基于小波包和RBF神经网络的瓦斯传感器故障诊断

针对瓦斯传感器故障诊断速度慢、诊断精度不高的问题,以常见的冲击型、漂移型、偏置型和周期型传感器输出故障为研究对象,提出了一种基于减聚类( SCM)与粒子群( PSO)算法优化的RBF神经网络进行模式分类与辨识的瓦斯传感器故障诊断方法。首先,利用三层小波包分解得到各个节点的分解系数,采用一定的削减算法使故障的瞬态信号特征得到加强,获取最优的特征能量谱。再利用SCM￣PSO算法优化RBF神经网络,使粒子的搜索速度更快,更有利于发现全局最优解。最后通过实验对比分析,该方法具有训练速度快、分类精度高的特点,辨识正确率在95％以上,能够显著提高故障诊断的速度和准确性。     

基于小波包分析和RBF神经网络的ERT系统流型辨识

两相流体具有复杂性的流动特性,流型的准确辨识是两相流参数准确测量的基础,流型的在线智能辨识成是两相流研究的重点内容之一。以ERT系统和油/水两相流的流型为研究基础,采用小波包分析方法对测量数据进行特征提取,然后以提取后的特征数据作为RBF神经网络的输入,对网络进行建模和仿真。通过实验仿真分析,该方法对流型辨识非常适用,并有效达到流型辨识的目的。     

基于小波包神经网络的传感器故障诊断方法

讨论了小波包神经网络在传感器故障诊断中的应用问题.文中提出了将小波包分解提取各个节点特征能量与RBF神经网络进行模式分类的传感器故障诊断方法.通过三层小波包分解得到各个节点的分解系数,通过一定的削减算法使得故障的瞬态信号的特征得到加强,再根据重构的时域信号计算各个节点对应的能量,作为特征向量训练RBF神经网络.通过各种故障模式特征数据的训练,RBF网络具有了传感器故障诊断的功能.最后,通过工业锅炉流量传感器数据对训练之后的RBF神经网络进行检验,验证了这种方法的实用性和有效性.     

基于小波包和神经网络的瓦斯传感器故障诊断

针对瓦斯传感器常见的故障,提出了基于小波包和神经网络的故障诊断方法.通过对瓦斯传感器的输出信号进行三层小波包分解,得到8个不同频段的分解信号,再对其进行特征提取得到一个八维的特征向量,作为故障样本对三层神经网络进行训练,建立故障类型分类器,对瓦斯传感器故障进行诊断.仿真结果表明:该方法可以准确地诊断出故障类型.     

基于小波包神经网络的模拟电路故障诊断

提出了基于小波多分辨分析和小波包预处理的模拟电路故障诊断方法。该方法用小波作为信号预处理工具,经小波多分辨分析得到N层分解后的低频和高频信号,再利用小波包分析对多分辨分析没有细分的高频信号进一步分解,以达到提高频率分解率的目的。经PCA分析和归一化后的能量作为训练样本送入BP神经网络进行训练。仿真实验表明此方法能够快速有效的对模拟电路的故障进行诊断和定位。     

基于Boosting RBF神经网络的滚动轴承故障诊断

提出了一种新颖的基于RBF神经网络滚动轴承故障诊断方法。以滚动轴承动态信号的能量信息作为特征,RBF神经网络作为分类器进行滚动轴承故障自动分类与诊断。为了进一步提高神经网络的泛化能力和故障诊断的准确性,采用Boosting方法,进行网络集成。对七类滚动轴承进行了实验,结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。     

基于小波包的RBF神经网络网络流量混沌预测

为了提高网络流量预测准确率,提出了基于小波包的RBF神经网络网络流量混沌预测法(WPCRBF).充分考虑到真实网络流量的周期性和噪声的影响,提出了一种改进的时间窗口法来计算最佳嵌入维和时间延迟,并用于上述预测方法中.以真实网络流量数据为实验数据,分别用CRBF、基于小波的RBF神经网络混沌预测法(WCRBF)与提出的WPCRBF进行预测,实验结果表明,该方法能够较准确地对网络流量进行预测.     

基于小波包频带能量检测技术的故障诊断

在机械设备的在线检测和故障诊断中,振动信号分析是十分重要的手段。小波包变换能将振动信号按任意时频分辨率分解到不同频段,而各频段信号的能量变化包含着丰富的信息。在机械设备运行正常和非正常两种状况下,小波包分解后各频段信号的能量谱尺度图有明显差异。将小波包能量谱尺度图检测方法用于轴承振动信号的诊断处理,验证了该检测方法有效、可行,为机械故障诊断提供了一条新的途径。     

基于小波神经网络的故障诊断方法研究

研究了基于小波分析和神经网络松散型结合的故障诊断方法。用信号的小波包分解结果作为神经网络的输入特征向量,采用遗传算法对神经网络的参数进行全局优化,最后用训练过的神经网络进行故障诊断。仿真结果表明,该方法较L-M算法有更高的计算速度和精度。将该方法应用于平流泵故障诊断,证实了它的可行性和有效性。     

基于RBF神经网络的列车滚动轴承故障诊断

提出一种基于RBF神经网络的列车滚动轴承故障诊断方法。利用小波包分解对轴承的动态信号进行分析、提取特征．采用RBF神经网络进行轴承故障诊断。采用自适应正交最小方差算法．从根本上消除样本间相关性的影响,使RBF神经网络的在线训练算法更具操作性。     

基于小波和神经网络的异步电机转子故障诊断方法研究

基于小波包变换的频率划分特性．对定子电流的Park矢量模信号进行小波包分解，建立了转子断条的故障特征矢量，准确地提取了转子断条故障的特征信息．克服了传统基于FFT分析方法难以提取故障特征频率分量的难点，结合BP神经网络非线性映射及分类识别的优点，将BP神经网络应用于电机转子断务故障的识别，实验结果表明，该方法可实现转子断条故障的可靠诊断。     

基于小波神经网络的陀螺仪故障诊断

为了准确可靠地发现和预测陀螺仪的故障,提出了一种基于RBF小波神经网络的陀螺仪故障检测方法;该方法是将陀螺仪的输出信号进行三层小波包分解,再对分解得到的8个不同频段上的节点进行特征提取,将提取后的8维特征向量作为RBF神经网络的输入;当陀螺仪发生故障时,陀螺仪的输出信号中会产生突变成分,进行训练后的RBF神经网络可以准确地诊断出陀螺仪的故障类型;应用Matlab实现了RBF小波神经网络诊断陀螺仪故障类型的仿真;仿真结果表明,应用RBF小波神经网络进行陀螺仪故障诊断有很好的效果。     

基于小波包分析的电机滚动轴承故障诊断

电机滚动轴承发生故障时的信号是非平稳的,小波包变换对故障特征提取有明显的优势,给出了利用小波包对故障信号进行分析的方法。确定轴承参数以及对故障信号的采集,并计算各类故障特征频率,选择小波基和确定最佳的分解层数,之后在Matlab软件环境下对信号进行小波包分解和重构,得到滚动轴承各类故障信号的功率谱,最后把实验结果与计算结果做对比,证实了该方法可以有效地把轴承中的故障信息成分检测出来,从而判断滚动轴承的故障类型。     

基于神经网络的柴油发动机故障预测研究

为了保证设备安全可靠地运行,需要对设备进行故障预测,及时消除故障;探讨了故障预测技术的应用及神经网络预测原理和建模的方法,给出了神经网络模型在预测过程中的学习算法和改进的神经网络的训练算法,并用于柴油发动机运行中的故障预测,经过多种柴油机的试验证明试验结果满意,对故障的实时检测有重要意义,具有良好的应用前景.     

基于BP小波神经网络的模拟电路故障诊断

针对现有BP网络在模拟电路故障诊断中存在的问题,提出了一种基于BP小波神经网络的故障诊断方法.该法将小波函数与BP网络结合构成BP小波网络,这种网络具有小波变换的时频局域化性质和BP网络的自学习能力.分别用BP小波网络和传统BP网络对实例电路进行故障诊断,结果表明本方法是有效的,而且比传统BP网络方法的学习收敛速度快得多.     

基于改进型小波神经网络的往复泵故障诊断

为了对往复泵的故障进行正确诊断,提出了基于改进型小波神经网络的往复泵故障诊断方法。以往复泵单个泵缸内的压力信号作为系统特征信号通过小波包分解来提取故障特征向量,同时将此特征向量作为改进型神经网络的输入,利用改进型神经网络对故障做进一步的精确实时诊断。文中对小波神经网络采用的优化算法是：动量因子和学习率自适应调整相结合的梯度下降法,该方法可以提高学习速度并增加算法的可靠性。通过对往复泵液力端多故障诊断实例的检验表明,该系统故障诊断正确率达到了93％以上。     

小波神经网络在雷达故障诊断中的应用研究

根据某型雷达接收机的信号特点,提出了基于小波神经网络和专家知识相结合的雷达智能故障诊断方法,探讨了该方法在某型雷达接收机故障诊断中的应用,采样信号经过小波去噪和小波特征向量提取后再进行归一化处理,作为小波神经网络的输入向量,小波神经网络隐含层的激活函数选用小波函数,完成雷达接收机典型故障的诊断;MATLAB实例仿真结果表明,该方法诊断准确,智能化水平高,有很好的自学习能力,提高了故障诊断的正确性和效率。     

基于小波神经网络的电机声频故障诊断系统

采用能量分布特征提取方法和改进的BP算法，设计了一种基于小波神经网络的故障诊断系统，并应用于电机声频诊断技术。实验表明，此系统诊断结果与实际相符，验证了该小波神经网络故障诊断系统的有效性。     

基于遗传算法小波神经网络的电力变压器故障诊断

本文提出了一种基于遗传算法小波神经网络的变压器故障诊断方法。首先构造了基于Mexicohat小波的小波神经网络,其次利用遗传算法优化小波网络的参数,并将其应用到基于溶解气体分析的变压器故障诊断中,最后通过实例证明了本方法的有效性和可行性。