提出了一种基于遗传算法优化的RBF神经网络故障诊断方法,此诊断方法首先利用小波包分解的方法对传感器电路的各种故障数据进行特征提取,再将所得的特征向量输入到遗传算法优化的RBF神经网络进行故障诊断。经过MATLAB仿真,此故障诊断方法不仅对传感器故障进行准确分类,而且提高了BP神经网络的收敛性,从而验证了此方法是可行的。
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介绍了RBF神经网络的模型及原理,阐述了滚动轴承故障的机理;通过滚动轴承的故障特征数据,构建的RBF神经网络,实现了轴承的智能故障诊断。
2021-11-18 09:38:01 356KB RBF神经网络 故障诊断 滚动轴承
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凝汽器是凝汽式汽轮机的主要辅助设备,其凝汽器系统运行中出现故障的原因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。针对此情况,结合模糊理论与神经网络2种故障诊断方法的优势,提出采用串联型模糊神经网络为凝汽器故障诊断模型,用Matlab 6.5矩阵式运算语言开发故障诊断及其性能监测软件。故障诊断软件包括征兆参数的获得、故障诊断及结果柱状图显示;性能分析软件主要是相关参数的计算及正常与变化工况曲线的比较。给出了某电厂100 MW汽轮发电机组诊断实例。
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BP神经网络是一种按误差反向传播的多层前馈网络,是目前应用最为广泛的神经网络之一。基于BP神经网络,进行齿轮故障诊断,四维数据,共两千条。均匀提取1500个样本为训练样本,500个样本为预测样本。
2021-10-13 19:08:47 39.84MB BP神经网络 故障诊断
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风光类分布式电源的接入使得配电网的故障定位问题由单电源模式变为多电源模式。为了研究多电源配电网的故障定位,研究了应用神经网络进行电源配电网故障定位的可行性。通过训练样本对神经网络进行训练,实现了故障过电流信息到故障区域的映射。算例的结果证明应用神经网络求解多电源配电网故障区域是可行的,具有一定的理论指导意义。
2021-08-10 09:10:13 487KB 多源模式 神经网络 故障定位
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研究了将经验模式分解(EMD)和BP神经网络2种方法诊断大功率柴油机的振动故障信号。首先运用经验模式的分解方法对柴油机缸盖表面的振动信号进行分解并来提取特征参数;最后通过建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对150-12缸柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。
2021-08-09 20:19:16 671KB 柴油机 EMD BP神经网络 故障诊断
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运用bp神经网络来进行数据处理,进行故障诊断
2021-08-05 14:00:13 27KB 设备故障 Matlab bp神经网络
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在故障诊断时,需要从多方面获得关于同一对象的多维信息并进行融合,才能对设备进行更可靠更准确地诊断,以求得最佳诊断结果。以齿轮箱故障作为研究对象,提出了一种基于D-S证据理论和BP神经网络相结合的信息融合诊断方法,并进行了验证。首先利用BP神经网络对测量数据进行分析诊断,最后用D-S理论对诊断结果进行融合,结果满足需求,从而证明了D-S理论和BP神经网络相结合的诊断方法的实效性。
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MAFAULDA,Machinery Fault Database [Online] 此为机械故障的正常数据集,可做为机器学习、神经网络训练用。
2021-06-18 14:08:07 290.08MB 机器学习 深度学习 神经网络 故障诊断
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