基于果蝇算法优化的概率神经网络在变压器故障诊断中的应用 被引量：11

1

作者 朱沛恒 《电力大数据》 2018年第6期37-43,共7页

传统的变压器故障诊断方法存在编码不全,容易错判漏判的缺点。随着变压器在线监测技术的发展和产品需求的增加,变压器故障诊断技术朝着智能化的方向发展。为提高故障诊断率,结合油中气体分析法,本文提出了一种基于果蝇算法优化的概率神... 传统的变压器故障诊断方法存在编码不全,容易错判漏判的缺点。随着变压器在线监测技术的发展和产品需求的增加,变压器故障诊断技术朝着智能化的方向发展。为提高故障诊断率,结合油中气体分析法,本文提出了一种基于果蝇算法优化的概率神经网络模型的变压器故障诊断方法。作为一种新型的启发式和进化式算法,果蝇优化算法具有易理解和快速收敛到全局最优解的优点。概率神经网络结构简单、训练简洁,具有强大的非线性分类能力,将样本空间映射到故障模式空间中,从而形成一有较强容错能力和机构自适应能力的诊断网络。采用果蝇算法对模型参数进行优化,减少人为因素对神经网络设计的影响。仿真实验证明这种基于果蝇优化算法的概率神经网络可以有效地运用到变压器故障诊断中,为变压器故障诊断供了一条新途径,具有良好的研究价值和发展前景。 展开更多

关键词 果蝇优化算法 概率神经网络 变压器 故障诊断

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安棚深层系低渗透储层产能预测方法及应用 被引量：8

2

作者 张冲 毛志强 +1 位作者 李光军 韩颜锋 《测井技术》 CAS CSCD 2008年第6期562-565,共4页

安棚深层系属典型的低孔隙度、低渗透率砂岩地层，储层自然产能低。针对该区措施后能否具有产能的有效储层的界限难以确定，研究了区域组合测井曲线响应特征，并根据地区经验、统计规律的地区适用性考察结果，优选了声波时差曲线、深浅... 安棚深层系属典型的低孔隙度、低渗透率砂岩地层，储层自然产能低。针对该区措施后能否具有产能的有效储层的界限难以确定，研究了区域组合测井曲线响应特征，并根据地区经验、统计规律的地区适用性考察结果，优选了声波时差曲线、深浅侧向电阻率曲线差异、深侧向微球电阻率曲线差异以及RAD系数等4个测井特征参数，同时根据单井工业油流的标准和该区压裂改造层有效厚度的统计，把压裂后储层产能按产液量分为0～0．63t／（d·m）和大于0．63t／（d·m）的A和B的2个级别。用概率神经网络建立了适合该区的产能分级预测模型，预测模型中的产能级别与工业油流的下限值相联系，对该区10个层进行了检验，预测效果良好。 展开更多

关键词 测井分析 特征参数 产能预测 概率神经网络 压裂 安棚深层系

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PNN在旋转机械故障诊断中的应用 被引量：7

3

作者 付芹 谷立臣 《煤矿机械》 北大核心 2009年第11期237-239,共3页

研究了利用PNN进行旋转机械故障诊断和预报的方法。PNN是基于Parzen窗函数和Bayes分类规则的前向型自监督神经网络模型,具有强大的非线性处理能力,快速的收敛速度和准确的分类效果。以某旋转机械典型故障样本为例,给出了利用该模型进行... 研究了利用PNN进行旋转机械故障诊断和预报的方法。PNN是基于Parzen窗函数和Bayes分类规则的前向型自监督神经网络模型,具有强大的非线性处理能力,快速的收敛速度和准确的分类效果。以某旋转机械典型故障样本为例,给出了利用该模型进行诊断和预报的详细过程。理论分析和仿真实验结果表明,利用PNN进行旋转机械故障诊断和预报的方法可行、有效。 展开更多

关键词 概率神经网络 旋转机械 故障诊断 故障预报

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概率神经网络在丽水—椒江凹陷月桂峰组沉积微相识别中的应用 被引量：5

4

作者 庞国印 田兵 +3 位作者 王琪 郝乐伟 唐俊 廖朋 《地球科学与环境学报》 CAS 2013年第3期75-82,共8页

由于海上钻井取芯较少,所以东海陆架盆地丽水—椒江凹陷古新统月桂峰组地层沉积微相识别存在局限。运用概率神经网络对研究区进行沉积微相识别。首先,通过地震相-沉积相响应分析和测井曲线主成分分析,发现研究区地震相和沉积相之间存在... 由于海上钻井取芯较少,所以东海陆架盆地丽水—椒江凹陷古新统月桂峰组地层沉积微相识别存在局限。运用概率神经网络对研究区进行沉积微相识别。首先,通过地震相-沉积相响应分析和测井曲线主成分分析,发现研究区地震相和沉积相之间存在耦合对应关系,因此选择地震相作为概率神经网络输入项中的范畴自变量参数,同时提取出能对沉积微相区分较好的自然伽马、自然电位、声波时差、密度测井、补偿中子、井径测井曲线值作为概率神经网络输入项的数值自变量;然后,选用2 199个学习样本对神经网络进行训练,经过65次试验,搜索出变量的最佳平滑因子,建立研究区20种沉积微相类型的判别模式;最后,利用建立的神经网络对研究区沉积微相进行识别。结果表明:跟岩芯分析的结果对比,运用概率神经网络识别的结果准确率达到90%以上,该方法应用于未取芯井区域沉积微相的识别具有可行性。 展开更多

关键词 概率神经网络 沉积微相 地震相 判别模式 月桂峰组 丽水—椒江凹陷 东海陆架盆地

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基于小波分析与概率神经网络的化工过程故障诊断 被引量：4

5

作者 谷雷 杨青 王大志 《工业仪表与自动化装置》 2008年第3期8-11,共4页

针对复杂化工过程,提出了一种结合小波分析与概率神经网络(PNN)的故障诊断方法(HWPNN方法),即利用Haar小波分析对过程原始数据进行消噪处理,然后将重构的逼近系数作为输入样本送入概率神经网络完成故障诊断。将HWPNN方法应用于TE过程(... 针对复杂化工过程,提出了一种结合小波分析与概率神经网络(PNN)的故障诊断方法(HWPNN方法),即利用Haar小波分析对过程原始数据进行消噪处理,然后将重构的逼近系数作为输入样本送入概率神经网络完成故障诊断。将HWPNN方法应用于TE过程(一个化工生产过程,由Tennessee Eastman公司控制小组提出)的15种故障进行实验,并与将原始数据直接送入概率神经网络作故障诊断的PNN方法进行了比较,实验结果表明HWPNN方法的故障诊断的准确率明显高于PNN方法。HWPNN方法的诊断准确率达到了100%,是一种可行而有效的化工过程的故障诊断方法。 展开更多

关键词 故障诊断 概率神经网络 HAAR小波 TE过程

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基于粒子滤波和概率神经网络的步行者定位参数校正 被引量：3

6

作者 孙作雷 茅旭初 +1 位作者 张相芬 田蔚风 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期885-889,共5页

采用粒子滤波器融合全球卫星导航系统GPS和可穿着传感器的测量值,并利用概率神经网络作为分类器,依据从固定时长加速度采样中提取的特征,识别步行者的动作状态,减小了航向角测量误差、步幅估计误差和步数统计误差对航位推算结果的影响,... 采用粒子滤波器融合全球卫星导航系统GPS和可穿着传感器的测量值,并利用概率神经网络作为分类器,依据从固定时长加速度采样中提取的特征,识别步行者的动作状态,减小了航向角测量误差、步幅估计误差和步数统计误差对航位推算结果的影响,校正了定位参数.通过分析加速度的振动特征估算步行者实时步幅,采用时长比例等效的方法同步采样,进一步优化了系统模型.实验表明,该方案具有较好的定位效果. 展开更多

关键词 粒子滤波 动作识别 航位推算 概率神经网络 步行者定位

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基于多域特征及多传感器网络融合的滚动轴承故障诊断 被引量：3

7

作者 任学平 辛向志 +2 位作者 庞震 邢义通 王建国 《轴承》 北大核心 2015年第2期53-58,共6页

将幅值域无量纲参数和时频域信息熵作为概率神经网络的特征向量,构建多传感器系统概率神经网络的初级诊断网络,并利用概率神经网络累加层输出结果构建Dempster-Shafer证据理论的mass函数,通过Dempster-Shafer证据理论进行决策级融合诊... 将幅值域无量纲参数和时频域信息熵作为概率神经网络的特征向量,构建多传感器系统概率神经网络的初级诊断网络,并利用概率神经网络累加层输出结果构建Dempster-Shafer证据理论的mass函数,通过Dempster-Shafer证据理论进行决策级融合诊断。将该方法用于滚动轴承故障模式分类,并通过实验室及现场实例验证了该方法的可行性与有效性。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 信息熵 概率神经网络 证据理论 融合

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基于概率神经网络的家用空调器高效运行控制研究 被引量：2

8

作者 朱良红 霍军亚 张国柱 《家电科技》 2017年第12期60-63,共4页

家用空调器在家用电器中的能源消耗占比很高,实现家用空调器高效运行对家用电器行业节能非常重要。本文通过收集实验数据,训练概率神经网络模型,实现概率神经网络模型对家用空调器实际能效的预估,并控制家用空调器工作在期望的高能效状... 家用空调器在家用电器中的能源消耗占比很高,实现家用空调器高效运行对家用电器行业节能非常重要。本文通过收集实验数据,训练概率神经网络模型,实现概率神经网络模型对家用空调器实际能效的预估,并控制家用空调器工作在期望的高能效状态,实现家用空调器运行节能目的。实验结果表明,经过训练后的概率神经网络模型可以比较准确地估计出空调器实际运行能效,并控制空调器工作于高效节能状态。 展开更多

关键词 概率神经网络 家用空调器 高效运行

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基于概率神经网络的放射性核素快速识别方法研究 被引量：1

9

作者 霍建文 张华 +4 位作者 王坤朋 任俊松 朱庆平 郭江 李培培 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2015年第3期253-258,共6页

针对传统神经网络在核素识别中训练效果弱,易陷入局部极小、收敛速度慢等问题,提出了基于概率神经网络的核素识别方法,采用样本的先验概率和最优判定原则对新的样本进行分类。该方法利用能谱预处理过程获得的谱峰宽度、特征能量射线强... 针对传统神经网络在核素识别中训练效果弱,易陷入局部极小、收敛速度慢等问题,提出了基于概率神经网络的核素识别方法,采用样本的先验概率和最优判定原则对新的样本进行分类。该方法利用能谱预处理过程获得的谱峰宽度、特征能量射线强度、峰面积等特征信息建立训练与测试样本,采用训练样本对概率神经网络模型进行训练,并进行了分类识别仿真实验。通过CZD探测器对3种核素不同组合的实测能谱进行测试,并与传统的神经网络算法进行对比表明:此方法具有较高的识别效率及准确率,可应用于安全监控、失控放射物探测等快速核素识别领域。 展开更多

关键词 Γ能谱 特征信息 概率神经网络 核素识别

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机械系统损伤定位集成神经网络的决策融合新方法

10

作者 汤凯 刘济科 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2006年第10期1191-1193,1240,共4页

从提高Bayes决策精度的角度出发,结合线性回归理论,对机械系统损伤定位问题提出了一种新的集成神经网络决策融合算法,并应用于多个概率神经网络的集成。采用简单遗传算法优化了集成神经网络的参数,有效地提高了集成神经网络进行损伤位... 从提高Bayes决策精度的角度出发,结合线性回归理论,对机械系统损伤定位问题提出了一种新的集成神经网络决策融合算法,并应用于多个概率神经网络的集成。采用简单遗传算法优化了集成神经网络的参数,有效地提高了集成神经网络进行损伤位置识别的精度。用质量-弹簧系统模型作为算例,验证了本文理论和方法的有效性。 展开更多

关键词 集成神经网络 概率神经网络 决策融合 简单遗传算法

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基于信息熵和概率神经网络的海战场目标识别 被引量：3

11

作者 牛晓博 赵虎 陈新来 《电光与控制》 北大核心 2010年第4期83-86,共4页

海战场目标识别是态势评估的基础,采用信息熵进行属性的约简,去除冗余属性,减少无关属性对识别的干扰。利用概率神经网络综合使用RBF神经网络和竞争神经网络进行目标识别。信息熵与概率神经网络结合可以过滤掉传感器信息中的冗余信息,... 海战场目标识别是态势评估的基础,采用信息熵进行属性的约简,去除冗余属性,减少无关属性对识别的干扰。利用概率神经网络综合使用RBF神经网络和竞争神经网络进行目标识别。信息熵与概率神经网络结合可以过滤掉传感器信息中的冗余信息,有效地对海战场目标进行识别,并具有一定的泛化能力。通过仿真证明了本方法的有效性。 展开更多

关键词 目标识别 信息熵 概率神经网络 海战场

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