基于遗传算法的WANN的汽车发动机故障诊断分析

利用基于遗传算法的全局优化能力,小波分析具有数据压缩和特征提取的特性,神经网络具有非线性映射和学习推理的优点.结合三者的特点,提出了一种基于遗传算法、小波与神经网络的汽车发动机故障诊断方法,应用汽车发动机的故障数据作为实例验证,GA-WANN模型诊断速度快,鲁棒性好,故障诊断正确率高.     

模糊理论在设备故障诊断神经网络中的典型应用

分别阐述了如何结合模糊理论来建立单征兆域单故障诊断、单征兆域多故障诊断及多征兆域多故障诊断等3种典型的诊断模糊神经网络.给出了在实际应用中针对特定问题来建立符合应用需求的诊断模糊神经网络的一般思路,对建立基于神经网络的故障诊断系统具有参考价值和指导作用.     

基于PSO改进的T-S模糊神经网络短期电力负荷预测研究

精确的电力负荷预测有利于保障电网运行的安全性、稳定性、高效性及经济性.为提高预测精度,采用了一种PSO改进T-S(Takagi-Sugeno)模糊神经网络方法.分析了数据预处理对改善输入量的重要性,讨论了可以让学习率和平滑因子动态调节的改进T-S模糊神经网络算法,从而使PSO找到最优参数,然后结合历史负荷数据、相关影响因素进行预测,以表明改进的T-S模糊神经网络在短期电力负荷中具有更高的控制精度.     

基于BP神经网络的凝汽器的故障诊断

介绍了凝汽器的故障诊断常用的三种诊断方法,BP神经网络法、模糊诊断法、模糊模式识别法。通过比较发现BP神经网络相对于另外两种诊断方法具有明显的针对性和准确性。然后,在BP神经网络诊断的基础上进行了“基于BP神经网络的凝汽器的故障诊断”系统的开发。     

基于T-S模糊神经网络组合模型的CPI预测

首先对我国CPI和PPI序列建立了VAR模型和加外生变量的半参数自回归模型,得到CPI的拟合值和预测值;然后在这两种单模型的基础上,结合模糊数学和神经网络知识,建立了T-S模糊神经网络组合预测模型;最后对三种模型进行比较.结果显示,T-S模糊神经网络组合模型提高了预测结果的可靠性和准确性.     

基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断算法

将小波包分析、模糊理论和神经网络有机结合在一起,提出了一种基于小波包特征提取和模糊规则的模拟电路故障诊断的神经网络算法。计算和仿真实验结果表明,该方法可以减少网络的训练规模,加快网络的收敛速度,能够为模拟电路故障诊断提供一种新的有效的方法。     

神经网络-模糊推理协作系统在闸门综合自动化故障诊断中的应用

研究了神经网络-模糊推理协作系统在闸门综合自动化故障诊断中的应用,在该协作系统中,先根据模糊模型确定神经网络的结构、连接方式以及初始权值,从而构造出相应的神经网络.然后,将神经网络应用于闸门综合自动化故障诊断系统,根据系统的运行数据对神经网络进行学习训练,调整神经网络的权值来修正原始的模型,提高其准确性.经过学习训练后的神经网络模型又被转换成模糊模型,从而使分布存储在神经网络中的知识得到清晰的解释.该系统已应用于生产实践中,系统运行结果验证了该方法的有效性和可行性.     

基于神经网络的汽轮机故障智能诊断系统的设计

介绍了BP神经网络的结构和算法,分析了如何将BP神经网络用于机械设备的故障诊断,结合汽轮发电机组的故障特性,建立了汽轮发电机组故障诊断的神经网络模型,并利用该神经网络模型对汽轮发、也机组的故障进行了诊断,诊断结果是正确和有效的。     

基于改进粒子群神经网络的提升机故障诊断

针对BP神经网络对提升机制动系统进行故障诊断存在着收敛速度慢和可靠性差等缺点,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法.根据制动系统故障征兆与故障类型之间的非线性和耦合性,建立了提升机制动系统的故障诊断模型;采用改进的粒子群算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,应用于制动系统的故障诊断,缩短了神经网络的训练时间,提高了故障诊断的精度.仿真结果表明该诊断方法具有故障诊断能力强和诊断效率高等特点.     

基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断算法

将小波包分析、模糊理论和神经网络有机结合在一起,提出了一种基于小波包特征提取和模糊规则的模拟电路故障诊断的神经网络算法.计算和仿真实验结果表明,该方法可以减少网络的训练规模,加快网络的收敛速度,能够为模拟电路故障诊断提供一种新的有效的方法.     

模糊神经网络故障诊断专家系统

模糊诊断和神经网络有机结合能够提高设备故障诊断技术水平，文章阐述了单症兆诊断模型及多症兆诊断模糊模型与神经网络的有机结合；论述以模糊诊断原理为根据发展的扩展神经网络子网和子节点的可塑性学习方法和以模糊模式识别理论指导学习样本的组织方法。简述基于上述模糊神经网络的诊断系统及诊断系统的生产现场实例验证。     

神经网络在电力变压器故障诊断中的应用

基于模糊理论和神经网络理论 ,提出了变压器故障诊断的新方法 ,根据特征气体法和改良IEC三比值法 ,建立了模糊神经网络诊断模型。此模型有效地处理了故障诊断中的不确定因素 ,并具有较强的知识获取能力 ,表明了这种方法的有效性和应用前景     

BP神经网络的模糊改进及应用

描述了人工神经网络和模糊推理系统的基本原理,分析了基于人工神经网络和模糊推理方法的故障诊断专家系统的设计思想,提出了一种人工神经网络和模糊推理技术相结合的故障诊断方法——模糊神经网络法.人工神经网络通过对部分测量数据的处理,输出故障出现的可信度,实现系统的故障诊断.模糊推理部分通过对输入输出的模糊表示,结合神经网络的推理,给出故障的程度,实现故障诊断.     

基于决策树与脉冲神经膜系统的输电网故障诊断方法

为有效处理电网故障诊断过程的不确定和不完备信息,提出一种基于决策树与模糊推理脉冲神经膜系统的输电网故障诊断方法:首先采用权重网络分割法将电网分割为若干小型子网,再利用决策树算法对原始故障决策表进行训练,并约减故障信息,提取输电网故障产生式规则;然后利用模糊推理脉冲神经膜系统的强大知识并行推理和模糊信息处理能力,建立基于 FRSNPS 的故障诊断模型,实现输电网故障诊断;最后,以 IEEE14 节点标准系统为对象进行仿真实验和分析。实验结果表明,该方法在单类型和多类型故障信息丢失时,依然能够诊断出正确故障元件。     

一种递归型模糊神经网络用于动态系统辨识的研究

针对静态模糊神经网络对动态系统辨识精度低的特点,在T-S模糊神经网络标准结构基础上,通过在输入层与状态层间加入可以记忆暂态信息的递归层,一种新的T-S递归型模糊神经网络(TSRFNN)被提出,来提高对动态系统的辨识能力.同时,给出了参数的动态BP学习算法.通过仿真实验,证明提出的TSRFNN对动态非线性系统的辨识比传统静态模糊神经网络(TFNN),具有更快的网络收敛速度,更高的辨识精度,更适合于动态系统的辨识.     

基于模型的网络控制系统故障诊断综述

针对网络化控制系统存在随机时延、丢包、异步等问题,在分析网络控制系统不同数学模型基础上,详细介绍了故障诊断与容错控制的常用方法:即基于信息调度模型的方法、基于时延模型的方法、基于T-S模糊模型的方法.并相应地分析了每种方法的原理及其优、缺点.另外,还对近年来常用方法的最新发展结果进行了总结分析.最后指出该领域有待进一步...     

基于模糊神经网络的变压器故障诊断新方法

基于模糊理论与神经网络理论,提出了变压器故障诊断的新方法,根据特征气体法和改良ＩＥＣ三比值法,建立了模糊神经网络诊断模型。此模型有效地处理了故障诊断中的不确定因素,并具有较强的知识获取能力,研究结果表明了这种方法的有效性和应用前景。