基于BP网络的某型火控雷达角跟踪系统故障诊断

在介绍BP网络基本结构原理及其学习算法的基础上,结合某型火控雷达的特点,以角跟踪系统作为被诊断对象,运用BP神经网络的数学模型及学习算法对其进行故障诊断。诊断结果表明BP网络能够准确地诊断出样本的故障,提高了某型火控雷达角跟踪系统的一线维修效率,为提高火控雷达故障诊断效率提供了一种新的途径。     

基于改进LS-SVM的雷达故障诊断技术

针对传统雷达系统故障诊断流程复杂、诊断时间长且准确率仍有上升空间的问题,将改进最小二乘支持向量机算法引入到雷达系统故障诊断中,建立雷达故障诊断模型。该方法很好地解决了分类和函数估计问题,加快了诊断速度,改善了最小二乘支持向量机的鲁棒性和稀疏性,并提高了诊断准确率。通过对某型雷达故障诊断实例仿真,对比改进最小二乘支持向量机和传统神经网络在雷达故障诊断上应用的效果,仿真结果验证了该方法较传统神经网络,具有更好的雷达故障诊断效率和准确率。     

基于改进粒子群算法的神经网络及其在核电站故障诊断中的应用

针对传统BP神经网络以及标准PSO算法神经网络在故障诊断过程中易出现收敛速度低及易陷入局部最优点的问题,提出了一种使用改进PSO(IM-PSO)算法进行训练的神经网络。该方法具有收敛速度快、不易陷入局部极小值的优点。使用该方法对核电站二回路凝给水系统的典型故障进行了诊断,诊断结果表明:该方法的性能优于传统BP算法和标准PSO算法,在复杂系统故障诊断领域具有很好的应用前景。     

改进的BP算法在柴油机故障诊断中的应用研究

利用改进BP算法的神经网络对柴油机进行故障诊断.首先讨论了其训练算法,然后确定了柴油机故障诊断所用特征参数及故障种类,并提出特征参数数据归一化公式,最后以6-135ZC柴油机为例,将实验数据输入网络验证.结果表明,神经网络对柴油机故障识别率很高,应用于柴油机故障诊断领域是切实可行的.     

雷达装备智能集成故障诊断

现代雷达装备功能多、结构复杂、集成度高,其故障具有复杂性、层次性、相关性、延时性和不确定性.因此雷达装备故障模式多种多样,信号复杂,单一诊断模式已远远不能满足故障诊断的需要,基于现代雷达故障诊断的复杂性的现时需求,提出雷达装备智能集成故障诊断模型,给出了模型的诊断推理过程,对系统实现中的知识获取、知识表示和诊断推理方法...     

基于蚁群神经网络的发射系统故障诊断

发射系统是地空导弹武器系统的重要组成部分,研究发射系统的故障诊断,可提高地空导弹武器系统的作战效能和部队的快速反应能力。BP神经网络在故障诊断方面收敛速度慢、易于陷入局部极小点。为解决上述问题,以液压系统的柱塞泵为例,提出一种蚁群算法改进BP神经网络的故障诊断的方法,优化神经网络的权值和阈值,使网络具有全局兼局部寻优能力。实验结果表明,蚁群神经网络比BP神经网络收敛速度快,运算效率高,识别能力强,并且提高了诊断的准确性和可靠性,是一种有效可行的故障诊断方法,具有良好的应用效果。     

支持向量机技术的雷达板级电路快速故障诊断

介绍了支持向量机的基本原理.针对目前雷达装备诊断过程中存在的可更换板级电路多、传统诊断方法不理想等问题,提出了一种基于支持向量机的雷达板级电路快速诊断方法.建立了故障诊断样本训练和测试平台,对某型雷达预调器板进行了故障诊断实验.结果表明,该方法诊断准确性高,比其他方法更为快速有效,较好地解决了雷达可更换板级电路的故障诊断问题.     

基于贝叶斯网络的计算机网络端到端服务故障诊断

研究了利用贝叶斯网络不确定推理技术实现端到端服务故障诊断的方法,详细描述了贝叶斯网络故障诊断模型的建立方法,设计了基于Pearl信念传播机制的故障诊断算法,并对其进行了改进,以提高诊断效果.最后,通过仿真验证了该方法的有效性,并提出了下一步的研究方向.     

基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断

针对单一分类器进行故障诊断时诊断精度不高、随机性强的问题,提出一种基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法,构建了信息融合诊断框架。首先,利用BP神经网络、支持向量机、径向基神经网络构建初步诊断层,将提取的特征信息进行初步诊断;然后,利用改进的D-S证据理论构建融合诊断层,将初步诊断层的诊断结果进行融合,并根据诊断规则得到最终的诊断结果;最后,采用不同的信息融合方法对滚动轴承故障数据进行对比研究。试验结果表明:使用改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法能够有效提高证据可信度,降低不确定性,提高故障诊断精度和故障诊断模型的鲁棒性。     

基于鲁棒多元LS-SVM的齿轮箱故障诊断方法

多元LS-SVM算法可以直接用于多分类模式识别问题,通过对该算法的误差变量进行加权,消除了训练样本中异常值或非高斯噪声的影响,增强了多元LS-SVM算法的鲁棒性。然后,利用改进算法建立特征向量与故障模式之间的映射关系,得到齿轮箱故障诊断模型。仿真表明:与传统BP神经网络相比,鲁棒多元LS-SVM算法对齿轮箱的故障诊断的精度更高,抗干扰能力和鲁棒性更强,是一种在齿轮箱故障诊断中值得推广和采用的算法。