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电力变压器在运行中若过热会引发很多故障,因此,对变压器降温系统进行故障检测是非常重要的。本文针对油浸式变压器的油路循环降温系统故障的特点以及传统故障诊断方法在变压器油路循环系统诊断应用中的局限性,提出了一种基于BP神经网络算法的油路循环系统故障诊断方法。通过选择足够多的故障样本训练神经网络,达到油路循环系统故障诊断的要求,并通过实例仿真证明了本算法的有效性,为实际中解决油浸式变压器的油路循环降温系统故障提供了理论依据和实验仿真依据。 相似文献
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针对当前电子器件故障诊断方法存在的弊端,以获得高精度的电子器件故障诊断结果为目的,提出了基于改进神经网络的电子器件故障智能诊断方法。首先对电子器件故障诊断的研究现状进行分析,找到引起电子器件故障诊断精度低的原因,然后提取电子器件故障诊断的特征,并采用核主成分分析对特征向量机进行去冗余处理,减少神经网络的输入向量数量,最后采用BP神经网络建立电子器件故障诊断模型,并采用蚁群算法对BP神经网络参数求解,并与其它方法进行了电子器件故障诊断测试,改进神经网络的电子器件故障诊断精度超过95%,而且电子器件故障诊断的速度非常快,获得比其它方法更加理想的电子器件故障诊断结果,具有广泛的应用前景。 相似文献
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研究了支持向量机与自组织神经网络的原理,利用支持向量机的小样本学习与推广能力强的特点,结合自组织神经网络良好的学习能力与收敛速度,实现了对支持向量机算法的改进.利用Lincoln实验室入侵检测系统评估数据集合对改进算法进行测试,并将实验结果与BP神经网络进行了比较,结果表明,改进的算法在检测精度与训练时间方面均优于BP神经网络. 相似文献
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基于Matlab和BP神经网络的固体火箭发动机比冲性能的预测 总被引：2，自引：0，他引：2
本文采用基于误差反向传播算法(BP算法)的人工神经网络技术,利用Mat lab神经网络工具箱,建立了固体火箭发动机比冲性能预测的神经网络模型,并利用实验数据进行了验证.结果表明,可以利用该方法开展固体火箭发动机比冲性能的预测. 相似文献
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将图像的像素特征与矩特征结合,构建了神经网络分类器,利用提取的特征向量对分类器进行了训练和测试。将图像二值化,并归一化为16＊16大小,提取了其每个像素点的0、1特征共16＊16—256维,图像的网格特征13维,及Hu矩特征7维,一共276维特征。建立了BP神经网络分类器,分别使用最速下降BP算法、动量BP算法、学习率可变BP算法对BP神经网络分类器进行了训练,得出了在相同条件下学习率可变BP算法训练时间短,收敛快的结论。建立了PNN神经网络分类器,与BP神经网络分类器性能进行比较,实验结果表明,PNN神经网络分类器性能更好。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2015,(15)
以神华胜利发电厂HD-BSC26型称重式给煤机故障类型为实验背景,搭建数据采集与储存的硬件系统,应用BP神经网络方法进行研究,通过实验采集到的数据来训练并检验所建立的模型。最终得到应用BP神经网络方法可以解决该类型给煤机故障诊断的方法。 相似文献
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本文采用基于误差反向传播算法（BP算法）的人工神经网络技术，利用Mat lab神经网络工具箱，建立了固体火箭发动机比冲性能预测的神经网络模型，并利用实验数据进行了验证。结果表明，可以利用该方法开展固体火箭发动机比冲性能的预测。 相似文献
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针对人脸识别问题,提出了一种新的算法。该算法利用融合的PCA和LDA算法进行特征提取,并使用蚁群优化的BP神经网络进行人脸识别。使用融合的PCA和LDA算法对特征向量进行提取压缩,为了提高BP神经网络对人脸的分类精度和减少训练时间,使用蚁群算法优化BP神经网络的初始参数,并使用优化后的BP神经网络进行训练和人脸识别。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。 相似文献
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针对医学中癌细胞与正常细胞的正确分类率不高的问题,提出BP神经网络对其进行分类。本文介绍了BP神经网络的基本算法及几种改进算法。为了提高癌细胞的检测正确率,本文分别采用四种改进算法训练BP神经网络并进行测试。通过分析其训练效果的关键数据及测试结果,可以得到较高的癌细胞分类准确率。实验表明,采取合适的算法对BP网络进行训练,可以达到较好的分类效果。 相似文献
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针对牵引变压器故障的特点以及传统故障诊断方法在牵引变压器诊断应用中的局限性,研究一种基于非线性同伦LM神经网络算法的变压器故障诊断方法。通过选择合适的故障样本进行数据预处理并训练神经网络,达到变压器故障诊断的要求,并通过仿真验证本算法的有效性。 相似文献
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基于反向传播算法的多层前馈网络(简称BP神经网络)在图像处理方面应用较为广泛。目前,身份证号码识别技术在图像识别领域迅猛发展,为提高识别身份证号码的速度及准确性,本文研究一种基于BP神经网络的身份证号码识别系统。首先,将身份证图像进行预处理,接着利用MATLAB对身份证号码进行定位以及分割,然后利用BP神经网络,通过调用MATLAB神经网络工具箱,设置相关参数对身份证号码进行训练、匹配数据库中的数字,最后识别并输出身份证号码。实验结果表明,基于BP神经网络的身份证号码识别正确率为95%,该系统具有较高的准确率以及鲁棒性。 相似文献
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变压器的故障诊断方法大部分以油中溶解气体为诊断基础,如目前较为常用的四比值法、三比值法等。但存在"编码盲点"、故障诊断准确度不够等问题。本文提出一种基于自适应RBF神经网络的电网变压器故障检测方案,算法输入层节点只会把信号传送到隐含层。在隐含层中,通常使用高斯函数来对所得到了输入向量响应。输出层则是使用一般的线性函数来对输出进行加权。这种模式是一种标准的前向网络模式,能够使得神经网络的输入空间与输出空间得到映射,进而为分类网络并实现函数逼近,提高了网络收敛速度。仿真实验结果表明,本文提出的自适应RBF网络在故障诊断的准确率以及诊断时间的表现皆优于BP、GA-BP神经网络,所在在变压器故障诊断时,可以优先考虑自适应RBF神经网络。 相似文献
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针对BP神经网络的结构技术,液压系统故障原理进行深入分析,并通过实例剖析BP神经网络在工程机械液压系统中的故障诊断经过,充分结合系统工作原理特性,构建合理的算法。实验证明BP神经网络在故障分析中能够给出合适的正确结果。 相似文献
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建立故障检测和特征频率提取数学模型,采用自适应BP神经网络算法对故障状况进行了仿真模拟运算。仿真结果表明新故障诊断算法结果优于传统BP神经网络算法,由原来的10000步降低至700步,有效提高了运算速度,同时运算精度也有所提高,检测准确置信度提高了10%,提高了故障检测的概率。研究成果为火箭发动机涡轮泵故障的早期发现与故障解决提供了算法理论的依据,有较好的工程推广运用性。 相似文献
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BP神经网络在故障诊断时,对故障的学习训练盲目性大,导致速度慢,结果可靠性差。但是遗传算法可以优化挑选故障向量具有针对性,弥补BP神经网络诊断的不足。所以基于遗传算法的BP神经网络可以使各代种群在进化过程中容易得到全局最优解。实例对比分析,表明优化后的神经网络具有较好的收敛性能和运算速度,能够改善诊断精度。 相似文献