基于改进型BP算法的齿轮箱故障诊断

对齿轮箱的故障检测诊断问题进行了研究,将人工神经网络技术应用于齿轮箱的故障诊断中,对已有的ＢＰ学习算法进行了改进,实测测试数据表明该诊断系统是可行和有效的。     

基于纵横交叉算法优化BP神经网络的风机齿轮箱故障诊断方法

风电机组齿轮箱的运行工况比较复杂,容易发生故障. 针对常规BP（Back Propagation）神经网络故障诊断容易陷入局部最优的问题,提出一种基于纵横交叉算法（Crisscross Optimization Algorithm,CSO）优化BP神经网络的风电齿轮箱故障诊断新方法. 考虑到风电齿轮箱振动信号的波动性和非线性,首先从信号中提取故障特征参数,建立带评价因子的误差分析模型,然后通过纵横交叉算法优化BP的权值和阈值对神经网络进行训练,最后用训练好的神经网络对样本进行测试. 经实验仿真并与其他方法的对比,验证了本文方法用于风电机组故障诊断有效性及优越性.     

改进BP算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

对每次权值和阈值的调整均采用固定不变的学习率,是导致传统ＢＰ算法收敛速度慢的一个主要原因。本文从提高收敛速度及精度出发,对改进ＢＰ算法进行了深入研究,在ＢＰ算法中引入统计思想,给出相关系数定义。基于相关系数,采用变学习率策略,提出两种学习率自适应调整算法,并将其具体应用于滚动轴承的故障诊断中。试验证明,此改进算法的收敛速度比传统ＢＰ算法显著提高。     

小波神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用

介绍了小波神经网络的基本概念及基构造,并针对齿轮箱故障的复杂性,综合利用小波函数的特点,构造了用于齿轮箱故障诊断的小波网络,对齿轮箱的状态进行判别,实现故障诊断。实验结果表明,小波神经网络在故障诊断领域具有良好的实用性。     

基于EEMD和BP神经网络的风机齿轮箱故障诊断方法

根据风机齿轮箱故障信号的非平稳特性,提出一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)和BP神经网络的风机齿轮箱故障诊断方法。首先,对原始信号进行小波去噪。然后,对故障信号进行EEMD分解,将其分解为多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,选取若干含有主要故障信息的IMF分量做进一步分析。最后,从各IMF分量中提取故障信号能量特征参数,将归一化后的能量特征参数作为BP神经网络输入参数进行故障诊断。实测结果表明:该方法故障诊断准确率达到了99%左右。可以准确、有效的对风机齿轮箱进行故障诊断。     

基于 BP 网络的旋转机械故障诊断

分析了旋转机械振动故障的特性,在此基础上对基于ＢＰ算法的诊断方法进行了研究,建立了振动故障诊断的神经网络模型,对影响诊断网络的参数进行了详细分析,获得了用于振动故障诊断的最佳网络模型。针对ＢＰ网络收敛速度慢的缺点,提出了改进算法。该诊断模型在模拟转子实验台上进行了实验验证取得了良好的效果。     

基于改进BP算法的发电机组振动故障诊断技术

针对传统BP算法存在的收敛速度慢以及容易陷入局部最小点等问题,提出了一种改进的BP算法。应用这种改进的BP算法对某发电机组振动故障进行了诊断研究,结果表明,该改进BP算法加快了网络的收敛速度,避免了陷入局部极小陷阱的问题。     

基于混合特征提取和WNN的齿轮箱故障诊断

提出了一种基于混合特征提取和小波神经网络(WNN)的齿轮箱故障诊断方法,运用时域分析法、小波分解和小波包分解相结合的方法对齿轮箱振动信号进行故障特征提取,将所提取的特征值作为WNN分类器的特征输入参数,采用反向传播(BP)算法对WNN结构中的平移参数、尺度参数、连接权值和阈值进行调整和优化.在实验中采用不同裂纹尺寸的齿轮来模拟三种故障模式,通过对三种故障齿轮进行诊断和分类,能证明本文所提议的故障诊断方法是有效且可靠的.     

基于BP神经网络及其改进算法的汽轮发电机组故障诊断

为了提高汽轮发电机组的故障诊断准确率,提出了基于BP神经网络改进算法的故障诊断系统.根据输入特征向量对BP神经网络进行学习,在matlab上分别采用两种算法对故障诊断模型进行测试.结果表明,改进算法能够更有效地预测汽轮发电机组的故障.     

改进BP算法在故障诊断中的应用

针对使用BP算法的多层感知器中存在的网络学习收敛速度慢,容易陷入局部极小等问题,采用一个改进的算法,对设备故障进行了诊断和分析研究,以某柴油机供油系统为例,对其中的几种常见故障进行了诊断研究,从中可以看出,改进算法加快了收敛速度,诊断的精度也有所提高。     

BP神经网络在汽车故障诊断中的应用研究

深入研究了BP神经网络技术在汽车故障诊断系统应用中出现的问题，解决了网络收敛速度慢，准确率低的实际问题，并且提出了一些新的理论与方法。     

基于SA-BP算法的主减速器品质诊断研究

汽车噪声是影响汽车品质的重要因素,而后桥主减速器齿轮噪声是微车噪声的主要来源。齿轮故障诊断是一个复杂的非线性问题,目前只能靠人工经验来诊断故障。提出了改进的模拟退火——BP神经网络融合算法,该融合算法克服了BP算法易陷入局部极小的缺点,将其应用于主减速器品质诊断,研究结果表明优于传统算法,效果突出。     

面向筒辊磨机故障诊断的BP算法改进

面向筒辊磨机故障诊断改进人工神经网络的BP算法，应用结果证明改进后的BP算法适用于故障诊断，并能解决局部最小问题。     

BP神经网络学习算法的研究

文中针对BP算法收敛速度慢的问题,提出一种改进的BP算法．该算法结合生物神经元学习与记忆形成的特点,针对特定的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生相应的输出,而未被激发的神经元产生的输出则与目标输出相差较大,所以对未被激发的神经元权值闽值进行调整．利用距离来度量训练样本与神经元权值之间的关系,可以找到未被激发的神经元．文中提出的算法是对局部神经元权值闽值的调整,通过实验表明该算法有助于加快网络的学习速度．     

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。     

改进的BP网络在凝汽器系统故障诊断中应用

结合牛顿非线性优化方法,提出了一种改进的BP网络学习算法,将其应用于凝汽器系统故障诊断中,列举了凝汽器典型故障集和征兆集,建立了凝汽器典型故障征兆模式知识源.实例证明:该算法收敛速度快、计算精度高.     

基于高阶神经元网络的晶闸管整流电路故障诊断

介绍了人工神经元网络在晶闸管三相桥式整流电路故障诊断中的应用．较详细地介绍了高阶BP算法及其与普通BP算法的差异．电力系统故障诊断的计算机仿真表明，高阶BP算法可以明显提高系统精度，降低误差．     

基于鲁棒误差函数的BP算法

提出一种基于鲁棒误差函数的ＢＰ学习算法,并对这种算法进行了仿真研究。结果表明该算法增强了ＢＰ网络的泛化能力,提高了ＢＰ网络的鲁棒性,加快了ＢＰ网络的收敛速度。     

基于BP算法的神经网络内模控制器

文章针对一类非线性系统,采用加入阻尼项的权值调整BP算法,设计了基于BP算法的神经网络内模控制器,并进行了仿真,结果显示该控制器对阶跃信号和扰动均无稳态误差,对非线性环节有较好的控制效果。