共查询到20条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
2.
研究了BP神经网络的结构以及学习算法,根据实验经验总结出了在神经网络的训练过程中需要注意的一些实际问题,对BP神经网络的应用有实际的指导意义。最后分析了BP神经网络的局限性并简要介绍了改进的一些方法,给神经网络的研究提供了一定的参考价值。 相似文献
3.
4.
5.
在整数阶 Cohen-Grossberg神经网络与分数阶理论及分数阶神经网络的基础上,提出了分数阶 Cohen-Grossberg神经网络。为了研究该类型神经网络,引入 Mittag-Leffler函数并利用 Mittag-Leffler函数及分数阶导数的相关性质,进而通过构造 Lyapunov函数的方法,研究了分数阶 Cohen-Grossberg神经网络的 Mittag-Leffler稳定性,并最终给出了相应的充分性条件。最后,通过实例仿真验证了结论的正确性。 相似文献
6.
在阐述了小波变换和BP神经网络概念的基础上,根据小波神经网络故障诊断的基本思想,提出了一种基于“能量-故障”的小波预处理神经网络航空发动机诊断方法。实验仿真结果表明,使用该方法提取故障特征加快了神经网络的训练速度,能迅速地进行故障的诊断。 相似文献
7.
8.
9.
10.
介绍了模拟电路故障诊断的神经网络方法及小波神经网络,以一带通滤波器为例,提出了一种基于输出灵敏度分析,利用多频测试生成故障特征向量训练小波神经网络进行故障诊断的方法。仿真结果表明小波神经网络作为故障分类器具有收敛速度快,诊断准确等特点。 相似文献
11.
利用BP网络进行发动机故障诊断的研究 总被引:8,自引:0,他引:8
范作民 《中国民航学院学报》1996,14(3):1-9
探讨了利用人工神经网络的BP网络进行发动机故障诊断的特点。通过发动机实际故障样本和模拟故障样本对BP网络的故障诊断功能进行了研究,并且对BP网络与主因子模型两种算法进行了比较。 相似文献
12.
针对目前模拟电路中电子元器件存在的容差与非线性导致电路故障难以检测的现状,设计了适用于诊断由器件超出容差所引起的模拟电路故障的小波分析诊断方法。通过设定故障进行蒙特卡罗容差实验,采用小波神经网络,对故障输出信号进行小波分析提取其小波高频系数参量,经PCA分析和归一化后形成训练特征向量,并经过BP神经网络训练后,故障信号通过小波神经网络后能够快速精准的对故障器件进行定位。通过大量样本进行仿真计算表明所设计的小波特征参量故障诊断法对于模拟电路具有很好的故障分辨率。 相似文献
13.
This paper proposes a neural network-based fault diagnosis scheme to address the problem of fault isolation and estimation for the Single-Gimbal Control Moment Gyroscopes(SGCMGs) of spacecraft in a periodic orbit. To this end, a disturbance observer based on neural network is developed for active anti-disturbance, so as to improve the accuracy of fault diagnosis.The periodic disturbance on orbit can be decoupled with fault by resorting to the fitting and memory ability of neural network. Subsequ... 相似文献
14.
15.
16.
在故障诊断领域,神经网络故障诊断方法以其优良的特性正得到越来越广泛的应用。本文针对无人机的特点提出一种基于RBF神经网络故障诊断方法,通过建立神经网络预测器来实现无人机机载传感器的故障诊断,其中网络学习算法的选取将直接影响神经网络故障诊断的性能。正交最小二乘算法(OLS)以其在设定网络参数方面的优点常用来作为RBF神经网络学习算法。本文将介绍OLS算法的原理和实现步骤,通过VC 6.0编程实现OLS算法,并利用无人机机载传感器数据来验证OLS算法的有效性。 相似文献
17.
基于自组织映射网络的故障诊断推理方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
从故障诊断基本形式出发,结合飞机刹车系统故障的各类特点,研究了基于Kohonen自组织映射网络理论的故障推理模型,并且应用到起落架刹车系统故障诊断中。该方法只需选择听,具有代表性的故障样本训练神经网络,他将代表故障的信息输入给训练好的神经网络,根据神经网络的输出结果,就可以判断出发生故障的类型。该模型除能识别已训练过的故障,还能识别未训练过的故障,并且聚类能力强,速度快,因此,很符合复杂系统的故障诊断。 相似文献
18.
基于神经网络预测模型的歼击机结构故障检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于预测神经网络的歼击机结构故障检测新方法 ,与传统的基于模型的非线性系统的故障检测方法相比 ,神经网络方法有着非线性逼近能力强和故障检测实时性好等优点。给出了基于预测神经网络的故障检测方案 ,以及多步直接预测算法和阈值选取原则 ,最后以某型歼击机为例进行了仿真验证 ,仿真结果表明本方法能有效地检测出歼击机的各种结构故障。 相似文献
19.