船用计程仪信号传输系统的神经网络故障诊断算法

计程仪信号传输系统是由步进电机通过齿轮带动多个旋转变压器。为实现对其故障的智能诊断,提出一种基于BP神经网络算法的故障诊断方法,并采用LM(Levenberg-Marquardt)最优化算法对BP网络进行训练。通过Matlab神经网络工具箱仿真计算,结果表明LM算法提高了BP神经网络的学习效率及稳定性,明显加快了网络的收敛速度。使用BP神经网络对步进电机带动多旋变系统故障诊断的方法行之有效,在减少故障诊断人员工作量同时提高了系统故障诊断的效率。     

基于BP神经网络的故障诊断技术在装备维修中的应用

传统故障诊断方法在装备保障中的诸多局限性。文章介绍了基于BP模型的神经网络,研究了基于BP模型神经网络的故障诊断推理方法,并利用Matlab仿真软件对结果进行了运行和计算。结果证明,基于BP神经网络的故障诊断技术对装备故障诊断是行之有效的。     

基于改进BP算法的凝给水系统故障诊断神经网络的分析与训练

分析了故障诊断神经网络的组成,构建了凝给水系统故障诊断神经网络,并用改进BP算法对新构建网络进行了训练.训练后的凝给水系统故障诊断神经网络得到了很好的验证.     

基于神经网络的柴油机遥控系统故障智能诊断研究

为了克服传统模拟电路故障诊断方法的不足,通过对船舶柴油机遥控系统工作原理的分析,提出采用BP神经网络诊断船舶主机遥控系统的智能诊断方法。介绍BP神经网络结构确定方法及其数值优化技术,并以具体电路模块为例探讨神经网络在船舶柴油机遥控系统故障诊断中的应用。通过Matlab仿真可以发现基于BP神经网络的电路故障诊断方法具有自适应性好、训练时间短、准确性高等特点。     

基于CAWOA-BP的船舶凝给水系统故障诊断

为克服传统专家经验在故障诊断方面的不足,实现船舶凝给水系统的智能诊断,在标准BP神经网络基础上提出一种优化后的CAWOA-BP故障诊断模型。采用混沌映射以及自适应权重调整策略优化WOA鲸鱼算法,利用优化后的WOA鲸鱼算法改进BP神经网络的权值及阈值矩阵。由于船舶凝给水系统的状态监测数据是复杂多维度数据,利用UMAP降维算法对原始数据进行降维。最后,利用降维处理后的数据训练CAWOA-BP神经网络模型,实现故障诊断。通过对正常及故障数据的学习,发现优化后的CAWOA-BP模型相比于标准BP,WOA-BP,PSO-BP故障诊断模型具有更高的准确率、精确率、召回率及预测误差。研究表明,基于优化后的CAWOA-BP神经网络故障诊断方法能够更加精确实现船舶凝给水系统的故障诊断。     

遗传神经网络在导航传感器故障诊断中的应用

对船用组合导航系统中占主要地位的惯导系统进行故障诊断研究,提出了基于遗传算法优化的神经网络故障诊断模型.利用改进的遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行遗传操作,获得具有一定遍历性的初始权值和周值,然后再利用神经网络的L-M训练方法进行训练,克服了BP神经网络搜索速度慢和容易陷入局部极值的缺点,保证了训练过程收敛.对采集到的传感器故障信号进行预处理,故障特征信号作为改进遗传神经网络的输入信号来检测故障.采用惯导系统陀螺仪故障信号进行仿真研究,结果表明此方法可有效地检测故障且提高了系统精度.     

基于BP神经网络的虚拟故障诊断的实现

针对电子设备故障诊断与维修训练的需求,以某型通信设备电源模块为例,探讨复杂电子设备元件级虚拟故障诊断的设计方案,重点研究了BP神经网络的实现、Delphi与Matlab的混合编程以及电路仿真在虚拟故障诊断中的应用,开发出某型通信设备的元件级虚拟故障诊断系统。实践证明,该系统实现了故障仿真和诊断以及虚拟拆装演示,具有较好的交互性,能够很好地解决虚拟维修过程中遇到的实际问题。     

基于遗传神经网络与信息融合的实时智能故障诊断系统研究

在传统BP神经网络的基础上引入聚类分析方法与遗传优化算法,可有效降低BP神经网络的训练难度并提高其训练精度;为有效利用各诊断单元的诊断结果,引入D-S证据理论对结论进行决策分析.仿真测试表明,该故障诊断系统能迅速、准确、可靠的诊断出各种故障.     

基于分形特征和神经网络的柴油机故障诊断

针对现有柴油机故障诊断方法的不足,提出了一种基于分形特征和神经网络的诊断方法。讨论了关联维数的计算方法,利用Lab VIEW虚拟仪器开发平台,组建了一套基于声信号关联维数的柴油机故障诊断系统。计算了柴油机在不同工况下声音信号的关联维数,设计一个BP神经网络实现了柴油机故障诊断并进行离线训练,并进行试验验证,结果表明该方法能有效检测故障。     

基于BP神经网络的煤矿电机故障诊断预测

电机软故障辨识诊断一直是困扰电机维修工程师一大难题。引入BP神经网络概念,利用采集到的样本数据训练BP神经网络,得出最优网络模型。通过典型故障状态参数测试新方法的辨别能力。结合对煤矿电机参数的训练测试,通过仿真实验验证了这种新方法对电气故障诊断的有效性。     

基于神经网络的水下机器人推进器故障诊断

为提高水下机器人系统的总体可靠性,开展了推进器故障诊断研究。在三层BP神经网络的基础上,提出了一种改进的递归神经网络并推导了网络的训练算法。利用直航、转艏等试验对网络进行训练,将训练好的网络用于水下机器人运动建模,对比模型的输出与实际传感器测量值来获取残差,通过分析残差特性来提取故障诊断判据,进而进行推进器故障诊断。将提出的方法应用到仿真试验和海上试验中,得出了相应的试验结果。通过对试验结果的分析研究,验证了方法的有效性与可行性,同时也表明该方法在工程应用方面具有一定的参考意义。     

Nuclear power plant fault diagnosis based on genetic-RBF neural network

1 Introduction1 Nuclear power plant is a kind of complicated large-scale system, and the fault mechanism and reason are very complex either. Generally, the fault has no obvious relation with omen. Besides, there are also large quantities of uncertainties.…     

多信息融合技术在船舶动力装置故障诊断中的应用

船舶动力装置工作过程中会产生大量多域故障信号,通过收集、挖掘隐藏的关联信号,可以解决船舶动力装置在故障诊断中面临的诊断时长问题.文章采用K-均值聚类算法(K-means)对数据进行聚类,聚类结果输入BP神经网络进行模型训练,并在此基础上,设计了主成分分析法(PCA)对模型进行优化.结果 显示,2种算法都能有效降低网络诊...     

基于BP神经网络和案例推理的装备故障诊断研究

分析了BP神经网络和基于案例推理（CBR）在故障诊断领域应用中的优点、局限性和互补性,设计了二者相结合的装备故障诊断模型,通过某型装备的故障诊断实例,验证了该算法的有效性。     

微机控制的船舶电动机调速系统

对一些性能指标要求比较高的传动系统,.可以用数字控制方式,其具有控制精度高、可靠性高、控制灵活和自诊断能力的优点.本文结合转速电流双闭环调速系统,介绍微机控制的船舶电动机调速系统的设计.     

测控装备故障诊断专家系统的设计与实现

通过分析测控装备故障诊断专家系统的目的和任务,将模糊神经网络理论与专家系统相结合用于测控装备故障诊断,建立了故障诊断专家系统的模型。探讨了故障诊断专家系统中知识库的构建及维护、不精确推理等问题。用面向对象分析方法分析故障诊断专家系统,并用软件加以实现。     

基于FNN的船舶舵伺服系统故障诊断研究

分析某型船舶舵伺服系统的故障信息,建立了模糊神经网络故障诊断模型.利用模糊逻辑处理数据以便于充分利用经验知识;利用神经网络诊断,避免了复杂故障树诊断系统的"匹配冲突"、"组合爆炸"和"无穷递归"等问题,并采用改进的BP算法训练神经网络,解决了收敛速度和收敛振荡的问题.诊断实例结果表明:该故障诊断系统具有较强的鲁棒性和泛化能力;该算法采用无模型化诊断,容易实现自学习,可不断完善系统性能,具有一定的理论和工程应用价值.     

船舶柴油机运行工况诊断仿真研究

提出了基于RBF神经网络的故障智能诊断方法。应用神经网络理论对柴油机故障进行智能仿真诊断，并考虑到海上航行环境的大气温度变化，实现大功率船用柴油机运行性能的主要故障的仿真。以对柴油机燃烧系统故障为例进行仿真分析、处理故障并制订相应的维修对策，从而提高柴油机的使用效率和寿命。此外，对开发实船柴油机故障诊断的辅助分析系统和轮机模拟器的功能扩展有实际意义。