基于BP网络的柴油机故障诊断方法研究

采用BP神经网络对柴油机气缸套磨损故障诊断进行了研究。首先运用单BP网络方法对柴油机气缸套磨损故障进行了诊断,诊断结果表明该方法还存在一定不足;提出了基于组合式BP网络的故障诊断方法,诊断结果表明,采用组合式BP网络的故障诊断方法可有效地提高柴油机气缸套磨损故障诊断的准确性和有效性。     

基于时序-神经网络的车辆变速器齿轮故障诊断

采用时序分析和BP神经网络，建立了基于时序-神经网络的车辆变速器齿轮故障诊断系统。通过对车辆变速器齿轮运行状念特征信号进行时序分析和特征向量提取，并以此作为BP神经网络的输入向量进行网络训练，从而实现变速器齿轮运行状态的识别与故障诊断。该系统应用于LC5T81变速器齿轮的故障诊断中，能够比较准确地识别与诊断出变速器齿轮的跑合运行状态、磨损运行状态和故障运行状态。验证表明该诊断系统有效、可行。     

基于人工神经网络的柴油机故障诊断

故障诊断是计算机模式识别领域的一个活跃课题。文中提出了基于人工神经网络的柴油机故障诊断方法，设计了适合该诊断系统的BP网络结构，并给出了一种基于黄金分割法改进的BP算法，用来自适应调整网络学习速率。仿真结果表明：该算法具有很快的学习速度和较高的学习精度，完全适用于柴油机故障诊断系统。     

神经网络在电控柴油机实时故障诊断系统中的应用研究

本文主要针对电控柴油机故障诊断的特点，分析了神经网络用于故障诊断的可行性，探讨了神经网络用于故障诊断的机理，阐述了BP网络的设计方法，并设计了适合本诊断系统的BP网络结构。实验结果表明，在电控柴油机故障诊断系统中运用神经网络技术进行实时诊断是完全可行的。     

基于Matlab的BP神经网络的电控发动机故障研究

基于Matlab的BP神经网络,对电控发动机的故障进行研究。采集电控发动机故障数据,运用BP神经网络建立了故障诊断模型,并对几种常见故障进行了诊断,诊断结果表明BP神经网络在电控发动机故障诊断研究方面具有一定的实用价值。     

小波包能量特征法在汽车变速器轴承故障诊断中的应用

归纳和总结了小波神经网络轴承故障诊断法的实施步骤,阐述了小波包的原理,并以变速器轴承故障诊断为例,提取了小波包节点能量作为反映变速器轴承故障类型的振动信号特征参数,并用这些特征参数训练BP神经网络进行故障模式识别。结果表明,如果神经网络设计合理,训练适当,则具有很强的故障识别能力。说明了利用小波包能量法和BP神经网络进行变速器轴承故障诊断是可行而且有效的。     

模糊数学在模拟电路故障诊断中的应用研究

为了研究模糊数学对于模拟电路故障诊断效果的具体影响,分别采用了BP网络和模糊BP网络建立电路故障诊断模型,对电路相同工作状态参数的诊断结果进行比较,得出了依据模糊数学进行数据预处理对提高电路故障诊断精度效果明显的结论。本文具体比较了模糊数学与神经网络结合前后对电路故障诊断精度的影响,突出了将模糊数学应用于数据预处理对建立高效诊断模型的重要作用。     

基于BP神经网络的某挖掘机故障诊断知识库设计

针对传统知识库存在知识获取困难、表达复杂、推理容易产生组合爆炸等缺陷,提出了一种基于神经网络的知识库建构方法,建立了某型挖掘机的神经网络知识库。研究了BP网络的结构及训练算法,阐明了知识库的实现过程,并以液压泵故障诊断为例,证明了神经网络知识库具有知识获取简单、表达清晰、推理逻辑性强等特性。     

基于自适应AR谱与神经网络的车变速器轴承故障诊断

提出了基于自适应AR谱和神经网络的汽车变速器轴承故障诊断方法.该方法采用自适应滤波将轴承振动信号进行滤波,建立AR模型,从而提取出故障轴承的特征,再利用BP神经网络进行故障分类.试验证明该方法适用于汽车变速器轴承的故障诊断.     

BP神经网络在挖掘机电气系统故障诊断中的应用

介绍了BP网络的结构及学习算法,阐明了电气系统故障诊断的实现过程.通过对挖掘机蓄电池常见故障进行试验和测试,验证了该神经网络收敛速度快、学习记忆稳定,具有很好的学习功能.     

概率神经网络在车辆齿轮箱典型故障诊断中的应用

为提高汽车齿轮箱典型故障的诊断效率和准确性,提出一种基于概率神经网络的齿轮箱故障诊断方法。通过对某型齿轮箱的实验采集齿轮箱在正常状态、齿根裂纹和断齿状态下的振动信号,经过数据处理得到样本数据后输入概率神经网络模型,通过交叉验证并与BP神经网络对比的结果表明:概率神经网络能准确地识别出齿轮箱典型故障,且与BP神经网络相比,诊断准确率更高、诊断速度更快。     

基于BP神经网络的电喷发动机故障诊断研究

文中研究了BP神经网络用于电喷发动机故障诊断的方法,用来自真实测量的数据建立了神经网络故障诊断模型。以桑塔纳2000(GSI)轿车AJR型发动机怠速不稳故障为例,通过V.A.G1552汽车故障诊断仪测量出所需的数据流,在MATLAB环境下,对电喷发动机怠速不稳的两种故障原因进行故障模式识别和诊断。     

基于改进型BP神经网络的沥青路面大修决策模型研究

针对常规大修决策模型PQI模型的缺陷,利用改进型BP神经网络建立沥青路面大修决策模型。改进型BP神经网络是在神经网络中间层和输出层上加入特殊的偏差单元,以加快BP神经网络的收敛速度、并提高其计算精度。本文根据安徽省高速公路沥青路面的实际情况,建立了有5个输入单元和一个输出单元的神经网络,并利用历年路况检测结果和专家对路况的主观评价结果对网络进行了训练。结果表明神经网络计算结果的精度很高。     

BP和RBF神经网络在边坡稳定性评估中的比较研究

通过实例分析,对BP神经网络和RBF神经网络在边坡稳定性评估中的应用进行了比较研究,结果表明,BP神经网络和RBF神经网络均能很好地对边坡稳定性进行评估,但RBF神经网络比BP神经网络的训练速度更快,效率更高,并且对于同样的精度要求,RBF神经网络对边坡稳定性的评估结果更加准确和适用。     

基于BP神经网络的汽油机失火故障诊断方法的研究

针对基于曲轴瞬时角加速度的一般失火故障诊断算法能诊断失火故障,但未能有效区分故障模式的缺陷,提出了一种基于做功时间和BP神经网络的失火诊断算法.根据不同模式下各缸做功时间的波动,提取诊断循环内各缸做功时间信号的特征参数,结合BP神经网络模式识别功能,实现不同模式下的失火故障诊断.通过台架试验,测试了在正常工作、第3缸单...     

基于BP神经网络的路面不平度识别

将BP神经网络作为识别路面不平度的工具,确定了用于识别的评价指标。建立了前后轮路面不平度滤波白噪声模型和汽车平顺性4 自由度平面模型,通过仿真获得车辆响应和前后轮路面不平度,作为BP 神经网络的输入和输出。采用3 层BP 神经网络识别路面不平度,先后构造了44 种车辆响应输入方案进行训练和测试,通过评价指标选出最优输入方案。研究结果表明,在车辆行驶的常用路面和车速条件下,识别前后轮路面不平度的最优输入方案由车轮垂直加速度、车轮垂直位移和悬架动挠度组成。     

BP神经网络在道面土基模量取值中的应用

论文提出了建立土基模量神经网络库的设想;给出了用BP神经网络确定水泥混凝土道面土基模量的方法和步骤;建立了反映西北黄土地区粉质亚粘土土基模量与其主要影响因素之间的非线性映射关系的BP神经网络,并用该网络进行仿真计算。结果表明,用BP神经网络确定机场水泥混凝土道面土基模量是一种简便有效的方法。     

基于BP网络的故障诊断正向推理方法

针对传统的故障诊断正向推理方法的局限性 ,对基于BP模型的神经网络故障诊断正向推理方法进行了研究。建立了用于故障诊断的BP神经网络模型 ,并给出了故障诊断的正向推理过程。利用汽车发动机点火系统的故障实例验证了基于BP模型的神经网络故障诊断正向推理方法的有效性和可行性。     

基于BP神经网络的居民出行方式选择模型

以城市居民出行方式选择行为作为研究对象,分析了影响出行方式选择行为的主要因素,利用BP神经网络可以自动获取研究对象的输入、输出间关系和较强的学习训练特性,建立了基于BP神经网络的居民出行方式选择模型,并通过2009年济南市居民出行调查数据对模型进行了实例分析。结果表明：BP神经网络模型能够较好地描述居民出行交通方式选择行为。     

电喷发动机故障诊断系统的研究

针对目前国内汽车电喷发动机维修过程中存在的问题,利用BP神经网络对电喷发动机的故障进行分析和诊断,并将其与故障诊断计算机技术相结合,研制出电喷发动机故障诊断系统。该系统具有诊断过程简单、快捷和准确等优点。