船舶冷却水系统智能故障诊断设备

以大连海事大学实习船“育鲲”轮冷却水系统为研究对象,开发一种可应用于船舶主机冷却水系统中的智能故障诊断设备.以RBF神经网络为故障诊断模型,利用MATLAB与VC++混合编程方法,开发故障诊断程序.程序根据所设计的训练样本集创建并训练神经网络,程序接收由下位机MCGS所采集的系统运行参数,计算后将结果返回.MCGS工控机根据计算结果判断冷却水系统的实时运行状态,并给出相应的报警提示,从而达到智能故障诊断的目的.     

一种基于RBF神经网络的智能故障诊断方法

根据神经网络独特的容错、联想、推测、自适应、自学习等优点,针对BP网络在故障诊断应用中收敛速度慢等不足,研究了基于RBF神经网络的智能故障诊断方法.该诊断方法只需要足够的具有代表性的故障样本用以训练神经网络,然后将归一化的故障信息输入给训练好的神经网络,根据其输出结果就可以判断发生的故障类型.利用该诊断方法,对发动机转子系统故障诊断进行了仿真,仿真结果表明,基于RBF神经网络的智能故障诊断方法效果良好.     

基于混合算法的远程智能监测理论与策略

论述了基于混合算法的远程智能监测理论与策略,并研究了该监测系统的结构模式、功能模块、开发该监测系统应用的关键技术等.建立故障诊断模块是该课题研究的重点和难点,在故障诊断模块的开发中,应用了BP神经网络,并将GA应用到故障诊断领域中.通过VB和matlab来开发远程智能监测系统,利用Internet来搭建技术平台和交流平台.     

电子设备故障智能诊断系统的设计

电子设备故障诊断往往存在定位、隔离问题的困难,文章以某型电子设备为例,将神经网络和传统的专家系统相结合,设计了实时的故障智能诊断系统,不仅避免了专家系统存在的一些问题,而且提高了传统故障诊断系统的智能性,使故障诊断更为科学、精确和智能。     

基于BP神经网络的光伏阵列智能故障诊断

针对光伏阵列的故障特点以及传统故障诊断方法的局限性,提出一种基于BP神经网络的光伏阵列智能故障诊断策略.分析了电池裂化、老化短路和阴影故障的后果,通过采集合适的故障样本训练神经网络,并在Matlab环境中进行了组件在线故障诊断的仿真和实验研究,证明了所提出故障诊断系统的准确性、有效性和环境适应性.     

集成电路故障诊断系统设计与实现

根据诊断系统的组成及其电路的结构与特点,设计了智能故障诊断系统的模型、系统硬件组成、系统软件结构和相关命令．并阐述了基于BP神经网络测试算法。     

基于神经网络专家系统的卫星姿态确定系统故障诊断

介绍了一种基于人工神经网络与专家系统相结合的智能故障诊断系统,将专家系统与神经网络结合运用取长补短,发挥各自的优势.给出了系统的结构组成,并具体描述了神经网络专家系统的工作原理.采用的RBF网络有效地克服了BP网络收敛速度慢,且易陷入局部极小的缺陷.同时利用神经网络的并行处理功能,有效地解决了传统专家系统的推理复杂、时间冗余等缺点.仿真结果证明了该方法应用于卫星姿态确定系统的故障诊断是有效的.     

高炮电气随动系统神经智能故障诊断系统的设计与实现

根据高炮电气随动电控系统的组成及其电路的结构与特点,设计了高炮电气随动系统神经智能故障诊断系统的模型、系统硬件组成、系统软件结构和相关命令,并阐述了拟神经网络测试算法。     

基于BP神经网络的沼气工程故障诊断专家系统

针对传统专家系统的知识获取困难、推理能力差、智能水平低和实用性差等缺点,阐述了BP神经网络运用于农村沼气工程故障诊断专家系统的设计思想,应用专家系统与数据结构的有关知识和面向对象的设计方法,设计了农村沼气工程故障诊断专家系统知识库,提高了农村沼气工程故障诊断效率,为故障诊断专家系统的知识库设计提供科学有效的方法.     

基于神经网络的船闸故障诊断专家系统研究

针对传统故障诊断专家系统所存在的问题,提出了一种基于神经网络的故障诊断专家系统模型,并且把此模型应用到船闸的故障诊断上.详细介绍了基于神经网络的船闸故障诊断专家系统的结构及各功能模块的设计,并且给出了系统的仿真结果.     

基于神经网络的故障诊断推理方法

针对传统诊断技术的局限性,研究了基于ＢＰ模型神经网络的故障诊断推理方法,它只需选择足够的具有代表性的故障样本训练神经网络,将代表故障的信息输入给训练好的神经网络,根据神经网络的输出结果,就可以判断发生故障的类型．神经网络一旦训练好,由于其具有容错性,不仅能诊断出已经出现过的故障,还能在一定范围内诊断出从未出现过的故障,使故障诊断智能化和简单化．仿真结果表明,基于神经网络的故障诊断方法是行之有效的     

化工过程集成型智能故障诊断系统研究与开发

在分析各种诊断方法优缺点的基础上，针对化工过程故障诊断，结合小波分析，专家系统和神经网络等技术，提出了一个集成型智能故障诊断系统框架，开发了润滑油桐苯脱蜡油回收装置诊断咨询系统，试验表明，该系统诊断效果良好，能满足工厂的实际需求。     

基于RBF网络的液压伺服系统故障诊断研究

针对液压伺服系统故障的特点,提出融合液压系统状态信息作为系统特征向量,以RBF神经网络作为模式分类算法的智能诊断方法,并论述采用RBF神经网络作为液压伺服系统故障诊断分类算法的可行性与优势。最后以仿真电液位置伺服系统为例,建立相关的RBF网络,验证以上的陈述。     

基于热力参数的燃气轮机智能故障诊断

提出了故障与征兆间定量映射关系的求取方法，在此基础上研究了模糊逻辑和神经网络的故障诊断方法，并结合MS6001燃气轮机机组介绍了具体实现的过程，理论和实际考核表明，本方法可为建立智能化的燃气轮机状态监控和故障诊断提供强有力的手段，具有广泛的实用价值。     

人工智能及其在输配电网络故障诊断中的应用

介绍了人工智能技术———专家系统、人工神经网络、模糊理论、遗传算法的理论及其在电力系统的输配电网络故障诊断中的应用,分析了各种方法的优缺点,并指出今后发展的主要方向是综合智能.     

基于柔性免疫神经树的模拟电路故障诊断方法

模拟电路的非线性特性、连续性和元器件的容差等因素给故障的建模分析造成了诸多不确定因素,因此其智能故障诊断方法的研究至关重要。柔性神经树是一种采用树形结构和一组运算符集合构成的新型神经网络,与传统神经网络相比具有更加灵活的自动优化能力。本文将人工免疫机理融入柔性神经树,提出了一种基于柔性免疫神经树的模拟电路故障诊断方法。通过对一种典型模拟电路的故障诊断仿真试验,证明了该方法的有效性和可行性。     

神经网络结构与智能算法对故障诊断性能的影响

为了克服神经网络在基本算法上存在收敛精度低、收敛慢、不收敛和网络结构难以确定等缺陷,采用常用的8种智能算法对故障样本进行诊断性能对比实验,得出网络最优结构的设计步骤和较好的6种智能算法。用这6种智能算法对故障测试样本进行诊断性能对比,得出了train-lm是较佳智能算法,traingdx是收敛稳定性较好的算法;网络最优结构的参数设计过程,为神经网络故障诊断性能的最佳算法和结构提供了系统化设计的实验方法。     

粗糙集CMAC神经网络故障诊断策略

提出一种基于粗糙集CMAC神经网络的智能互补融合的诊断策略．该策略利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩．提取初步的诊断规则．对初步的诊断规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立故障状态空间到诊断空间的精确映射．大大提高了神经网络的收敛速度和逼近精度．将该神经网络应用于的变压器故障诊断实例．结果表明．该神经网络具有分类逼近能力强．计算量小等优点．诊断正确率比普通神经网络的诊断正确率高．     

基于BP神经网络的装备智能故障诊断技术 研究

针对某装备故障诊断中多故障原因和多故障征兆的复杂对应关系,本文在分析其故障模式复杂性的基础上,设计了该装备基于BP神经网络方法的智能故障诊断模型,介绍了该模型具体实现过程中的关键技术,并通过仿真实验对模型性能进行了分析。