一种新型模糊神经网络及其在故障诊断中的应用

提出了一种基于模块化模糊神经网络的非线性系统故障诊断新方法.该方法先使用模糊c-均值聚类算法(FCM)实现测量空间的模决分割以决定模糊规则的个数,再使用模糊IF-THEN规则对分割后的各区域分别采用局部BP模型去进行逼近,最后再通过离线学习以获得不同区域故障输出与测量输入的非线性动力学特性.应用表明,提出的模糊神经网络结构、原理及实现方法是合理可行的,经过离线学习后的网络可实现对非线性系统的在线实时状态跟踪和诊断,可提高故障检测的正确率和快速性,并具有较好的泛化性能.     

基于专家系统的舰载通信装备故障诊断研究

针对当前舰载通信装备技术保障要求,运用专家系统解决舰载通信装备故障诊断的实际问题.研究了专家系统的基本理论及其在舰载通信装备故障诊断中的构建原则、知识表示的方法,提出了舰载通信装备故障诊断专家系统结构和推理策略.可为构造实用的舰载通信装备故障诊断专家系统提供参考,对加强舰载通信装备技术保障具有积极的意义.     

基于小波包频带能量检测的神经网络故障诊断技术

利用小波包频带能量检测技术对观测信号进行处理,从中获取反映故障特征的信息,以此作为输入对网络进行训练,可对故障进行比较可靠的分类。同时介绍了利用小波包频带能量检测技术提取观测信号特征向量的方法和步骤,以及基于松散小波神经网络的故障诊断方法。最后结合某型导弹舵系统故障诊断的实例,给出仿真试验,证明了该方法的有效性。     

齿轮箱非线性研究现状与展望

从齿轮箱非线性的产生及现象、非线性建模和非线性信号处理等方面论述了当前齿轮箱非线性研究的现状,阐述了目前齿轮箱非线性研究工作的特点,探讨了今后齿轮箱非线性研究的几个关键问题。     

基于小波分析的柴油机燃油系统故障诊断研究

提出了一种基于小波变换的柴油机燃油系统故障诊断方法。利用夹持在高压油管上的传感器对高压油管外壁弹性变形进行检测,在12150L柴油机喷油泵实验台上进行了大量的实验,对测得的高压油管压力波形进行小波变换,提取反映燃油系统故障状态的特征向量,通过特征参数的变化能有效地诊断燃油系统的各种典型故障。     

神经网络在自行火炮发动机燃油系统故障诊断中的应用

在讨论神经网络快速算法的基础上,研究了自行火炮发动机燃油供给系统几种常见故障的诊断方法,并在发动机实际运行中进行试验,结果表明,神经网络的采用使诊断模型具有智能化特点,用于发动机故障诊断效果是明显的。     

采用神经网络技术降低机电设备BIT虚警

机电设备 Ｂ Ｉ Ｔ 的突出问题是虚警率高，重要原因之一是 Ｂ Ｉ Ｔ 系统传感器通路故障。本文选取神经网络技术进行传感器通路故障诊断，剖析某大型船舶动力装置机电设备 Ｂ Ｉ Ｔ 系统中传感器通路的故障机理和类型，得到其故障样本数据，经过神经网络学习训练后对实际系统进行故障诊断和识别，实验结果表明该方法简洁、有效，能够有效地诊断故障并识别出故障类型，具有实用价值。     

故障类别的模糊聚类分析

本文通过故障状态-特征的模糊聚类分析,按故障间的相似性对故障进行分类,然后按类别实施故障诊断,可在最少监测点的条件下,获得最多的设备运行故障信息。从而简化故障诊断过程,提高诊断速度和精度。     

基于燃油压力波的柴油机高压喷射系故障信息的研究

本文从柴油机燃油压力波的特征出发,建立ARI(Auto—Regressive Integra—ted)时序参数模型.通过对不同故障下的燃油压力波基于ARI时序参数的现代谱分析,说明ARI时序参数模型较好地揭示了燃油压力波蕴含的故障信息.通过燃油压力波的ARI时序参数构造故障诊断模式向量,根据几何距离与信息距离的测度来诊断故障,具有一定的实践意义.     

故障诊断专家系统设计的几个问题

对故障诊断专家系统方案设计作了讨论,提出了方案设计要点、介绍了故障诊断知识库的建立,给出了典型诊断策略。