遗传算法优化的模糊神经网络在故障诊断中的应用

本文针对船舶柴油机故障诊断系统提出了一种基于遗传算法优化训练的模糊神经网络诊断方法,介绍了这种模糊神经网络故障诊断系统的结构及其参数形式,通过遗传优化算法对它的权值和阈值进行了学习优化训练。这种方法可以有效地避免通常所选BP算法训练易陷于局部极值的问题,最后将该遗传算法优化训练的模糊神经网络系统应用到船舶柴油机的故障诊断中,通过仿真研究,说明了该方法的有效性。     

基于神经网络的汽车发动机故障诊断研究

将BP神经网络应用于汽车发动机故障诊断.利用实际测试的怠速不稳故障样本训练网络并进行测试.结果证明,BP神经网络应用于汽车发动机故障诊断,效果良好,具有较高的诊断效率和准确度.     

基于道岔动作电流的故障特征提取与诊断方法

为提高道岔故障诊断精度,提出一种基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的道岔故障诊断法.先利用基于道岔转换状态、时间固定分段、时域统计指标的三种方式提取动作电流特征参数,以降低特征维度;再据三种特征提取方式分别建立基于PSO-BP神经网络的诊断模型.仿真实验结果表明,采用基于时域统计指标的特征提取方式能更有效提取动作电流的变化信息,利用PSO优化BP神经网络可实现网络参数的自动寻优,提高网络对故障分类的效果.     

基于GA-BP方法的地铁站动态人员冷负荷预测研究

地铁站人流量变化对通风空调系统节能运行有重要影响,为了提高地铁站人员冷负荷预测的准确度,采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的方法建立地铁站人流量预测模型,并对地铁站人员冷负荷进行动态计算。通过引入遗传算法,优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高了BP神经网络的非线性学习能力。利用地铁站的实际人员冷负荷对模型进行验证,并与传统BP神经网络方法的预测结果进行比较。结果表明,本方法有效地提高了BP神经网络的非线性学习能力和地铁站逐时人员冷负荷预测的准确性和稳定性。与传统BP神经网络方法相比,GA-BP模型的日人员冷负荷预测平均误差降低10%左右,日逐时人员冷负荷预测拟合相关系数值提高了0.1。     

基于BP神经网络的武器装备电气系统故障诊断方法研究

武器装备电气系统具有非线性特性,利用BP神经网络处理非线性特性的能力可以提高故障诊断效率.建立了BP神经网络的故障诊断模型,分析了故障特征提取与样本预处理的方法,并将其应用于武器装备电气系统的故障诊断中.该方法对于提高武器装备电气系统故障诊断的准确率具有良好的实际应用价值.     

基于支持向量机的电控发动机故障诊断

为快速准确诊断出电控发动机故障,达到较强的故障有效识别水平,提出振动信号分析与支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的故障诊断方法。将振动信号的偏度、峰峰值以及由小波分析理论与熵原理结合得到的小波能谱熵作为实验样本的三维特征向量,并将提取到的故障三维特征向量作为训练样本和测试样本输入到SVM模型进行训练和诊断,并利用BP神经网络进行对比验证。结果显示:采用该方法进行故障诊断时正确率达到90%,相比基于BP神经网络的故障诊断方法,基于SVM的电控发动机故障诊断方法在小样本的数据计算和预测中诊断精度较高、鲁棒性较强。     

基于神经网络的GPS高程拟合方法优选及精度分析

针对现有的几种神经网络GPS高程拟合方法,讨论了利用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值和阀值的原理;结合分布较均匀、现势性较好的GPS和水准联测数据,试算了基于神经网络的GPS高程拟合。拟合结果表明:基于PSO算法优化的BP神经网络的拟合精度优于GA算法,误差相对更小。     

基于BP神经网络和振动测量的轴承故障诊断

根据BP算法神经网络模型,通过对轴承振动测量的分析,得到故障诊断的方法。阐述BP神经网络应用于轴承故障的基本步骤,包括BP网络结构、状态编码、网络训练、模式识别以及诊断实例分析。指出了BP神经网络在轴承故障诊断中的应用中存在的问题和发展方向。     

铁路客流量预测分析与研究

铁路客流量预测与分析对铁路部门采取有效的应对措施具有十分重要的意义,分别应用基本的神经网络和遗传算法优化BP神经网络对客流量进行了预测,建立铁路客流量网络预测模型.分别利用以前客流量的数据对2011年和2012年的客流量做了预测验证,并对2013年的客流量做了预测,结果表明利用遗传算法优化BP神经网络得到的预测数据和实际的基本相符,该预测算法应用到客流量的预测中效果良好,具有很好的应用和推广的前景.     

基于神经网络的信息融合技术在汽车故障诊断中的应用

本文分析了现代汽车故障诊断的特点,说明了用融合技术进行汽车故障诊断的优势,构建了基于BP神经网络的信息融合结构,用以汽车故障诊断,提高了汽车故障诊断效率和准确性。