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为了解决水下机器人推进系统运行可靠性问题,提出一种基于模糊神经网络的机器人推进系统故障诊断方法,用以解决故障诊断过程中信息的不确定性问题,并提高推进系统的整体可靠性。该方法在常规神经网络基础上,引入模糊推理形成一种新型模糊神经网络结构,提出一种最小调整的模糊神经网络学习率,完成模糊神经网络训练算法的推导。通过对水下机器人实施定速直航与转向等试验完成神经网络的在线训练,利用已完成训练的神经网络对机器人进行运动建模。通过比对神经网络模型估计值与机器人传感器的实测值获取残差信息,并对残差进行故障信息提取以实现故障诊断。将上述方法应用于仿真试验中,结果表明,基于模糊神经网络水下机器人推进系统故障诊断方法具有较高的可行性和有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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提出一种基于模糊神经网络和D-S证据理论的故障诊断方法.该方法利用模糊逻辑和神经网络的优势,通过数据融合充分利用各种信息,提高诊断的精度.经箅例证明,该方法可靠、有效,对于复杂装备的故障诊断有一定意义. 相似文献
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针对船舶电站故障诊断中常用的BP神经网络算法存在的收敛速度慢和诊断准确率不高等问题,提出一种基于随机森林算法的船舶电站诊断模型。在Simulink软件中搭建船舶电站故障模型,通过在Simulink中仿真得到船舶电站故障数据,分析基于随机森林算法的船舶电站故障诊断原理。在MATLAB软件中分别建立基于随机森林算法和BP神经网络算法的船舶电站故障诊断模型,并对二者的故障诊断结果进行对比分析。结果表明,基于随机森林算法的诊断模型相比基于BP神经网络的诊断模型,能显著提高船舶电站故障诊断的效率和准确率。 相似文献
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《中国舰船研究》2018,(6)
[目的]传统的高斯混合模型(GMM)算法存在收敛速度较慢的固有缺陷,容易产生过拟合现象,导致参数计算陷入局部最优,不能很好地用于船舶燃油系统的故障诊断。[方法]首先,分析GMM算法及参数估计算法,结合密度峰值聚类(DPC)算法,提出一种基于DPC-GMM算法的船舶燃油系统故障诊断方法;然后,通过训练船舶燃油系统状态所对应的高斯混合模型参数,实现对船舶燃油系统故障的无监督诊断;最后,基于获取的船舶燃油系统故障数据,验证该方法的有效性。[结果]实验结果表明,采用基于DPC-GMM算法的故障辨识准确率高、识别速度快,优于传统的反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)诊断算法。[结论]研究结果对船舶燃油系统的故障诊断有重要的指导意义。 相似文献
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基于BP神经网络的故障诊断技术在装备维修中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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RBF神经网络在传感器故障诊断中的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种基于RBF神经网络的传感器在线故障诊断方法,用某气囊隔振系统隔振装置中大量的传感器数据进行了仿真实验,验证了方法的可行性.通过对每个传感器建立单独的神经网络预测模型,实现多传感器的故障诊断. 相似文献
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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... 相似文献
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XIA Li FEI Qi 《船舶与海洋工程学报》2006,5(1):62-68
1Introduction Withthedevelopmentofequipmentinsize,complexity andsystematization,ithasdrawnwideattentionof scholarsathomeandabroadtointroducetheinforma tionfusiontheoryintothefieldoffaultdiagnosis.Neu ralnetworktechnology[1,10]isconsideredpracticaland effe… 相似文献
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一种改进的小波网络及其在故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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A marine propulsion system is a very complicated system composed of many mechanical components.As a result,the vibration signal of a gearbox in the system is strongly coupled with the vibration signatures of other components including a diesel engine and main shaft.It is therefore imperative to assess the coupling effect on diagnostic reliability in the process of gear fault diagnosis.For this reason,a fault detection and diagnosis method based on bispectrum analysis and artificial neural networks (ANNs) was proposed for the gearbox with consideration given to the impact of the other components in marine propulsion systems.To monitor the gear conditions,the bispectrum analysis was first employed to detect gear faults.The amplitude-frequency plots containing gear characteristic signals were then attained based on the bispectrum technique,which could be regarded as an index actualizing forepart gear faults diagnosis.Both the back propagation neural network (BPNN) and the radial-basis function neural network (RBFNN) were applied to identify the states of the gearbox.The numeric and experimental test results show the bispectral patterns of varying gear fault severities are different so that distinct fault features of the vibrant signal of a marine gearbox can be extracted effectively using the bispectrum,and the ANN classification method has achieved high detection accuracy.Hence,the proposed diagnostic techniques have the capability of diagnosing marine gear faults in the earlier phases,and thus have application importance. 相似文献
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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。 相似文献