改进型BP算法在船舶主柴油机冷却系统故障诊断中的应用

提出了一种采用改进型的BP神经网络诊断船舶主柴油机冷却系统故障的新方法.介绍了包括附加动量法和自适应学习速率法在内的改进型的BP算法,其中附加动量法是在每一个权值的变化上加上一项正比于前次权值变化量的值,不仅考虑了误差在梯度上的作用而且考虑了在曲面上变化趋势的影响;自适应学习速率根据误差函数值的变化对学习率进行实时调整,可以保证网络总是以最大的学习速率学习.给出了仿真实例,实验证明所提出的方法与传统方法相比有更好的实时性和诊断效率,也具有较好的故障诊断能力.     

柴油机故障诊断的AHP-Fuzzy数学模型及其应用

在对柴油机故障原因和故障症状之间关系进行分析的基础上，采用AHP方法确定故障症状的权重，利用神经网络的方法建立模糊诊断矩阵，并利用模糊综合评判的方法对柴油机的故障进行诊断。     

脉冲式电磁阀在使用中的故障与排除

阀门是流体输送系统的控制元件，是转换能量的工具，是用来控制管道内介质流动的、具有可动机构的机械产品的总称。随着科学技术的高速发展，阀门作为通用机械产品应用非常广泛，从放置于人体内的阀(如心房阀瓣)，到经常开关的水龙头(如洗衣机的电磁阀)以及汽车上的阀门等。甚至在设计与研制导弹、先进飞机、超音速试验以及宇航飞船时，阀门系统的控制也已经成为一个主要的问题。如今，阀门技术、其驱动装置和反馈装置反应了新的材料、新的设计思想和非凡的独创性。脉冲式电磁阀作为阀门的一种特殊阀，不同于常规的交、直流信号驱动的电磁阀，只需一个窄脉冲信号即可开或关阀门。     

柴油机SCR故障诊断系统设计

为满足柴油机SCR系统的工作需要,设计了SCR故障诊断系统。针对SCR系统常见的故障制定了诊断策略,在此基础上完成了故障管理系统的设计,并基于VB开发了SCR诊断通信软件。经过测试,通信软件可稳定地实现故障码与冻结帧的读取、数据流的监控和传输数据的监测等功能。     

浅谈故障诊断技术及软件可靠性模型

计算机控制系统中的故障诊断技术作为发现和处理故障的主要手段 ,具有非常重要的意义和研究价值 .文章详细介绍了故障诊断技术的发展、任务和多种方法 ,最后给出了 3种用于软件故障诊断的可靠性模型 ,分析了它们的数学模型和各类诊断参数     

改进D-S证据理论在矿用皮带机故障诊断中的应用分析

针对经典D-S证据理论融合冲突证据时会导致融合结果与客观实际情况不相符的问题。通过引入证据相关度和全局信任度等概念使得改进后的D-S证据理论能够充分考虑到包括冲突证据以内的任意证据的可信度,从而使得融合后的结果更加符合客观实际。并以矿用皮带机运行中常见的三种故障原因进行数值计算,分析得知:当证据存在冲突情况时,改进后的D-S证据理论相较于其他方法更能快速、有效的处理冲突证据,从而提高了矿用皮带机故障诊断的准确性和可靠性。     

次级点火波形在汽车故障诊断中的应用

点火波形是发动机点火系工作时点火线圈初级、次级电流及电压随时间(或曲轴转角)变化的关系在专用示波器上的显示,它实时反映了点火系的工作状况,次级点火波形分析是现代汽车故障诊断常用方法,对次级点火标准波形及故障波形进行了分析,并以典型的故障波形案例说明了如何运用次级点火波形进行汽车故障诊断。     

应用Multisim 9对数字电路的故障诊断

设计数字电路,由于元器件或设计线路的缺陷,需要反复检查调试.利用Multisim 9先对所设计的电路进行仿真,故障诊断,可避免一些不必要重复工作.对Multisim 9软件作一简介并,以24进制计数器为例,利用Muhisim 9对电路中的元器件故障对电路的影响及所设计电路故障进行诊断分析.     

数控机床故障诊断中PLC的应用研究

以编程逻辑控制器PLC在数控机床中的应用为切入点,采用实例与理论相结合的方法,有效地对数控机床的各种故障加以反映,快速发出报警信号,帮助维修人员对数控机床的故障进行准确定位,及时地维修和排除数控机床发生的故障,使数控机床恢复正常,为PLC程序有效诊断数控机床故障提供经验借鉴.     

小波包在旋转机械故障诊断中的应用

根据旋转机械故障振动信号的特点，提出了应用小波包分解、重构技术进行消噪处理及频带能量故障特征提取的方法，实验分析结果表明该方法可以有效地提高故障诊断的抗干扰能力和故障诊断的准确性。     

SAPSO-BP算法在异步电机故障诊断中的应用

为了提高异步电机故障诊断的准确性,引入了一种基于模拟退火粒子群算法优化BP神经网络(SAPSO-BP算法)的故障诊断方法.根据电机转子振动频谱中所提取的特征参数与故障类型之间的关系数据,利用模拟退火粒子群算法来优化BP神经网络的权、阈值参数,再由优化好的BP网络进行故障诊断.实验结果表明,该方法具有较好的故障模式的识别效果,明显提高了异步电机故障诊断的准确性.     

振动状态监测及故障诊断系统在大功率风机上的应用

以本钢265m^2烧结机主抽风机为例,介绍了振动状态监测及故障诊断系统在大功率风机上的实际应用及运行特点。     

神经网络在故障诊断中的应用

智能化诊断是现代设备故障诊断技术发展的主要趋势,人工神经网络技术的发展为这种智能化诊断提供了一个全新的途径。在分析研究模式识别方法和BP神经网络的基础上提出了基于BP模型神经网络的故障诊断推理方法,并将其应用到真实故障诊断中。仿真结果表明,基于神经网络的故障诊断方法是行之有效的。     

基于改进RBF神经网络的电机故障诊断方法研究

考虑到RBF神经网络隐层高斯径向基函数的参数较难确定,电机故障的多样性和复杂性,传感器获得信息的不确定性,以及高斯径向基函数与正态云具有相似之处,将云模型和RBF神经网络相结合用于诊断电机故障.通过高维云变换确定RBF隐含层神经元数,优化RBF神经网络结构.最后提取信号的奇异值熵和样本熵作为特征参数,输入改进的RBF神经网络,进行实验仿真.结果表明,新模型能较好地实现对电机轴承的故障诊断.     

改进粒子群优化神经网络的高压断路器故障诊断

在分析传统误差反向传播(BP)算法和标准粒子群优化(PSO)算法的特征及其问题基础上,提出一种改进粒子群优化(MPSO)算法和改进BP(MBP)算法,建立基于MPSO-MBP混合算法的高压断路器神经网络故障诊断模型.通过训练样本和测试样本的仿真对比分析,该方法能够实现高压断路器不同故障的有效诊断,提高高压断路器故障模式的识别能力,故障诊断准确率高、速度快.     

概率神经网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

汽轮发电机组逐渐智能化,功能不断增强,但不确定性因素和不确定性信息仍然大量存在。针对该问题,用概率神经网络（PNN）诊断汽轮发电机组故障。PNN优点较多,机器学习算法简易、方便训练,相比于传统样本处理方法,PNN可训练样本并引入训练网络,更好地确保诊断结果正确率与可信度。MATLAB仿真结果表明,PNN在保证诊断结果准确的基础上,速度更快、分类性能大幅提高,诊断效率也提高至98%。     

FTA在伙食制冷系统故障诊断中的应用

根据伙食制冷系统各部件的特点分析该系统的常见故障,应用故障树的相关理论,建立伙食冰机的故障树模型,并依据模型对伙食制冷系统发生的故障进行分析.通过实船故障处理事例,验证了合理的故障树模型的利用有利于及时、准确地排除故障.     

振动诊断技术在水泥机械上的应用

本文以水泥厂的选粉机、球磨机传动系统和风机为例,尝试用振动诊断技术诊断水泥厂机械设备的故障,取得初步成效.     

基于AHP的汽车电控发动机故障诊断研究

电控发动机故障诊断有利于加强对汽车安全技术检测,保证车辆安全行驶及减少交通事故造成的人员伤亡和经济损失,同时降低发动机尾气排放及噪声污染。文章在分析汽车电子控制系统主要元件故障规律和故障特征的基础上,用层次分析法将定性与定量分析相结合,将决策者的经验予以量化,能够将电控发动机常见故障诊断的思维过程数量化,以期对电控发动机故障诊断技术发展起到一定作用。     

基于神经网络的模糊系统在电厂风机故障诊断中的应用

基于模糊理论,通过对电厂风机的故障机理的研究,提出了基于神经网络的风机模糊诊断模型,并解决了其中的关键技术。