基于BP神经网络的电控发动机故障诊断

针对汽车发动机电控系统结构的复杂性,提出用BP神经网络进行故障诊断的方法。以北京现代05款途胜G4GC型发动机电控系统为实验,并对其进行故障设置,采集发动机故障数据流,运用BP神经网络构建诊断模型,并且改变BP训练方法。诊断结果表明用BP神经网络诊断发动机电控系统故障是行之有效的,具有较好的应用前景。     

BP神经网络在无人机飞控系统故障诊断中的应用

某型无人机飞控系统结构的复杂性使得它的故障形式与故障特征的关系呈非线性的映射关系,用传统的信号处理方法不易提取故障特征,给故障诊断带来很大困难。在分析BP神经网络的结构及其算法的基础上,构建了基于BP神经网络的故障诊断系统,用于某型无人机飞控系统的故障诊断,仿真结果表明优化后的BP算法能够用于故障诊断。     

基于BP神经网络的发动机故障诊断研究

对基于BP神经网络的电控发动机故障诊断进行了初步研究,提出了BP神经网络的结构。举例建立了基于神经网络技术的点火系的故障诊断模型并对诊断系统进行系统测试和做出评价。     

基于BP神经网络的某型飞机火控系统故障诊断

根据某型飞机火控系统的特点,给出了BP神经网络数学模型及其学习算法,在此基础上以某型飞机火控系统作为为被诊断对象,运用BP神经网络数学模型及其学习算法对其进行故障诊断。诊断结果表明BP神经网络不仅能识别出样本自身的故障,而且能准确诊断出样本以外数据故障,提高某型飞机火控系统一线维修保障效率。     

基于BP神经网络的中包车液压同步系统仿真分析

中包车是连铸机的关键设备,中包车控制系统同步性优化对于施工人员的安全以及减少设备损失都具有至关重要的作用。对中包车液压原理进行分析,利用Matlab进行液压控制系统的稳定性分析,采用一种PID控制和BP神经网络结合的方法进行液压同步控制精度优化并进行了仿真分析,大幅提升了连铸机中包车液压同步控制系统的稳定性和精度,为实际工程应用提供了有力支持。     

基于LabVIEW与BP神经网络测距终端故障诊断系统研究

结合LabVIEW图形化编程特点和Matlab强大的矩阵运算能力,利用二者混合编程实现BP网络算法改进,设计了基于LabVIEW与BP神经网络的测距终端故障诊断系统,且通过对测距中参考信号发生器单元电路产生的硬故障进行识别诊断,以检验其可靠性。应用结果表明,该系统不仅能对多种未知故障进行准确分类识别,并可将结果通过简单直观的界面显示出来,从而降低故障诊断人员的工作难度,具有较强的实用价值。     

基于BP神经网络的故障诊断仿真研究

介绍了BP(反向传播)神经网络模型,阐述了BP算法的基本原理、权值调整的过程,给出了BP算法一般的编程步骤和流程。在此基础上,应用基本的BP算法进行了系统故障诊断的仿真研究,为提高其实用性,采用VC 与MATLAB混合编程的方法,在VC 环境下制作了应用界面。最后介绍了BP算法在使用中存在的主要问题,并进一步提出了相应的改进方法。     

BP神经网络在光伏发电系统故障诊断中的应用

介绍了并网光伏发电系统的故障诊断模式和故障原因,以及BP神经网络的结构与学习算法。针对太阳能并网光伏发电系统工作过程中可能出现的故障,提出了一种基于BP神经网络的故障诊断方法。测试结果表明了该方法的有效性和可能性,达到了预期的结果,可以用于并网光伏发电系统的故障诊断。     

基于BP神经网络和灰色理论的示功图故障诊断

抽油井故障诊断系统是油井系统产量的关键,为了更好更快地对当前油井系统进行诊断以保证石油的产量,人们利用各种各样的技术来完成这一目标。示功图的诊断法是油田有杆抽油诊断的主要方法,文章根据示功图诊断的特点,提取出灰度矩阵特征向量,运用神经网络对有杆抽油油田典型故障诊断进行建模,最后用实例验证了此方法的正确性。实验证明,本系统不仅可行性好,而且故障识别率高,对增加油井产量有重要意义。     

基于BP神经网络的网络智能诊断系统

随着计算机网络的发展，网络维护与管理日趋复杂。故障诊断就是对网络运行状态进行检测，并对出现的故障进行处理。随着人工智能理论的发展，要求把智能技术引入网络故障诊断领域，其中人工神经网络能比较准确地完成网络智能诊断任务，特别是目前广泛采用的前向多层神经网络模型(BP模型)。文章对BP神经网络故障诊断系统进行研究和设计，并通过实例进行仿真试验，结果证明该系统对网络故障的智能诊断有较高的实用价值。     

模拟电路故障诊断的BP神经网络方法研究

BP网络是模拟电路故障诊断中应用十分广泛的一种神经网络。针对传统BP算法的误差下降缓慢,调整时间长,甚至容易陷入局部极小点而不能自拔等局限性,提出用弹性算法与BP网络相结合的方法,并结合某型雷达装备的具体电路,运用该方法建模、仿真。实验结果表明,采用弹性算法结合后的BP网络误差收敛稳定,训练速度快,在克服传统BP算法的局限性上效果显著,为新型雷达装备的故障诊断和维修提供了一种方法,具有特定的实用意义。     

优化的BP神经网络在电子设备故障诊断中的应用

给出BP神经网络故障诊断模型,研究了共轭梯度法对BP算法进行优化设计。针对电子设备的一些实测数据,利用优化的神经网络对其进行了故障诊断,给出实验的仿真结果,并进行详细的分析,最后得出设备的诊断结果。通过实验证明,基于共轭梯度法的BP神经网络优化算法应用于电子设备故障诊断,其诊断率较高,有很强的实用性。     

一种基于神经网络的模拟电路故障诊断方法

模拟电路故障诊断一直是一项富有挑战性的研究课题。文章在简要介绍BP神经网络基本原理的基础上,以差分放大电路为例,设计并实现了基于BP算法的模拟电路故障诊断方法,建立了模拟电路故障诊断BP神经网络模型。实验表明,该模型的辨识精度高,能实现对模拟电路故障的正确诊断。     

基于BP网络的雷达故障诊断

针对传统故障诊断技术的局限性,探讨了基于BP神经网络的故障诊断方法,并结合雷达系统故障诊断的特点,建立了基于神经网络的雷达故障诊断系统。系统在Windows环境下,使用面向对象程序设计,使故障诊断智能化、简单化。实验表明,该系统提高了故障诊断的效率。     

基于神经网络与专家系统的电路故障诊断研究

大型电路故障诊断过程复杂,故障征兆和故障原因之间存在许多不确定因素,建立精确的故障诊断系统存在一定困难.单纯运用专家系统存在许多不足之处.为此,文中基于BP(反向传播)神经网络,利用神经网络与专家系统相结合建立故障诊断系统,阐述了这种故障诊断系统的构建方法及其推理机的训练进程,并以某电路为对象对该诊断系统进行了试验验证.结果表明,该方法是可行和有效的.     

基于BP网络的真空灌封机故障自诊断系统

介绍了采用BP网络对压力时域信号进行特征识别，从而得到设备的运行状态的灌封机故障诊断方法。通过实验验证了方法的可行性。本方法可广泛应用于往复工作设备的故障诊断工作。     

基于BP神经网络的导弹故障自动诊断研究

精确制导空空导弹是一个复杂系统,及时、准确的识别和诊断导弹故障是化解风险的重要措施。由于导弹故障模式复杂,对其故障进行识别和诊断的难度很大。文中以某型空空导弹测试问题为例,提出一种基于BP神经网络算法的导弹故障自动识别与诊断技术。通过对导弹测试数据的采集和整理形成数据样本,利用神经网络系统的学习和判断能力自动识别及诊断导弹故障,并使用Matlab神经网络工具箱进行仿真验证。验证结果证明,该技术能够快速、准确的识别和诊断导弹故障。