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[期刊] 工业工程
[作者]
姜金贵
引入小波变换优化神经网络,建立了凝汽器故障征兆参数集,利用小波神经网自适应能力强、收敛速度快、精度高的特点对凝汽器故障进行诊断。应用结果表明,该方法能够有效地对凝汽器故障进行准确诊断。
关键词：
小波神经网络 凝汽器 故障诊断
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
姜涛 袁胜发
根据轴承故障产生的机理和常用故障特征参数的分析与提取方法,针对滚动轴承系统的非线性和表面振动信号的非平稳特性,采用小波分析法,并对小波分析中容易产生频率混淆而进行改进小波包快速算法。试验结果表明,改进的小波分析能减少频率混淆现象,克服传统小波包快速算法中高低频重迭难以分辨的问题,并利用小波频带分析技术对故障信号中含有的噪声信号进行分离。结合小波和神经网络的优势建立改进小波神经网络的结构模型,研究小波神经网络的学习算法,解决传统BP算法收敛速度慢和容易陷入局部极小值等问题,从学习率和连接权值两个方面对算法进行改进。以N205型滚动轴承在试验台上所测取的试验数据进行网络训练,用振动信号为网络输入向...
[期刊] 工业工程
[作者]
刘晶 季海鹏
采用加权关联规则算法对设备历史数据库进行挖掘,建立加权关联规则模式库。设备监控数据通过与模式库匹配,实现设备故障诊断。同时,针对钢铁企业中液压设备的特殊性,提出利用自组织竞争神经网络模型确定权值,即将设备故障信息的3个主要属性:重要程度、易损程度、故障等级作为模型的输入,通过训练样本确定设备故障的加权关联规则的权值。实例证明了该方法的有效性。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
王俊 刘刚
温室无线传感器网络中故障节点会产生并传输错误数据,不仅消耗节点的能量和带宽,而且导致错误决策。针对此问题研究一种准确判断节点故障状态的方法。采用时序分析和遗传BP神经网络,建立基于时间序列和神经网络的传感器节点故障诊断系统,通过对传感器样本数据进行时序分析,提取模型参数作为特征向量,并以此对遗传BP神经网络进行网络训练,实现传感器节点故障的诊断。试验结果表明:该方法能够有效地识别传感器节点故障类型,15组测试样本的输出矢量与同类故障基准矢量的欧式距离和为0.007,识别正确率为100%。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
袁泉 何勇 唐建华
通过人工神经网络与专家系统的结合，用TurboProlog和TurboC语言在微机上开发了汽油发动机故障诊断系统。其特点是利用人工神经网络浅层模块进行浅层推理，再进入深层专家系统进一步确诊，并以神经网络来完成自学习功能。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
李郁侠 刘立峰 陈继尧 张宝芳
以D em pster-Shafer证据理论为基础,提出了一种神经网络局部初步诊断与证据理论融合决策诊断相结合的水电机组振动故障诊断方法,通过故障征兆信息的有效组合,从不同侧面对水电机组振动故障进行了初步诊断,对每一个子神经网络的输出结果归一化处理后,作为此证据下各种状态的基本概率分配函数,再用证据组合理论融合各个证据信息,得出最终的诊断结果。仿真试验结果表明,诊断结论的可信度显著提高,不确定性明显减少,证明了该诊断方法是有效的。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
白亮 贾嵘 罗兴錡
针对传统意义的BP(B ack-P ropagated)神经网络在水轮机故障诊断中的不足,提出了一种基于径向基RBF(R ad ia l bas is function)神经网络的水轮机组故障诊断方法。实例应用表明,该方法克服了BP神经网络的不足,具有精度高、收敛快、可以避免局部极小值的优点;RBF神经网络收敛速度约是BP神经网络的40倍,并能准确地诊断出水轮机组的故障。
关键词：
水轮机组 故障诊断 神经网络 径向基
[期刊] 工业工程
[作者]
卢皎 禹建丽 黄春雷 陈洪根
为解决ZPW-2000R型轨道电路故障智能自诊断问题,提出一种基于深度卷积神经网络的ZPW-2000R轨道电路故障诊断模型,输入微机存储的38个实时监测变量数据,可自动诊断包括轨道电路室内及室外设备的共29种故障类型,且故障诊断准确率可达96%。为轨道电路故障诊断提供了有效的智能化解决方案。
关键词：
卷积神经网络 轨道电路 故障诊断
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
贾嵘 陈晓芸 李辉 席文飞
【目的】针对单一径向基(RBF)神经网络在水轮发电机组振动故障诊断中泛化能力不足的缺点,提出基于粒子群(PSO)算法优化的RBF神经网络。【方法】利用PSO算法操作简单、容易实现等特点及其深刻的智能背景,对RBF神经网络的参数(中心和宽度)、连接权重进行优化,并用经PSO算法优化的RBF神经网络对水轮发电机组振动故障进行仿真诊断。【结果】仿真诊断结果表明,PSO算法优化的RBF神经网络具有较好的分类效果,较RBF诊断模型精度高、收敛快。【结论】PSO算法优化的RBF神经网络,适用于水轮发电机组振动故障诊断,其诊断精度较高,具有推广应用价值。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王昊 肖慧灵 王丽亚 邱思琦
为解决机器工况变化下，轴承故障诊断精度显著下降的问题，建立了一种改进迁移诊断模型。综合利用最大均值差异和距离方差来衡量不同分布的差异，对齐源域和目标域数据的联合分布，并利用熵损失改善特征在共享子空间中的可分离性，建立以分类误差、分布差异、可分离性为优化目标的数学模型。其次，构建锯齿状扩展速率的膨胀卷积神经网络，以提取信号中多尺度泛化特征和进行故障诊断。随后制定两阶段训练策略，第一阶段利用源域数据训练诊断模型，第二阶段将模型迁移到目标域数据。最后利用两个轴承数据集进行验证，结果表明该方法在不同负载下有良好的迁移诊断性能，能有效应对不同强度噪声的干扰。
关键词：
轴承故障 迁移诊断 领域适应 膨胀卷积
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
宋佳 石若凌 郭小红 刘杨
针对高超声速飞行器反作用控制系统(reaction control system,RCS)的推力器故障,展开了基于核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的故障诊断方法研究,并对该诊断方法进行了参数优化和核函数优化,为飞行器执行器故障提供了快速准确的诊断方法.结果表明:该方法可以克服对飞行器模型的依赖,以数据驱动的方式对飞行器执行器故障实现快速准确的诊断.
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
黄鹏 陈虹丽 李强
研究使用基于模型的方法来发现一个突发故障并估计这个故障的大小。对XZ-II型旋转式倒立摆建立T-S模糊模型以及提出一种T-S模糊模型描述的非线性系统残差生成器的设计方法,以XZ-Ⅱ型旋转式倒立摆的模糊系统为基础,设计故障诊断器。利用Matlab对XZ-Ⅱ型旋转式倒立摆的故障诊断器进行仿真实验,并对实验仿真结果进行分析,验证提出的故障诊断器设计方案的可行性。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
吐松江·卡日 高文胜 张紫薇 莫文雄 王红斌 崔屹平
为了提高变压器故障诊断准确率,该文提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和遗传算法(genetic algorithm,GA)的电力变压器故障诊断方法。基于5种常用油中溶解气体分析方法的20种不同输入建立初始特征集合,采用二进制方式将支持向量机惩罚因子、核参数及特征子集编码至遗传算法染色体,建立基于5折交叉验证正确率的适应度函数,联合优化最优特征子集和支持向量机参数组合。然后依据最优特征子集和参数组合训练诊断模型,并利用测试集和故障实例验证诊断性能。实例分析结果表明:该方法能准确、有效地诊断变压器故障,比基于传统特征子集的支持向量机-遗传算法模型、IEC三比值法、反向传播神经网络和朴素Bayes等方法具有更高的诊断准确率。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
庞新宇 江旺旺 高玉光 杨兆建 任芳 李娟莉
构建了基于互联网的提升设备工况监测与故障诊断网络实验教学平台。根据终端的不同,该网络平台分为互联网实验教学子平台和移动互联网实验教学子平台。两个子平台均包含设备监测、设备诊断和设备选型等功能模块。设备监测和设备诊断模块面向提升设备的5个子系统,实现实时值查看、数据查询、故障报警和原因分析等功能。在教学中,将现场实验和网络实验相结合,大大提高了实验教学效果。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
梁武科 赵道利 王荣荣 马薇 罗兴锜
针对当前水电机组故障原因复杂,实际监测数据量大,采用神经网络方法进行机组故障诊断存在网络结构复杂、训练时间长、诊断困难的问题,文章将粗糙集理论引入到水电机组故障诊断中,提出了基于粗糙集理论与RBF神经网络相结合的水电机组故障诊断方法。在保持分类能力不变的前提下,用粗糙集理论对故障信息进行约简处理,然后用RBF神经网络对预处理后的故障信息进行诊断,使神经网络的输入神经元数目明显减少,其结构得以简化。通过对某电站实测机组数据进行离线故障诊断,证明该诊断方法有效提高了机组故障诊断的效率和准确性。
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