改进的BP神经网络在故障诊断中的应用  

Application of an Improved BP Neural Network in Fault Diagnosis Inference

作　　者：唐志航[1] 何宏[1] 胡忠望[1] 张益星[1] 杨保安[2] 

机构地区：[1]湖南工程学院计算机科学系 [2]东华大学旭日工商管理学院,上海200051

出　　处：《微计算机信息》2008年第13期171-173,共3页Control & Automation

基　　金：湖南省自然科学基金资助项目(04JJ3045)

摘　　要：智能化故障诊断技术的关键是基于数据预处理方法的故障模式识别理论。结合计算机综合业务的一些实际问题,探讨了利用改进的BP神经网络进行故障诊断的方法和应该注意的问题,在分析神经网络的基础上提出了基于改进的BP模型神经网络的故障诊断推理方法,给出了后台服务中常见的故障征兆原因、故障诊断神经网络模型、神经网络参数和学习样本。结果表明,基于改进的BP神经网络的故障诊断方法是行之有效的。The main point of intelligent fault diagnosis data theory is fault mode distinguish principle based on data processing methods. In this paper, combined with some practical problems in fault diagnosis inference of computer integrated service, the method of how to use the improved BP-NN in fault diagnosis and the problems which should be paid attention to is discussed. It presents same relationship diagrams to illustrate reasons of common background fault symptoms, the model of fault diagnosis nerve net-work, the nerve network parameters and study samples, The result indicates that this method fits satisfied.

关 键 词：BP神经网络 故障诊断 

分 类 号：TP206[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]