MATLAB实现BP神经网络故障模式识别的示例
上传时间： 2013-11-26
上传用户：jiahao131
现阶段产品质量越来越受关注，人们需对质量有个学习依据，该资源能够指导学习产品故障模式，带来的影响及危害性分析，对产品质量提升有着重要指导意义。
上传时间： 2021-12-26
上传用户：aben
船舶自动操舵仪又称自动舵，用来保持船舶在给定航向或航迹上航行，是船舶操纵的关键设备。船舶自动舵尚没有专用的故障诊断系统，当前的维修方法不能满足快速保障和应急保障的需要。本文结合某型自动舵微机通道故障诊断科研项目，重点论述某型自动舵数字控制系统的故障诊断设计与实现，研究了基于模糊推理的船舶自动舵故障诊断专家系统和基于支持向量机的船舶自动舵模拟电路故障诊断方法。 对某型自动舵充分调研，在了解系统软、硬件的总体技术要求和指标的基础上，建立检测对象的数学模型和物理模型。确定故障检测的对象特点，为系统故障仿真、参数辨识做好准备，并为后续的故障检测、诊断方法研究提供了参考。 结合某型自动舵数字控制系统实际情况，确定其故障诊断系统采用分层递阶结构。系统底层为基于嵌入式微处理器的信号检测单元，负责获取微机通道的总线控制权以及信号预处理；系统中间层为通讯子系统，负责对底层多个检测单元信息集中传送；系统顶层为故障诊断和显示子系统，负责对微机通道的信息进行综合评价，得出最终诊断结论。 船舶自动舵系统结构繁杂，很多故障很难用精确的公式将它表示出来，提出了基于模糊推理的船舶自动舵故障诊断专家系统，提高了自动舵故障诊断准确性。该系统将模糊数学、模糊诊断原理及专家经验相结合，采用模糊产生式知识表示法，确定模糊关系矩阵及语义距离，设计相关硬件平台，实现了船舶自动舵故障诊断模糊专家系统的各个功能模块。 为解决船舶自动舵模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题，提出了基于支持向量机的故障诊断方法。该方法通过电路仿真分析，给出了各故障模式下电压频率响应，提取具有代表性的故障特征，建立了以支持向量机为基础的模拟电路故障诊断模型。实验结果证明，该方法可有效诊断模拟电路中的元件故障，且对于元件容差引起的故障诊断模型的不确定性具有较强的鲁棒性，满足非线性电路的故障诊断要求。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：evil
汽车转向系统是影响汽车操纵稳定性、主动安全性和舒适性的关键部件。电动助力转向(EPS)是一种全新的汽车动力转向技术，具有节能环保的优点，与汽车的发展主题相符。随着现代汽车工业的发展，汽车电控系统不断增多，这些复杂的系统，使得汽车故障自诊断功能要求越来越高。本文主要围绕国家自然科学基金项目：电动助力转向与汽车性能协调系统的分析及综合控制研究(项目编号：50475121)，针对EPS故障分析和诊断展开研究。主要内容如下： 首先，建立了EPS系统的基本故障树模型，确定系统的故障形式，了解故障发生的原因和故障模式的传播途径，以实际开发的转向轴助力式电动助力转向系统为研究对象，建立了转向轴助力式电动助力转向系统的具体故障树模型，并对其主要故障进行了诊断分析。 其次，提出了将CAN总线技术应用到EPS系统故障诊断中的思想，阐述了基于神经网络的故障诊断策略，查找故障，执行相应操作。设计了包括控制单元的传感器故障信号采集电路及CAN控制器的EPS故障诊断系统，给出了详细的硬件电路图及ARM处理器-LPC2131单片机之间的接口硬件电路图，软件设计主要包括控制系统的程序设计，CAN总线接口的程序设计，包括一些初始化程序，信号采集，故障诊断显示程序等。 最后，利用Visual Basic语言完成了故障诊断系统的上层管理系统监控界面的设计，实现与故障节点的数据交换，达到诊断控制的要求。 实验测试结果表明，本文提出的基于CAN总线的EPS故障诊断系统的方案是可行的，且系统的各个部分运行稳定、可靠，满足设计功能和要求。
上传时间： 2013-07-18
上传用户：wang5829
基于spice语言规范自己写的三极管故障模型文件，每个各包含4种故障模式，可以直接在SPICE下仿真通过，也可作为故障注入试验用。
上传时间： 2013-12-18
上传用户：royzhangsz
MATLAB程序编写的神经网络ELMAN算法，实现故障模式识别
上传时间： 2015-09-28
上传用户：iswlkje
一些关于软件质量保证与测试的资料，内容有并发故障模式，软件测试基础，报告所发现的缺陷，路径分析等
上传时间： 2017-03-20
上传用户：ljt101007
bp网络训练源代码,可用于参数识别,模式分类,如损伤识别,故障诊断等
上传时间： 2014-01-21
上传用户：风之骄子
本文介绍了一种基于模式识别的可控整流电路故障的诊断方法
上传时间： 2013-12-17
上传用户：dragonhaixm
遗传神经网络的模式识别算法,可以用于设备的故障诊断
上传时间： 2016-11-28
上传用户：sqq
