神经网讲义络故障诊断与预测
第五章神经网络故障诊断
第九章神经网络故障诊断9.1 引言人工神经网络（Artificial Neural Network--ANN）是由大量简单的处理单元广泛连接组成的复杂网络，是在现代生物学研究人脑组织所取得的成果基础上提出的，用以模拟人类大脑神经网络结构和行为。
目前，尽管ANN还不是人脑神经网络系统的真实写照，而只是对其作某种简化、抽象和模拟，但对ANN的研究成果已显示了ANN具有人脑功能的基本特征：学习、记忆和归纳。
ANN是一个高度复杂的非线性动力学系统。
由于其具有大规模并行性、冗余性、容错性、本质非线性及自组织、自学习、自适应能力，已经成功地应用到许多不同的领域。
控制领域也成为其中之一。
其实，早在40年代，Wiener提出的控制论（Cybernetics），指的是包括数学、工程、生理和心理成果而实现人机协同这样一种理想境界。
只不过生理和心理学成果在控制界一直未受重视而已。
1986高峰会议，面对控制界存在的、难以用现存的成熟理论解决的问题：非线性性、复杂性、时变性，专家们提出了这样的想法：“能否从生物研究得到启发来设计出更好的机器？能否用生物行为作为判断工程系统品质的基准？控制论观点能否再次为我们提供新的思想源泉？…心理学对人类大脑如何协调全身几百个自由度运动的问题已进行了长期的研究，是否应当有所借鉴？…”。
从此，在控制界兴起了神经网络热。
那么，究竟ANN用于自动控制有那些优越性呢?(1) ANN可以处理那些难于用数学模型或规则描述的过程或系统，解决那些目前“只可意会，不可言传”的问题。
(2) ANN是本质的并行结构，在处理实时性要求高的自动控制领域显示出极大的优越性。
(3) ANN是本质非线性系统，给非线性控制系统的描述带来了统一的数学模型。
(4) ANN具有很强的信息综合能力，能同时处理大量不同类型的输入，能很好地解决输入信息之间的互补性与冗余性问题。
因此，它在多变量、大系统及复杂系统的控制上有明显的优越性。
设备故障诊断与预测方法研究
设备故障诊断与预测方法研究导言现代社会中，各种设备的故障问题经常给人们的日常生活和工作带来不便。
在传统方式下，当设备出现故障时，人们往往需要根据经验或者直觉去寻找问题的根源，然后进行修复。
然而，这种方法效率低下且容易出现错误。
随着人工智能技术的不断发展，设备故障诊断与预测方法逐渐成为研究的热点。
本文将探讨设备故障诊断与预测方法的研究，并介绍一些目前常用的技术和算法。
第一部分设备故障诊断方法的研究1.1 传统方法的局限性传统设备故障诊断方法主要依赖于人工经验和直觉。
这种方法存在以下几个局限性：- 人工经验和直觉可能会受到主观因素的影响，导致诊断结果的不准确性。
- 依赖人工进行故障诊断的过程效率低下，无法满足现代高效率的需求。
- 人工经验无法全面覆盖设备可能出现的各种故障情况。
因此，研究人员开始探索利用人工智能技术来解决设备故障诊断的问题。
1.2 人工智能技术在设备故障诊断中的应用随着人工智能技术的发展，越来越多的技术和算法应用于设备故障诊断。
其中包括：- 机器学习算法：通过训练大量的数据集，机器学习算法可以从中学习设备的正常运行模式，并识别出异常情况。
例如，支持向量机（SVM）和神经网络（NN）等算法都可以被应用于设备故障诊断中。
- 统计分析方法：统计分析方法可以通过对设备的历史运行数据进行分析，找出与故障相关的特征。
基于这些特征，可以建立统计模型，用于故障的诊断和预测。
- 数据挖掘技术：数据挖掘技术可以从大规模的数据集中发现潜在规律和模式。
在设备故障诊断中，数据挖掘技术可以帮助找出设备故障的规律和原因，从而预测未来可能发生的故障情况。
第二部分设备故障预测方法的研究2.1 设备故障预测的意义设备故障预测是在设备故障发生之前，利用历史数据和模型来预测设备未来可能的故障情况。
这种方法的意义在于：- 提前发现设备故障，避免故障给生活和工作带来的不便。
- 优化设备维修计划，提高工作效率。
- 减少维修成本，提高设备利用率。
【精品推荐】人工神经网络 PPT课件报告讲义
y j w1 j x1 w2 j x2 wnj xn
(1)
通常理论值与实际值有一误差，网络学习则是指不断地把 与比较，并根据极小原则修改参数wpj，使误差平方和达最 小：
1 n min ( y ij oij ) 2 2 j1
（i=1,…,m）
（2）
• Delta学习规则:
wpj 表示递推一次的修改量，则有
从此用神经网络来识别语言和图象形成一个新的热潮．
【原创】定制代写 r/python/spss/matlab/WEKA/s as/sql/C++/stata/eviews 数据 挖 掘和统计分析可视化调研报告 等服务（附代码数据）,咨询 邮箱： glttom@
有问题到淘宝找“大数据部落” 就可以了源自X ( x ,...,x )
i i 1
i T n
目标输出向量为（实际上的）:
i i T Yi (y ,..., y ) 1 n
网络输出向量为 （理论上的）
i i T Oi (o1 ,...,on )
记 wpj 为从输入向量的第p(p=1,…,n) 个分量到输 出向量的第j(j=1,…,n)个分量的权重。
wpj wpj wpj
i i wpj ( yij oij ) xi p j xp
（3） 增 量 （4）
i j
称为学习的速率
y ij oij
2．多层前馈网络
（l）输入层不计在层数之内，它有n个神经元．设网络 共有L层；输出层为第L层；第 k层有 N k 个神经元． (2) 设 uk (i ) 表示第k层第i神经元所接收的信息 wk(i,j) 表示从第k-1层第j个元到第k层第i个元的权重，
神经网络故障诊断与预测资料PPT课件
(1) 产生数据样本集
在神经网络训练完成后，需要有另外的测试数据来对 网络加以检验，测试数据应是独立的数据集合。
最简单的方法是：将收集到的可用数据随机地分成两 部分，譬如说其中三分之二用于网络的训练，另外三分之 一用于将来的测试，随机选取的目的是为了尽量减小这两 部分数据的相关性。
影响数据大小的另一个因素是输入模式和输出结果的 分布，对数据预先加以分类可以减少所需的数据量。相反， 数据稀薄不匀甚至互相覆盖则势必要增加数据量。
若采用上述任一方法得到的隐层节点数太多。这 时可考虑采用二个隐层。为达到相同的映射关系，采
用二个隐层的节点总数常常可比只用一个隐层时少。
(3) 训练和测试
在训练过程中对训练样本数据需要反复地使用。 对所有样本数据正向运行一次，并反传修改连接权一次 称为一次训练(或一次学习)，这样的训练需要反复地进 行下去直至获得合适的映射结果。通常训练一个网络需 要成百上千次。
3.2.3 神经网络的训练
(1) 产生数据样本集 (2) 确定网络的类型和结构 (3) 训练和测试
(1) 产生数据样本集
这里包括原始数据的收集、数据分析、变量选择以 及数据的预处理。
首先要在大量的原始测量数据中确定出最主要的输 入模式。这就需要对原始数据进行统计分析，检验它们 之间的相关性。找出其中最主要的量作为输入。
(2) 确定网络的类型和结构
在训练神经网络之前，首先要确定所选的网络类型。 若主要用于模式分类，尤其是线性可分的情况，则可 采用较为简单的感知器网络； 若主要用于函数估计，则可应用BP网络。 实际上，神经网络的类型很多，需根据问题的性质和 任务的要求来合适地选择网络类型。一般是从已有的网络 类型中选用一种比较简单而又能满足要求的网络。
基于神经网络的电子线路故障诊断共33页文档
1 绪论随着现代化大生产的发展，电子线路故障诊断技术的研究越来越重要。
根据电子线路的特点可将电子线路故障诊断分为模拟电路的故障诊断和数字电路的故障诊断。
在现代电子设备中，绝大部分电子设备故障是由于模拟电路故障导致的，可以说，模拟电路的可靠性几乎决定了电子设备的可靠性。
1.1 模拟电路故障诊断的背景意义目前，模拟电路在航天、通信、自动控制、家用电器等许多方面得到广泛地应用。
随着电子技术的发展,模拟电路的集成程度越来越高,规模越来越大。
因此，对模拟电路的工作的有效性、可靠性、可维修性等提出了更高的要求。
在模拟电路故障发生后,要求能及时将导致故障的原因诊断出来,以便检修和替换。
对模拟电路的生产部门来说,同样也要求能及时诊断出故障，以便改进工艺,提高产品的合格率。
对于某些重要设备中的模拟电路，还要求进行故障的预测，即对正常工作中的模拟电路进行不断的检测，在元件发生故障前就进行替换，以避免故障的发生。
根据电子技术的发展状况，由以下三点说明模拟电路故障诊断技术的紧迫性:第一，微电子学时代的到来,电子线路的复杂性和密集性明显增加, 成千上万个电路元器件集成在一个小芯片上,而对这些电路元器件的测试仅限于为数有限的引出端子之上，如此,通常的测量，微调的手段将不再实用甚至无济于事。
第二，在无线电电子系统中, 数字电路不能完全取代模拟电路，数字电路的故障诊断方法也不能取代模拟电路的故障诊断方法。
第三，现代电子系统复杂度的增加,系统的可靠性显得更为重要,因此,必须提高电子系统的可靠性。
综上所述,工业生产对模拟电路提出了新的要求,微电子技术的快速发展对模拟电路的测试和诊断也提出迫切的要求,这就使得科技人员不得不进一步探索模拟电路的测试和诊断上的新理论和新方法,研发新的测试和诊断设备以适应时代的需求。
所以，开展模拟电路故障诊断的研究是一项非常有意义的课题。
1.2 模拟电路故障诊断的发展与现状相对于数字电路故障诊断而言，模拟电路故障诊断的发展较为缓慢，其中主要原因有以下六点：1）故障状态的多样性。
第十次课 人工神经网络故障诊断方法
P ( (dsx osz ) )
2 s x
P ( (dsz Osz ) )
2 s z
s 为全部训练样本输入的记号（序号）
z 为全部输出节点的记号（序号） dsz 为训练样本 s 对应于输出神经元 z 的期望输出 Osz 为训练样本 s 对应于输出神经元 z 的实际输出
输出层神经元求和
到今天经过了不断的改进和完善。
在人工神经元模型中：
用权值和乘法器模拟突触特性 用加法器模拟树突的互联作用 用与阈值比较来模拟细胞体内电化学作用产生
的开关特性
人工神经元模型
n 个输入 xi R ( i=1,…,n )，是其它神经元的输出 值，其中 n 是输入（信号）的数目（即与其相连 的其他神经元的个数） n 个连接权系数（权值） w j i R ( i=1,…,n )，相 当于突触的连接强度（对于激发状态取正值，对 于抑制状态取负值）
P ( (dsz Osz ) )
2 s z
所有样本求和
对于一个训练输入样本，求出输出层每一个神经 元的实际输出，计算实际输出与期望输出的差的
平方，然后对输出层的所有输出神经元求和，再
对所有训练求和。
目标函数的含义：
所有样本在所有输出层神经元上的实际输出与 期望输出的误差平方和。
先推导单样本的梯度计算公式，这样可以去掉目标
y j (t ) f ( w ji xi j )
i 1
n
公式表示上的简化
令w j 0 = -θj ，并记 w j = (wj 0, wj 1, …, wj n)T 则有 yj = f ( w j T x ) 注意：有些神经元可能不包含阈值 x = ( 1, x1, …, xn )T
设备状态检测与故障讲义诊断的含义和作用
设备状态检测与故障讲义诊断的含义和作用设备状态检测与故障诊断是指通过对设备运行状态进行检测，结合故障诊断技术，分析设备出现问题的原因和程度，并提出相应的解决方案。
它在设备运行维护管理中起着举足轻重的作用，有助于提高设备运行的可靠性、安全性和效率，并降低维修成本和生产损失。
设备状态检测是指对设备运行状态的监测和评估，可以通过传感器、仪表、信号采集装置等手段获取设备的参数、信号和数据，进行实时监控和记录。
常见的设备状态参数包括温度、压力、振动、电流、转速等。
设备状态检测的主要目的是获取设备运行的实时数据，实现对设备状态的准确把握，为故障诊断提供数据和依据。
故障诊断是指通过分析和判断设备出现故障的原因和程度，确定故障的类型和位置，进而提出相应的解决方案。
故障诊断可以通过专家系统、模型识别、故障模拟和数据分析等方法实现。
在故障诊断中，通常需要对设备的状态数据进行分析和比较，利用数学统计、故障树分析、人工神经网络等方法，实现对故障的判断和定位。
设备状态检测与故障诊断在实际应用中起到了重要的作用。
首先，它可以实现对设备运行状态的实时监测和评估，及时发现设备的异常和故障，从而减少设备停机时间和生产损失。
其次，通过对设备故障原因和程度的诊断，可以准确判断故障的类型和位置，提供维修和保养的依据。
再者，设备状态检测与故障诊断可以帮助企业实现设备运维的智能化和自动化，提高设备的可靠性和效率，降低人力成本和维修成本。
此外，它还可以对设备的整体运行情况进行分析和比较，为设备更新和更换提供决策支持。
综上所述，设备状态检测与故障诊断在设备运行维护管理中有着重要的作用。
它通过实时监测设备的运行状态，并通过对设备故障原因和程度的诊断，帮助企业及时发现和解决设备故障问题，提高设备的可靠性和效率，减少维修成本和生产损失。
因此，对设备状态检测与故障诊断技术的研究和应用具有重要的意义，有助于提升企业的竞争力和市场地位。
神经网络的电网故障诊断资料
基于新型神经网络的电网故障诊断方法1引言快速事故后恢复系统正常运行是减少电能中断时间和增强供电可靠性的必要条件。
作为事故恢复的第一步,应实现快速、准确的故障诊断以隔离故障元件并采取相应措施以恢复电能供应。
然而在线快速、准确地故障诊断仍是一个悬而未决的难题,尤其在保护和断路器不正常动作或多重故障的情况下,故障诊断更为困难。
故障诊断一般基于SCADA系统所提供的保护和断路器信息来判别电力系统中的故障元件。
多种人工智能技术已用于解决此问题,如专家系统[1~4],随机优化技术[5~10]和人工神经网络[11~14]等等。
其中基于专家系统的方法得到了广泛的注意和研究。
这种方法能够提供强有力的推理并具解释能力,然而专家系统中知识的获取、组织、校核和维护等都非常困难,并成为其应用的瓶颈。
而且,专家系统必须搜索庞大的知识库以得到最终的诊断结论,这使得它不能满足故障诊断实时的要求。
另外,当系统中存在保护和断路器不正常动作时,专家系统可能会因缺乏识别错误信息的能力而导致错误的诊断结论。
用于故障诊断的另一种较有潜力的方法是基于工程随机优化的方法。
这种方法的主要原则是将故障诊断表述为一个整数优化问题,随后使用全局优化方法,如波尔兹曼机[5]、遗传算法[6~8]、仿蚂蚁系统[9]或tabu搜索[10]等,去求解该优化问题。
这种方法在实际应用过程中也出现了一些问题:如何确定这些随机优化方法的参数以实现快速正确的故障诊断;如何使这些方法适用于保护和断路器不正常动作的情况等等。
近年来,人工神经网络[11~14]引起了研究工作者的兴趣,因为它具有学习、泛化和容错能力。
并且神经元的计算是并行的,这有利于实现实时应用。
在神经网络的各种模型中,应用得最为广泛的模型就是BP(Back-Propagation)神经网络。
标准的BP模型使用梯度下降算法训练,因此BP神经网络的结构必须是事先已知的,而且该学习算法收敛速度很慢,并有可能收敛于局部最小点。
基于机器学习的故障诊断与预测技术研究
基于机器学习的故障诊断与预测技术研究近年来，随着人工智能技术的飞速发展，机器学习已经成为了各个领域的研究热点之一。
其中，基于机器学习的故障诊断与预测技术更是备受关注。
本文将对基于机器学习的故障诊断与预测技术进行探讨，并分析其应用前景。
Ⅰ. 机器学习在故障诊断中的应用随着技术的进步，现代化设备的复杂性不断增加，故障的诊断和预测变得更加困难。
传统的故障诊断方法依赖于专业技术人员进行经验判断，但这种方法具有主观性强、准确性低的缺点。
而机器学习则可以通过对大量数据的学习和分析，提取出故障模式和规律，从而实现对故障的准确诊断和预测。
1. 数据采集与预处理机器学习的故障诊断与预测技术依赖于大量的数据进行模型训练与验证。
在故障诊断领域，可以通过传感器、监测设备等手段采集到大量的实时运行数据。
这些数据可能带有噪声或缺失值，需要进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充、特征提取等操作，以保证后续的数据分析与建模的准确性和有效性。
2. 特征工程与模型选择在故障诊断与预测中，如何选择合适的特征和模型是关键的一步。
特征工程的目标是从原始数据中提取出有用的特征，例如统计特征、频域特征、时域特征等。
同时，针对不同问题，选择合适的机器学习模型也是必不可少的。
常见的模型包括决策树、神经网络、支持向量机等。
在实际应用中，往往需要结合多个模型进行集成学习，以获取更好的性能。
3. 故障诊断与预测模型训练基于经过预处理的数据和选择的模型，我们可以进行模型的训练和优化。
模型训练的目标是通过学习历史数据中的故障模式和规律，来建立故障诊断与预测模型。
常见的训练算法包括梯度下降、遗传算法、贝叶斯优化等。
通过模型的训练，我们可以得到一个针对具体故障的预测模型，用于后续的故障诊断和预测。
Ⅱ. 基于机器学习的故障诊断与预测技术的优势相比传统的故障诊断方法，基于机器学习的故障诊断与预测技术具有以下优势：1. 自动化与智能化传统的故障诊断方法需要依赖专业技术人员进行判断和决策，而基于机器学习的方法可以自动学习和提取故障模式，即使在复杂多变的环境中，也能够进行智能化的故障诊断和预测。