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针对船舶齿轮箱故障诊断正确率低的难题,提出蚁群优化神经网络的船舶齿轮箱故障诊断方法。首先采集船舶齿轮箱故障诊断的数据,并采用小波分析提取船舶齿轮箱故障诊断特征,然后采用神经网络建立船舶齿轮箱故障诊断模型,并采用蚁群算法克服神经网络存在的缺陷,最后构建了船舶齿轮箱失效预测方法,实验表明,本文方法提高了船舶齿轮箱故障诊断效果,并获得了高精度的船舶齿轮箱失效预测结果。 相似文献
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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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一种应用机理模型和SOM神经网络的液体火箭推进系统实时故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决液体火箭推进系统实时故障诊断的问题,提出了一种应用故障机理模型和SOM(Self-organizingMapping)神经网络的实时故障诊断方法。其基本过程是先建立所研究对象的故障机理模型,通过计算机仿的办法获得液体火箭推进系统可能的故障模式及故障数据库,然后利用SOM神经网络的自组织特征映射功能建立非线性的故障模式识别器,完成对系统的实时故障诊断。从而解决了单纯依靠故障机理模型进行诊断时所遇到的实时性问题和单纯依靠SOM神经网络诊断时所遇到的故障样本获取问题。本文给出的故障诊断结果表明所提出的方法是有效的。 相似文献
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神经网络技术在船舶柴油机故障在线诊断中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文章主要研究基于RBF神经网络理论为数学工具对柴油机故障进行计算机仿真诊断,建立船用柴油机征兆与故障样本集,作为神经网络故障诊断的专家知识库,以实现船用柴油机故障诊断。并对柴油机性能工况的故障在线自动诊断进行探索,以提高故障诊断的及时性和准确率,减少误诊。 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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为提高水下机器人系统的总体可靠性,开展了推进器故障诊断研究。在三层BP神经网络的基础上,提出了一种改进的递归神经网络并推导了网络的训练算法。利用直航、转艏等试验对网络进行训练,将训练好的网络用于水下机器人运动建模,对比模型的输出与实际传感器测量值来获取残差,通过分析残差特性来提取故障诊断判据,进而进行推进器故障诊断。将提出的方法应用到仿真试验和海上试验中,得出了相应的试验结果。通过对试验结果的分析研究,验证了方法的有效性与可行性,同时也表明该方法在工程应用方面具有一定的参考意义。 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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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。 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
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基于神经网络的柴油机遥控系统故障智能诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服传统模拟电路故障诊断方法的不足,通过对船舶柴油机遥控系统工作原理的分析,提出采用BP神经网络诊断船舶主机遥控系统的智能诊断方法。介绍BP神经网络结构确定方法及其数值优化技术,并以具体电路模块为例探讨神经网络在船舶柴油机遥控系统故障诊断中的应用。通过Matlab仿真可以发现基于BP神经网络的电路故障诊断方法具有自适应性好、训练时间短、准确性高等特点。 相似文献
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针对标准BP算法收敛速度慢、容易陷入局部极小值的缺点,提出了改进的BP算法——Levenberg-Marquardt算法,并将其应用到电路故障诊断问题中。实例仿真验证了改进算法在训练次数和训练时间上具有明显的优势,同时也能保证故障诊断准确率,具有良好的效果。 相似文献