BP神经网络在配料系统故障诊断中的应用
BP神经网络的C++实现及其在故障诊断中的应用
BP神经网络的C++实现及其在故障诊断中的应用王三明蒋军成（南京化工大学南京 210009）摘要：采用面向对象的程序设计方法(OOP)，利用C++构造实现了优化BP神经网络通用故障诊断程序，介绍了该程序构造的关键技术和重要诊断程序模块的设计；该程序具有良好操作性、扩展性和通用性，诊断实例表明此神经网络故障诊断模型的准确性。
关键词：面向对象的程序设计 BP神经网络故障诊断1.引言人工神经网络具有自组织、自适应和并行处理等特点以及很强的输入输出非线形映射能力和易于学习和训练的优点，已被广泛应用于多个领域。
面向对象的程序设计（OOP）风格，具有良好的概括、分类和抽象能力，该方法已被广泛应用于程序设计语言、形式定义、操作系统、人工智能、实时系统、数据库等多种领域。
现存多种类型的神经网络，在拓扑结构和神经元权值信息的整体表现形式上具有很大的共性，而采用OOP 实现这些共性是非常有效的。
本文采用OOP法，利用C++语言实现了BP神经网络通用程序，以促进神经网络的在故障诊断中的更好应用。
2.OOP方法简介[3]OOP（Oject-Oriented Programming）是模块设计的一种有效程序设计方法。
OOP的包括几个重要概念：对象（object）它不仅代表了普遍使用的物体的直接抽象，而且对用户掩遮了实现的复杂性；类(class) ；继承(inheritance) ；多态性(polymorphism)，在C++中主要体现在虚函数的应用上；类模板（template）在C++中允许单个的类处理通用的数据类型T。
OOP中的类结构通过类接口和类实现分离开来支持信息隐藏，这种分离允许类接口映射到多种不同实现，对用户掩蔽了实现的复杂性。
继承机制使对象具有很好的可扩展性，也易于实现软件的重用。
这些特性都非常适合于神经网络的实现。
3.BP故障诊断神经网络模型及其C++实现3.1 BP故障诊断神经网络模型BP网络由多个网络层构成，其中包括一个输入层、一个或几个隐层、一个输出层，层与层之间采用全互连接，同层神经元之间不存在相互连接。
BP神经网络改进算法在核电设备故障诊断中的应用
２ Ｏ Ｏ ７年８月
核动力工程
Ｎｕｃｌｅａｒ Ｐｏｗｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｖｂｌ．２８．Ｎｏ．４
Ａｕｇ．２
０ ０ ７
文章编号：０２５８－０９２６（２００７）０４．００８５．０６
ＢＰ神经网络改进算法在核电设备 故障诊断中的应用
谢春丽１一，夏虹１，刘永阔１，刘邈１，张宝锋１
（１－哈尔滨工程大学核科学与技术学院，１５０００ｌ；２．东北林业大学交通运输工程学院。１５００４０）
ＢＰ网络的拓扑结构与改进算法
ＢＰ网络拓扑结构
ＢＰ网络是一单向传播的多层前向网络，网络 除输入输出节点外，有一层或多层的隐含层节点， 同层节点中没有任何耦合。输入信号从输入层节 点依次传过各隐含层节点，然后传到输出节点， 每一层节点的输出只影响下一层节点的输出。节 点的激活函数通常取为ｓ型函数。只要有充分的隐 含层单元，就能够以任意的精度逼近任意的函数， 收稿日期：２００∞９．０８；修回日期：２０嘛１２－傩
ｊ｜４】ｊ 魃
对于结构编码，采用二进制编码方案，由一 组Ｏ或ｌ的整数表示，分别代表各个隐含层节点 的存在与否，取ｌ时表示该隐含层节点存在，反
Ａ Ｂ Ｃ Ｄ Ｅ
之，则表示不存在；对于权值编码主要有２种方 案：二进制编码方案和浮点编码方案。由于ＢＰ 神经网络权值是数量巨大的浮点数，用二进制数 表示浮点数不仅难以满足精度要求，而且还会使 个体的染色体长度过长，搜索空间极其庞大，严 重影响算法的性能；而后者采用直接的自然描述， 不存在编码和解码过程，与前者相比精度更高、 更快、更稳定。因此，对于权值编码采用浮点编 码方案。
ｚ６
０．５ Ｏ．５
Ｚｌ Ｏ．７５
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Ｚ３ Ｏ．Ｓ
Ｏ．５ Ｏ．５ ０．５ ０．５ ０．５ ０．５
毕业设计(论文)-基于BP神经网络的电路故障诊断
模拟电路故障诊断是微电子技术中的一个重要课题，同时也是网络理论的一个重要课，模拟电路故障诊断方法主要有以下三种：
1.3模拟电路故障诊断的意义
模拟电路广泛应用于军工、通讯、自动控制、测量仪表、家用电器等各个方面。随着大规模模拟集成电路的发展，模拟电路的复杂度和密集度不断增长，对模拟电路运行可靠性的要求更为严格。就模拟电路生产工厂而言，也要求能诊断出故障以便分析原因，改进工艺以提高成品合格率。对某些用于重要设备的模拟电路，还要求能进行故障预测，也就是对模拟电路在正常工作时的响应作持续不断的监测，以确定哪些元件将要失效，以便在模拟电路故障发生前将那些将要失效的元件替换掉，以避免故障发生。所有这些，通常的人工诊断技术已无法满足需要。因而，电路故障的自动诊断成为一个急待要解决的问题，自动故障诊断的关键在于诊断程序的产生，而诊断程序产生的中心问题是电路故障诊断理论。因此，模拟电路故障诊断的研究引起世界各国电路理论工作者的高度重视。
现代社会中，电子设备或系统广泛应用于各个科学技术领域、工业生产部门以及人们的日常生活中，电子设备的可靠性直接影响着生产的效率、系统、设备及人类的生命安全。随着电子设备使用的日趋广泛，不论是在设备的生产阶段还是应用阶段，都对电路的故障诊断提出了迫切的要求，要求人们研究新的有效的诊断技术，进一步提高电子设备的可靠性，设备诊断技术引入生产现场已三十多年。最初，设备较为简单，维修人员主要靠感觉器官、简单仪表和个人经验就能胜任故障的诊断和排除工作，即为传统的诊断技术。随着科学技术的不断发展，动力机械设备越来越复杂化、精密化、系统化和自动化，同时价格也越来越昂贵，设备在现代工业生产中的作用和影响越来越大，生产的主体也逐渐由人力向设备转移，与设备有关的费用越来越高，传统的诊断方法已远远不能适应。机器运行中发生的任何故障或失效不仅会引起严重后果，造成重大的经济损失，甚至还可能导致灾难性的人员伤亡和恶劣的社会影响。
基于遗传算法的BP网络及其在故障诊断中的应用
硕士学位论文论文题目基于遗传算法的BP网络及其在故障诊断中的应用学科专业控制理论与控制工程作者姓名王可指导教师李平2008 年 6 月学校代码： 10148学号：**************密级：□无 □加密学 院信息与控制工程学院入 学 时 间2005.09论文起止时间 2007.03-2008.06答 辩 时 间2008.06-研究成果声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得辽宁石油化工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
特此申明。
签 名： 日期：学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解辽宁石油化工大学有关保留、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密后适用本授权书）。
-签 名： 日期： 导师签名： 日期：-基于遗传算法的BP网络及其在故障诊断中的应用摘 要随着生产水平和科学技术的不断发展，现代控制系统的规模日趋大型化、复杂化，系统发生故障的可能性也随之增加，尤其在某些工程领域中，控制系统发生故障，会导致任务失败而带来灾难性的后果。
因此，如何提高系统的安全性、可靠性，防止和杜绝影响系统正常运行的故障的发生就成为一个重要的有待解决的问题。
控制系统故障诊断技术的研究已经成为当前控制领域中的热门研究课题之一。
本文在讨论故障诊断的有关问题及方法的基础上，重点探讨基于遗传算法的BP网络及其在故障诊断中的应用。
首先，在绪论中概述了故障诊断的概念、分类及方法，并着重介绍了智能故障诊断的主要理论和智能故障诊断技术发展、现状及前景。
基于BP神经网络的食品安全评估系统的开发
项目
Ａ
有 机 氯 有 机 磷
１ ５ ％ ｌ ５ ％
铅
１ Ｏ ％
镉
ｌ ０ ％
上面 ， Ｉ Ｆ Ｓ 可称 为 污染 物 的预 警 指 数 ； 分母 中， 为人 体对 某 Ｃ污 染 物 的极 限 耐 受 值 ； ｂ ｗ 为 体 重 太小 或 者太 大 ， 以保 证数 据 的合 理 性 ， 通 常 被认 为是
Ｅ Ｄ Ｉ ｃ＝∑ （ Ｒ × Ｆ ） ， 其中， Ｒ 为ｃ 污染物在食品ｉ
的残 留值 ， ｍ ｇ ／ ｋ ｇ； Ｆ 为食 品 ｉ 的估 计 Ｅ ｌ 摄 人量 ， ／ （ 人 ・ 天） 。 接 下来利 用 这个 污染 物 评估 模 型 计 算 出 ｃ污染 物在食品中的安全指标 ， 并依据计算结果 ， 得 出 ｃ污 染 物对食 品安全 的影 响情 况 ： ／ Ｆ Ｓ ＜ ＜１， 危 害物 Ｃ不 会影 响 到食 品的安 全 ； ／ Ｆ Ｓ ＜ １， 危 害物 Ｃ会影 响 到食 品安 全 ， 但 这个 影 响是 可 以接 受 的 （ 大于 ０ ． ８应警 惕 ） ； ／ Ｆ Ｓ ＞ １， 危 害 物 Ｃ超 过 了可 接 受 的 限度 存 在 １ 污染 物评 估模 型 食 品安全 风 险 。 各种各样的食品 中毒与进人人体 的危害物 的绝 依据 联合 国粮 农 组 织 、 世 界 卫 生 组 织 和 中 国 的 对 量有 关 ， 所 以在评 价 食 品 安全 的综 合 指 标 时 ， 以人 国家 标准 ， 不 同 污 染 物 的吸 收 率 以及 最 大残 留 量 的 体 对危 害 物质 的实 际 摄人 量 与其 安全 摄 人 量 的 比较 数据 如表 １ 所示 ： 更 为科 学 ， 现建 立如 下 的风 险评估 预警 模 型 ： 表１ 不 同污染 物 的吸 收率和 最大 残 留量
%a8BP神经网络设备故障诊断系统中的应用
图 &B子 :+的程序框图
&"故障诊断实例 在故障诊断系统前面板中! 输入文献 ’!( 中的
3A"" 烧 结 风 机 的 两 种 待 诊 断 的 故 障 样 本’!( ! 按 下 2故障诊断3 按钮! 立刻显示输出结果! 如图 % 所 示" 绿色标志亮表示有故障! 分别对应故障 D 轴裂纹 和故障 ! 转子不对中"
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.#/ 曹阳 9以进化理论研究机器蚂蚁 ’ h( 9机器人技术与 应用! =AA# $‘% & # CA9
.D/ 宋晓峰 9微小型爬壁仿生机构研究及仿生 ’ 3( 9上海 大学! !""$"!"=9
设备故障诊断系统的流程如图 = 所示" 振动传感
器信号经过 >)+]=!"" 数据
采集卡! 进行数据采集处
理后! 将待诊断的故障样
本输入到 0JZ:+-L 语言编
程的界面程序! 通过 0JZ]
:+-L 环 境 下 调 用 ’JS<JZ
语言 编 程 的 W>神 经 网 络
进行故障识别! 将输出结
果回传给 0JZ:+-L 语言编
.A/ 徐小云! 颜国正! 丁国清! 刘华 9六足移动微型机器 人的研究 ’ h( 9机器人! !""!! !$ $&% & $!# C%=9
.="/ 6IVOFJGHEV;! @;FXIF6VHFY;S;9( ,N^.T7N;\5G[N8] ^JSN8kFRI]<FbN ’FX8;8;Z;S’ 3( 9@JHJ^J 5GFQN8RFST! h(>(,9
BP神经网络在电脑常见硬件故障检测中的应用
BP神经网络在电脑常见硬件故障检测中的应用沈洁，郑树玲辽宁工程技术大学理学院，辽宁阜新 (123000)E-mail：269844913@摘要：通过建立神经网络模型,将BP神经网络应用于电脑常见硬件故障检测中。
关键词：BP神经网路，电脑硬件，故障检测1 引言随着社会经济的不断发展,人们生活水平的不断提高,电脑逐渐的进入了千家万户.电脑从原本单纯的专业使用，变成了目前的大众家庭娱乐中心，也是人们不可缺少的信息交流平台.但在电脑给我们带来方便的同时，也给我们带来了不少烦恼。
电脑是一个高科技的产品,当硬件出现故障时，维修人员会觉得无从下手,这就需要有一个高水平的硬件故障检测系统帮助人们及时的、准确的诊断出故障所在，并进行维修。
以保证电脑在故障发生的最短时间内恢复正常工作。
自1943年Mc Culloch和Pitts提出形式神经元结构的数学描述（M－P模型）以来，经过了50多年曲折的发展道路，人工神经网络理论与应用技术取得了长足的发展。
由于神经网络具有大规模并行，分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习等优越性能，使其成为人工智能研究的重要工具，其应用范围已设计到模式识别，故障检测，计算机视觉，智能机器人，自适应控制，企业管理，决策优化，专家系统，知识处理等诸多领域。
基于神经网络的BP算法，就是建立模型，解决故障检测问题。
[1]2 BP学习算法原理2.1 BP学习算法涉及知识BP学习算法也称反向传播学习算法，相应的神经网络也称为BP网络。
BP学习算法是一种多层前馈网络使用的监控式学习算法。
反向传播是指误差信号的反向传播，并不是将输出层状态再作用到隐层节点，或隐层输出再作用到输出层节点。
网络自身不存在反馈，所以BP网络不能视为非线性动力系统没，只是一个非线性映射。
BP算法的基本思想是以使得网络实际输出与期望输出的均方差达到最小。
网络的学习过程是，将输出层误差反向传播回去，并借以修正权值。
典型的三层BP网络结构为图1：x1x y2x y m输入层 隐层 输出层图1典型三层BP 网络结构xx x n,...,,21为输入层节点；yy y m,...,,21为输出层节点。
基于遗传算法的BP神经网络在柴油机故障诊断中的应用
Science &Technology Vision科技视界柴油机缸盖振动信号中包含着丰富的工作状态信息,在对其现代诊断技术中,基于振动信号分析的诊断方法显示出了其优越性,利用缸盖振动信号诊断柴油机故障是一种有效方法。
故障特征的提取和故障类型的识别是利用振动信号分析法在对柴油机进行故障诊断过程中两个最为重要的过程。
根据提取的故障特征识别柴油机的故障类型是一个典型的模式识别问题,对柴油机故障类型识别采用恰当的模式识别方法就尤为重要。
神经网络作为一种自适应的模式识别技术,其通过自身的学习机制自动形成所要求的决策区域,而不需要预先给出有关模式的经验知识和判断函数;它可以充分利用状态信息,对来自于不同状态的信息逐一进行训练而获得某种映射关系。
鉴于其自身特性,在故障模式识别领域中有着越来越广泛的应用。
而据统计,有80%~90%的神经网络模型都是采用了BP 网络或者是它的变形。
BP 网络是前向网络的核心部分,是神经网络中最精华、最完美的部分。
但是它也存在一些缺陷,例如学习收敛速度、不能保证收敛到全局最小点、网络结构不易确定。
遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法。
其基本操作是选择、交叉和变异,核心内容是参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计和控制参数的设定。
遗传算法通过种群随机搜索,对数据进行并行处理,将结果收敛到全局最优解。
因此,将遗传算法与BP 神经网络结合应用于柴油机故障诊断中,可以提高网络的性能,避免网络陷入局部极小解,进而实现对设备故障的识别。
1BP 神经网络1.1BP 神经元模型在柴油机故障诊断中的应用BP 神经网络是一种多层前馈型神经网络,其神经元的传递是S 型函数,输出量为0至1之间的连续量,它可以实现从输入到输出的任意非线性映射。
由于权值的调整采用反向传播学习算法,因此也称为其为BP 网络。
图1BP 神经元模型上图给出一个基本的BP 神经元模型,它具有R 个输入,每个输入都通过一个适当的权值和ω下一层相连,网络输入可表示为:a=f (wp+b )f 就是表示输入/输出关系的传递函数。
基于改进BP神经网络的柴油机故障诊断研究
柴油发动机是结构复杂、运动部件多、多种干扰激励源的系统。
输入与输出变量之间、故障与征兆之间关系不明显，具有不确定性，同时恶劣的工作环境容易导致信号失真等等，这些都大大增加了对柴油发动机进行故障诊断难度。
神经网络具有输入输出非线性映射和并行处理等特点，特别是其高度的自组织和自学习能力，使其成为故障诊断的一种有效方法和手段［1］。
BP （BackPropagation ）神经网络是各个领域中应用最广泛的一类网络，但也有不足之处。
例如，在网络训练中要求有足够的样本量，网络也易形成局部极小而得不到全局最优；训练次数多使得学习效率低，收敛速度慢；当故障模式较多时，网络结构较为复杂，尤其是遇到复合故障时，分辨效果很差。
本文采用了一种经过改进的BP 算法对神经网络进行训练，可以有效地改善其性能。
同时，根据柴油机燃油系故障与燃油压力波形的特点，将改进后的BP 神经网络运用于柴油机燃油系故障诊断。
经过实验得知，预测故障效果较好。
1BP 神经网络BP 神经网络，也就是采用BP 算法的多层感知器神经网络［2］。
而感知器是一种前馈型网络结构，具有非线性映射、泛化和容错能力。
BP 神经网络包括输入层、隐层和输出层。
理论分析证明，单隐层感知器可以映射所有连续函数，且映射所有非连续函数最多只需两个隐层而已。
单隐层BP 神经网络模型如图1所示。
BP 算法的学习过程，由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成，图2为BP 网络学习算法流程图。
图1三层BP 神经网络结构模型收稿日期：2008-09-06基于改进BP 神经网络的柴油机故障诊断研究黄勇，郭晓平（大连理工大学内燃机研究所，大连116024）摘要：根据柴油发动机故障与征兆之间关系来建立一种采用BP 算法前馈型神经网络结构，然而采用标准BP 算法对神经网络训练进行训练，但存在收敛速度慢等问题。
因此，又采用添加动量项和自适应学习速率两种方法对标准BP 算法进行改进，并将改进的BP 算法运用于神经网络训练，结果表明改进的BP 神经网络能够改善收敛速度慢的缺点，而且预测故障效果较好。
BP神经网络在矿山机械液压系统故障诊断中的应用
。
（ ） 引 言 一
液压 系统在矿 山机械设 备中的应用非常广泛 。由于矿 山 机械在使用过程 中的液压系统泵站集 中， 执行机 构点多面广 ， 系统压力高、流量大、阀控制多 ，各机构所 处的环境 受温度 、 水 蒸 气 、 粉 尘 和 振 动 的 影 响 较 大 ， 故 液 压 系 统 的结 构 比较 复 杂。若出现故障 ，将会直接 影响其工作效率 。液压系统 的故
为 输 入 层 到 隐层 的连 接 权 重 ， 为 隐层 到输 ｔ￣ 的连 ｌ ： ｌ
（ ）Ｂ 神 经 网 络 结 构 及 其 算 法 二 Ｐ
１Ｂ 神 经 网络 结构 简 介 ．Ｐ
Ｂ Ｐ学习算法是一种 多层前馈 网络使用的 的监控式学习算 法 ， 相应 的神 经 网络 也 称 Ｂ Ｐ网络 。通 常 所 说 的 Ｂ Ｐ模 型 即 误 差反 向传播 （ ｒ ｏ ａ ｋ Ｐ ｏ ａ ａ ｉ ｎ Ｅ ｒ ｒ Ｂ ｃ— ｒｐ ｇ ｔ ０ ）神经网络是神经 网
络模 型 中使 用 最 广 泛 的一 类 。 从 结 构上 讲 ，Ｂ Ｐ网络 是 典 型 的多 层 网络 ，分 为 输 入层 、 隐 层 和 输 出层 ，层 与层 之 间 多 采 用 全 连 接 方 式 。 同一 层 单 元 之 间 不存 在相 互连 接 。Ｂ Ｐ模 型 实现 了多 层 网络 学 习的 设 想 。 当给 定网络的一个输入模 式时，它 由输入层传到 隐层 单元 ， 经过隐层单元逐个处理 后传 送到输 出单元 ，由输 出层 单元 处 理产生一个输 出模式 。如果输出响应与期望输出模式有误差 ，
BP神经网络在电力电子电路故障诊断中的应用
摘要:本文主要介绍和研究了BP神经网络系统，对其设计过程和应用做了系统的阐述。
在此基础上就BP神经网络的原理及算法做了进一步的研究。
在研究电力电子电路故障模式的基础上，叙述了应用神经网络诊断电力电子故障的一般步骤。
最后讨论了BP神经网络在应用中存在的问题与不足。
关键词:BP神经网络电力电子故障诊断0引言目前电力电子技术已应用于生活的许多方面，例如国防、通信、商业、交通等领域。
在运转过程中万一这些电力电子设备发生了故障，将会造成非常严重的后果，不仅会造成财产上的损失，更可能危及到人们的生命安全。
介于这些原因如果能够在事故发生之前就可以对电力电子电路进行准确的诊断，那么就可以避免了财产和生命的损失，更能够提高电力电子设备的管理水平[1]。
有一个难点是由于电力电子设备种类很多而且组成复杂，对这些设备的故障进行诊断，就是对其中所有的电路进行检测，因此检测具有一定的难度。
用于诊断的方法非常多也在不断发生着变化，随着科技的进步诊断方法更加自动化和智能化。
在用于故障诊断的方法中人工神经网络由于具有的非线性、容错性、并行性等优点，广泛应用于电力电子电路的故障诊断中。
1BP神经网络BP神经网络是1986年以Rumelhart和McCelland 为主的科学家小组提出。
BP神经网络是一种按照误差逆传播算法训练出来的多层前馈网络，这种网络具有极高的存储能力，可以存储大量的输出模式映射关系，而不需要在事前进行描述。
它主要通过最速下降法进行学习，利用反向传播的方式来不断调整网络的权值和阈值，使网络误差平方和达到最小值。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。
目前BP神经网络已广泛应用至各个领域。
1.1BP神经网络设计1.1.1BP神经网络结构设计。
经研究分析表明，当隐含层的神经元可以适应具体要求进行设计时，即说明三层前向神经网络可以进行BP神经网络设计。
改进的BP神经网络在局域网故障诊断中的应用
文章编号 ： ０ — ３８ ２ １ ）４— ０ ６ ０ １ ６ ９ ４ （０ ０ ０ ０ ９ — ３ ０
计
算
机
仿
真
２１年４ ０ ０ 月
改进 的 Ｂ Ｐ神经 网络在 局域 网故 障诊 断 中的应 用
王宇浩 ， 王海波
（ 中南大学信息科学与工程学院，湖南 长沙 ４ ０ ８ ） １０ ３
Ｗ ＡＮＧ Ｙｕ —Ｈａ ｏ．Ｗ ＡＮＧ ｉ ｏ Ｈａ —ｂ
（ ｃｏｌ ｆ ｎ ｒ ａｉ ｃｅｃ ｎ ｎｉ ｅｉｇ Ｃ ｎｒｌ ｏ ｔ Ｕ ｉ ｒｔ， ｈ ｎｓａＨ ｎｎ４ ０ ８ ， ｈｎ ） Ｓ ｈｏ ｏ ｆ ｍ ｔ ｎＳｉｎｅａｄＥ ｇ ｅｒ ， ｅｔ ｕｈ ｎｖ ｓｙ Ｃ ａｇｈ ｕａ １０ ３ Ｃ ｉ Ｉｏ ｏ ｎ ｎ ａＳ ｅ ｉ ａ
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多维BP神经网络在锅炉故障诊断中的应用
输 入层 采 用模糊 数 学 方法 对运行 参数 进 行 量 化 ， 过 参数 之 间和 参 数 与 故 障 类之 间的 通
关联 关 系， 立 了多维 Ｂ 建 Ｐ神 经 网络 模 型 。 以锅 炉 管 泄 漏 为例 ， 行 了故 障仿 真 试验 ， 进 试验 结果表 明此方 法能 有效 、 快速 地 进行 锅 炉故 障诊 断 。 ［ 关 键 词］ Ｂ Ｐ神 经 网络 ； 炉 ； 障诊 断 ； 锅 故 建模 ； 真 仿
９： ７ ［ 中图分 类 号］ ＴＫ ２２ Ｔ Ｐ２７
［ 文献标 识码 ］ Ｂ
３６ ２ １） ４—０ ７—０４ ０７ ［ 章 编 号］ １ ０ 文 ０ ２—３ ４（ ０１ ０
［ ＯＩ编 号 ］ １ ． ９ ９ Ｊｉｓ ． ０ ２—３ ６ ． ０ １０ ． ７ Ｄ ０ ３ ６ ／．ｓｎ １ ０ ３ ４２ １ ．４０ ７
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对 于隐层 ， ： 有
ａ ｈｅ ｏ ｒ ｔｎｇ ｐ ｒ ｍ ｅ ｅ ｓ ａ ｅ ｑｕ ｎｔｆｅ ｉ ｈ ｕｚ ｙ ｍ ａ ｈｅ ａ ｉ ｅ ｈｏ ｎ ｔ ｎｐｕ ａ ｅ ． ｎｄ ｔ ｐｅ ａ ｉ ａ ａ ｔ ｒ ｒ ａ ｉｉｄ ｂｙ ｕｓｎｇ ｔ ｅ ｆ ｚ ｔ ｍ ｔｃ ｍ ｔ ｄ ｉ ｈｅ ｉ ｔｌｙ ｒ
和输 出层 。
图 １ ３层 Ｂ Ｐ神 经 网 络 模 型
对 于输 出层 ， ： 有
０ 一 ｆ（ｅ ｎｔ）
（ ） １
（ ２）
２ ２ 多维 Ｂ ． Ｐ学 习算 法
当 网络 输 出与 期 望输 出 不 等 时 ， 在 输 出误 差 Ｅ 存 Ｅ－ 定 义 如下 ： ｓ， ］
发 电技术 论
１ ＢＰ神 经 网络 结 构
基于BP神经网络的低通滤波器故障诊断
基于BP神经网络的低通滤波器故障诊断摘要随着电子工业的发展，电子设备越来越复杂，传统的人工故障诊断方法已经无法满足要求，电路的故障诊断和神经网络成为当今学术界的两大热点问题。
近年来，神经网络在故障诊断发面得到了越来越多的应用，神经网络故障诊断是今后故障诊断的发展趋势。
在简要的研究了低通滤波器和BP神经网络的基本原理基础上，详细说明了基于BP神经网络算法的低通滤波器故障诊断方法和设计步骤。
熟悉低通滤波器的作用、类型和分类，分析哪些因素的变化可能引起低通滤波器发生故障，对低通滤波器发生的故障进行分析，确定故障类型，并对故障数据进行整理和计算。
用神经网络的方法建立低通滤波器的故障诊断系统，设计神经网络故障诊断系统的结构、具体层数、输入、输出的节点数及每层的函数。
利用神经网络建立过程数据与故障类型之间的对应关系，辨识出系统的正常运行状态与故障运行状态。
用MATLAB对过程进行编程仿真，并在实验室进行调试，得到的误差变化曲线基本上符合提出的期望。
结果表明BP神经网络算法能够有效的应用于低通滤波器故障诊断。
关键词:BP神经网络；故障诊断；低通滤波器Fault Diagnosis of Low-pass Filter Based on BP NeuralNetworkAbstractWith the development of the electronics industry, electronic equipment become more and more complex, the traditional manual fault diagnosis methods have been unable to meet the requirements, circuit fault diagnosis and neural networks as the two hot issues of today's academia. In recent years, the neural network in fault diagnosis baking more and more applications, neural network fault diagnosis is the development trend of the fault diagnosis in the future.After a brief introduction to the low-pass filter and the BP neural network based on the principle, detailed description of the diagnostic methods and design steps of the BP neural network algorithm-based low-pass filter failure. Familiar with the role of the low-pass filter, type and classification, and analysis of the factors which change is likely to cause the failure of low-pass filter, failures of the low-pass filter to determine the type of fault, and make fault data collation and calculation. Fault diagnosis system using neural network approach to the establishment of a low-pass filter, the structure of the designed neural network fault diagnosis system, the specific number of layers, input, output nodes and the function of each layer. Using neural network to establish the correspondence between the process data and the type of fault, identify the system's normal operation and fault operating status.Process using MATLAB programming simulation and debugging in the laboratory, the error curve is basically in line with the expectations raised. The results show that the BP neural network algorithm can be effectively used in fault diagnosis of low-pass filter. Keywords: BP neural network; fault diagnosis; low-pass filter目录摘要 (I)第1章绪论 (1)1.1 课题研究背景及意义 (1)1.2 课题的发展及研究现状 (1)1.3 本文主要的研究内容 (3)第2章低通滤波器工作原理和性能指标 (4)2.1滤波器的分类及基本结构 (4)2.2低通滤波器工作原理 (6)2.3低通滤波器的主要参数与主要特性指标 (7)2.3.1 低通滤波器的主要参数（Definitions) (7)2.3.2滤波器的主要特性指标 (8)第3章低通滤波器故障分析和故障诊断系统设计 (10)3.1低通滤波器故障诊断基本思想 (10)3.2神经网络故障诊断 (13)3.2.1神经网络基本原理 (14)3.2.2 BP网络用于故障诊断的基本思想 (16)3.3样本集的构造 (16)3.3.1故障划分 (17)3.3.2训练样本的获取 (18)3.3.3 输入、输出模式的确定 (19)3.3.4选取有效采样点的故障特征提取方法 (21)3.3.5 网络数据的预处理 (21)3.4 BP神经网络设计 (22)第4章基于BP神经网络的低通滤波器故障诊断实例 (28)4.1 开发工具的选择 (28)4.2基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数 (28)4.3故障诊断实例 (32)第5章总结 (39)参考文献 (41)谢辞 (42)第1章绪论1.1 课题研究背景及意义随着科学技术的发展，机械设备越来越复杂，自动化水平越来越高，设备运行中的任何故障或失效不仅会造成更大的经济损失，甚至还可能导致人员伤亡。
基于BP神经网络的水果气调包装机械故障诊断方法
基于BP神经网络的水果气调包装机械故障诊断方法文周;林伟健【摘要】研究了一种基于BP神经网络的水果气调包装机械故障诊断方法.以水果包装容器中5种气体作为神经网络的输入,建立了可对水果气调包装机械一氧化碳充入设备故障、二氧化碳充入设备故障、氧气充入设备故障、氮气设备充入设备故障、抽真空设备故障5种单故障及混合故障进行诊断的BP神经网络模型,并通过MATLAB实现了仿真验证.通过对监测数据进行测试,测试结果表明BP神经网络用于包装机械故障诊断所建立模型的各项性能指标均处于较优水平.【期刊名称】《包装与食品机械》【年(卷),期】2018(036)005【总页数】4页(P69-72)【关键词】BP神经网络;包装机械;故障诊断;仿真【作者】文周;林伟健【作者单位】东莞职业技术学院,广东东莞 523808;西安科技大学机械工程学院,西安 710054;东莞职业技术学院,广东东莞 523808【正文语种】中文【中图分类】TS206.50 引言近年来，随着我国经济的快速发展和居民生活水平不断提高，水果的消费需求也在不断增加。
中商情报网数据显示，2017年我国居民消费水果总量高达3亿吨［1］。
但因果蔬产品含水量高、易腐烂，现阶段我国新鲜果蔬腐烂损耗率高达30%［2］。
气调包装（MAP）技术是近年来兴起的一种新型水果保鲜技术，其原理是通过控制气调保鲜包装中氮气、氧气、二氧化碳、乙烯等气体成分比例，来延长水果的货架寿命。
水果气调包装机械是对水果进行气调包装的机械设备，其设备元器件较多，且易发生故障，一旦元器件发生故障，会影响包装容器内的气体成分和含量，进而影响气调包装的质量和水果的货架寿命［3］。
为提高水果气调包装机械运行的稳定性，对其进行有效地质量监控和故障诊断变得越发重要。
水果包装容器中气体分析技术是水果气调包装机械故障诊断的有效方法。
本文以广州市某厂生产的气调保鲜盒式包装机（型号MX1164）为研究对象，该气调保鲜盒式包装机可充入N2、O2、CO、CO2、C2H4 5种气体，通过气体比例混合器可将不同气体按照预定比例混合，充入包装容器内，从而达到水果保鲜的效果。
基于优化的BP神经网络的轨道车辆故障诊断
基于优化的BP神经网络的轨道车辆故障诊断
随着轨道车辆的快速发展和广泛应用，轨道车辆故障诊断成为了一个重要的问题。
传统的方法往往需要大量手工操作和经验积累，效率低下且容易出错。
因此，基于优化的BP 神经网络成为一种有效的轨道车辆故障诊断方法。
基于优化的BP神经网络将神经网络的隐藏层节点数、学习率和动量参数等进行优化，以提高神经网络的诊断精度和稳定性。
该方法需要先收集轨道车辆的故障数据，进行特征提取和数据归一化处理，然后将数据集分为训练集和测试集，用训练集对神经网络进行训练，用测试集对训练出的神经网络进行评估和验证。
优化方法的选择对神经网络的性能有很大影响。
常用的优化方法有遗传算法、粒子群算法、人工蜂群算法等。
其中，人工蜂群算法因其收敛速度快，适用于多目标优化和非线性问题等特点，在轨道车辆故障诊断中得到了广泛应用。
同时，还需要选择合适的评价指标来衡量神经网络的性能，常用的指标包括平均绝对误差、均方误差、预测准确率等。
这些指标能够直观地反映出神经网络的诊断能力和精度。