人工神经网络的工业机械故障诊断优化方法

目前,机械故障诊断技术逐渐朝着智能化的方向发展,使用人工神经网络对故障进行诊断的优势较为明显。传统神经网络的收敛较慢,并且较为容易陷入到局部最小,所以就提出了改进的神经网络。根据相应的问题描述,实现了神经网络故障预测模型的改进,将机械故障作为例子,创建机械故障预测模型实现故障的预测,通过对比改进神经网络和传统神经网络,说明此方法的有效性。

通过对已采集的通风机振动信号分析和整理,提出了应用人工神经网络对其进行故障诊断,以g4-73-11离心式矿用通风机为研究对象,用小波包分解技术提取其振动信号的能量特征作为特征向量,建立了神经网络模型,并应用此网络对一矿用通风机g4-73-11no28d进行故障诊断,结果表明,此网络可作为智能分类器对离心式通风机的常见故障进行识别和诊断。

通过改良三比值法处理一组电力变压器油中溶解气体的特征值,并将数据作为输入训练神经网络,调整权值和阀值,通过相互比较确定各项网络参数,将误差控制要求范围内.最后使用得到的概率神经网络对样本进行了成功的预测,验证了将bp神经网络算法运用于变压器故障诊断具有十分理想的效果.

人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式.直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生想法或解决问题的办法.这种思维方式的根本之处在于以下两点:①信息是通过神经元上的兴奋模式分布储存在网络上;②信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的.人工神经网络就是一个模拟人的直观性思维的非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式储存和并行协同处理.

人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之处在于以下两点:①信息是通过神经元上的兴奋模式分布储存在网络上;②信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。人工神经网络就是一个模拟人的直观性思维的非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式储存和并行协同处理。

通过改良三比值法处理一组电力变压器油中溶解气体的特征值,并将数据作为输入训练神经网络,调整权值和阀值,通过相互比较确定各项网络参数,将误差控制要求范围内.最后使用得到的概率神经网络对样本进行了成功的预测,验证了将bp神经网络算法运用于变压器故障诊断具有十分理想的效果.

随着生产的发展,水泵等旋转机械故障诊断技术的重要性越来越受到人们的重视。传统的诊断技术和理论方法对于具有多故障、多过程和突发性故障的现代化机械设备往往显示出较大的局限性,从而使机械故障诊断陷入了某些困境。为了克服这些缺点,就人工神经网络理论在水泵故障诊断技术中的应用进行了系统而深入地研究。

本文首先介绍了人工神经网络的基本原理,然后详细介绍了反向传播算法(bp),最后研究bp算法在空调系统故障诊断方面的应用

通过改良三比值法处理一组电力变压器油中溶解气体的特征值,并将数据作为输入训练神经网络,调整权值和阀值,通过相互比较确定各项网络参数,将误差控制要求范围内.最后使用得到的概率神经网络对样本进行了成功的预测,验证了将bp神经网络算法运用于变压器故障诊断具有十分理想的效果.

噪声是影响家用空调器质量的一个重要因素,提出了一种用bp神经网络识别空调器噪声源的方法.利用声学分析仪对空调器的噪声信号做频谱分析,提取噪声信号的频谱特征构造模式特征量,设计一个三层bp神经网络经学习训练后进行空调器的噪声源识别,为空调器的噪声故障诊断及其减振降噪提供指导.

针对空调系统中的不同故障,分析了空调箱的故障特性,并讨论了不同故障对空调系统能耗及热舒适性的影响.仿真试验结果表明,送风温度的测量故障会导致系统能耗的增加.根据故障特性,提出了一种基于神经网络的数据处理方法,用以检测和诊断空调箱中的传感器故障.该方法首先选取历史数据对神经网络进行训练,实现对系统运行状态的识别和预测.然后,通过比较测量值与预测值,计算出相对误差,实现对故障的诊断.最后,利用基于trnsys的仿真器,对神经网络的故障诊断策略进行了验证.结果表明,神经网络可以有效诊断空调系统中的温度、流量和压力传感器故障.

对人工神经网络的发展及基本原理作了简要介绍,重点介绍了桥梁损伤智能诊断中常用的bp神经网络模型的结构及其国内外的主要研究成果,指出了bp神经网络的一些缺陷并提出了相应的改进方法,最终对人工神经网络在桥梁损伤智能诊断发展应用作了展望。

针对工业控制系统入侵检测模型对各类攻击的检测率和检测效率不高的问题,提出一种adaboost算法优化bp神经网络的入侵检测模型.首先利用主成分分析法对原始数据集进行预处理,消除其相关性；其次利用adaboost算法对训练样本的权重进行不断调整,从而获得bp神经网络最优权重和阈值；最后再通过adaboost算法将bp弱分类器组合成bp强分类器,从而实现工业控制系统的异常检测.实验结果表明该方法在对各攻击类型的检测率和测试时间明显优于其他算法模型.

介绍了模糊神经网络方法的基本概念和结构,就将模糊神经网络引入空调系统故障诊断系统作了较为系统的阐述。

文章以热泵机组为研究对象,从实验测试的角度建立故障-征兆模型。采用bp神经网络对热泵机组进行故障诊断并利用matlab仿真,仿真结果表明基于bp神经网络的热泵机组故障诊断实现简单且效果较好。

故障诊断技术 摘要:随着我国科技的发展,我国工业逐步向生产设备大型化、复杂 化、智能化、高速化和自动化方向发展，设备的复杂程度日益提高， 设备的维修技术也在广泛的发展那与进步，相比那些传统的故障诊断 技术难以满足复杂系统的故障诊断要求，因此智能故障诊断技术也得 到更广泛的应用。并且设备的诊断技术也得到了更广泛的发展，如何 把维修的成本降到最低，经济综合效益得到提高，故障诊断技术也越 来越重要。 关键词:工程机械;故障诊断;发展趋势 引言 机械故障诊断技术作为一门新兴的科学，自二十世纪六七十年代以来 已经取得了突飞猛进的发展，尤其是计算机技术的应用，使其达到了 智能化阶段，现在，机械故障诊断技术在工业生产中起着越来越重要 的作用，生产实践已经证明开展故障诊断与状态预测技术研究其重要 的现实意义。故障诊断技术虽然很难，但经过二十年的努力，我国自 己开发的故障

企业在实际发展的过程中,机械设备作为原生的发展动力,对于自身的长期健康发展具有非常重要的影响。而落实到机械故障诊断方法研究中来,可以充分利用故障数据样本来对其诊断发展过程中出现的一些问题进行有效的把握,充分分析支持向量机的机械故障诊断方法的实质性内容,更好的加强分类故障的有效排除,并且提升诊断方法应用的有效性水平。因此,本文在研究的过程中,主要从支持向量机的相关原理出发,在对基本内容进行系统分析的同时,积极探索多故障分类器的相关建立与测试,从而更好的把握后续内容,推动我国社会经济的不断繁荣与进步。

结构面分组是进行岩体结构面模拟的重要环节,将人工神经网络技术运用于结构面的分组中,是一种新的尝试。介绍了运用sofm神经网络进行结构面分组的方法,并结合工程实例,对其应用效果进行了探讨,指出运用该法虽能达到对结构面进行智能分组的效果,但最后仍需对结果进行人工判断,特别是对高倾角的分组效果不理想,有待进一步改进完善。

对空调系统中的温度、压力、流量传感器的漂移故障,提出了一种基于小波神经网络的传感器故障诊断方法。该方法首先采用小波分析方法对历史故障数据和正常数据进行分析,从而提取数据的频带特征,通过神经网络对这些特征进行学习,使神经网络分析能够对待诊断数据的进行故障诊断。仿真实验的结果表明,该方法对传感器的漂移故障能够实现有效地诊断。

为有效gis设备放电故障诊断的快速性和准确性,采用近几年出现的遗传算法对bp神经网络进行优化,减少了bp神经网络算法陷入局部最优解的风险,显著增强了bp神经网络的泛化能力和全局寻优能力。对比发现,遗传算法优化后的bp神经网络模型具有比较好的快速性和准确的诊断能力。测试结果表明,遗传算法优化bp神经网络对gis设备放电故障诊断具有可行性和有效性。

人工神经网络方法在基坑变形预测中的应用研究——分析研究了人工神经网络方法在基坑变形预测中的建模方法，并通过实例应用，证明这种方法是切实可行的。同时将人工神经网络方法预测结果和灰色系统模型及时序模型预测进行比较，充分证明人工神经网络方法在变形预...

基于补偿模糊神经网络的制冷系统故障诊断研究——选择反映制冷系统故障状态的热力参数集组成特征向量，并对其进行模糊化处理，利用补偿模糊神经网络建立故障状态与热力参数特征向量之间的映射关系。将神经网络和补偿模糊逻辑相结合，采用动态、全局优化的运算，...