简介：[摘要]：电梯标志了人类的物质文明，然而在实际生活中电梯由于故障问题给人民造成的损失也是巨大的。：针对电梯运行故障的动态诊断难题，提出一种优化的神经网络故障诊断模型，实时分析电梯运行数据，准确快速得出电梯故障信息，提高电梯运行的安全性和可靠性。为我国的电梯行业发展贡献一份力量。

简介：摘要：电梯故障诊断是提高电梯安全性和运行效率的关键任务。神经网络技术以其在非线性问题处理、模式识别和决策等方面的优势，被广泛应用于电梯故障诊断中。在电梯故障诊断中，神经网络模型如BP网络模型、遗传小波神经网络模型和模糊神经网络模型等，可以通过学习和训练数据提取故障特征并进行故障分类。神经网络技术的应用可以提高电梯故障诊断的准确性和效率，为电梯维修人员提供有效的决策支持。

简介：摘要：轴承是旋转机械设备的关键部件，轴承的失效直接影响到设备的运行情况。当今机械设备的自动化和精密化水平不断提高，对轴承故障诊断的需求越来越迫切。轴承故障诊断方法按照机理主要包括振动诊断、声音识别和温度监测等，但这些方法往往需要专业知识和丰富经验，且容易受到环境噪声和人为误差的干扰。卷积神经网络通过卷积层和池化层对特征的逐级提取，可以在无需人工干预的情况下，卷积核在特定步长的运算下能从大量的轴承信号数据中学习到复杂的时空特征。因此，将卷积神经网络应用于轴承故障诊断具有很大的潜力。

简介：摘要：

简介：摘要：随着经济发展，人们对电力能源的需求不断增长，对电力运行质量提出了更高的要求。电力企业需要不断完善电力系统管理，来满足人们的用电需求。带那里计量是电力系统管理的重要环节，对带那里计量故障进行分析和诊断，保障电力计量的精准性，可以有效提升电力管理效率，促进电力行业的发展。 x

简介：摘要智能输电网是人工智能神经网络的典型应用。其采用数据层、通信层、应用层网络结构，采用开放式的数据网络平台。交叉学科的服务商在数据网络平台进行应用层数据发掘与实现，为用户提供相互独立的产品，实现可持续的数据挖掘与应用。

简介：摘要：如今电梯已成为人们的生活中必不可少的室内交通工具，但是近年这种交通工具因为门系统故障引起了很多人员伤亡事故。为了确保电梯安全可靠的运行，文中对电梯门系统进行了故障预测。针对电梯门系统故障类型：电梯启动门不关、电梯开关门时门扇振动大、到达指定层不开门不关门。将三种故障类型作为预测模型的输出。引起故障的原因有8个，其作为输入。运用粒子群算法（PSO)与BP神经网络相结合建立模型，通过MATLAB仿真，仿真结果表明PSO-BP神经网络算法在电梯门系统故障预测中具有可行性。

简介：论文主要介绍采用BP神经网络对变压器油中溶解气体进行分析来进行变压器故障诊断。论文所用BP算法是在传统的最速下降BP算法中加入可变学爿率以及采用动量因子的改进BP网络算法，即将自适应学习率法和动量BP法相结合的学习率可变的动量BP算法，建立了一种具有较强学习能力、泛化能力和适应能力的神经网络模刚，并通过实验证明了其对变压器故障诊断的准确性。

简介：摘要电力变压器是电力系统中最为关键的设备之一，是对电力系统安全、可靠、优质、经济运行的重要保证，必须最大限度地防止和减少变压器事故的发生。因此，基于BP神经网络的变压器故障诊断具有重要的意义。本文首先对三比值法的原理进行了概述，详细探讨了BP神经网络的构建，旨在保证变压器的运行。

简介：摘要网络优化之中，常用故障诊断。这类诊断途径搭配着TD-LTE架构内的新式体系。这类诊断体系布设了神经网络，建构了精准模型。经过诊断流程应能输出拟定好的辨识结果，设定化解途径，提升原有的智能化水准。按照运行成效来拟定可行的设计，缩减体系负担，降低平日之中的修护耗费。

简介：摘要：计算机网络故障诊断一直是网络管理的关键问题之一。传统方法常常需要经验丰富的网络管理人员来进行问题定位和解决，而基于神经网络的网络故障诊断方法可以通过学习网络故障的模式来实现自动化诊断。下面介绍一种基于神经网络的计算机网络故障诊断方法。首先，收集一定量的网络故障数据，包括了网络故障的类型、发生位置、故障描述等。将这些数据作为训练集，设计一个神经网络模型，对网络故障数据进行监督学习。模型的输入可以是网络设备的日志信息、网络负载信息、网络报文信息等，输出为网络故障的类型和位置。在测试阶段，当网络出现故障时，将网络信息作为输入，经过模型进行预测，得到网络故障的类型和位置。可以通过网络故障的类型和位置来判断故障的严重程度和修复方法，从而提高网络故障的解决效率和准确性。

简介：对变压器进行故障诊断,在提高电力系统运行的安全性和可靠性方面具有重要意义.传统的BP算法是-种局部搜索的优化方法,在变压器故障诊断的过程中很有可能陷入局部极值,使收敛速度较慢,算法效率较低.文章提出采用混沌免疫优化神经网络方法进行变压器故障诊断,在网络权值调整过程中引入免疫算法的思想,采用免疫算法对网络权值进行全局优化,最后用该算法对变压器进行故障诊断,并与传统BP神经网络诊断方法进行比较.结果表明,将该方法用在变压器故障诊断中,其正确率提高了5%,训练速度减少了182次,收敛速度更快,可靠性更高.

简介：在统计概率基础上建立了信息神经网络，探讨了利用该网络诊断内燃机故障的方法；并在12150L内燃机上进行了模拟故障的诊断试验。试验结果表明，该方法是可行的。

简介：摘要在Matlab平台下，设计了一种基于神经网络的风机振动故障在线自诊断系统。对风力发电机组中的核心部件主轴和齿轮箱进行故障诊断，根据主轴和齿轮箱振动信号故障特征，通过小波变换方法对振动信号进行分频处理，有效提取不同故障下各频段能量的故障特征；再将提取的能量故障特征输入至训练好的BP神经网络诊断系统中进行识别，实现故障的智能诊断。通过试验证明了该方法的有效性。

简介：摘要电气设备的故障诊断对于提高生产效率具有十分重要的意义。然而，随着设备内部复杂度的不断提高，故障诊断也成为一项越来越难的工作。因此，基于概率神经网络的高压断路器故障诊断具有重要的意义。本文首先对概率神经网络理论进行了概述，详细探讨了基于概率神经网络的高压断路器故障诊断，旨在使高压断路器始终保持最佳运行状态。

简介：摘要电力变压器在长期的运行中，故障是不可避免的。变压器一旦损坏会造成大面积停电且故障修复耗时长，因此变压器故障的及早发现和处理具有非常重要的意义。因此，探讨神经网络应用于电力变压器故障诊断具有重要的意义。本文首先对人工神经网络进行了概述，详细探讨了神经网络应用于电力变压器故障诊断，旨在提高电力变压器故障诊断的准确性，可靠性和诊断效率。

简介：基于起升机构液压系统故障诊断的特点,提出基于故障树的模糊神经网络作为汽车起重机起升机构液压系统故障诊断的方法。该方法利用故障树知识,提取汽车起重机起升机构液压系统故障诊断的输入变量和输出变量,引入模糊逻辑的概念,运用模糊隶属度函数来描述这些的程度,利用共轭梯度优化算法对神经网络进行训练,并通过实例分析,验证了汽车起重机起升机构液压系统模糊神经网络故障诊断的有效性。

简介：摘要：目前，道路机械设备的发展与应用逐渐趋于成熟，但仍然存在一些故障问题没有及时进行科学化的分析和诊断。这些故障问题的不断深入，很可能会严重影响到行业内不同程度伤害。随着诊断技术的科学化、专业化的发展，道路设备故障与诊断技术的应用也会紧跟机械故障诊断技术发展的步伐向着多元化、科学化、专业化进行发展，为提升道路设备的生产效率，从而提高行业的长期发展，提供故障与诊断技术上的基本保障。

简介：摘要：电力变压器是电力系统中最为关键的设备之一，是对电力系统安全、可靠、优质、经济运行的重要保证，必须最大限度地防止和减少变压器事故的发生。因此，基于BP神经网络的变压器故障诊断具有重要的意义。本文首先对三比值法的原理进行了概述，详细探讨了BP神经网络的构建，旨在保证变压器的运行。

简介：摘要：本文首先对概率神经网络理论进行了概述，详细探讨了基于概率神经网络的高压断路器故障诊断，旨在使高压断路器始终保持最佳运行状态。