用概率神经网络对水电边坡稳定性预测

概率神经网络(PNN)是一种训练速度快、结构简洁明了、应用广泛的人工神经网络,该方法采用贝叶斯分类决策理论建立系统的数学模型,以高斯函数作为激励函数,具有非线性处理和抗干扰能力强等特点。阐述了PNN的基本结构及其训练算法,提出了基于PNN的水电边坡稳定性预测方法,并采用免疫进化算法(IEA)对高斯型函数的标准偏差σ进行参数优化。理论分析和实例结果验证了基于IEA-PNN的水电边坡稳定性预测方法的正确性和有效性。     

基于BP网络的柴油机故障诊断方法研究

采用BP神经网络对柴油机气缸套磨损故障诊断进行了研究。首先运用单BP网络方法对柴油机气缸套磨损故障进行了诊断,诊断结果表明该方法还存在一定不足;提出了基于组合式BP网络的故障诊断方法,诊断结果表明,采用组合式BP网络的故障诊断方法可有效地提高柴油机气缸套磨损故障诊断的准确性和有效性。     

基于信息融合的涡轮发动机故障诊断方法研究

对近年来信息融合方法发展进行总结,着重介绍贝叶斯信息融合法、神经网络信息融合法、基于特征的信息融合法和D-S证据理论信息融合法,分析各种方法的原理和特点。以CFM56发动机故障诊断为例,用BP神经网络的输出结果为输入,构建D-S证据融合的识别框架,进行故障诊断。结果表明,采用D-S证据理论的方法,缩短了故障诊断的时间并提高了故障诊断的精确度。     

基于贝叶斯网络的信息融合汽车网络故障诊断方法

本文中基于贝叶斯网络的信息融合,开展汽车网络故障诊断方法的研究。首先分析了汽车网络系统的故障类型;其次,针对其故障具有随机性和不确定性的特点,在分析了相关故障诊断方法的基础上,提出了基于贝叶斯网络的信息融合故障诊断方法;最后,结合专家知识和大量统计数据,将所提出的故障诊断方法应用在汽车发动机节点的故障诊断中,证实了该方法有效性。     

基于振动信号的发动机故障诊断方法分析

介绍了小波分析和小波包分析故障振动信号特征提取方法,对基于神经网络、专家系统、故障树、模糊理论的振动信号智能故障诊断方法进行了阐述,并阐明了多种智能诊断方法相结合是今后发动机故障诊断研究的主要方向。     

基于BP网络的故障诊断正向推理方法

针对传统的故障诊断正向推理方法的局限性 ,对基于BP模型的神经网络故障诊断正向推理方法进行了研究。建立了用于故障诊断的BP神经网络模型 ,并给出了故障诊断的正向推理过程。利用汽车发动机点火系统的故障实例验证了基于BP模型的神经网络故障诊断正向推理方法的有效性和可行性。     

基于自适应AR谱与神经网络的车变速器轴承故障诊断

提出了基于自适应AR谱和神经网络的汽车变速器轴承故障诊断方法.该方法采用自适应滤波将轴承振动信号进行滤波,建立AR模型,从而提取出故障轴承的特征,再利用BP神经网络进行故障分类.试验证明该方法适用于汽车变速器轴承的故障诊断.     

基于人工智能的汽车故障诊断与预测

本文致力于探讨基于人工智能技术的汽车故障诊断与预测方法。随着汽车技术的不断发展,车辆故障诊断与预测变得越来越重要。传统的基于规则的方法已经难以满足复杂的汽车系统需求,因此引入了人工智能技术来提高故障诊断与预测的准确性和效率。本文首先介绍了人工智能在汽车领域的应用现状,然后详细探讨了基于机器学习和深度学习的汽车故障诊断与预测方法。通过对车辆传感器数据和历史故障数据的分析,我们提出了一种基于神经网络的故障诊断与预测模型,并通过实验验证了其有效性。实验结果表明,所提出的方法在准确性和实时性上都取得了显著的改进,为未来智能汽车系统的发展提供了新的思路和方法。     

自动变速器故障诊断原则与排查方法

文章提出了一种自动变速器故障诊断的基本原则与排查方法,并基于该原则和方法给出了漏油故障的诊断和排查过程,并以某型6AT自动变速器漏油故障为例,进行故障案例分析,分析结果表明文章中所提出的故障诊断原则与排查方法是有效的,能够极大地缩短自动变速器的故障诊断周期,优化排查流程,对于自动变速器的故障诊断与排查,提供了一种新思路,具有重要的参考价值和借鉴意义。     

基于CAN总线的汽车故障诊断系统研究与设计

介绍了基于CAN的车载故障诊断标准ISO15765的体系结构,分析了ISO15765网络层的数据传送方式,在此基础之上设计了基于CAN网络的故障诊断系统及控制器故障诊断代码,完成诊断系统的硬件设计及软件调试,并利用CANoe软件对ECU和诊断设备进行测试。