[医学]第四章 神经网络技术及其在故障诊断中的应用
神经网络技术的出现，为故障诊断问题提供了一 种新的解决途径。
特别是对复杂系统，由于基于解析模型的故障诊 断方法面临难以建立系统模型的实际困难，基于 知识的故障诊断方法成了重要的、也是实际可的基本单元称为“神经元”，它是对生 物神经元的简化和模拟。
生物神经元由细胞体、树突和轴突三部分组成。如下图所示。 树突是细胞的输入端，通过细胞体之间连接的节点“突触” 接受周围细胞传出的神经冲动； 轴突相当于细胞的输出端，其端部的众多神经末梢为信号的 输出端子，用于传出神经冲动。
图 生物神经元结构示意图
生物神经元具有两种工作状态：“兴奋”和“抑制”。
当传入的神经冲动使细胞膜电位升至高于其阈值时， 细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，由轴突输出；
这个时期，由D.E.Rumelhart等多人组成的并行分布处 理研究小组提出了误差反向传播神经网络，即BP网络。 这是一种按照一定的输入输出关系进行自组织的神经 网络。
同时他们还明确揭示了神经网络的三个主要属性，即 网络模型的结构、神经元的输入输出变换函数及算法， 对神经网络在各领域的推广应用起了很大的作用。 BP网络目前已成为一种应用最为广泛的神经网络。
n
si ij x j i j 1
yi f (si )
其中，xj（j=1～n）为来自其他神经元的输入信号； θi为该神经元的阈值； ωij表示从神经元j到神经元i的连接权值； si表示神经元的状态； f(·)为某种非线性函数，它将神经元的状态si变换
成神经元的输出yi，所以称为神经元的输出函数或者传 递函数。
发展高潮期
1987年，在美国圣地亚哥召开了第一届国际神经网络 会议，此后国际神经网络协会成立。 从此，神经网络技术的研究呈现出蓬勃活跃的局面， 理论研究不断深入，各种类型的网络模型和算法纷纷 出现，应用范围不断扩大。
1994年，在美国奥兰多首次召开IEEE全球计算智能大 会，此次会议将模糊算法、神经网络和遗传算法三个 领域综合起来，有力地促进了不同研究领域之间的交 叉渗透和共同发展。
自1890年至1969年为初始发展期；
1969年至1986年为发展的过渡时期；
自1986年以来，步入了发展的高潮期。
初始发展期
1890年，美国生理学家W.James出版了《生理学》一 书，首次阐明了人脑的结构及其功能，以及一些学习、 联想、记忆的基本规则。
1943年，W.C.McCulloch和W.Pitts根据已知的神经细 胞生物基础，描述了一个简单的人工神经元模型，即 后来的“M－P模型”。
1982年，物理学家J.J.Hopfield提出了全连接神经网络， 后来被称为Hopfield神经网络，在网络的理论分析和综 合上达到了相当的深度。 虽然早期的Hopfield网络存在一些问题，如，网络的权 值固定、不能学习、大规模的网络实现困难，而且无 法克服局部极小点问题等等，但Hopfield的研究为神经 网络带来了复兴的希望，极大地推动了神经网络的发 展。
为了便于统一处理，上式可表示为：
n
si ij xj j0
式中：ωi0＝-θi；x0＝1。
神经元模型中的传递函数f(·)可以有多种形式。 下面介绍几种常用的形式。
（1）阈值单元模型
f(x)u(x)
或
f(x)2u(x)1
其中，u(x)表示单位阶跃函数。 阈值单元模型的特点是其传递函数为二值函数，神经元 的输出为0，1或者±1。 感知器、M-P模型以及最初的Hopfield模型中都采用这种 类型的传递函数。
反之，若传入的神经冲动使细胞膜电位下降至低于阈 值时，细胞进入抑制状态，就没有神经冲动输出。
基于生物神经元的结构和工作特性，对生物神经元进 行模拟，得到人工神经元。如下图所示。 图中，各变量的下标i表示神经网络中的第i个神经元。 该神经元是一个多输入、单输出的非线性元件。
图 人工神经元模型示意图
人工神经元的输入输出关系可描述为：
（2）限幅线性函数
2、神经网络的特点
神经网络具有以下四个基本特点：
（1）广泛连接的巨型系统。
脑科学已经证明人脑是由数量及其庞大的脑细胞 组成的，每个细胞之间又有着及其广泛复杂的相 互连接。 人工神经网络着眼于模拟人脑，虽然目前还无法 实现和人脑一样庞大的结构体系，但从本质上说， 它是一个广泛连接的巨型系统。
（2）分布式存储信息。
第四章 神经网络技术
及其在故障诊断中的应 用
一、神经网络基础
神经网络的发展及特点
神经网络就是用物理上可以实现的器件、系统或现 有的计算机来模拟人脑的结构和功能的人工系统。 它由大量简单神经元经广泛互联构成一种计算结构， 在某种程度上可以模拟人脑生物神经系统的工作过 程。
1、神经网络的发展 神经网络的发展可以追溯到一个世纪之前。一般将 这一百多年的历史分为三个阶段。
神经网络系统中，信息是以某种形式分布在广大 神经元及其相互连接中的。
（3）并行处理功能。 研究表明，神经元之间的信息传递是毫秒级的， 比电子开关的速度慢得多；而实际上人在瞬间就 能完成一幅图像的辨识。 由此可以推断，人脑对信息的处理是并行式的。
（4）自学习、自组织和自适应功能。
学习功能是神经网络的一个重要特征，正是因为 神经网络具有自学习能力，才使得它在应用中表 现出强大的自组织和自适应能力。
1949年D.O.Hebb发表了论著《行为自组织》，提出了 很多有价值的观点。Hebb同时提出了网络学习的规则， 从而使神经网络具有了可塑性。
1958年，F.Rosenblatt提出了“感知器（perception）” 模型，用于模拟一个生物视觉模型。这是第一个真正 的神经网络。
过渡时期
1969年，M.Minsky和S.Paper经过对“感知器”模 型的深入研究，发表了论著《感知器》，分析了一 些简单的单层感知器，说明这些单层的感知器只能 解决线性分类问题，对于非线性或其他的分类则会 遇到很大困难。 这个观点使得许多专家放弃了对神经网络的研究。 但在这个阶段，也还有一些研究人员在继续进行探 索。
神经网络在电气系统故障诊断中的应用研究
神经网络在电气系统故障诊断中的应用研究电气系统的故障诊断一直是电力工程领域中至关重要的任务之一。
随着科技的不断发展，传统的故障诊断方式往往需要大量的人力和时间，无法满足当今社会快速发展的需求。
神经网络技术作为一种先进的人工智能技术，正被越来越多的学者和工程师所应用于电力系统的故障诊断中。
一、神经网络技术简介神经网络技术是一种仿生计算技术，其运作方式类似于人脑神经系统。
神经网络由多个处理单元组成，每个处理单元可以接受多个外界输入信号，并进行相应的计算。
通过训练算法和大量的数据样本，神经网络可以学习到问题的特征和规律，并能够通过输入新的数据进行预测和诊断。
二、神经网络在电气系统故障诊断中的应用1. 变压器故障诊断变压器是电力系统中最重要的设备之一，也是最容易发生故障的设备。
采用传统方法诊断变压器故障需要大量的人力和时间，而且其准确率也相对较低。
通过利用神经网络技术，可以将变压器的历史数据、环境数据以及现场监控数据等信息进行预处理和分析，并将其输入到神经网络中进行训练和学习。
经过训练后的神经网络可以快速准确地诊断变压器故障类型和位置。
2. 输电线路故障诊断输电线路的故障可能导致电力系统中断，造成重大经济损失和人身伤亡。
传统的线路故障诊断方法需要对整个线路进行巡逻和检查，效率非常低下。
采用神经网络技术进行线路故障诊断，可以大大提高诊断效率和准确率。
神经网络可以通过线路的历史数据和现场监控数据，学习和识别不同种类的线路故障，并能够准确地确定故障的位置。
3. 设备预警诊断利用神经网络技术可以实现设备的预警诊断，早期发现设备的潜在故障，及时采取维修措施，避免事故的发生。
神经网络可以通过采集设备的历史数据、环境数据和工作数据等信息，学习和识别不同种类的故障预兆，预测设备故障发生的可能性和时间。
三、神经网络技术中的优缺点1. 优点（1）自适应能力强，能够适应不同种类的数据和环境；（2）学习和识别能力强，能够处理大量的复杂数据和变化的情况；（3）预测准确率高，能够根据历史数据和现场数据进行高精度预测和诊断；（4）学习速度快，能够快速地学习和识别。
神经网络在医学诊断中的应用
神经网络在医学诊断中的应用一、引言神经网络是一种基于生物神经系统的计算模型，近年来在人工智能领域发挥着越来越大的作用。
医学诊断作为一项高度人工智能化的工作，也开始逐渐应用神经网络技术。
本文将详细探讨神经网络在医学诊断中的应用。
二、神经网络原理神经网络模型是一种由神经元构成的复杂网络系统，其中每个神经元都有着类似于人类神经元的输入、处理和输出能力。
当输入进入神经元后，经过计算和传递处理后会输出相应的结果。
神经网络的训练过程就是通过大量数据输入，更新每个神经元之间的连接权重，从而不断优化网络的预测能力。
三、神经网络在医学诊断中的应用1.癌症诊断癌症诊断一般采用组织样本活检的方式，但是这种方法费时、费力，且有时可能对患者造成二次伤害。
借助于机器学习的方式，可以通过一些高维特征来对肿瘤进行区分。
如近期在肺癌卷积神经网络领域，已经对不同肺结节病灶进行了区分，取得了极佳的诊断效果。
2.心电信号分析心电信号分析是评估人类心脏功能状况的重要方法，但也存在着误诊的现象。
基于神经网络的心电信号识别技术能够识别和判断心电图异常数据，准确地探测人们的心脏疾病风险。
此外，将神经网络算法和云计算结合，可以实现心脏疾病的实时监测。
3.医学影像分析医学影像分析是医疗领域中最适合使用机器学习方法进行自动处理和分析的领域之一。
神经网络在影像中分神色了病灶区域并帮助医生对异常区域进行标记，依据标记分析出可能的癌变，有助于医生提高诊断效率。
医学影像分析技术将对医学影像领域起着革命性的转变。
四、神经网络的优势1.准确性高神经网络模型可以从大量数据中自动学习并创建模型，在学习过程中使用反向传递算法，不断进行训练，从而不断优化诊断结果的准确性。
2.处理速度快人工诊断需要耗费大量的时间和经验，而神经网络可以通过并行处理和高速计算，来确保预测速度和正确率，为医生提供更快、更准确的诊断结果。
3.可应对大数据医学诊断中，有大量高维度数据需要进行分析，而神经网络可以对大数据进行处理，从中学习并提取出关键特征，从而便于进行特征识别和分类。
神经网络技术在电气自动化设备故障诊断中的应用
神经网络技术在电气自动化设备故障诊断中的应用摘要：电气自动化设备在各个工业领域中扮演着重要的角色，随着设备复杂性的增加以及故障的频繁发生，传统的故障诊断方法面临着挑战。
神经网络技术的引入为电气自动化设备故障诊断带来了新的解决方案。
神经网络技术将在电气自动化设备故障诊断领域发挥越来越重要的作用，为工业生产的稳定和可靠性提供有力支持。
关键词：神经网络技术；电气自动化设备故障诊断；应用引言神经网络技术是一种模仿人脑神经系统结构和功能的计算模型，通过对大量数据的学习和模式识别能力，可以在各个领域实现智能化的应用。
在电气自动化设备故障诊断方面，神经网络技术具有很大的潜力。
1神经网络技术在电气自动化设备故障诊断中的作用在电气自动化设备故障诊断过程中，数据处理和特征提取是非常关键的环节。
神经网络技术能够对大量的数据进行高效处理和分析，提取出关键特征信息。
通过将这些特征与已知故障模式进行对比，可以更准确地确定设备的故障类型。
神经网络技术在故障模式识别和分类方面具有独特优势。
通过训练神经网络模型，可以使其学习不同故障模式之间的差异，并具备识别和分类故障的能力。
这种技术可以帮助工程师快速准确地确定设备的故障原因，从而采取相应的维修措施。
神经网络技术还可以进行故障的预测和预警。
通过对设备进行实时监测和数据分析，神经网络可以发现故障的潜在迹象，并提前预警工程师进行维修。
这种预测和预警的功能可以大大降低设备故障带来的损失，提高生产效率和设备可靠性。
通过对设备故障数据进行深入分析，神经网络可以帮助工程师确定故障的根本原因，并指导相应的修复措施。
2神经网络技术在电气自动化设备故障诊断中的问题2.1数据量不足的问题当训练样本数量有限时，神经网络模型很容易出现过拟合现象。
过拟合意味着模型在训练集上表现良好，但在新的未知数据上的泛化能力较差。
这使得该模型无法准确地识别和诊断设备故障，降低了整体的准确性和可靠性。
数据量不足还会限制神经网络对不同故障类型的适应能力。
论神经网络技术在电梯故障诊断中的应用
论神经网络技术在电梯故障诊断中的应用1. 数据采集和预处理在电梯故障诊断中，首先需要对电梯运行过程中的各种数据进行采集和预处理。
这些数据包括电梯的运行速度、载重情况、门的开合情况、电梯轨道和引导装置的状态等。
神经网络技术可以通过对这些数据进行大量的学习和分析，建立起电梯运行的模型，从而为后续的故障诊断提供基础。
2. 故障诊断通过神经网络技术对电梯的运行数据进行分析和学习，可以建立起一个较为全面的电梯运行模型。
当电梯发生故障时，神经网络可以通过对比当前电梯的运行状态和模型中的预期值，来判断电梯是否存在故障，并初步识别出故障的类型和位置。
而且神经网络技术还可以通过不断地学习和调整，不断提升故障诊断的准确性和可靠性。
3. 故障修复建议除了对于电梯故障的诊断，神经网络技术还可以为电梯维修人员提供故障修复的建议。
在识别出电梯的故障类型和位置后，神经网络可以通过对大量的维修数据进行学习，并建立起一套维修策略和方案。
这样不仅可以提高电梯维修的效率，还可以降低人为错误和维修成本。
2. 自适应学习能力神经网络技术具有自适应学习的能力，可以根据不断变化的电梯运行数据进行自我调整和学习，从而提升故障诊断的准确性和可靠性。
相比于传统的电梯故障诊断方法，神经网络技术更加灵活和智能。
尽管神经网络技术在电梯故障诊断中已经取得了一定的成就，但是其应用还存在一些问题和挑战。
神经网络技术需要大量的数据进行学习和训练，而且对数据的质量和准确性要求较高，因此对于一些小型电梯或者缺乏大量运行数据的电梯来说，神经网络技术的应用可能会受到限制。
神经网络技术的计算复杂度较高，需要较大的计算资源和时间成本，这在一定程度上也会影响其在电梯故障诊断中的应用。
未来，随着人工智能和物联网技术的不断发展，预计神经网络技术在电梯故障诊断中的应用将会不断扩大和深化。
可以通过在电梯中安装各种传感器和监测设备，实时采集和传输电梯的运行数据，从而为神经网络技术的学习和分析提供更加丰富和准确的数据基础。
论神经网络技术在电梯故障诊断中的应用
论神经网络技术在电梯故障诊断中的应用神经网络技术是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，具有自学习、自适应、并行处理等特点，近年来被广泛应用于各个领域。
在电梯故障诊断中，神经网络技术能够通过对电梯运行过程中的数据进行学习和分析，实现对各种故障的自动诊断和预测，提高电梯的安全性和可靠性。
本文将探讨神经网络技术在电梯故障诊断中的应用，并分析其在提高电梯运行效率和安全性方面的优势。
1. 数据采集和处理神经网络技术的应用首先需要对电梯运行过程中的数据进行采集和处理。
包括电梯轿厢的运行速度、加速度、位置、负载等信息，以及电梯控制系统的运行状态、故障代码等数据。
这些数据经过采集和预处理后，可以形成神经网络的训练集和测试集，用于神经网络模型的训练和验证。
2. 模型训练和优化通过神经网络技术，可以构建电梯故障诊断的模型，实现对电梯运行状态和故障的自动判断和预测。
模型训练的过程就是通过将训练集输入神经网络中，调整网络的连接权值和阈值，使网络能够学习和记忆数据的规律和特征，从而实现对未知数据的预测和分类。
3. 故障诊断和预测利用训练好的神经网络模型，可以对电梯运行过程中发生的各种故障进行自动诊断和预测。
通过对实时采集的数据输入到神经网络模型中，可以快速准确地判断电梯是否存在故障，以及故障的类型和程度。
神经网络模型还能够根据历史数据对未来可能发生的故障进行预测，提前采取相应的维护措施，避免故障的发生和扩大。
1. 自学习和自适应神经网络技术具有自学习和自适应能力，能够通过不断地接受新的数据和信息进行更新和调整，逐步完善自身的模型和预测能力。
这样就能够适应不同类型的电梯和不同环境下的运行特点，提高电梯故障诊断的准确性和稳定性。
2. 并行处理和快速响应神经网络技术采用并行处理结构，能够同时处理多个输入信息，并在短时间内给出响应和判断结果。
这对于电梯运行过程中出现的紧急情况和故障有着重要的意义，能够及时做出相应的应对和处理，确保乘客的安全和电梯的正常运行。
深度神经网络在故障诊断中的应用研究
深度神经网络在故障诊断中的应用研究随着工业自动化程度的提高，各种复杂的机电设备、工控系统应运而生。
这些设备在运行过程中难免会出现故障，需要进行故障诊断以及维修。
然而，传统的维修方式依赖于经验和技能，对工厂的质量和效率造成了一定程度的影响。
因此，如何快速准确地诊断设备故障成为了一个亟待解决的问题。
深度神经网络作为人工智能的代表，可以通过学习和自适应的方式提高故障诊断的准确率。
本文将讨论深度神经网络在故障诊断中的应用研究，探讨其优势和不足之处。
一、引言故障在工业生产中非常常见，故障的发生需要进行准确的诊断才能避免造成严重的后果。
然而，传统的故障诊断方法对于复杂的机电设备和工控系统来说，限制较大，且不适用于大规模生产。
因此，采用深度神经网络来进行故障诊断成为了解决该问题的一种新途径。
二、深度神经网络基础深度神经网络是人工智能中一种机器学习的模型，可以识别出复杂的数据模式。
它由多个神经元和神经层组成，每个神经元都是一种数学模型。
在深度学习中，神经训练算法会不断地调整神经元之间的权重和偏移，以在模型中找到正确的“映射”。
深度神经网络广泛应用于图像和自然语言处理，也逐渐在故障诊断中得到应用。
三、深度神经网络在故障诊断中的应用采用深度神经网络进行故障诊断可以处理大量的故障数据，并从中提取特征。
通过神经网络的训练和优化，可以快速准确地判断出设备的故障类型和位置。
目前，深度学习在故障诊断中的应用越来越广泛，以下为深度神经网络在故障诊断中的一些应用案例。
1.传感器故障诊断。
对于机电设备而言，传感器是控制器能够正确有效地读取设备状态信息的关键部分。
因此当传感器发生故障时，其状态信息就无法正常读取，这会导致系统无法进行正常操作。
采用深度神经网络的方法可以对传感器的状态信息进行自动诊断，从而能够快速准确地判断传感器是否发生故障，进而对其进行维修和更换。
2.电机故障诊断。
电机作为机电设备中最常用的部件之一，其工作正常性对设备的正常运行具有重要作用。
神经网络技术在医学诊断中的应用研究
神经网络技术在医学诊断中的应用研究
随着科技的发展，神经网络技术成为了医学诊断中的重点研究领域。
神经网络技术可以通过对医学数据进行分析和诊断，提高医生的决策效率和诊断准确率，从而帮助医生更好地治疗患者。
下面，本文将从神经网络技术在医学诊断中的应用、在医学诊断中的优势、在细胞影像分析等方面进行讲解。
神经网络技术在医学诊断中的应用
神经网络技术的应用涵盖面很广，在医学诊断中的应用也大有可为。
神经网络技术可以对大量的医学数据进行处理，使医生们更好地理解这些数据，提高他们对患者的诊断能力。
神经网络技术还可以识别疾病的特征，从而为患者提供更好的治疗方案。
在医学诊断中的优势
神经网络技术在医学诊断中的应用具有很多的优势，比如：1、可以对大量的医学数据进行处理和分析，在短时间内获得精准的诊断结果；2、可以针对不同的疾病进行匹配分析，减少误诊率；3、可以对医学数据进行分类，帮助医生更好地了解患者的病情和治疗方案。
在细胞影像分析等方面的应用
神经网络技术在医学中还有很多其他的应用，比如在细胞影像分析方面。
在细胞影像分析中，神经网络技术可以对大量的数据进行处理和分析，帮助医生更好地理解细胞影像，识别疾病变化和异常情况，从而提高医生的治疗效果。
结论
综上所述，神经网络技术在医学中的应用非常广泛，可以帮助医生更好地理解医学数据和患者的病情，提高他们的决策效率和诊断准确率，从而为患者提供更好
的治疗方案。
随着神经网络技术在医学中的不断发展，它将会起到更加重要的作用，为医学的发展做出更大的贡献。
论神经网络技术在电梯故障诊断中的应用
论神经网络技术在电梯故障诊断中的应用【摘要】神经网络技术在电梯故障诊断中具有重要意义。
本文首先介绍了电梯故障诊断的挑战性，随后探讨了神经网络技术在该领域的优势，包括高效的数据处理能力和较高的诊断准确度。
接着列举了神经网络技术在电梯故障诊断中的应用案例，并与传统方法进行了比较。
虽然神经网络技术有诸多优点，但也存在一定的局限性，如需要大量的训练数据和计算资源。
本文展望了神经网络技术在电梯故障诊断中的应用前景，并提出了未来研究方向。
神经网络技术有望成为电梯故障诊断领域的重要工具，但仍需不断优化和改进。
【关键词】关键词：神经网络技术、电梯、故障诊断、应用、挑战、优势、比较、案例、局限性、前景、研究方向、总结。
1. 引言1.1 背景介绍电梯作为现代建筑中不可或缺的交通工具，承载着大量人员的运输任务。
电梯也难免会出现各种故障，给人们的生活和工作带来诸多不便。
传统的电梯故障诊断方法往往需要专业的维修人员进行现场检查，费时费力且容易出现误判。
如何提高电梯故障的诊断效率和准确性成为当前亟待解决的问题。
随着人工智能技术的不断发展，神经网络技术作为人工智能的重要分支之一，逐渐应用于电梯故障诊断领域。
神经网络技术具有强大的学习和自适应能力，能够通过大量的数据学习电梯故障的规律和模式，实现对电梯故障的准确诊断。
将神经网络技术应用于电梯故障诊断中，有望提高诊断效率、准确性和可靠性，为电梯的正常运行保驾护航。
本文将重点探讨神经网络技术在电梯故障诊断中的应用，分析其优势、应用案例以及与传统方法的比较，旨在为未来电梯故障诊断技术的发展提供参考和借鉴。
神经网络技术的不断创新和发展，将为电梯行业带来更多可能性和机遇。
1.2 研究意义电梯在现代社会中扮演着重要的角色，对于人们的生活和工作起着至关重要的作用。
电梯的故障给人们的生活带来了不便，甚至会对人们的安全造成威胁。
对电梯故障进行及时准确的诊断和维修至关重要。
神经网络技术作为人工智能领域的重要分支之一，在电梯故障诊断中的应用具有重要的意义。
神经网络理论在故障诊断中的应用
一
②人工智 能。神 经网络 的问世为人工 智能开辟 了
条 崭 新 的 途 径 ，成 为 人 工 智 能 研 究 领 域 中 的 后 起 之
第 １期 ０
赵欣 欣 ， ： 等 神经 网络理论在故 障诊断 中的应用
４ ９
秀。神经 网络技术能对不完整 的信息进行补全 ， 根据 已 学会 的知识 处理 问题且对 复杂 问题 能够作 出合 理的判 断 ， 出较满 意的解答结果 ， 以其 在人工智 能领域得 给 所 到了广泛 的应用 。 ③过程 控制 。基 于传 统数字计 算机 的离散控制 方
推广应用
神经网络理论在故障诊断中的应用
赵欣 欣 ， 王 秋 勤
（ 尔滨商业大学广厦学院汽 车与机 电工程 系， 哈 黑龙江 哈 尔滨 １０ ２ ） ５０ ５
摘 要： 分析 了人 工神 经网络的特性及应 用领域 ， 重点 阐述 了神经 网络在 故障诊 断 中的应 用 ， 介绍 了人工神经
网络在故障诊 断方面的应用现状
管 理 、 识 程等 领 域 。 知
识 。另外 ， 神经 网络还可以进 行在线训练 。 ④数据融合 。神经网络可 以同时针对定性 、 定量的 数据进行操作 。 ⑤多变量系统 。神经 网络能处理多输入信号 ， 且具
有 多个 输 出 ， 适 用 于 多 变量 系统 。 故 ２ 人 工 神 经 网 络 的应 用领 域
神经 网络开始更 广泛地应用 于故障诊断领域 。 ａ ｉ ． Ｄｌ ｍ Ｉ
１ 人 工神 经 网络 的特 性
人工神经 网络的应 用领域极其广泛 ，其 主要 的应
用 领 域 如 下 ： ］
与传统控制技术相 比 ，人』 神经 网络具有 以下特
基于神经网络的故障诊断
第四章基于神经网络的故障诊断在DRM(数字调幅广播)系统的链路控制中，故障诊断是必不可少的一个环节，发射环节和接收回路正常是链路控制的前提，发射机有自己的监控和故障分析系统，但对外场监测接收机回传数据是否正常没有分析判断能力，而传统的模式识别很难胜任这样的工作，本章的研究内容就是寻找判决接收机回传数据是否正常的有效方法。
§4.1 故障诊断概述及人工神经网络在其领域的应用广义地讲，故障可以理解为系统的任何异常现象，使系统表现出所不期望的特性，通常表现为系统的某些(个)重要变量或特性偏离了正常范围。
人们对故障的认识起初是通过选择敏感特性和进行简单比较实现的，这对于简单系统容易做到，而对于复杂系统和复杂现象，就涉及到故障模式和正常模式的识别问题，模式建立及其识别的复杂性主要取决于系统的复杂性和人们的认识水平。
人们会通过获取各种先验信息，建立设备正常/故障以及各种不同故障的样板模式。
故障诊断时，根据不同的故障征兆完成模式映射过程。
4.1.1 基于传统模式识别技术的故障检测方法自然界的事物和现象一般可分为多个相似，但又不完全相同的群体或个体组成的类别，人们把这样的类别称为模式类或模式，而把其中每个事物或现象称为该模式的一个样本。
同类的样本彼此相似，具有某些共同的特征，不同类的样本彼此互不相似。
所谓模式识别就是从模式空间到类别隶属空间的正确映射。
基于传统模式识别技术的故障检测一般有以下两类：1、统计分类方法该方法是利用了各模式类的分布特征，即直接利用各类的概率密度函数、后验概率等，或隐含地利用上述概念进行分类识别。
对样本概率密度进行估计分为两类[102]：a）、已知概率密度分布形式，对参数进行估计；b）、概率密度的分布形式未知，需对总体分布进行非参数估计。
对于参数估计，通常采用最大似然法或贝叶斯估计法等；对非参数估计，有Parzen窗法，k近邻法等，但非参数估计通常需要大量的样本。
最初的近邻法是由Cover和Hart于1968年提出的，但直到现在仍是模式识别非参数法中最重要的方法之一，下面重点介绍一下基于近邻法的故障检测。