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Artificial Neural Network Applied to Quality Diagnosis
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作者 Yang Xu(Shandong Architectural and Civil Engineering Institute, Jinan 250014, P. R. ChinaWang Xingyuan(Shandong University of Technology, Jinan 250061, P. R. China) 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 1997年第2期73-80,共8页
In this paper, we first make a brief review on the fundamental properties of artificial neural networks (ANN) and the basic models, and explore emphatically some potential application of artificial neural networks in ... In this paper, we first make a brief review on the fundamental properties of artificial neural networks (ANN) and the basic models, and explore emphatically some potential application of artificial neural networks in the area of product quality diagnosis, prediction and control, state supervision and classification, factor recognition, and expert system based diagnosis, then set up the ANN models and expert system for quality forecasting, monitoring and diagnosing. We point out that combining ANN with other techniques will have the broad development and application of perspectives. Finally, the paper gives out some practical applications for the models and the system. 展开更多
关键词 artificial neural network (ANN) Quality diagnosis pattern recognition expert system.
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基于深度卷积神经网络的单向阀泄漏模式识别
2
作者 郭建政 童成彪 《湖南农业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期100-104,126,共6页
以SV10PB1-30B液控单向阀为研究对象,利用传感器采集3种不同泄漏模式下10个阀芯的振动信号,设计深度卷积模型,开展不同测点(单向阀的上表面和阀座)、不同信号特征提取方式(原始信号、特征值、特征图)下的模式识别研究。结果表明:基于轴... 以SV10PB1-30B液控单向阀为研究对象,利用传感器采集3种不同泄漏模式下10个阀芯的振动信号,设计深度卷积模型,开展不同测点(单向阀的上表面和阀座)、不同信号特征提取方式(原始信号、特征值、特征图)下的模式识别研究。结果表明:基于轴向冲击信号特征值和深度卷积神经网络的模型能有效识别故障类型,验证集上的识别准确率高达88.293%,是基于特征图的7.79倍,是基于原始时域冲击信号的1.16倍;训练步数以100的较优,同时该模型对正常阀芯和不同损伤阀芯的分类效果明显。 展开更多
关键词 单向阀 深度卷积神经网络 故障诊断 模式识别
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基于自适应VMD与GRNN的转子系统故障诊断方法研究
3
作者 别锋锋 张莹 +2 位作者 吴溢凡 彭剑 朱鸿飞 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2023年第3期83-89,共7页
提出一种基于自适应变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)的故障诊断方法,有效解决转子系统振动信号特征提取与复合故障模式识别的问题。首先通过VMD将采... 提出一种基于自适应变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)的故障诊断方法,有效解决转子系统振动信号特征提取与复合故障模式识别的问题。首先通过VMD将采集到的原始信号自适应分解为一系列的内涵模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMF),然后根据相关系数-峭度准则选取IMF分量进行信号重构。最后获取重构信号的精细复合多尺度散布熵(Refined Composite Multiscale Dispersion Entropy,RCMDE)、均方根以及重心频率构成特征向量集,输入到GRNN神经网络进行训练和故障模式识别。数值仿真与故障模拟实验结果表明:采用基于自适应VMD与GRNN神经网络的方法可有效识别转子系统中的多故障模式。 展开更多
关键词 故障诊断 转子系统 VMD 特征融合 GRNN神经网络 模式识别
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基于生成对抗网络的有载调压开关故障检测研究
4
作者 姜晓东 王磊磊 +7 位作者 孙鹏 杨光 耿俊琪 王家文 黄胜 渠帅 王晨 尚盈 《山东科学》 CAS 2023年第6期68-73,共6页
实际应用中电力变压器故障数据获取困难,导致在处理变压器故障数据时会由于存在不平衡数据对深入分析结果产生很大的影响。为了解决上述问题,结合对抗神经网络和人工神经网络对不平衡数据进行处理与判断,利用基于超弱光纤布拉格光栅的... 实际应用中电力变压器故障数据获取困难,导致在处理变压器故障数据时会由于存在不平衡数据对深入分析结果产生很大的影响。为了解决上述问题,结合对抗神经网络和人工神经网络对不平衡数据进行处理与判断,利用基于超弱光纤布拉格光栅的分布式声波传感技术对实验室搭建的变压器的模拟现场进行数据采集与分析,并在采集到的变压器故障模拟数据的检测上取得很好的效果。这种方法对基于对抗生成网络的有载变压器小样本故障识别系统具有重要的借鉴意义。 展开更多
关键词 人工神经网络 点式传感器 有载变压器 故障检测 模式识别 对抗生成网络 数据增强
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人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用 被引量:2
5
作者 程凯强 周照宇 曹财云 《集成电路应用》 2023年第4期248-249,共2页
阐述人工智能技术的特点,人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用,包括神经网络、专家诊断系统、多维度视觉识别、故障的自动定位、系统运行模式的转换。
关键词 人工智能 神经网络 专家诊断 视觉识别 调度自动化
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对分式凝汽器故障诊断的模糊模式识别及神经网络方法 被引量:33
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作者 马良玉 王兵树 +2 位作者 佟振声 马永光 宋之平 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第8期68-73,78,共7页
凝汽器工作状况好坏直接影响凝汽式汽轮发电机组运行的安全经济性。为此 ,针对某 30 0MW机组对分式凝汽器的结构特点、实际凝汽系统构成及现场的DAS测点布置 ,首次运用基于模型的故障仿真方法 ,较完善地总结了对分式凝基金项目 :华北电... 凝汽器工作状况好坏直接影响凝汽式汽轮发电机组运行的安全经济性。为此 ,针对某 30 0MW机组对分式凝汽器的结构特点、实际凝汽系统构成及现场的DAS测点布置 ,首次运用基于模型的故障仿真方法 ,较完善地总结了对分式凝基金项目 :华北电力大学工业过程仿真与控制国家电力公司实验室建设基金资助项目 (SPKJ0 16 2 2 )。汽器的典型故障知识库 ,并对故障征兆的具体表达方法进行了探讨。在此基础上运用模糊模式识别和人工神经网络 2种方法实现对分式凝汽器故障诊断。故障模糊模式识别采用了一种改进的故障隶属函数形式 ,有效克服了现有隶属数易对正常工况产生误诊断的不足。神经网络训练过程中 ,提出了基于恒误差修正率控制的网络学习率自适应调整方法 ,大大加快了网络收敛速度 ,便于实现故障的在线实时诊断。 展开更多
关键词 汽轮发电机组 对分式凝汽器 故障诊断 模糊模式识别 神经网络
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人工神经网络和机械故障诊断 被引量:47
7
作者 吴蒙 贡璧 何振亚 《振动工程学报》 EI CSCD 1993年第2期153-163,共11页
智能化诊断是现代故障诊断技术发展的主要趋势,人工神经网络技术的出现为这种智能化提供了一个全新的途径。本文首先简单介绍了人工神经网络的基本性能及几个重要模型,着重探讨了人工神经网络技术在机械故障诊断领域中预测与控制、工况... 智能化诊断是现代故障诊断技术发展的主要趋势,人工神经网络技术的出现为这种智能化提供了一个全新的途径。本文首先简单介绍了人工神经网络的基本性能及几个重要模型,着重探讨了人工神经网络技术在机械故障诊断领域中预测与控制、工况监测与故障分类诊断、模糊诊断和基于专家系统的故障诊断等几个主要方面的应用,指出人工神经网络技术与现有的信号处理、模式识别、模糊逻辑、专家系统等技术相结合,以解决故障信号分析与处理、故障模式识别以及故障论域专家知识的组织和推理等问题,必将加快智能化诊断发展的进程。可以预料:基于人工神经网络的故障诊断技术将具有广阔的发展与应用前景,并且随着VLsI 技术的发展,这一新技术必将广泛地应用于各种诊断实例。最后讨论了进一步值得研究的方向。 展开更多
关键词 神经网络 人工智能 故障诊断 机械故障
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化工过程故障诊断研究进展 被引量:39
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作者 黄启明 钱宇 +1 位作者 林伟璐 李秀喜 《化工自动化及仪表》 EI CAS 2000年第3期1-5,共5页
介绍化工过程故障诊断技术的理论与工业应用的现状 ,分析了故障诊断的过程与实质 ,介绍了常用的几种诊断方法 ,重点阐述了智能诊断的方法、现状 ,并对故障诊断的发展动向作了简要的分析。
关键词 故障诊断 状态监测 专家系统 神经网络 化工过程
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基于专家系统与神经网络集成的故障诊断的应用研究 被引量:28
9
作者 徐玉秀 邢刚 原培新 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2001年第1期41-43,共3页
本文针对工业生产中使用的直流电动机 ,应用人工智能的相关理论对其故障进行了广泛深入的研究。在此基础上 ,探讨了专家系统与人工神经网络相集成的电动机故障智能诊断方法并加以实现。实践证明 ,网络的学习时间显著缩短 ,整个系统的推... 本文针对工业生产中使用的直流电动机 ,应用人工智能的相关理论对其故障进行了广泛深入的研究。在此基础上 ,探讨了专家系统与人工神经网络相集成的电动机故障智能诊断方法并加以实现。实践证明 ,网络的学习时间显著缩短 ,整个系统的推理效率明显提高 ,并验证了集成式专家系统的诊断效果比传统的专家系统或神经网络更为全面、准确和迅速。电动机故障的集成式智能诊断方法是一个既有理论研究意义又有实际使用价值的课题与方向。 展开更多
关键词 电动机 故障诊断 专家系统 人工神经网络
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质量控制图在线智能诊断分析系统 被引量:17
10
作者 乐清洪 滕霖 +1 位作者 朱名铨 王润孝 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期1583-1587,1599,共6页
在计算机集成制造系统环境下,为了有效实现工序质量控制,提出了质量控制图的在线智能诊断分析系统框架,它由控制图模式识别、参数估计、专家诊断分析系统和加工参数调整系统四个模块组成。在该系统中,采用了一种适用于模式识别与分类的... 在计算机集成制造系统环境下,为了有效实现工序质量控制,提出了质量控制图的在线智能诊断分析系统框架,它由控制图模式识别、参数估计、专家诊断分析系统和加工参数调整系统四个模块组成。在该系统中,采用了一种适用于模式识别与分类的新型神经网络模型———局部有监督特征映射网络,将其应用于该系统的控制图模式识别和参数估计中。仿真实验和应用实例表明,识别和分类结果与实际相符,并可以保证实时性。 展开更多
关键词 控制图 智能诊断 人工神经网络 模式识别 参数估计
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水轮发电机组振动故障诊断的神经网络方法研究 被引量:23
11
作者 杨晓萍 解建宝 孙超图 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第S1期95-98,共4页
本文通过对水轮发电机组振动问题的分析,提出了应用人工神经网络对水轮发电机组振动故障进行分类和识别的方法.在振动频谱波形特征的基础上,用三层BP网络对几种典型故障模式进行了试验研究和分析.结果表明,神经网络技术能够有效... 本文通过对水轮发电机组振动问题的分析,提出了应用人工神经网络对水轮发电机组振动故障进行分类和识别的方法.在振动频谱波形特征的基础上,用三层BP网络对几种典型故障模式进行了试验研究和分析.结果表明,神经网络技术能够有效的解决水轮发电机组振动故障中的状态识别问题. 展开更多
关键词 人工神经网络 故障诊断 模式识别 水轮发电机组振动
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人工智能技术在输电网络故障诊断中的应用述评 被引量:73
12
作者 毕天姝 倪以信 杨奇逊 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2000年第2期11-16,共6页
简要介绍了相关的人工智能技术 ,如专家系统 ( expert system) ,人工神经网络 ( artificialneural network) ,模糊理论 ( fuzzy theory) ,遗传算法 ( genetic algorithms)及 Petri网络 ( Petri net)等的基本概念 ,并在此基础上对文献中... 简要介绍了相关的人工智能技术 ,如专家系统 ( expert system) ,人工神经网络 ( artificialneural network) ,模糊理论 ( fuzzy theory) ,遗传算法 ( genetic algorithms)及 Petri网络 ( Petri net)等的基本概念 ,并在此基础上对文献中提出的相应的输电网络故障诊断方法进行述评 ,分析它们在输电网络故障诊断中应用的特点以及存在的主要问题 。 展开更多
关键词 输电网络 故障诊断 电力系统 人工智能
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基于小波神经网络的组合故障模式识别 被引量:27
13
作者 胡寿松 周川 王源 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期540-543,共4页
提出了一种基于小波神经网络的组合故障模式识别方法 .针对以歼击机为代表的非线性系统中存在的多重并发故障 ,构造了一个多层的小波神经网络 ,在输入层对残差信号进行二进离散小波变换 ,提取其在多尺度下的细节系数作为故障特征向量 ,... 提出了一种基于小波神经网络的组合故障模式识别方法 .针对以歼击机为代表的非线性系统中存在的多重并发故障 ,构造了一个多层的小波神经网络 ,在输入层对残差信号进行二进离散小波变换 ,提取其在多尺度下的细节系数作为故障特征向量 ,并将其输入到神经网络分类器进行相应的模式分类 .仿真结果表明 ,本文方法为多重并发故障的诊断提供了有效的方法和途径 . 展开更多
关键词 小波 神经网络 组合故障 模式识别
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基于神经模式识别的建筑结构选型方案研究 被引量:8
14
作者 吕大刚 邢方亮 +1 位作者 张世海 王光远 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第12期1418-1421,共4页
提出了基于实例推理的建筑结构智能选型模型,揭示了实例检索的模式识别本质。提出了基于神经识别的实例推理方法,并将其应用于建筑结构智能选型的方案生成阶段,通过对高层建筑结构的实际选型设计证明了本方法的有效性。
关键词 建筑结构 智能选型 神经模式识别 距离函数
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控制系统故障诊断浅析 被引量:10
15
作者 蔡宗平 汤正平 +1 位作者 王跃钢 史磊 《电光与控制》 北大核心 2007年第4期19-22,26,共5页
简要回顾了故障诊断技术的发展历程,介绍故障诊断的基本概念,着重综述基于模型故障诊断技术和不依赖于模型的智能故障诊断技术特点和发展概况。为未来故障诊断技术的发展提出了一些展望。
关键词 智能故障诊断 专家系统 模式识别 模糊数学 神经网络 故障树
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采煤机故障诊断技术现状及其发展趋势 被引量:48
16
作者 胡俊 张世洪 汪崇建 《煤矿机械》 北大核心 2008年第9期8-10,共3页
概述了当前的采煤机故障诊断技术现状,举出几种目前常用的采煤机故障诊断方法;并指出专家系统、人工神经网络、远程智能故障诊断是采煤机故障诊断技术的研究热点和发展趋势。
关键词 采煤机 故障诊断 专家系统 神经网络 远程智能故障诊断
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基于神经网络和元件关联分析的电网故障诊断 被引量:12
17
作者 顾雪平 张文勤 +1 位作者 高曙 杨以涵 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 1999年第2期12-17,共6页
利用人工神经网络(ANN)和元件关联分析进行电力系统故障诊断,提出了一种电 力系统多重复杂故障的诊断方法。该方法采用面向元件的ANN模型,将电力系统的元件分 为3类,即线路、变压器和母线,对每类元件都有一个特定的ANN... 利用人工神经网络(ANN)和元件关联分析进行电力系统故障诊断,提出了一种电 力系统多重复杂故障的诊断方法。该方法采用面向元件的ANN模型,将电力系统的元件分 为3类,即线路、变压器和母线,对每类元件都有一个特定的ANN处理其报警信息,确定 故障位置。对于同一跳闸区域中面向各个元件的ANN的诊断输出,通过定义一个故障指标 函数,根据各元件的故障指标函数值的大小来识别同一跳闸区域内的多重故障。该方法所使 用的ANN模型规模小,通用于网络的所有元件,且故障识别的方法简单,适用于大规模电 力系统的故障诊断。 展开更多
关键词 神经网络 故障诊断 电力系统 电网 元件
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基于思维模式融合故障诊断的专家系统与神经网络 被引量:13
18
作者 周建华 胡敏强 周鹗 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第2期1-4,29,共5页
本文以构造电力变压器的故障诊断分析系统为目的,从基于人类思维发展模式的角度,探讨了一种融合设备故障诊断的专家系统ES模型与人工神经网络NN模型的新途径。
关键词 电力变压器 故障诊断 专家系统 神经网络 变压器
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基于多数据源的电力变压器分层故障诊断系统设计 被引量:10
19
作者 李静 涂光瑜 +1 位作者 罗毅 吴冀湘 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第23期85-88,共4页
在现有变压器在线监测条件普遍不足的前提下,介绍了一种基于多数据源的变压器分层故障诊断系统。该系统充分利用在线监测数据和各种电气试验、运行状况以及专家经验等信息,将人工神经网络和基于事例(case)推理的专家系统结合起来,在不... 在现有变压器在线监测条件普遍不足的前提下,介绍了一种基于多数据源的变压器分层故障诊断系统。该系统充分利用在线监测数据和各种电气试验、运行状况以及专家经验等信息,将人工神经网络和基于事例(case)推理的专家系统结合起来,在不同层次的故障诊断模型中采用不同的智能诊断手段,逐步深入、细化诊断结果,并对系统的数据流和知识流进行合理的总体规划。该系统还提供了模拟变电站数据的仿真器,可用于系统的测试,在一定程度上保证了其可靠性。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 人工神经网络 专家系统 事例推理
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粗糙集-神经网络-专家系统混合系统及其应用 被引量:11
20
作者 陈文林 郝丽娜 徐心和 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第9期147-148,178,共3页
针对不准确、不完整的信息系统,设计了一个用于分类的粗糙集-神经网络-专家系统的混合系统,给出了系统的流程图,描述了系统各组成部分的工作原理,通过一个滚动轴承技术诊断实例证明了该系统的有效性。
关键词 粗糙集 人工神经网络 专家系统 故障诊断
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