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基于RBF神经网络的故障诊断摘要:RBF 神经网络即径向基函数神经网络（Radical Basis Function）。
径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。
同时，它也是一种可以广泛应用于模式识别、非线性函数逼近等领域的神经网络模型。
利用Matlab 神经网络工具箱对变速箱齿轮进行故障诊断仿真,并创建RBF神经网络与BP神经网络来进行故障诊断。
通过对比诊断结果，证明RBF网络在诊断精度，诊断速度上均优于BP网络，说明RBF网络应用于齿轮的故障诊断准确、可靠,在机械故障诊断方面具有广泛的应用前景。
关键词:神经网络；故障诊断；Matlab神经网络工具箱；RBF网络；引言由于汽车的特殊运行条件和运行环境,以及汽车行驶过程中经常性换档,使得变速箱常发生故障.具体有:1.(1)异响的原因:①齿轮间隙过大;②轴承磨损松旷，③挂挡齿轮滑键槽与滑键轴磨损松旷;④轴承漏油或壳体漏油以致滑油减少，或变速箱底部放油堵脱落，以致滑油全部漏完，⑤金属小铁件混入变速箱体内;⑥滑油粘度不适当或品质不佳，⑦齿轮与轴的间隙过大以致松旷，⑧变速器与飞轮壳连接螺栓松动;⑨发动机与飞轮壳连接螺栓松动。
2.①挂挡齿轮与被挂齿轮、套牙同套齿都在齿长方向磨成锥形或短缺;②闸叉锁止螺钉松脱，闸叉变形，叉部磨损;③闸轨凹槽磨损，定位钢球磨损，弹簧弹力减弱或折断，④轴承磨损松旷，⑤齿轮间隙过大。
3.①滑油不够或不适当，致使齿轮磨损，②变速箱内混有泥砂污物，致使齿轮磨损，③中间轴变形;④中间轴轴承松旷，致使啮合各齿发生拢击，⑥第二轴常啮合齿轮滚针轴承碎裂或定位圈卡簧破碎，甚至被轧入两啮合齿轮之间。
据统计由齿轮失效引起的汽车变速箱故障占全部原因的10%。
在这里齿轮失效的主要形式有齿根裂痕和弯曲疲劳引起的断齿等,因而随着汽车技术的发展,对变速箱实施故障诊断、特别是对齿轮的诊断变得尤为重要。
基于RBF神经网络的动力电池故障诊断系统研究古昂;张向文【摘要】纯电动车动力电池在性能、成本、寿命、安全性上的局限是制约电动车普及的关键问题.基于RBF神经网络,设计了一套电池故障诊断系统,对动力电池组的故障进行预防和诊断.首先,利用dSPACE中的电池模型,模拟电池的故障,进行神经网络的学习训练,然后,利用三组测试数据对故障诊断系统进行测试.测试结果显示,设计的系统可以准确诊断电池故障类型与故障级别.【期刊名称】《电源技术》【年(卷),期】2016(040)010【总页数】3页(P1943-1945)【关键词】纯电动汽车;动力电池;RBF神经网络;dSPACE;故障诊断【作者】古昂;张向文【作者单位】桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林541004;广西自动检测技术与仪器重点实验室(桂林电子科技大学),广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】TM912纯电动汽车是解决目前的环保和能源问题的主要途径，但是，动力电池的性能限制了纯电动汽车的大面积推广和应用，因此，如何提高动力电池的性能和安全度具有非常重要的意义。
要提高动力电池的性能，需要实时地检测电池的各种参数，对电池的故障进行及时的诊断和处理。
动力电池具有电化学结构，一旦出现严重故障往往不可修复，需要预防和避免动力电池发生故障[1-3]，因此，对动力电池故障诊断系统的研究具有重要的理论与应用价值。
目前使用的动力电池管理系统，利用硬件电路检测电池实时数据，通过上位机系统判断电池电压和电流数据的阈值[4]，来对电池进行故障诊断。
这种故障诊断系统诊断类型少，诊断准确率低，容易引起误诊断。
动力电池是一种实时变化的非线性系统，系统性能受到多种参数变化的影响。
神经网络是一种处理多输入非线性实变系统的重要工具[5-8]，因此，本文基于RBF神经网络，利用dSPACE电池模型，进行动力电池故障诊断技术的研究，设计了一套纯电动汽车动力电池故障诊断系统，并进行了实际测试，测试结果显示，设计的系统可以准确地实现故障诊断。
基于RBF神经网络的模拟电路智能故障诊断乔维德【摘要】对于模拟电路故障诊断问题,传统的故障诊断方法计算复杂,存在明显缺陷.运用小波包变换(WPT)提取故障特征信号,建立故障识别的神经网络模型,采取果蝇-粒子群算法优化RBF神经网络的结构参数,提出一种基于小波包变换和RBF神经网络的模拟电路故障识别方法.仿真结果表明,该方法具有识别速度快、准确性高等优点.【期刊名称】《温州职业技术学院学报》【年(卷),期】2018(018)001【总页数】5页(P47-51)【关键词】RBF;神经网络;故障诊断;小波包变换;果蝇-粒子群算法【作者】乔维德【作者单位】无锡开放大学科研与质量控制处,江苏无锡 214011【正文语种】中文【中图分类】TN710;TP1830 引言由于电子技术的迅速发展，现代电子设备的集成化程度越来越高，也带动了集成电路的快速发展。
数模混合电路属于集成电路的重要组成部分，数模混合电路中出现的故障直接影响集成电路的正常运行，所以广大科技工作者及学者更关注数模混合电路的故障问题。
据统计，集成电路器件或设备中，数字电路占数模混合电路的八成左右，数字电路因为数字电子器件自身的稳定性，一般不易发生故障，但集成电路器件或设备中80%的故障来自模拟电路部分。
针对模拟电路故障诊断，学者提出了相应的技术方案，如利用节点电压灵敏度比值法、基于改进马氏距离等传统故障诊断方法。
许多学者一直关注人工智能技术在模拟电路故障诊断中的研究，先后提出将BP神经网络、小波神经网络、径向基函数（RBF）神经网络用于故障诊断的方法，并利用粒子群算法、遗传算法、果蝇算法、蚁群算法、狼群算法优化模拟电路故障诊断的神经网络模型[1-6]。
以上方法在模拟电路故障的实际诊断中都取得了一定效果，但仍存在明显缺陷。
BP算法、遗传算法在优化训练过程中收敛速度慢，计算量大，易陷入局部极小；粒子群算法易出现“早熟”，且在没有完全搜索前易陷入局部极值；果蝇算法前期搜索能力强、收敛速度快，但后期局部搜索能力弱；蚁群算法寻优时搜索时间较长、过程较慢，易产生停滞现象；狼群算法全局收敛速度快，但极易陷入局部极值；小波分析只是分解故障信号低频部分，却忽略故障信号中高频部分，导致高频分量中有用信息丢失，易造成模拟电路故障的误诊断。
基于RBF神经网络的控制系统传感器故障诊断方法
彭继慎;董晶
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2009(32)12
【摘要】针对现行研究中压铸机实时检测与控制系统中相关传感器的常见故障问题,通过对人工神经网络理论与方法的学习,建立了一种基于径向量基函数神经网络RBFNN的控制系统传感器故障诊断观测器模型.通过来自压铸机的实测参数进行模型训练,采用模糊K均值聚类算法选取聚类中心,利用该观测器确定传感器输出值与传感器实际输出值之间的残差,以此判断传感器是否发生故障.仿真结果表
明,RBFNN观测器具有较强的非线性处理和任意函数逼近的能力,预测精度高,学习时间短,网络运算速度快,性能稳定,可满足传感器故障诊断的要求.
【总页数】4页(P179-182)
【作者】彭继慎;董晶
【作者单位】辽宁工程技术大学,电气与控制工程学院,辽宁,葫芦岛,125105;辽宁工程技术大学,电气与控制工程学院,辽宁,葫芦岛,125105
【正文语种】中文
【中图分类】TP212
【相关文献】
1.基于HPSO-RBF神经网络的瓦斯传感器故障诊断 [J], 王婷;李国勇;吕世轩
2.基于RBF神经网络的燃气轮机转速传感器故障诊断研究 [J], 朱嵘嘉;孟东;曹丹
丹
3.基于小波包和RBF神经网络的瓦斯传感器故障诊断∗ [J], 单亚峰;孙璐;付华;訾海
4.一种基于RBF神经网络的传感器故障诊断方法 [J], 李尔国;俞金寿
5.基于RBF神经网络的汽车传感器故障诊断方法研究 [J], 李涵武;赵玉春;迟秋玲因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《基于深度学习的故障诊断系统设计与实现》一、引言在现代工业生产过程中，设备故障诊断是一个关键环节。
传统的方法往往依赖于专业人员的经验和技能，这无疑限制了诊断的准确性和效率。
因此，为了实现高效、精准的故障诊断，我们设计并实现了一个基于深度学习的故障诊断系统。
该系统能够自动分析设备运行数据，快速定位故障原因，为维护和修复提供有力支持。
二、系统设计1. 数据预处理在深度学习系统中，数据的质量和格式对模型的训练和性能具有重要影响。
因此，在数据输入系统之前，我们需要对原始数据进行预处理。
预处理过程包括数据清洗、归一化、特征提取等步骤。
我们使用专业的数据处理工具，对数据进行格式转换和异常值处理，确保数据的质量和一致性。
2. 模型选择与构建在模型选择上，我们采用了深度卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的组合模型。
这种模型可以同时捕捉设备的静态特征和动态特征，提高故障诊断的准确性。
我们使用Python 的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）进行模型构建。
3. 数据标签与训练我们使用无监督学习和半监督学习方法对数据进行标签。
首先，我们使用无监督学习对数据进行聚类，初步确定故障类型。
然后，我们使用半监督学习对聚类结果进行修正和优化，为每个故障类型打上准确的标签。
在模型训练过程中，我们使用交叉验证和梯度下降等优化技术，提高模型的训练速度和性能。
三、系统实现1. 硬件环境我们的系统采用分布式计算架构，可以充分利用服务器集群的计算资源。
硬件环境包括高性能服务器、存储设备和网络设备等。
我们使用Docker等容器化技术进行部署和管理，确保系统的稳定性和可扩展性。
2. 软件环境在软件环境方面，我们采用Python作为主要编程语言，使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架进行模型构建和训练。
此外，我们还使用了数据预处理工具、数据库管理系统等软件工具，确保系统的功能和性能。
四、实验与结果分析我们在多个设备上进行了实验，并与其他传统故障诊断方法进行了对比。
