的输出信号进行三层小波包分解,得到8个不同频段的分解信号,再对其进行特征提取得到一个八维的特征向量,作为故障样本对三层神经网络进行训练,建立故障类型分类器,对瓦斯传感器故障进行诊断.仿真结果表明:该方法可以准确地诊断出故障类型.     

基于小波神经网络的陀螺仪故障诊断

为了准确可靠地发现和预测陀螺仪的故障,提出了一种基于RBF小波神经网络的陀螺仪故障检测方法;该方法是将陀螺仪的输出信号进行三层小波包分解,再对分解得到的8个不同频段上的节点进行特征提取,将提取后的8维特征向量作为RBF神经网络的输入;当陀螺仪发生故障时,陀螺仪的输出信号中会产生突变成分,进行训练后的RBF神经网络可以准确地诊断出陀螺仪的故障类型;应用Matlab实现了RBF小波神经网络诊断陀螺仪故障类型的仿真;仿真结果表明,应用RBF小波神经网络进行陀螺仪故障诊断有很好的效果。     

电机故障诊断的仿真研究

研究电机故障诊断问题.针对电机信号具有非平稳和随机性特点,为保证电机运行的安全性,准确进行故障诊断,传统方法不能有效识别故障信号特征,导致故障识别准确率低,现提出一种基于小波分析和神经网络相结合的电机故障诊断方法.采用小波包变换技术对电机故障振动信号进行去噪处理,然后利用小波包分解系数计算各子频带能量值,根据能量值的变化构建故障特征向量,利用将特征向量作为RBF神经网络的输入进行故障识别,并在Matlab仿真平台上进行仿真.仿真结果表明方法提高电机故障诊断的准确率,有效克服了传统方法存在不足,同时缩短了电机故障诊断的时间.     

基于小波包和GBDT的瓦斯传感器故障诊断

针对瓦斯传感器的常见故障类型,提出了一种基于小波包和GBDT的瓦斯传感器故障诊断方法.该方法首先使用3层小波包分解对瓦斯原始故障信号进行分解;然后利用LDB算法削减得到重构信号能量,经归一化处理后作为输入分类器的特征向量;接着利用由梯度提升技巧和决策树构成的GBDT分类器作为故障模式的训练和识别器;最后通过瓦斯传感器诊断实例验证了该方法的有效性.实验结果表明,采用该方法进行瓦斯传感器故障诊断相比其他方法具有更高的诊断精度和更好的样本泛化能力.     

基于模式识别的传感器故障诊断

为满足模式识别故障诊断算法的鲁棒性要求，在小波包分解提取特征向量的基础上，提出了有监督模式分类与无监督模式分类相结合的故障诊断方法．利用小波包分解提取各个频带的能量作为特征向量；采用LVQ神经网络作为有监督的模式分类器进行故障诊断；运用无监督的减法聚类方法对新型故障模式进行辨识．最后，通过动力系统管路流量传感器数据对算法进行检验，验证了所提出方法的实用性和有效性．     

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。     

基于小波包分形的瓦斯传感器故障诊断方法

针对瓦斯传感器的故障诊断问题,提出一种基于小波包分形的瓦斯传感器故障诊断方法。使用3层小波包对故障信号进行分解和重构,获得不同频带的重构信号,计算各个重构信号的分形维度,并构成对应的故障特征向量。以此作为输入向量来训练支持向量机（SVM）,完成故障的诊断。实验结果表明：该方法能有效地提取传感器的故障特征,提高了传感器故障诊断的准确率,可有效地应用于瓦斯传感器的故障诊断。     

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RBF网络的模拟移动床PH传感器故障诊断

为了提高模拟移动床控制系统PH传感器的可靠性,提出了一种基于两级RBF神经网络的故障诊断方法。该方法首先利用径向基(RBF)神经网络对传感器的输出序列建立预测模型,通过计算预测输出和实际输出的残差来检测故障的发生,然后对包含故障的残差信号利用小波变换进行特征提取,最后利用RBF诊断网络实现故障诊断。通过把这种方法应用到实际诊断测试中,可达到较准确的诊断结果。     

Sensor fault diagnosis for a class of time delay uncertain nonlinear systems using neural network

In this paper, a sliding mode observer scheme of sensor fault diagnosis is proposed for a class of time delay nonlinear systems with input uncertainty based on neural network. The sensor fault and the system input uncertainty are assumed to be unknown but bounded. The radial basis function (RBF) neural network is used to approximate the sensor fault. Based on the output of the RBF neural network, the sliding mode observer is presented. Using the Lyapunov method, a criterion for stability is given in terms of matrix inequality. Finally, an example is given for illustrating the availability of the fault diagnosis based on the proposed sliding mode observer.     

基于狼群算法的RBF神经网络模拟电路故障诊断

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一化处理,最终得出RBF神经网络训练所需的输入数据。针对RBF神经网络中隐层节点中心、基函数宽度及权值选取困难问题,使用狼群算法来优化训练RBF神经网络,以提高网络训练稳定性与诊断成功率。通过两个电路的诊断实例,来论述这些方法的具体实现过程,验证用该方法进行模拟电路故障诊断的可行性。     

基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断

动态电源电流测试（I_DDT ）对模拟电路故障诊断非常有效。针对小波神经网络在模拟电路I_DDT故障诊断中存在的缺陷,提出了一种基于多小波变换的模拟电路I_DDT故障诊断方法。即利用多小波变换提取电源电流各频段的能量,作为神经网络的输入特征向量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法是有效的,而且比小波神经网络方法的收敛速率快。     

基于K均值与WPA-RBF神经网络模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障诊断进行了研究,提出了一种新的方法。该方法包括haar的小波分解,对数据的归一化处理,以及用K均值优化RBF的中心向量和宽度,用狼群算法优化RBF的权值。首先用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一化处理,最终得出RBF神经网络训练所需的输入数据。针对RBF神经网络中隐层节点中心、基函数宽度及权值选取困难问题,这里用K均值优化RBF的中心向量和宽度,用狼群算法优化RBF的权值,以提高网络训练稳定性与诊断成功率。最终通过两个电路的诊断实例,来论述该方法的具体实现过程,验证用该方法进行模拟电路故障诊断的可行性。