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柴油机故障诊断的局域波神经网络方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对柴油机表面振动信号的非平稳性,采用局域波法对其进行有效分解获得多个局域波分量,这些分量有效降低了信号的非平稳性,并且包含着原始信号瞬时频率和模糊频带的双重特征信息。然后以局域波分量的特征参数为输入对RBF神经网络进行训练学习,形成网络。这种方法增强了内燃机故障诊断的可靠性和精确,并在实际柴油机故障诊断中得到了有效地应用。 相似文献
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基于粗糙集理论的柴油机神经网络故障诊断研究 总被引:8,自引:1,他引:8
介绍了粗糙集理论的核心内容 ,给出了基于 kohonen神经网络的连续属性值离散化方法。应用粗糙集理论对反映柴油机运行工况的特征参数进行了属性简化 ,剔除了不必要的属性。研究了 RBF神经网络故障诊断模型及学习规则 ,给出了基于粗糙集理论的 RBF神经网络故障诊断原理和步骤。通过对柴油机供油系统柱塞磨损故障的自动分类和诊断 ,表明该系统能有效地减少神经网络的输入节点数 ,克服了神经网络规模过于庞大及分类识别速度慢等缺点。 相似文献
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基于模糊c-均值-粗糙集-自适应模糊神经网络推理系统集成的故障诊断 总被引:5,自引:0,他引:5
考虑模糊聚类的数据离散功能,粗糙集理论对决策系统的约简能力,以及模糊神经网络在模式识别方面具有的优势,提出了模糊c-均值(FCM)—粗糙集—白适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)集成进行故障诊断的方案:首先,应用FCM聚类方法离散故障诊断数据中的连续属性值;然后,基于粗糙集理论计算诊断决策系统的约简,按照实际需要确定诊断条件;最后,根据系统约简设计ANFIS进行故障诊断。4135柴油机的实际诊断结果验证了文中提出集成故障诊断方案的可行性。在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它机械设备。 相似文献
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将粗糙集与神经网络集成相结合,提出一种基于异构粗糙神经网络集成进行故障检测的方法。首先利用粗糙集的属性约简能力,从给定数据集中去除冗余信息;然后基于负相关学习理论构造多个异构成员神经网络,最后组合多个训练好的异构神经网络进行故障诊断。该方法不仅显著提高了神经网络的泛化能力,而且无需预先确定神经网络的拓扑结构,简单易用。设计了四种不同的诊断器在柴油机供油系统的标准样本集上进行的诊断测试实验,结果表明,基于异构粗糙神经网络集成的故障诊断方法具有最好的诊断正确率。 相似文献
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针对凝汽器故障诊断问题,提出了一种基于粗糙集和证据理论相结合的故障诊断方法。利用粗糙集相对约简的不唯一性,对凝汽器故障征兆进行分类,形成不同的证据来源,既实现了证据理论对于同一事物要求有不同的证据来源的要求,又对故障征兆参数进行了降维处理,减小了网络的规模,有效缓解了由于输入参数过多给网络带来的收敛困难问题。该诊断方法将粗糙集、神经网络和证据理论有机地结合在一起,使三者优势互补,充分利用了凝汽器故障征兆的冗余、互补信息。实例证明,基于多故障诊断网络信息融合的诊断识别准确性和可靠性比基于单一故障诊断网络的诊断识别有较大的提高。 相似文献
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基于粗糙集约简的信息融合故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于粗糙集约简的神经网络信息融合故障诊断方案。该方案利用粗糙集理论对诊断决策表进行属性约简,根据约简构造诊断子神经网络群,采用信息融合的方法处理神经网络输出结果。该方案能够缓解神经网络诊断中网络学习收敛问题,并且可有效利用决策表的冗余信息,在个别征兆信号受到干扰或发生错误时仍能正确诊断,使诊断方案具有较强的健壮性。 相似文献
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为了实现柴油机智能化故障诊断,提出一种基于PCA-PNN算法的柴油机故障诊断方法。该方法兼具主成分分析(principal component analysis, PCA)法降低数据维数和概率神经网络(probabilistic neural network, PNN)法计算速度快、容错率低、稳定性好的特点。利用AVL BOOST软件建立柴油机仿真模型,并进行有效性验证,采集包含12个柴油机故障特征参数的195组样本数据集。故障诊断试验表明:PCA-PNN柴油机故障诊断算法简洁、易于推理,诊断准确率为94.87%、运行时间为0.673 s,准确率更高、诊断速度更快,为探索柴油机智能化故障诊断提供新的技术路径。 相似文献
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为了实现对核动力装置凝给水系统故障的识别和准确诊断,将数据融合技术应用于凝汽器故障诊断中,建立了BP神经网络和D-S证据理论融合的故障诊断模型,仿真实验证明该诊断系统可有效地提高诊断可信度,减少诊断的不确定性. 相似文献
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