整流电路智能故障诊断系统

以三相桥式全控整流电路为研究对象,对其各种故障模式进行分析和归类,提出采用小波分析和神经网络诊断电力电子装置故障的方法,建立神经网络的输出和故障元之间的对应关系,设计了基于DSP的三相桥式整流电路的在线故障诊断系统。测试结果表明,该系统具有良好的故障诊断效果,具有一定的实用价值。     

神经网络电力电子装置故障诊断技术

提出了一种基于神经网络故障诊断新方法.研究了基于波形直接分析和BP神经网络的电力电子整流装置故障诊断方法.以三相桥式可控整流电路晶闸管断路故障为例,通过对一个电力电子电路进行仿真实验研究结果表明:该方法简单、直观.可以提高神经网络模型的学习效率和诊断的准确性,具有很好的故障识别能力,具有广阔的应用前景.     

基于BP神经网络的装甲车辆电源系统故障诊断方法研究

为实现装甲车辆电源系统故障诊断的智能化,在Simulink中建立爪极同步发电机数学模型和桥式不可控整流电路来构建装甲车辆电源系统基础模型,通过设置各类故障,采集不同的电压故障波形中的数据并进行归一化处理;在Matlab中编写、运行BP神经网络训练程序,得到网络模型,并取测试样本进行验证;结果证明了该训练后的神经网络的正确性,表明了BP神经网络在装甲车辆电源系统故障诊断中具有可行性,达到了对整流器故障诊断的目的。     

基于粗糙集-神经网络集成的故障诊断

综合粗糙集和神经网络的优点,提出一种基于粗糙集-神经网络集成的智能故障诊断模型.在数据采集和预处理的基础上,利用粗糙集(RS)理论对原始故障诊断样本进行离散化处理,并根据条件属性(集)对决策属性的正域的大小来选择属性,提取出对诊断故障贡献最大的最小故障特征子集,从而确定神经网络的拓扑结构;通过网络训练建立故障特征与故障之间的映射关系,采用神经网络集成的方法实现故障的诊断.通过热电厂发电机组的故障诊断实例,表明了这种故障诊断方法的工程有效性.     

基于粗糙集和神经网络的柱塞泵故障诊断

针对轴向柱塞泵故障机理的复杂性和故障信息的不确定性,提出了基于粗糙集与神经网络相结合的故障诊断方法,并详细阐述了基于粗糙集与神经网络的轴向柱塞泵故障诊断系统的设计步骤和实现技术。实验结果表明,该方法不仅能优化神经网络的拓扑结构,同时能有效提高轴向柱塞泵故障诊断的精度和效率。     

基于故障树和双向联想记忆神经网络的桥式起重机故障诊断方法

针对桥式起重机的故障诊断系统,提出一种基于故障树(FTA)和双向联想记忆神经网络(BAM)相结合的故障诊断方法。通过FTA建立系统故障树,收集桥式起重机所有故障模式,进而归纳出BAM的学习样本,然后对样本学习联想,得到系统诊断结果。两种方法的结合,不但可完成单个故障的诊断,还可实现多种故障的综合处理,提高诊断能力。     

基于PCA-NN的电力电子整流装置故障诊断

提出一种基于PCA-神经网络的电力电子整流装置故障诊断方法.首先对故障信号用主元分析法(PCA)提取特征向量,然后用神经网络进行训练和测试.通过三相可控整流电路晶闸管断路故障诊断实验结果表明,该方法能够简化神经网络的结构,提高网络的训练速度,并获得了很好的诊断效果.     

基于梯度提升决策树的电力电子电路故障诊断

针对电力电子电路的常见故障类型,提出一种利用主元分析(PCA)提取电路状态的故障信息特征和基于梯度提升决策树(GBDT)分类的电力电子电路故障诊断方法.首先讨论利用PCA进行特征提取的步骤以及GBDT的分类原理;然后研究了基于PCA特征提取以及GBDT分类的电力电子电路故障诊断流程;最后利用三相桥式整流电路进行了建模、仿真、验证,实验结果表明,采用该方法进行电力电子电路故障诊断相比其他方法在低维空间具有更高的诊断准确率和更佳的样本泛化能力.     

逆变电路智能故障诊断系统

针对逆变器由于具有非线性的特征而无法采用精确数学模型进行故障诊断的情况,本文提出一种基于小波分析和神经网络的新型逆变电路故障检测与诊断方法。建立三相SPWM逆变电源的非线性MATLAB仿真模型,以三相输出故障电压作为故障信息,利用小波分析的方法提取低频能量值作为特征向量,通过神经网络实现逆变器故障桥臂定位,最后利利用逆变三相电压同一桥臂故障电压的对称性的特点,用一种简单的判断逻辑实现故障元件的分离。设计了基于DSP的PWM逆变电路在线智能故障诊断系统。测试结果表明,该系统具有良好的故障诊断效果,具有一定的实用价值。     

粗糙集和蚁群神经网络应用于传感器节点故障诊断研究

由于传感器节点常散布于野外恶劣环境中而经常出现各类故障,导致网络瘫痪和严重损失,提出了一种基于粗糙集和蚁群优化神经网络的传感器节点故障诊断新方法;首先进行数据采集和预处理,然后利用粗糙集结果断点法对原始故障诊断样本离散化,使用可辨识矩阵实现属性约简,删除冗余信息,得到具有最小条件属性并能覆盖原始数据特征的学习样本集,最后,使用蚁群优化神经网络结构和各参数,并通过对网络进行训练来实现故障诊断;仿真实验表明,在达到同样的训练误差10-3,文中方法所需要的迭代次数仅为880次,而蚁群神经网络为1500次,证明了文中方法具有较高的诊断精度和效率。     

概率神经网络故障诊断的粗糙集优化方法

针对径向基概率神经网络故障诊断输入量过多会影响网络学习效率的问题,提出了一种基于粗糙集的概率神经网络故障诊断优化方法.该方法用模糊C均值聚类将故障诊断训练数据离散化,使用粗糙集化简由输入输出属性构成的决策表,利用约简后的输入量重新构建神经网络故障诊断模型,使原有模型得到优化并以柴油机故障诊断为例说明该方法的有效性.     

基于粗糙集人工神经网络的锅炉故障诊断模型

针对锅炉这种大型特种设备,提出了一种基于粗糙集和人工神经网络集成的智能故障诊断方法.该方法先利用Rs理论建立故障决策表,对原始数据进行约简,并按照一定的原则选取多个约简;然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出故障发生程度,研究结果表明:该方法能够正确而且高效地诊断出锅炉中各种部件的故障发生的严重程度.     

基于改进的粗糙集和神经网络的WSN故障诊断

综合粗糙集理论和人工神经网络的优点,提出了改进的粗糙集理论算法,并结合人工神经网络,实现了一种无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)节点智能故障诊断方法。首先基于WSN的应用环境和故障特征的分析,通过数据采集、数据预处理和数据压缩来获得诊断决策表,并利用粗糙集中改进的归纳属性约简算法(Improved Inductive Attribute Reduction Algorithm,IIARA)对决策表进行属性约简,从而提取对故障诊断贡献最大的最小故障诊断特征集合,进而确定后端径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)的拓扑结构。最后通过网络训练建立故障征兆与故障类型之间的非线性映射关系,得到诊断结果。仿真实验结果显示,该诊断算法在对WSN节点进行故障诊断时,可以有效地减少网络输入层个数,简化神经网络结构,减少网络的训练时间,提高模型的诊断准确性。     

基于粗糙集-BP神经网络的机车滚动轴承故障诊断

论文提出了一种基于粗糙集理论与BP神经网络相结合的机车滚动轴承故障诊断方法.首先对原始故障诊断样本的连续属性进行离散化处理,然后利用粗糙集理论,对条件属性进行约简,删除冗余信息,最后将约简的最小属性集作为BP神经网络的输入,并设计BP神经网络对滚动轴承进行诊断.仿真结果表明粗糙集-BP模型不仅简化神经网络结构,而且提高了收敛速度和故障诊断正确率.     

基于粗糙集神经网络和信息融合的故障诊断

神经网络是智能故障诊断系统的一种重要的方法。粗糙集理论则是处理不完备信息的一种技术。文中以复杂的人工智能诊断问题为研究对象,系统地论述了基于神经网络、粗糙集、信息融合的智能诊断的理论、方法与实践。其主要方法如下:在故障诊断的神经网络模型的基础上,以粗糙集理论中的信息系统属性值表为主要工具,将复杂的组合神经网络约简并删除其中不必要的属性,克服了网络规模过于庞大和分类速度慢的缺点,并给出了基于粗糙集理论的组合神经网络的模型结构,最后再利用数据融合技术,得出更加精确的结果。一个故障诊断实例证明了该方法的有效性。     

粗集神经网络及其在齿轮箱故障识别中的应用

为有效解决故障诊断中的故障识别问题,提出了一种以强耦合方式进行集成的粗集-神经网络的故障识别方法.该方法通过粗糙集对获得的故障属性进行降维预处理并获取粗集规则,再以所得的粗集规则与BP神经网络进行强耦合对故障进行识别.对该方法以齿轮箱故障识别进行了仿真实验,与BP神经网络的识别效果进行对比,结果表明了粗集神经网络在训练速度、测试精度方面的有效性.     

基于粗糙神经网络的传感器网络故障诊断

为了克服大量信息冗余和能量有限给无线传感器网络故障诊断带来的困难,提出一种将粗糙集与神经网络集成相结合的智能故障诊断方法(RS-ANNE)。该方法首先利用粗糙集理论的属性约简技术,提取诊断故障贡献最大的最小故障诊断特征集合,然后根据最小故障诊断特征确定神经网络的初始拓扑结构,建立故障特征与故障之间的映射关系,最后通过子网表决得到最终诊断结果。实验结果表明,RS-ANNE诊断方法诊断正确率为95.67%,与ANNE方法相比计算量减小22.98%,诊断正确率提高13.88%。     

高瓦斯矿井双局扇系统故障诊断方法的研究

针对现有故障诊断方法及其局限性,文章提出了基于粗糙集神经网络的故障诊断专家系统模型,并将该模型应用于高瓦斯矿井双局扇系统的故障诊断中。重点阐述了基于粗糙集神经网络的高瓦斯矿井双局扇故障诊断专家系统的结构及各功能模块的设计,讨论了知识获取模块和神经网络知识库等关键技术,最后详细给出了系统的仿真结果。