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船用齿轮箱故障诊断系统,通常采用的是基于模型的故障诊断方法,需要依赖专家对采集到的振动信号进行分析和判断,且设备的运行状态会随着时间的推移发生变化。传统的故障诊断方法受专家知识和经验的影响较大,难以获得全局最优解,导致其准确率较低。针对该问题,本文基于深度神经网络(DNN)的故障诊断方法,通过大量实验研究,确定了DNN模型中最佳参数和超参数。实验结果表明,在船用齿轮箱故障诊断领域,DNN模型不仅能够有效地对齿轮箱进行故障诊断,而且具有较高的准确率和较快的收敛速度。 相似文献
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基于PCA-BP神经网络在船用柴油机热工故障诊断中的应用研究 总被引:2,自引:2,他引:0
《中国修船》2017,(5):32-35
利用AVL-BOOST对柴油机的热工故障进行仿真计算,首先通过主成分分析法对柴油机的热工故障进行分析,选取能够反映原始变量99.589%信息的3个主成分作为BP神经网络的输入,将柴油机的故障模式作为输出,构建一个3层的神经网络预测模型。结果表明,PCA-BP神经网络模型能够很好的对柴油机的故障模式做出诊断。 相似文献
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《机电设备》2018,(6)
以某船用往复式空压机为研究对象,对其振动信号进行测试分析,定位故障源。为提取特征频率,选用独立分量分析(ICA)和经验模态分析(EMD)的方法对测试信号进行处理。选用合适的优化算法,通过仿真数据验证所选ICA优化算法的可行性;利用EMD算法将单通道测试信号分解为多通道信号,解决由于测试环境恶劣导致测试点不足而不能使用ICA算法的问题;导入ICA算法后进行盲源分离,判断故障原因。对故障空压机振动信号进行处理,EMD分解后初步分析发现:0.5×r/min冲击间隔明显;ICA处理后的频谱分析发现:1×r/min频率突出且伴随着2×r/min的现象。根据上述分析结果,并结合该空压机的历史维修记录和振动机理,提出故障检修方案。对检修后的空压机进行回归测试,测试结果表明:整机振动烈度大幅减弱,主要频率的幅值也显著降低,检修效果良好。 相似文献
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本文针对锂电池组成的船舶储能系统,分析锂电池的故障模式和表现特征,建立基于模糊神经网络锂电池组故障诊断模型,通过实验数据进行模型训练并进行仿真。仿真结果证明所提出的模型的正确性,实现锂电池的故障预警,提高系统运行稳定性。 相似文献
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为确保船舶海上运输的安全性与稳定性,设计基于RBF神经网络的船用低速柴油机故障诊断系统.使用多传感器采集船用低速柴油机各关键构件信号,并对信号进行预处理,运用过限判断模块获得故障信号,RBF神经网络依据故障信号特征进行船用低速柴油机故障诊断和故障程度判断.实验结果表明,该系统能有效滤除信号中的无用高频信号,故障诊断结果... 相似文献
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数字识别是字符识别中的一个重要的研究课题。阿拉伯数字只有0~9十个,而且笔画简单,但是识别这十个数字并非易事,识别的正确率并不高。虽然液晶数字在形式上相对于识别难度较大的手写体数字来说比较规范,但是液晶数字的变体也比较多,形状各异,因此文章研究的目的在于找到一种对于液晶数字识别的一般的有效的方法。文章建立了"仪表监控与数字识别系统",主要对液晶数字识别的过程进行了讨论,重点研究了数字图像处理和数字识别,做了以下几个方面的工作:1)在研究了多种液晶数字特征的基础上,提取了数字的粗网格特征。2)建立了一个基于BP神经网络的液晶数字识别系统,进行了分类器设计,并对数字识别结果进行了检验,取得了较好的系统性能,从而证明了采用的方法是可行的。 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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进化神经网络在柴油机故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
瞬时转速波形诊断法是柴油机故障诊断中的一种较为方便实用的诊断方法,本文较为系统地介绍了其测量、故障参数提取及分析方法,并在诊断分析中使用了进化RBF神经网络,此网络的训练采用遗传算法,优化了径向基神经网络的结构和参数,加强了网络的实用性。最后用神经网络对所模拟的故障进行辨识,证实了瞬时转速法与进化神经网络的结合在柴油机故障诊断中的可行性。 相似文献
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瞬时转速波形诊断法是柴油机故障诊断中的一种较为方便实用的诊断方法,本文较为系统地介绍了其测量、故障参数提取及分析方法,并在诊断分析中使用了进化RBF神经网络,此网络的训练采用遗传算法,优化了径向基神经网络的结构和参数,加强了网络的实用性.最后用神经网络对所模拟的故障进行辨识,证实了瞬时转速法与进化神经网络的结合在柴油机故障诊断中的可行性. 相似文献
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故障诊断技术是一门新兴技术,随着数学与计算机科学的不断发展,故障诊断技术也有了迅速的进步,现在神经网络算法、人工智能等先进技术都大量的应用于故障诊断中。船舶的动力系统是其推进力的来源,动力系统的正常运行对船舶意义重大。为了提高船舶动力系统的可靠性与安全性,必须采取一定的措施预防与诊断其故障类型。本研究针对船舶动力系统的故障诊断问题,研究了一种基于BP神经网络算法的诊断技术,并建立了动力系统故障数据挖掘与诊断系统。 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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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. 相似文献
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从连续小波变化求信号极值点和离散小波变换检测随机信号频率结构的突变两个方面分别进行了描述.指出小波神经网络在电路故障诊断中的优势与发展前景以及小波分析方案的软件实现.最后指出了小波分析理论在电路系统故障诊断中的不足之处和发展方向. 相似文献