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神经网络下的计算机网络故障诊断技术探讨计算机网络的发展,网络故障的出现已经成为了一个不可避免的问题。
网络故障对于企业和个人用户来说都是一个十分重要的问题,因为它们可能引起数据的丢失,影响到工作的正常进行。
因此,网络故障的诊断和修复就变得尤为重要。
目前,有许多的网络故障诊断技术被提出并得到了广泛运用。
其中,神经网络在网络故障诊断方面表现出色,这也引起了研究人员的重视。
神经网络在网络故障诊断方面的应用主要涉及到两个方面:故障的诊断和问题的分类。
首先,神经网络可以通过对网络中的数据进行学习和深入分析,从而找出网络中可能出现的故障。
其次,通过对网络故障进行分类,神经网络可以快速准确地定位和修复问题。
因此,神经网络在网络故障诊断中的应用具有许多的优势。
首先,神经网络可以快速准确地捕捉到网络故障的特征。
在很多情况下,网络故障的特征很难在短时间内被发现。
但是,由于神经网络可以对大量数据进行学习和分析,因此它可以快速地捕获这些因素,从而识别出可能的故障。
其次,神经网络具有较高的容错性,即使网络中出现了某些数据的失真,也不会对网络诊断的效果造成太大的影响。
此外,神经网络还可以通过使用自适应的算法来进行优化,从而大大提高网络故障诊断的准确率和效率。
尽管神经网络在网络故障诊断中表现出色,但实际应用中仍存在一些挑战。
首先,神经网络需要大量的训练数据来进行训练和学习。
这意味着需要从网络中获取大量的数据并进行严格的处理和分析。
其次,神经网络在网络故障诊断中涉及到许多的变量和因素。
对于这些变量和因素的管理和控制需要高度的专业知识和技能。
此外,神经网络需要高度可靠和高效的计算机系统来支持其运行,这也是一个很大的挑战。
综上所述,神经网络在网络故障诊断方面具有广阔的前景和应用前景。
作为一种新兴的技术,神经网络不断创新和发展,为我们提供更多的可能性和潜力。
未来,我们可以期待神经网络在网络故障诊断中发挥更大的作用,并带来更多的进步和成果。
基于神经网络的故障诊断与分析技术研究随着机器智能时代的来临，基于神经网络的故障诊断与分析技术成为了当今智能化生产和智能基础设施的重要支撑。
神经网络作为一种模仿人脑神经元网络结构，模拟人脑处理信息的计算模型，广泛应用于信号处理、数据挖掘、智能控制和图像识别等领域。
本文将从神经网络的基本原理和故障诊断与分析技术需求出发，探讨基于神经网络的故障诊断与分析技术的研究现状和未来发展方向。
一、神经网络的基本原理神经网络的基本原理来源于神经科学，根据人脑神经元之间的连接和信号传递机制建立神经元网络模型，利用神经元的激励和抑制作用进行信息处理和学习。
典型的神经网络模型包括单层感知机、多层感知机、Hopfield网络、循环神经网络、自适应线性神经网络和卷积神经网络等。
神经网络的学习规则包括有监督学习、无监督学习和强化学习。
其中，有监督学习主要用于分类和预测问题，从样本数据中学习模型参数，并利用损失函数进行优化，典型的方法包括反向传播算法、Lvq算法和支持向量机算法等。
无监督学习主要用于聚类和降维问题，以数据分布和相似性概念为基础，通过数据自由构建网络结构和权值，并利用信息熵进行学习，典型的方法包括K-means算法和自组织映射算法等。
强化学习主要用于智能控制和策略规划问题，基于马尔科夫决策过程的思想，以最大化累积奖励为目标，通过与外界交互进行学习和迭代，典型的方法包括Q学习和策略梯度算法等。
二、故障诊断与分析技术需求随着生产和基础设施的自动化和互联化程度不断提高，故障诊断与分析技术需求越来越迫切。
主要表现为以下几个方面：1. 故障诊断速度要求快，反应及时。
2. 故障诊断准确率要求高，避免误判和漏判。
3. 对于类似故障的多类问题，需要具有一定的自学习能力，自动识别和修正模型。
4. 对于大规模、复杂的系统，需要具有分布式和并行处理能力，实时响应和处理大量数据。
5. 对于环境和安全等问题的考虑，需要具有一定的鲁棒性和安全性，保证系统的稳定性和可靠性。
基于神经网络的故障诊断算法研究在制造业中，故障是一个不可避免的问题。
随着机器和设备的复杂性不断提高，故障诊断变得越来越困难，需要更高效、更智能的算法来解决。
神经网络算法就是其中之一，它利用了人脑处理信息的方式，能够模拟大脑神经元之间的相互作用，从而实现自动化故障诊断。
一、神经网络算法的基本原理神经网络算法的基本原理是模拟神经元之间的相互连接，这些神经元可以分为输入层、隐层和输出层。
输入层接收外部输入，隐层是一个或多个中间层，具有对输入数据进行处理的功能，而输出层则输出结果。
神经网络通过训练和学习自我优化，加强对输入数据的分析能力，从而实现对故障信息的智能诊断和预测。
在故障诊断中，神经网络需要经过足够的训练，并通过各种手段来调整其参数，以达到更好的性能。
二、神经网络在故障诊断中的应用在实际的故障诊断中，神经网络可以应用于各种类型的故障，如机械故障、电子故障和化学故障等。
具体来说，神经网络的应用可以分为以下几个方面：1.数据预处理在进行故障诊断前，需要将原始数据进行预处理。
有时候，原始数据可能包含一些不必要的信息和噪声。
因此，在进行故障诊断前，必须将原始数据进行预处理，以减少噪声和提高信噪比。
神经网络可以很好地处理这些数据，并在数据预处理方面发挥重要作用。
2.故障分类和诊断神经网络可应用于故障分类和诊断方面。
在这种情况下，神经网络旨在确定可能导致故障的原因，并预测可能的结果。
通过了解故障的原因和结果，可以更快速、准确地维护设备和机器。
3.结果预测即使没有发生故障，也可以使用神经网络来预测潜在的故障。
通过对机器和设备进行监测，可以识别出任何可能会导致故障的因素。
有了这些信息，可以更加有效地计划维修，减少停机时间，提高生产率。
三、神经网络算法的研究发展当前，神经网络算法正在不断发展和完善，研究者们正在努力提高其性能和应用范围。
以下是一些近年来围绕神经网络算法的研究成果：1.改进神经网络的结构和算法研究人员正在努力改进神经网络的结构和算法，以提高其性能和准确度。
神经网络工具箱应用于故障诊断描述电力系统的安全运行具有十分重要的意义。
当高压变压器或其他类似设备在运行中出现局部过热、不完全放电或电弧放电等故障时，其内部绝缘油、绝缘纸等绝缘材料将分解产生多种气体，包括短链烃类气体〔C2H2、CH4等〕和H2、CO2等，这些气体称作特征气体。
而特征气体的含量与故障的严重程度有着很密切的关系，如下列图1所示。
将BP神经网络应用于变压器故障诊断对大型变压器的运行有着非常重要的意义。
2. 神经网络设计(1) 输入特征向量确实定变压器的故障主要与甲烷〔CH4〕、氢气〔H2〕、总烃〔C1＋C2〕以及乙炔〔C2H2〕4 种气体的浓度有关，据此可以设定特征向量由这 4 种气体的浓度组成，即CH4、H2、C1＋C2〔总烃〕和C2H2，同时也设定了网络输入层的节点数为4个。
(2) 输出特征向量确实定输出量代表系统要实现的功能目标，其选择确定相对容易一些。
只要问题确定了，一般输出量也就确定了。
在故障诊断问题中，输出量就代表可能的故障类型。
变压器的典型故障类型有：一般过热故障、严重过热故障、局部放电故障、火花放电故障以及电弧放电故障等5种类型，因此这里选择 5 个向量作为网络的输出向量，即网络输出节点确定为 5 个。
根据Sigmoid 函数输出值在0 到1 之间的特点，这里设定以0 到1 之间的数值大小表示对应的故障程度，也可以理解为发生此类故障的概率，数值越接近 1 表示发生此类故障的几率越大或说对应的故障程度越大。
针对本系统，设定输出值大于等于0．5 时认为有此类故障，小于0．5 时认为无此类故障。
(3) 样本的收集输入、输出向量确定好以后就可以进行样本的收集。
数据归一化处理时，注意：在归一化处理的时候，因考虑到各气体浓度值相差较大，如总烃的浓度比H2的浓度值高出几个数量级，因此在归一化处理的时候，分别对各个气体浓度值进行处理，即最大值和最小值取的是各气体的最值，而不是所有样本值中的最值。
基于神经网络的故障诊断与预测研究近年来，随着科技的快速发展，神经网络在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
其中，基于神经网络的故障诊断与预测技术在工业控制、汽车制造和电力系统等领域中具有广泛的应用前景。
本文将就基于神经网络的故障诊断与预测研究进行探讨，以期为相关领域的研究者和工程师提供一些参考。
第一部分：神经网络在故障诊断与预测中的应用概述故障诊断与预测技术是工业生产和设备维护中至关重要的环节。
传统的方法通常基于规则和统计模型，但这种方法往往对复杂系统的故障诊断和预测有一定的局限性。
而基于神经网络的方法通过模拟人脑神经网络的学习和记忆能力，具备了对大规模、非线性系统进行故障诊断和预测的能力。
神经网络作为一种机器学习算法，在故障诊断与预测中的应用主要有两个方面：模式识别和预测建模。
模式识别方面，神经网络可以通过监督学习的方法，从大量的故障样本中学习故障模式，并通过对设备或系统传感器数据进行实时监测，实现对故障的自动诊断。
预测建模方面，神经网络可以通过历史故障数据和其它相关数据建立预测模型，并通过将实时传感器数据输入到模型中，预测未来发生的故障，从而实现故障的提前预测和预防。
第二部分：基于神经网络的故障诊断与预测方法在基于神经网络的故障诊断与预测方法中，常用的网络结构包括前馈神经网络、循环神经网络和深度神经网络等。
这些网络可以通过监督学习和无监督学习的方法进行训练，以实现对故障的准确诊断和预测。
在监督学习中，可以通过构建带标签的故障数据集，来训练神经网络模型。
模型可以根据输入的传感器数据判断是否存在故障，并输出故障的类别或预测结果。
而无监督学习方法则不依赖于带标签的故障数据集，通过对传感器数据进行聚类分析和异常检测，实现对故障的识别和预测。
基于神经网络的故障诊断与预测方法也可以与其他技术相结合，如模糊逻辑、遗传算法和支持向量机等。
这些方法的结合可以提高故障诊断和预测的准确性和可靠性。
第三部分：基于神经网络的故障诊断与预测应用案例基于神经网络的故障诊断与预测方法已经在多个领域得到了广泛应用。
基于神经网络的故障诊断系统设计随着工业智能化的不断推进，越来越多的设备都有了自动化和智能化的特性。
这些设备的故障对生产和运营都会带来不良影响，因此，故障诊断成为工业自动化领域的一个重要问题。
传统的故障诊断方法主要是依靠经验和专业知识进行分析，这种方法的准确度受到很大的制约。
为了解决这个问题，近年来，越来越多的研究者开始关注基于神经网络的故障诊断系统。
这种方法通过将故障诊断问题转化为一个分类问题，利用神经网络强大的特征提取能力，对问题进行自动化处理。
一、神经网络基础神经网络在模拟人类大脑处理信息的过程中，具有优秀的特征提取和自适应学习能力。
神经网络具有以下几个重要的特点：1. 神经元之间的连接强度可以通过训练得到。
2. 神经网络具有自适应学习能力，可以实现从样本中自动提取特征。
3. 神经网络可以处理非线性关系和复杂的模式识别问题。
4. 神经网络可以处理多个输入和输出，同时，可以通过层数和神经元数的设置实现对问题复杂程度的不同处理。
二、故障诊断系统设计流程神经网络故障诊断系统的设计流程如下所述：1. 数据采集和预处理故障诊断系统的数据采集和预处理是故障诊断的关键步骤。
在实际应用中，信号采集设备可能存在误差和噪声。
因此，在采集过程中，需要考虑信号的稳定性和准确性。
同时，在进行卷积神经网络的训练过程中，数据量的大小和对称性对于网络的准确性有很大的影响。
2. 特征提取在采集到的数据中，可能存在大量无关信息，这会影响最终的诊断准确性。
因此，在进行神经网络训练之前，需要进行特征提取和降维，提取与问题相关的信息。
在这一过程中，可以使用傅里叶变换、小波变换、时频特征提取等方法。
3. 神经网络训练在特征提取后，需要将提取到的特征输入到神经网络中进行训练。
在神经网络的训练过程中，需要设置一定的参数，比如网络结构、学习率、激活函数等。
在实际应用中，可以根据不同的问题进行不同的网络结构设计。
4. 故障分类和诊断在神经网络训练完成后，可以将新采集到的数据输入到网络中进行分类。
基于神经网络的故障诊断与预测随着人工智能的发展，越来越多的领域开始运用神经网络技术来进行数据分析、诊断和预测。
其中，基于神经网络的故障诊断与预测，在工业领域尤为重要。
那么，什么是基于神经网络的故障诊断与预测？为什么要使用神经网络？它的优势和应用场景是什么？下面我们来一一解答。
一、什么是基于神经网络的故障诊断与预测？基于神经网络的故障诊断与预测是一种采用神经网络模型，通过分析数据的变化规律，预测设备将来可能发生的故障，并提前进行预防或修复的方法。
在实际操作中，通常需要使用多种传感器、控制器等设备，将各种数据信息汇总起来，通过神经网络模型对数据进行分析、判断和预测。
二、为什么要使用神经网络？神经网络模型具有强大的学习和适应能力，可以对复杂的数据进行建模和分析。
相比传统的统计学方法和简单的数学模型，神经网络能够更加准确地诊断和预测设备故障，同时还能够快速自我学习和优化模型。
三、基于神经网络的故障诊断与预测的优势和应用场景1.提高设备的安全性和可靠性基于神经网络的故障诊断与预测能够及时监测设备的状态和数据，预测设备的故障，并提前采取相应的措施。
这样可以有效地提高设备的安全性和可靠性，减少故障带来的损失。
2.节约维护成本通过对数据进行分析和预测，可以实现针对性的维护，即对可能出现故障的设备进行精准维护。
这样可以减少不必要的维护费用和时间，节约企业的成本。
3.提高生产效率基于神经网络的故障诊断与预测可以对设备进行智能管理和优化，提高设备的利用率和生产效率。
同时，还可以将数据分析的结果反馈到生产控制系统中，进一步优化生产过程。
基于神经网络的故障诊断与预测可以应用于各种不同的领域，如电力、石化、制造业等。
特别是在高负荷和高压力环境下，神经网络模型能够快速响应和预测，减少故障，提高设备的生产效率和安全性。
四、总结基于神经网络的故障诊断与预测是一种高效、准确、智能的方法，对于提高设备的安全性和可靠性、节约企业成本、优化生产效率等方面具有重要意义。
基于神经网络的故障诊断与预测技术研究近年来，随着人工智能技术的不断发展和应用，基于神经网络的故障诊断与预测技术也得到了广泛的关注和应用。
通过对设备运行数据进行实时监测和分析，结合神经网络算法对设备故障进行预测和诊断，可以大大提高设备的可靠性和运行效率，减少故障停机的发生，实现生产线的稳定运行。
一、神经网络算法的原理和应用神经网络算法是一种模拟人脑神经桥路的计算技术，通过构建多层神经元之间相互连接的网络结构，来模拟和学习数据的特征和规律。
在故障诊断和预测领域中，神经网络算法主要应用于数据的分析和处理，其基本原理是将数据划分为训练集和测试集，通过不断地反馈和训练来求得最优的参数和模型。
当模型建立完成后，将实时采集的数据输入到模型中，即可自动化地进行故障诊断和预测。
二、故障诊断和预测的技术路径故障诊断和预测的技术路径主要分为数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练和实时预测等几个步骤。
其中，数据采集是指从设备运行数据中获取所需的信息，包括设备的状态和特征数据等；数据预处理是指对采集到的数据进行清洗、滤波、归一化等预处理；特征提取是指通过某些特定算法对数据进行降维和抽象，找出数据的最有价值的特征；模型训练是指根据特征数据进行模型训练和参数调优；实时预测则是将已训练好的模型进行实时预测，诊断和预测设备运行是否正常。
三、案例分析以某工厂生产线故障为例，通过运用基于神经网络的故障诊断和预测技术，成功地实现了生产线设备的故障诊断和预测。
在数据采集方面，通过设备采集系统采集设备的运行数据，包括电流、电压、转速、温度等设备参数，义通过数据预处理，对采集到的数据进行清洗、滤波、归一化等预处理，提高数据质量；接着通过特征提取算法，对数据进行降维和抽象处理，找出数据的最有价值的特征，如设备电流是否正常等；然后通过模型训练，根据特征数据进行模型训练和参数调优，得到了较为精准的模型；最后通过实时预测，将已训练好的模型进行实时预测，诊断和预测设备的运行是否正常。
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。
近几年，在控制界，先后出现了ANN系统辨识、ANN非线性控制、ANN学习控制及ANN自适应控制等。
主要被用于机器人控制、工业程控等领域。
9.2 神经网络特性简述目前，有关神经网络的研究仍在不断的发展之中，很多种神经网络模型已被给出。
但到目前为止，研究和使用最多的神经网络模型是采用BP算法的前向传播模型，亦称BP网络。
BP网络的学习过程是一种误差修正型学习算法，它由正向传播和反向传播组成。
在正向传播过程中，输入信号从输入层通过作用函数后，逐层向隐含层、输出层传播，每一层神经元状态只影响下一层神经元状态。
如果在输出层得不到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的连接权值，使得输出误差信号最小。
Ruelhart等人在1986年提出的一般Delta法则，即反向传播（BP）算法，使BP网络出现生机。
之后，很多人对其进行了广泛的研究和应用。
一些研究者分别证明了前传神经网络的映像能力、记忆能力和泛化能力。
Funashi 和Hecht-Nielsen(1989年)分别证明了随着隐单元的增加，三层网络所实现的映像可以一致逼近紧集上的连续函数或按L2范数逼近紧集上平方可积的函数。
揭示了三层网络丰富的实现映像能力。
应行仁(1990年)详细分析三层神经网络的记忆机制，指出具有足够多隐单元的三层神经网络可以记忆任给的样本集。
泛化用来表征网络对不在训练集中的样本仍能正确处理的能力，实际上是一种内部插值或外部插值行为。
Harris 等讨论了三层网络的泛化能力，指出三层神经网络有一定的泛化能力，可进一步用双BP 算法提高其泛化能力。
9.3 基于内部回归神经网络的故障诊断9.3.1 IRN 网络结构内部回归神经网络(Internally Recurrent Net,IRN)是利用网络的内部状态反馈来描述系统的非线性动力学行为。
构成回归神经网络模型的方法有很多，但总的思想都是通过对前馈神经网络中加入一些附加的和内部的反馈通道来增加网络本身处理动态信息的能力，克服BP 网络固有的缺点[6]。
图9.1 IRN 网络结构图9.1给出了一种IRN 网络模型的结构，它由3层节点组成：输入层节点、隐层节点和输出节点，两个模糊偏差节点分别被加在隐层和输出层上，隐层节点不仅接收来自输入层的输出信号，还接收隐层节点自身的一步延时输出信号，称为关联节点。
设NH 和NI 分别为隐节点数和输入节点数（除模糊偏差节点），)(k I j 是IRN 在时间k 的第j 个输入，)(k x j 是第j 个隐层节点的输出，)(k Y 是IRN 的输出向量，则IRN 可由下列数学公式描述：∑∑∑===++-==+=NHi NIi jbiasi ij i ij j j j NHj biasj j WI k I WI k x WR k S k S k x WO k x WO k Y 111)()1()())(()()()(σ （9.1）式中，)(k σ是隐层节点的非线性激活函数，WI 、WR 、WO 分别为从输入层到隐层、输入输出计算节点关联节点（单元）模糊偏差单元输入单元回归信号、从隐层到输出层的权系数，bias W I 、bias W O 分别为加在隐层和输出层上的模糊偏差单元的权系数。
由方程(2.1)可以看出，隐层节点的输出可以视为动态系统的状态，IRN 结构是非线性动态系统的状态空间表示。
IRN 的隐层节点能够存储过去的输入输出信息。
9.3.2 基于IRN 的故障诊断方法神经网络故障诊断模型，主要包括三层：①输入层，即从实际系统接收的各种故障信息及现象。
②中间层，是把从输入层得到的故障信息，经内部的学习和处理，转化为针对性的解决办法。
③输出层，是针对输入的故障形式，经过调整权系数ij W 后，得到的处理故障方法。
简而言之，神经网络模型的故障诊断就是利用样本训练收敛稳定后的节点连接权值，向网络输入待诊断的样本征兆参数，计算网络的实际输出值，根据输出值的模式，确定故障类别。
图9.2表示基于神经网络的故障分类诊断的一般流程图。
图9.2 神经网络故障诊断流图用IRN 网络来实现故障分类。
IRN 网络输入层有5个神经元对应5个测试点，输出层有5个神经元，隐层有10个神经元，其它关联节点和偏差单元的结构配置与图9.1相类似。
以测试编码作为网络输入，以故障编码作为网络输出，第一层学习率 为 1.5，第二层学习率为1.5，输入偏差学习率为1.0，输出偏差学习率为3000，网络学习到第7步，其精度优于0.01，图9.3为IRN 网络误差的收敛结果。
将训练好的网络冻结，以测试编码为输入，使网络处于回想状态，回想结果如表9.1所示。
表9.1 IRN 网络对训练模式的回想结果测点信息图9.3 训练误差曲线9.3.3 IRN网络的故障诊断方法在航天器电源分系统故障诊断中的应用(1) 航天器电源系统的故障树模型通常航天器的故障检测与诊断是以航天器的遥测参数为依据进行的故障判别和分析，航天器的测点将不同程度地反映出故障，但是，由于一个故障可能影响多个测点参数，因此给专家对航天器故障的分析带来麻烦。
故障树是关于系统结构、功能和行为方面知识的定性因果模型。
它是以某一故障事件为根结点，以该故障发生的前提条件为子结点，测点信息为子结点而建立的反映事件逻辑与或关系的倒树状结构图。
从故障诊断角度看，子结点事件是父结点事件的征兆，也是确定父结点事件发生的前提条件，于是可采用IF—THEN的产生式规则来表示其定性的因果关系，即IF“子事件”THEN“父事件”。
因此，故障树分析是一种面向对象的、以故障为中心的分析方法。
本文以主电源光照区母线电压过压为根结点，建立故障树，主电源光照区母线电压过压故障树如图9.4所示。
(2) IRN网络在航天器电源系统故障诊断中的应用依据上述故障树模型，建立主电源光照区母线电压过压测试编码和故障编码的描述如表9.2所示，用IRN网络来实现故障分类，IRN网络输入层有12个神经元对应12个测试点，输出层有4个神经元，隐层有20个神经元，其它关联节点和偏差单元的结构配置与图1相类似。
以表9.2中测试编码作为网络输入，以故障编码作为网络输出；IRN网络的第一层学习率 为1.5，第二层学习率为1.7；输入偏差学习率为1.0，输出偏差学习率为3500；网络学习到第6步，其精度优于0.02。
将训练好的网络冻结，仿真测试，诊断结果如表9.3所示。
图9.4 主电源光照母线电压过压故障树表9.2 主电源光照区母线电压过压故障编码表表9.3 IRN网络对训练模式的回想结果9.4 基于Hopfield神经网络的故障诊断9.4.1 Hopfield神经网络描述众所周知，非物质循环的神经网络，无输出至输入的反馈，它保证了网络的稳定性，不会使网络的输出陷入从一个状态到另一个状态无限的遨游，而永不产生一个输出的结果。
循环神经网络具有输出到输入的连续，网络在接受输入之后，有一个状态不断变化的过程，从计算输出到对它修正后作为输入，然后又计算输出，这一过程一次次重复地进行。
对一个稳定的网络，这个步骤迭代的过程产生越来越小的变动，最后达到平衡状态，输出一个固定的值。
对不稳定的网络，有许多有趣的性质，它适用于一类混沌系统，这里仅讨论稳定的神经网络。
目前尚未找到预测稳定性问题的通用方法，这给确定哪一类网络是稳定的研究带来了困难。
幸运的是，1983年Cohen等提出一个强有力的网络理论，定义了一类稳定的循环网络，这就给研究这个问题打开了大门，是更多研究者可探索这个复杂的问题。
Hopfield对循环网络在理论和应用两方面均作出了重要贡献，有些神经网络已被称为Hopfield网络。
Hopfield最早提出的网络采用了二值神经元，后来推广到多值的。
先介绍二值的网络，考虑单层循环网络。
如图9.5所示，第0层如前所述，无计算功能，仅起网络的输出作用，分布的作为第一层的输入信息。
第一层的每一神经元，计算输入权值累加和，经非线性函数F的作用后，产生输出信息，这里的函数F是一个简单的阈值函数，阈值为，神经元的计算规则可用下式表示1,0,,j ij j ji jj jj j jj jX w y x X y X X θθθ≠=+⎧>⎪⎪=<⎨⎪=⎪⎩∑不变 (9.2) 网络的状态是所有输出神经元当前值的集合。
一个二值神经元的输出是0或1，网络当前状态为一个二进制值。
在有两个神经元的输出层中，网络有四个状态，分别为00、01、10和11。
有三个神经元的输出层有8个网络状态，每一次输出都是一个“三位二进制数”。
一般地，n 个神经元的输出层有2n 个不同状态，它可与一个n 维超立方体的顶角相联系。
当使用一个输入矢量到网络时，网络的迭代过程不断地从一个顶角转向另一个顶角，直到稳定于一个顶角。
