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D-S证据理论的直流电机故障诊断研究

多传感器、多手段检测的信息融合技术在电机故障诊断中的应用日益广泛。提出了一种基于D-S证据理论和BP算法的故障诊断方法,给出了基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器数据融合技术的直流电机故障诊断方法,首先通过分析直流电机的故障机理,得到电机在不同故障情况下表现的信号特征,然后利用多源信息间的冗余性和互补性,有效提取故障特征信息。将该方法应用于某型船直流电机的故障诊断,结果表明,该算法提高了故障诊断的可靠性和灵敏度。     

基于D-S证据理论和BP算法的直流电机故障诊断研究

提出一种基于D-S证据理论和BP算法的故障诊断方法,通过分析直流电机的故障机理,得到电机在不同故障情况下表现的信号特征,给出了基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器数据融合技术的直流电机故障诊断方法,利用多源信息间的冗余性和互补性,有效提取故障特征信息,提高了诊断的可靠性和灵敏度.     

船用柴油机故障诊断多信息融合技术研究

为了解决船用柴油机故障诊断中基于单传感器信息的方法诊断精度低的缺点,应用神经网络原理,提出了一种基于气缸压力,缸盖振动信号和燃油压力等多传感器信息融合的喷油器故障诊断新方法。通过提取船用柴油机工作过程故障三种信号的八个特征值,按正常和五种故障状态的构造学习样本文集和检验样本文集,对输入进行归一化处理,该方法能有效地提高其故障诊断精度。     

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.     

机用传感器组故障诊断方法研究

对于柴油机状态检测与故障诊断，传感器自身故障的及早发现很重要。文章提出一种基于神经网络和冗余率计算的传感器组故障监测与诊断的新方法。该方法先用RBF神经网络对传感器组中的各个输出进行预测，若预测值与输出值发生较大的偏差，可能是传感器故障或设备故障，运用传感器之间的冗余率，进一步判断传感器是否发生故障，进而采用对应的诊断策略。     

基于分布式模糊神经网络的船舶机电故障诊断

为了更好地保障船舶航行安全,及时准确地对船舶机电设备进行监测分析,修理出现的故障,提出了一种基于分布式模糊神经网络的船舶大型机电设备故障诊断的方法.该方法融合了模糊理论和神经网络各自的优点,能自适应从学习样本数据中提取故障模型,能实时地进行故障诊断,且网络结构简单,训练速度快,准确率高.通过对某船转子系统的故障诊断实验,证明了此法的有效性和优越性.对于大型的复杂设备,基于分布式模糊神经网络的故障诊断方法优势明显,具有很好的应用前景.     

基于神经网络的水下机器人容错控制方法与实验研究

针对无人水下机器人(UUV)传感器常见故障,采用一种基于有限脉冲响应(FIR)滤波器模型的在线故障诊断方法.根据该模型的故障检测结果,提出一种基于BP神经网络模型的容错控制策略,实现水下机器人首向角的估计以及传感器信号的在线重构.将重构的信号替代故障传感器信号,实现水下机器人在线容错控制.在OUTLAND 1000 水下机器人定向控制系统中,首向角传感器(罗经)发生故障情形下,给出机器人的故障检测以及容错控制结果.     

柴油机多传感器故障诊断

运用多传感器二级融合模型,探讨了基于多传感器融合的柴油机故障诊断方法和手段,并以X4105G柴油机为研究对象,列举了采用多传感器故障诊断方法,对柴油机的各类故障进行了诊断.     

多传感器融合下船舶机电系统多发故障信号监测

为了提高船舶维护效率,提出一种多传感器融合下船舶机电系统多发故障信号监测方法。根据故障状态下的信号频率,使用小波变换法提取故障信号特征参数作为蚁群算法优化BP神经网络输入,实现多发故障诊断,并通过DS证据理论完成多传感器数据融合,得出故障诊断结果。实验结果表明,该方法可通过多传感器融合判断出船舶机电系统故障类型,即使一种传感器出现故障也不影响诊断效果,诊断船舶机电系统多发故障平均准确率高达97.02%,能够实现较为精准的船舶机电系统多发故障监测。     

带有偏差单元的递归神经网络诊断方法在齿轮箱故障诊断中的应用

提出了带有偏差单元的递归神经网络方法，并将其应用到齿轮箱的故障诊断中．通过对齿轮箱的基本零件齿轮故障的设置，研究TBP神经网络的改进算法与带有偏单元的递归神经网络用于齿轮箱故障诊断的有效性。研究表明，带有偏单元的递归神经网络方法比BP网络训练速度快，精度要高，节省时间，能够精确实现故障定位。     

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。     

RBF神经网络在柴油机燃油系统故障诊断中的应用研究

本文主要介绍了径向基（RBF）神经网络在柴油机燃油系统故障诊断中的应用，并且首次将神经网络和虚拟仪器技术相结合，成功用于柴油机故障诊断中。比较了RBF和误差反传（BP）神经网络的学习速度和诊断精度。研究表明，将RBF神经网络和虚拟仪器相结合进行柴油机故障诊断具有良好的诊断效果和精度，有很好的工程应用前景。     

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。     

基于引力搜索BP神经网络的柴油机故障诊断

为了提高柴油机故障诊断的精度,将引力搜索算法用于BP神经网络初始权值及阈值优化,提出了一种基于引力搜索算法和BP神经网络相结合的智能故障诊断方法,并将其运用于柴油机磨损故障的振动诊断。结果表明,该方法与BP神经网络相比,对柴油机的磨合、磨损、极限等故障诊断准确,精度提高明显,验证了该方法的有效性。     

一种改进的小波网络及其在故障诊断中的应用

为了提高故障诊断的准确性,提出改进的小波网络,增加基本小波网络输入层至输出层的直接连接权。结合抽油机井故障实例,进行仿真研究,结果表明改进的小波网络较BP网络和未改进的小波网络收敛速度快,且对故障诊断识别能力强。     

基于LabVIEW的柴油机供油系故障诊断系统开发

基于虚拟仪器技术,利用LabVIEW7.1编写采集分析程序,并以Matlab Script节点形式调用在Matlab里训练成功后的BP神经网络程序,开发了柴油机供油系故障诊断系统。该系统由PCI-6221采集卡获取测取燃油压力波形,利用小波包分解提取特征信号,并组成特征向量输入训练成功的BP神经网络进行典型故障识别,诊断结果通过人机界面输出,从而实现了故障诊断的智能化。     

传感器组故障自诊断自修正方法

提出用RBF神经网络对传感器组中的各个输出进行预测,若预测值与输出值发生较大的偏差,可能是传感器故障或设备故障,运用传感器之间的冗余率,进一步判断传感器是否发生故障,进而采用对应的诊断策略。     

基于PNN的舰船柴油机冷却系统故障预警研究

针对舰船柴油机冷却系统，分析其典型故障模式，选取特征参数，基于概率神经网络（PNN）建立故障预警模型以对其进行故障预警，结合某型柴油机在某船实际运行数据完成模型的训练和验证。结果表明：采用概率神经网络可有效地实现舰船柴油机冷却系统的故障预警。     

自动舵电路板神经网络故障诊断方法

为了实现对自动操舵仪电路故障的自动检测和诊断、达到降低维修成本和提高维修效率的目的,采用神经网络的方法,通过在电路板的输入端输入不同的测试序列,仅在电路板的输出端进行数据采集和特征提取,然后利用神经网络进行故障诊断,从而达到自动判断电路板好坏和定位常见故障元件的目的,避免使用探笔或夹具时因接错位置而不能定位故障的问题。采用该方法建立的故障诊断系统操作简单,使用方便,具有智能化、可视化的特点。