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基于D-S证据理论和BP算法的直流电机故障诊断研究 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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基于神经网络的舰艇装备模拟电路故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对舰艇装备模拟电路故障诊断技术现状,提出了基于神经网络的故障诊断方法,利用PSPICE对电路进行分析,选取能反映故障特征的电路信号并利用主元分析方法降低其维数,再输入给神经网络进行训练和诊断,实验证明这种方法不仅优化了网络结构,并提高了辨识故障类别的能力。 相似文献
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将粗糙集理论引入到舰船装备故障诊断特征知识获取,提出一种基于粗糙集理论的舰船装备故障诊断特征知识获取模型.该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例分析表明:在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征,并能有效地解决舰船装备故障诊断中规则获取的知识冗余或缺失问题,从而为粗糙集在舰船装备故障诊断中的深入应用打下基础. 相似文献
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船舶故障诊断是船舶运输航行的重要技术支持,为了有效提高船舶故障诊断效果,基于嵌入式技术设计新型船舶故障诊断控制器。该控制器从故障异常数据入手,首先建立故障训练样本,用于表示船舶正常航行以及多类型故障时的数据标数,根据训练样本,提取当前故障信号诊断特征,并利用最小二乘法对上述建立的训练样本数据进行直接限制,完成诊断特征分类,将分类后的数据进行信号去噪,消除无用数据,确定信号标度因子值,通过数据清洗,重新划分定位故障数据,实现故障诊断。实验数据表明,应用该故障诊断控制器,故障诊断率提高了22%,故障误判率降低了30%,有效提高船舶故障诊断控制效果。 相似文献
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针对船闸人字闸门机械式启闭机减速器中滚动轴承振动的不平稳性及其故障信号中存在噪声和干扰的问题,提出了一种基于小波阈值算法的小波包分解与功率谱分析的故障诊断方法。该方法通过对故障信号进行小波分解且对其系数作阈值处理,并利用处理后的分解系数进行小波逆变换得到降噪后的信号,然后对降噪后的信号进行小波包分解,找到能量集中的节点,对其进行Hilbert包络解调并求其Hilbert包络线的功率谱,从而提取故障特征信息。应用实例表明:仿真信号与某船闸人字闸门机械式启闭机减速器故障诊断方法能降低信号噪声以及干扰,并能提取故障特征信息。 相似文献
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基于船舶自动驾驶存在的问题以及需求,提出了一个基于卷积神经网络的船舶自动识别系统.系统设计使用的生成对抗神经网络算法,基于互信息理论,能够无监督式地学习船舶图像特征.通过实验论证,在分类准确度上取得了显著地提升,表明本系统方法合理有效,具有较高地运用前景. 相似文献
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自适应小波网络在船舶噪声识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于自适应小波网络理论,构造了一个应用于船舶辐射噪声识别的自适应小波网络分类器。仿真结果表明,该方法具有良好的目标识别性能,且收敛速度快,是一种有效的目标识别方法,从而为研究自适应小波网络理论在声呐信号目标识别领域中的应用有着极其重要的实际意义。 相似文献
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神经网络分类器在舰船辐射噪声分类中得到了广泛的应用.针对神经网络分类器的设计困难,提出一种基于进化规划算法的设计方法.在该方法中,进化算法的适应度函数不是取为神经网络分类器对训练样本的识别率,而是对训练样本的可分性和聚合度同时考虑,这样能够在保证识别精度的前提下,使网络分类器具有良好的泛化能力,而且该方法不仅能够对待识别的样本进行离线学习,也能够在线学习.使用该分类器对舰船辐射噪声进行分类识别试验,结果表明该方法设计的分类器具有良好的性能. 相似文献
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基于船舶辐射噪声信号Mel频率倒谱系数(MFCC)的目标类型识别是目前研究的一个热点。现有方法虽然在无噪声环境下具有较好的识别效果,但是在信噪比较低时其识别效果较差。基于此,文章提出了一种改进的提取MFCC特征参数的船舶目标识别方法,该方法在船舶辐射噪声信号的预处理阶段采用多正弦窗来代替传统使用的Hamming窗进行多窗频谱估计,经过计算得到改进的MFCC参数。试验结果表明,相比传统方法提取的MFCC参数,使用该方法提取的MFCC参数分别在不同信噪比的高斯白噪声干扰下,在BP神经网络分类器中的识别率更高,抗噪声的鲁棒性和稳定性更好。 相似文献
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《船舶与海洋工程学报》2015,(3)
This paper proposes a new method for ship recognition and classification using sound produced and radiated underwater. To do so, a three-step procedure is proposed. First, the preprocessing operations are utilized to reduce noise effects and provide signal for feature extraction. Second, a binary image, made from frequency spectrum of signal segmentation, is formed to extract effective features. Third, a neural classifier is designed to classify the signals. Two approaches, the proposed method and the fractal-based method are compared and tested on real data. The comparative results indicated better recognition ability and more robust performance of the proposed method than the fractal-based method. Therefore, the proposed method could improve the recognition accuracy of underwater acoustic targets. 相似文献
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This paper proposes a new method for ship recognition and classification using sound produced and radiated underwater. To do so, a three-step procedure is proposed. First, the preprocessing operations are utilized to reduce noise effects and provide signal for feature extraction. Second, a binary image, made from frequency spectrum of signal segmentation, is formed to extract effective features. Third, a neural classifier is designed to classify the signals. Two approaches, the proposed method and the fractal-based method are compared and tested on real data. The comparative results indicated better recognition ability and more robust performance of the proposed method than the fractal-based method. Therefore, the proposed method could improve the recognition accuracy of underwater acoustic targets. 相似文献
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基于IGA-BP算法的船舶航向智能自适应控制系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
在深入研究基于BP学习算法的前向神经网络以及模糊神经网络控制器的基础上,针对模糊神经网络控制器难以设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足,结合免疫遗传算法的全局收敛特性以及BP学习算法局部收敛的快速性,提出了一种基于混合计算智能方法的IGA-BP算法的神经网络参数的优化设计方法.将设计的控制器用于建立船舶航向控制系统模型,仿真结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,基于IGA-BP算法设计的船舶航向控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,比BP学习算法的控制效果更理想. 相似文献