基于改进小波包和模糊神经网络的故障诊断算法.pdf
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基于小波包分解和BP神经网络的气阀故障诊断方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113358346 A
(43)申请公布日 2021.09.07
(21)申请号 202110628289.1
(22)申请日 2021.06.07
(71)申请人 沈阳理工大学
地址
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基于小波包分析与神经网络融合的输电线路故障诊断技术探索与实践.docx
基于小波包分析与神经网络融合的输电线路故障诊断技术探索与实践
一、引言
1.1研究背景与意义
在现代社会，电力作为一种不可或缺的能源，广泛应用于工业生产、居民生活等各个领域，是支撑社会经济正常运转的关键基础设施。输电线路作为电力系统的重要组成部分，承担着将电能从发电站传输到各个用电区域的重任，其安全稳定运行对于保障电力可靠供应至关重要。一旦输电线路发生故障，不仅会导致局部地区停电，影响人们的正常生活和生产秩序，还可能引发连锁反应，对整个电力系统的稳定性和可靠性造成严重威胁，甚至引发大面积停电事故，给社会带来巨大的经济损失。例如，2003年发生的美加“8?14”大停电事故，就是由于输电
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基于小波包-神经网络的机车轴承故障诊断研究：模型构建与应用优化.docx
基于小波包-神经网络的机车轴承故障诊断研究：模型构建与应用优化
一、引言
1.1研究背景与意义
在铁路运输体系中，机车作为核心运输动力，其运行的安全性与稳定性直接关乎整个铁路运输系统的高效运作。机车轴承作为机车的关键部件，承担着支撑和传递载荷的重要作用，其工作状态直接影响机车的性能与安全。然而，由于机车在复杂多变的工况下运行，如高速行驶、重载牵引、频繁启停以及恶劣的环境条件，机车轴承不可避免地会受到各种应力和磨损的作用，导致故障的发生。
机车轴承一旦出现故障，其影响将是多方面且极为严重的。从安全角度来看，可能引发列车脱轨、颠覆等重大事故，严重威胁乘客的生命安全和国家财产安全。据相关统计数据显
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基于改进神经网络的故障诊断预测算法设计与实现——毕业论文.doc
诚信声明书
PAGE
毕 业 设 计
中文题目
基于改进神经网络的故障诊断预测算法
设计与实现
英文题目
Design and Implementation of Fault
Diagnosis and Prediction Algorithm
Based on Improved Neural Network
院 系：
计算机与信息工程学院
年级专业：
软件工程（金融服务方向）
姓 名：
学 号：
指导教师：
职 称：
年 月
摘要
PAGE \* ROMAN \* MERGEFORMATIV
摘 要
人工神经网络在故障预测诊断方面的优势日益突
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基于改进蛙跳算法BP神经网络的电机转子故障诊断研究.docx
基于改进蛙跳算法-BP神经网络的电机转子故障诊断研究
一、引言
1.1研究背景与意义
在现代工业生产和日常生活中，电机作为关键的动力设备，其稳定运行至关重要。电机转子作为电机的核心部件之一，一旦发生故障，可能导致电机停机，严重影响生产效率，甚至引发安全事故。传统的电机转子故障诊断方法存在诊断速度慢、准确性差等问题，难以满足实际生产对电机可靠性和稳定性的要求。因此，寻找一种高效、准确的电机转子故障诊断方法具有重要的现实意义。
1.2国内外研究现状
国外在电机故障诊断领域起步较早，研究成果较为丰富。一些学者利用先进的信号处理技术和智能算法，如深度学习、支持向量机等，对电机故障进行诊断，取
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基于蝙蝠算法优化模糊神经网络的25Hz相敏轨道电路故障诊断研究.docx
基于蝙蝠算法优化模糊神经网络的25Hz相敏轨道电路故障诊断研究
一、引言
1.1研究背景与意义
铁路运输作为国家重要的基础设施和交通运输的骨干方式，在国民经济发展中占据着举足轻重的地位。随着我国铁路事业的飞速发展，铁路运营里程不断增加，列车运行速度和密度持续提高，对铁路信号系统的安全性和可靠性提出了更为严苛的要求。25Hz相敏轨道电路作为铁路信号系统的关键设备之一，广泛应用于我国铁路车站及区间，承担着检测列车占用、传递行车信息等重要任务，对保障铁路行车安全、提高运输效率起着不可或缺的作用。
25Hz相敏轨道电路具有工作性能稳定、节省电能、抗干扰能力强等显著优点，能够有效适应复杂的铁路运行
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《基于小波包变换和RBF神经网络的智能微电网故障诊断技术研究14000字（论文）》.doc
基于小波包变换和RBF神经网络的智能微电网故障诊断技术研究
摘要
本文基于一种光储专用微电网内部线路,从光储微电网的运行特性出发，分析微电网的运行特性以及内部线路故障特征，研究光储微电网线路的故障诊断问题,首先通过对微电网三相输出的电压信号进行三层小波包分解,获取8个不同频段的三相能量信号,并将其根据构造组合成一组信号特征向量,以此用于RBF神经网络的信号输入,通过网络训练并进行故障特征识别。在Matlab软件里的Simulink仿真平台上进行仿真,本论文使用的方案应用在光储专用微电网内部线路上进行故障诊断,满足了智能化故障微电网运行过程的要求,缩短了智能微电网故障发生时间，提高微电网故
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基于模糊聚类的神经网络方法及其应用在电子设备的故障诊断.doc
附录 英文文献1翻译
基于模糊聚类的神经网络方法及其应用在电子设备的故障诊断
摘要：本文提出模糊聚类方法样品处理研究了基于模糊聚类应用模糊提取样本然后诊断，最后进行了仿真研究。计算结果表明，所有上述方法是相当实用。关键词：神经网络;模糊聚类;电气设备;故障诊断1 .导言
利用模糊诊断在于它建立精确的数学模型，要隶属函数，模糊关系和模糊规则适用正确，然后进行模糊，我们可以实现智能化的模糊诊断。但对于复杂的诊断系统，创合适的模糊规则和隶属函数是非常困难的，需要很长的时间。由于复杂的电子设备故障，映射关系从时间或空间频域基本故障模式空间是强线性。在同一时间的隶属函数是极其不。只有正常的隶属函数可用于
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基于模糊神经网络的刮板输送机故障诊断.pptx
基于模糊神经网络的刮板输送机故障诊断;目录;引言;;01;;刮板输送机故障概述;;;传统的故障诊断方法主要依赖于人工经验和定期维护，通过观察设备运行状况、听取异常声响、测量温度和振动等手段来判断故障。;模糊神经网络基本原理;;;;基于模糊神经网络的刮板输送机故障诊断模型构建;;;;实验设计与结果分析;;算法选择;;结论与展望;;;;THANKS
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基于模糊神经网络的汽车故障诊断方法研究.docx
基于模糊神经网络的汽车故障诊断方法研究
一、引言
汽车作为现代生活中不可或缺的交通工具，其安全性和可靠性至关重要。随着汽车技术的不断发展，汽车系统变得越来越复杂，传统的故障诊断方法难以满足快速、准确诊断故障的需求。模糊神经网络结合了模糊逻辑和神经网络的优点，能够处理不确定、不精确的信息，在汽车故障诊断领域展现出了巨大的潜力。本文旨在深入研究基于模糊神经网络的汽车故障诊断方法，为提高汽车故障诊断的准确性和效率提供理论支持和实践指导。
二、模糊逻辑与神经网络概述
（一）模糊逻辑
模糊逻辑是一种处理不确定性和模糊性的数学工具。它通过引入模糊集合和隶属度函数，将传统的二值逻辑扩展到多值逻辑，能够更准确
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基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断：理论、方法与实践.docx
基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断：理论、方法与实践
一、引言
1.1研究背景与意义
随着现代科技的飞速发展，各类系统的规模和复杂性不断增加，如航空航天、工业生产、交通运输等领域的系统。这些系统在运行过程中，由于受到内部和外部各种因素的影响，如部件老化、环境变化、操作失误等，不可避免地会出现故障。故障的发生不仅会导致系统性能下降、生产中断，还可能引发严重的安全事故，造成巨大的经济损失和人员伤亡。例如，在航空领域，飞机发动机故障可能导致航班延误、取消，甚至机毁人亡；在工业生产中，生产线设备故障可能导致产品质量下降、生产停滞，给企业带来直接的经济损失。因此，对系统进行及时、准确的故障诊断，对
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毕业答辩-基于HHT与模糊神经网络的滚动轴承故障诊断研究.ppt
基于HHT和模糊神经网络的滚动轴承故障诊断研究 专业：交通信息工程及控制 序号： 目录 一、 概述 二、 论文的主要内容 三、 结论和展望 概述 滚动轴承是大型旋转机械设备中的关键部件，其故 障发生率比较高，轴承故障会产生强烈的噪声，对操作 人员也十分有害。 对滚动轴承进行故障诊断可以避免经济的损失，及时解决设备的安全隐患，在机械故障诊断领域具有重要的意义。 以瑞典SKF公司的6205-2RS JEM深沟球轴承为研究对象 课题研究背景及意义 论文的主要内容 滚动轴承故障诊断 直接利用小波包降噪 采用EMD分解，利用小波包降噪 信噪比 导入ANFIS进行训练和测试
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基于模糊神经网络的输电线路故障诊断系统：原理、构建与实证研究.docx
基于模糊神经网络的输电线路故障诊断系统：原理、构建与实证研究
一、绪论
1.1研究背景与意义
1.1.1研究背景
在现代社会中，电力作为一种不可或缺的能源，广泛应用于工业、商业、居民生活等各个领域，其稳定供应对于社会经济的正常运转和人们的日常生活起着至关重要的作用。输电线路作为电力系统的重要组成部分，承担着将电能从发电厂传输到各个用电区域的关键任务，是电力输送的“大动脉”。然而，由于输电线路分布广泛，长期暴露在复杂多变的自然环境中，并且要承受各种电气和机械应力，导致其故障频发，给电力系统的安全稳定运行带来了严重威胁。
自然因素是导致输电线路故障的重要原因之一。雷击是较为常见的自然威胁，在
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小波包能谱熵及神经网络在断路器故障诊断中的应用.PDF
第 卷第 期 重庆大学学报
年 月
文章编号
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融合多小波包与神经网络优化的模拟电路故障诊断新探.docx
融合多小波包与神经网络优化的模拟电路故障诊断新探
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今的电子信息时代，模拟电路作为电子系统的关键组成部分，广泛应用于通信、自动控制、航空航天、医疗设备等众多领域。从日常使用的手机、电脑，到工业生产中的自动化控制系统，再到航空航天领域的飞行器导航与通信系统，模拟电路都扮演着不可或缺的角色，负责处理和传输连续变化的模拟信号，实现信号的放大、滤波、调制解调等重要功能，是保障电子系统正常运行的基础。例如在通信系统中，模拟电路将语音、图像等模拟信号进行预处理，使其适合在信道中传输；在自动控制系统中，模拟电路对传感器采集到的模拟信号进行放大和处理，为控制器提供准确的输入