BP神经网络在无人机飞控系统故障诊断中的应用

某型无人机飞控系统结构的复杂性使得它的故障形式与故障特征的关系呈非线性的映射关系,用传统的信号处理方法不易提取故障特征,给故障诊断带来很大困难。在分析BP神经网络的结构及其算法的基础上,构建了基于BP神经网络的故障诊断系统,用于某型无人机飞控系统的故障诊断,仿真结果表明优化后的BP算法能够用于故障诊断。     

BP神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用研究

反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)是一种深度学习模型,在各个领域都有重要应用。文章以滚动轴承故障诊断为例,探讨了BP神经网络在其中的应用。文章通过运用及优化BP神经网络,对凯斯西储大学提供的轴承故障数据加窗后进行离散傅里叶变换处理,再进行峰值特征提取,然后利用该数据进行神经网络模型的学习和预测,构建了一个能够准确预测轴承故障类型的网络模型。该模型能够提高轴承故障诊断的效率和准确性,具有重要的实用价值。     

BP神经网络专家系统在故障诊断中的应用

介绍了一种基于BP神经网络故障诊断专家系统 ,给出了系统的结构 ,具体描述了神经网络专家系统的基本原理。并以船舶柴油机冷却系统故障诊断为例说明了神经网络故障诊断的推理过程。诊断结果表明了该方法的有效性。     

BP神经网络在光伏发电系统故障诊断中的应用

介绍了并网光伏发电系统的故障诊断模式和故障原因,以及BP神经网络的结构与学习算法。针对太阳能并网光伏发电系统工作过程中可能出现的故障,提出了一种基于BP神经网络的故障诊断方法。测试结果表明了该方法的有效性和可能性,达到了预期的结果,可以用于并网光伏发电系统的故障诊断。     

优化的BP神经网络在电子设备故障诊断中的应用

给出BP神经网络故障诊断模型,研究了共轭梯度法对BP算法进行优化设计。针对电子设备的一些实测数据,利用优化的神经网络对其进行了故障诊断,给出实验的仿真结果,并进行详细的分析,最后得出设备的诊断结果。通过实验证明,基于共轭梯度法的BP神经网络优化算法应用于电子设备故障诊断,其诊断率较高,有很强的实用性。     

基于BP神经网络的某型飞机火控系统故障诊断

根据某型飞机火控系统的特点,给出了BP神经网络数学模型及其学习算法,在此基础上以某型飞机火控系统作为为被诊断对象,运用BP神经网络数学模型及其学习算法对其进行故障诊断。诊断结果表明BP神经网络不仅能识别出样本自身的故障,而且能准确诊断出样本以外数据故障,提高某型飞机火控系统一线维修保障效率。     

基于BP神经网络的发动机故障诊断研究

对基于BP神经网络的电控发动机故障诊断进行了初步研究,提出了BP神经网络的结构。举例建立了基于神经网络技术的点火系的故障诊断模型并对诊断系统进行系统测试和做出评价。     

基于BP神经网络的齿轮设备故障诊断应用

本文提出了基于BP神经网络的齿轮故障诊断模型研究。首先构建了基于遗传算法的BP神经网络预测模型,并设计了基于遗传算法的齿轮故障诊断算法流程;然后,通过案例对本文构建的模型及设计的算法进行了验证,实验结果表明,本文设计的模型及算法收敛速度快,故障诊断效果较好,具有较强的使用价值。     

基于Matlab Web Server的神经网络远程故障诊断方法

提出了基于Matlab Web Server的神经网络远程故障诊断方法,使得网络客户端能通过Intranet访问远程Matlab Web Server从而对神经网络进行训练,训练完成后可以利用训练好的神经网络进行远程故障诊断。事实上利用相似的方法,利用Matlab的强大仿真与计算功能也可以加强网络的仿真与计算功能,具有很大的实用价值。     

基于BP神经网络的故障诊断仿真研究

介绍了BP(反向传播)神经网络模型,阐述了BP算法的基本原理、权值调整的过程,给出了BP算法一般的编程步骤和流程。在此基础上,应用基本的BP算法进行了系统故障诊断的仿真研究,为提高其实用性,采用VC 与MATLAB混合编程的方法,在VC 环境下制作了应用界面。最后介绍了BP算法在使用中存在的主要问题,并进一步提出了相应的改进方法。     

基于模糊神经网络的执行器故障诊断

针对神经网络在故障诊断中的局限性,提出了一种将模糊理论与BP神经网络结合的故障诊断方法,使其应用到执行器故障诊断中.通过和BP神经网络学习算法对执行器故障诊断的结果比较来证明模糊神经网络算法的优越性.首先介绍执行器常见故障;其次对故障征兆进行模糊化预处理,获得了神经网络训练样本,最后应用Matlab软件进行了系统仿真.仿真结果表明:该方法收敛速度快、诊断精度高、自适应性强,能够有效地诊断执行器故障.     

基于LabVIEW与BP神经网络测距终端故障诊断系统研究

结合LabVIEW图形化编程特点和Matlab强大的矩阵运算能力,利用二者混合编程实现BP网络算法改进,设计了基于LabVIEW与BP神经网络的测距终端故障诊断系统,且通过对测距中参考信号发生器单元电路产生的硬故障进行识别诊断,以检验其可靠性。应用结果表明,该系统不仅能对多种未知故障进行准确分类识别,并可将结果通过简单直观的界面显示出来,从而降低故障诊断人员的工作难度,具有较强的实用价值。     

基于BP网络和DS理论的雷达电路故障诊断

为了克服使用BP神经网络对雷达电路故障诊断的不足,提出了将BP神经网络和DS证据理论相结合的诊断方法。该诊断方法先用BP神经网络分别对雷达电路的电压电流特性进行故障诊断,将诊断后的结果再通过DS证据理论进行信息融合,从而得到更为可靠的诊断结果,具有一定的工程实际意义。     

基于改进BP网络的柴油机燃油故障诊断的应用

针对标准BP神经网络收敛速度较慢的问题,本文对所建立的BP网络的学习算法进行了改进,采用LM最优化算法对BP网络进行训练,替代了原来标准BP算法中的梯度下降法寻找最优网络连接权值。燃油喷射系统是柴油机的核心部分,其工作状况直接影响柴油机的燃油过程及其性能,将这种改进的BP算法应用到柴油机燃油故障诊断中,仿真实验证明,该...     

混沌神经网络在发电机故障诊断中的应用

采用耦合的混沌振荡子作为单个混沌神经元构造混沌神经网络模型,采用改进Hebb算法设计网络的连接权值。在此基础上,实现了混沌神经网络的动态联想记忆,并应用该混沌神经网络模型对发电机定子绕组匝间短路故障进行诊断。结果表明,该种方法有助于故障模式的记忆和重现。     

基于萤火虫BP神经网络的轴承故障诊断研究

针对BP神经网络训练过程易陷入局部极值导致训练误差收敛速度慢的问题,提出将具有全局寻优的萤火虫算法,结合BP算法共同训练神经网络。在本质上,萤火虫BP神经网络利用萤火虫算法对神经网络进行早期训练,避开局部极值点,得到优化后的神经网络初始权值后,利用BP算法的局部寻优特性对网络做进一步精细训练。轴承故障实验表明,萤火虫BP神经网络的训练误差收敛速度相比BP神经网络、萤火虫神经网络显著提升,故障识别率最高达到99.47%。     

RBF神经网络在定日镜场故障诊断中的应用

针对定日镜场故障与征兆之间的关系特点,介绍了RBF神经网络运用于定日镜场故障诊断的基本方法。利用MATLAB神经网络工具箱建立和训练RBF神经网络,并对网络进行了测试。结果说明RBF神经网络在定日镜场故障诊断中具有较高的准确性和可靠性。     

基于BP网络的电力机车充电机故障诊断研究

充电机作为电力机车的一个重要装置,直接影响电力机车的安全运行.文章以BP神经网络故障诊断理论为基础,提出了以充电机输入和输出以及晶闸管触发信号为神经网络输入的特征参数,建立了充电机的23种故障模式和特征量之间非线性关系.仿真及实验结果表明了该诊断模型和算法的可行性以及有效性,同时特征参数的有效提取提高了诊断的精确性.     

基于神经网络的滚动轴承故障诊断智能方法

提出了基于神经网络的滚动轴承故障诊断方法.以滚动轴承小波分解后的能量信息作为特征,通过神经网络作为分类器对滚动轴承故障进行识别.经过实验表明,该方法对于滚动轴承的故障诊断具有一定的应用价值, 并可方便地推广到其他类似的诊断领域.