基于BP神经网络的故障诊断技术在装备维修中的应用

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。     

基于BP神经网络的煤矿电机故障诊断预测

电机软故障辨识诊断一直是困扰电机维修工程师一大难题。引入BP神经网络概念,利用采集到的样本数据训练BP神经网络,得出最优网络模型。通过典型故障状态参数测试新方法的辨别能力。结合对煤矿电机参数的训练测试,通过仿真实验验证了这种新方法对电气故障诊断的有效性。     

基于BP神经网络的虚拟故障诊断的实现

针对电子设备故障诊断与维修训练的需求,以某型通信设备电源模块为例,探讨复杂电子设备元件级虚拟故障诊断的设计方案,重点研究了BP神经网络的实现、Delphi与Matlab的混合编程以及电路仿真在虚拟故障诊断中的应用,开发出某型通信设备的元件级虚拟故障诊断系统。实践证明,该系统实现了故障仿真和诊断以及虚拟拆装演示,具有较好的交互性,能够很好地解决虚拟维修过程中遇到的实际问题。     

基于引力搜索BP神经网络的柴油机故障诊断

为了提高柴油机故障诊断的精度,将引力搜索算法用于BP神经网络初始权值及阈值优化,提出了一种基于引力搜索算法和BP神经网络相结合的智能故障诊断方法,并将其运用于柴油机磨损故障的振动诊断。结果表明,该方法与BP神经网络相比,对柴油机的磨合、磨损、极限等故障诊断准确,精度提高明显,验证了该方法的有效性。     

基于案例推理的装备保障训练资源需求预测方法研究

论文应用基于案例推理的方法对装备保障训练资源需求预测问题进行方法研究,通过充分挖掘以往案例中的有效信息,将定性分析与定量分析相结合进行相关需求预测。建立了基于模糊理论的案例表示方法;对现有的最近相邻算法进行改进,根据不同的特征因素类型进行分别计算和检索,并针对装备保障训练案例的特点,综合考虑了案例的属性相似度与结构相似度,最后使用基于解析法的算法对相似案例进行重用从而得出需求预测结果。     

电罗经故障诊断的案例推理原理与方法研究

针对电罗经的特点和传统专家系统的不足,分析了基于案例推理(Case-Based Reasoning,CBR)技术的一般过程,指出了CBR具有获取知识容易、问题解释清晰、道理易于理解等优势,提出将基于CBR技术应用于电罗经的故障诊断,开发基于CBR的电罗经故障诊断系统,进而详细阐述其CBR原理构建、系统结构设计、案例组织形式设计、检索策略设计和工作流程,并研究其系统实现方法.案例分析结果表明,所开发的基于CBR的电罗经故障诊断系统能够有效提高其维修的正确性和高效性.     

基于优化BP神经网络的船舶动力系统故障诊断

[目的]为实现船舶动力系统的故障诊断,基于优化的BP神经网络提出一种故障诊断方法.[方法]首先,采用附加动量?自适应学习速率调整算法来克服BP神经网络的缺陷;然后,运用"小网络集群"的思路分别构建网络以进行故障识别和故障溯源;接着,采用动力系统仿真平台生成的450组故障数据进行神经网络训练;最后,通过给水泵转速异常高这...     

基于BP神经网络的舰艇战损装备抢修排序

针对现代海战中影响舰艇战损装备抢修排序的因素不断增多,作战环境更加复杂,单一指标已不能满足抢修决策的需求,为了提高舰艇指挥员战时抢修决策的准确性和合理性,本文采用BP神经网络对舰艇战损装备抢修排序进行决策,建立了BP神经网络模型,最后通过实例进行网络训练,结果表明该方法具有较高的准确性和可行性。     

基于电路仿真的BP神经网络故障诊断技术研究

某型末制导雷达系统复杂、难于建立精确数学模型,因此采用常规方法对其进行故障诊断难度较大。而采用Multisim软件对其接收组合中的和路视频放大器电路进行仿真,再由实测样本数据训练BP神经网络的方法可较好的将故障定位到元器件级别。     

基于案例推理的装备战损评估专家系统

根据装备战损的特点,对战损案例的组成进行分析,通过战损案例的建立和战损案例的检索使用,运用系统集成提出了一种基于案例推理的装备战损评估专家系统。     

基于组合式BP网络的空压机故障诊断

针对空压机故障诊断过程中参数的多样性及复杂性,分别采用单BP网络和组合式BP网络两种方法对其主要故障进行建模和诊断。结果表明:采用组合式BP网络的故障诊断方法更加简单实用,能有效地提高空压机故障诊断的准确率。     

改进的BP网络及其在电路故障诊断中的应用

BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用是一个十分热门的研究课题，但BP网络自身的学习收敛速度慢、容易陷于局部极小等缺陷则限制了其应用。提出了一种改进型的BP网络诊断模拟电路故障的方法，详细介绍了自适应学习率动量法，对模拟电路故障进行诊断和分析研究。最后，给出了仿真实例，验证了自适应学习率动量法加快了样本学习收敛速度，具有更好的实时性和诊断效率。     

基于神经网络的舰艇装备模拟电路故障诊断方法

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。     

改进的BP网络及其在电路故障诊断中的应用

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。     

基于神经网络的柴油机遥控系统故障智能诊断研究

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。