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针对BP网络学习收敛速度慢和易陷入局部最小点的不足,提出利用一种自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法对BP神经网络进行训练。该算法使BP神经网络学习速率和稳定性得到提高。将这种改进的BP网络算法应用于配电网诊断实例,用这种改进的网络算法进行分类,采用VB语言作为开发工具调用神经网络工具箱建立了一个简化的故障诊断系统,验证了该算法的有效性、正确性。 相似文献
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模糊模式识别在凝汽器故障诊断中的应用 总被引:37,自引:10,他引:27
运用模糊数学方法,将阀值原则和最大尿属原则相结合,建立了凝汽器故障诊断模型。实践证明,该模型能有效地判定待识别征兆集是否为病态,而且氘得隶属度差别明显,因而能准确判定故障原因。避免因待识别征兆集病态引起的误判断或因几种故障的隶属度无显著差异,而导致无法明确诊断故障的问题 相似文献
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采用动量法和学习速率自适应的改进BP神经网络进行风机的故障诊断。根据风机的故障诊断特点,确定神经网络的结构与参数。在网络训练过程中同时采用标准训练样本和含有白噪声的训练样本,使网络具有一定的容错性。实例诊断表明,改进的BP神经网络缩短了学习时间,是风机故障诊断的有效方法。 相似文献
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基于改进BP神经网络的空调系统传感器故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对普通BP算法存在的收敛速度慢以及容易陷入局部极小点等问题,提出了一种改进的BP算法,应用该算法对空调系统传感器故障进行诊断.Matlab仿真运行证明,在相同的条件下,改进的BP算法加快了网络的收敛速度,避免了陷入局部极小的问题.在故障诊断的准确率方面优于普通的BP神经网络. 相似文献
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诊断模拟电路软故障BP神经网络法 总被引:4,自引:0,他引:4
首先对神经网络BP算法,提出改进并给出改进后的网络在模拟电路软故障诊断中的具体应用,仿真结果表明改进后的算法有效改善了网络的性能,能有效应用于模拟电路的故障诊断。 相似文献
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凝汽器系统运行中出现的故障与故障征兆之间是非线性关系,具有复杂性、模糊性和随机性,难以用数学公式表示。为此,运用模糊理论与神经网络故障诊断方法,建立凝汽器故障诊断专家系统,采用模糊隶属度函数表示难以准确描述的专家知识,采用神经网络进行推理,使诊断结果具有较高的可靠性。 相似文献