简介：摘要：

简介：摘要智能输电网是人工智能神经网络的典型应用。其采用数据层、通信层、应用层网络结构，采用开放式的数据网络平台。交叉学科的服务商在数据网络平台进行应用层数据发掘与实现，为用户提供相互独立的产品，实现可持续的数据挖掘与应用。

简介：论文主要介绍采用BP神经网络对变压器油中溶解气体进行分析来进行变压器故障诊断。论文所用BP算法是在传统的最速下降BP算法中加入可变学爿率以及采用动量因子的改进BP网络算法，即将自适应学习率法和动量BP法相结合的学习率可变的动量BP算法，建立了一种具有较强学习能力、泛化能力和适应能力的神经网络模刚，并通过实验证明了其对变压器故障诊断的准确性。

简介：摘要在Matlab平台下，设计了一种基于神经网络的风机振动故障在线自诊断系统。对风力发电机组中的核心部件主轴和齿轮箱进行故障诊断，根据主轴和齿轮箱振动信号故障特征，通过小波变换方法对振动信号进行分频处理，有效提取不同故障下各频段能量的故障特征；再将提取的能量故障特征输入至训练好的BP神经网络诊断系统中进行识别，实现故障的智能诊断。通过试验证明了该方法的有效性。

简介：摘要电气设备的故障诊断对于提高生产效率具有十分重要的意义。然而，随着设备内部复杂度的不断提高，故障诊断也成为一项越来越难的工作。因此，基于概率神经网络的高压断路器故障诊断具有重要的意义。本文首先对概率神经网络理论进行了概述，详细探讨了基于概率神经网络的高压断路器故障诊断，旨在使高压断路器始终保持最佳运行状态。

简介：摘要电力变压器在长期的运行中，故障是不可避免的。变压器一旦损坏会造成大面积停电且故障修复耗时长，因此变压器故障的及早发现和处理具有非常重要的意义。因此，探讨神经网络应用于电力变压器故障诊断具有重要的意义。本文首先对人工神经网络进行了概述，详细探讨了神经网络应用于电力变压器故障诊断，旨在提高电力变压器故障诊断的准确性，可靠性和诊断效率。

简介：本文叙述了基于神经网络方法的感应电机转子故障诊断的进展情况。神经网络在适当选择输入输出时可以用比较有效的方法取代用以构成诊断系统知识库的故障电机模型。通过对正常电机的实验性试验和在电机故障情况下的模拟取得的数据来训练网络，诊断系统就可以鉴别“正常”电机和“故障”电机。该程序可取代基于电机模型的诊断程序所要求触发门限的语句。

简介：

简介：采用神经网络来辨识汽车发动机的有关歧气管压力环节的非线性动态模型,为实现系统的非线性动态映射,引入了外部回归项,然后用动态Levenberg-marquardt算法来对动态模型进行参数估计.仿真结果表明,基于神经网络的模型具有较高的精度和较强的通用性.在此基础上,用动态增益矩阵法的故障诊断方法和神经网络实现汽车发动机的在线故障诊断.

简介：摘要本文通过对变压器油中气体含量的研究以及对神经网络的学习，构建了神经网络的诊断模型，而后对同一样本进行多种训练，通过对误差仿真结果的比较，证实了改进型算法的可行性与优越性，从而对变压器的油色谱故障诊断提供了更科学的方法。

简介：摘要电力系统的运行设计很多设备，不同设备在整个电力系统中所承担的角色和任务也不同。电力变压器作为连接输电线路和用户的中间环节，对电力系统的安全稳定运行具有重要意义。正是因为其在电力系统中的重要地位，所以我们需要对电力变压器故障进行及时处理，并对各种潜在故障进行研究。基于此，本文结合小波神经网络，分析该网络在电力变压器故障诊断中的应用。

简介：摘要当前，我国能源紧缺问题越来越严重，在这样的情况下，社会各个领域越来越着重关注可再生能源的开发和利用，以此来有效缓解全球范围内的能源危机，在这样的背景下，可再生能源的地位也得到显著的提升，特别是太阳能被社会各界广泛关注，太阳能光伏发电技术也有了不断的发展和优化，应用范围越来越广，人们的接受度和认可度也越来越高。因为光伏发电系统故障诊断对于发电系统的正常运行有着关键性的影响，要想对其进行科学合理的维护和监测需要付出极大的人力、物力和财力，特别是人工资源，所以寻找到更有效的监测和维护网络是至关重要的。结合这样的情况，本文有针对性的分析和探究BP神经网络在光伏发电系统故障诊断中的应用，希望通过本文的分析能够为相关从业者提供某种程度上的参考。

简介：

简介：摘要：本文探讨了电子技术在医疗诊断与治疗中的创新与应用。随着科技的迅猛发展，医学影像数字化与智能化成为医疗领域的亮点，提高了诊断准确性和效率。远程医疗通过互联网和监测设备使医生能够实时监控患者情况，尤其在地理偏远地区和突发疫情下发挥重要作用。智能医疗设备如手环、血压计、机器人手术系统等正改变患者管理和治疗方式，提供更灵活的医疗服务。基因技术的突破推动了精准医疗的发展，为个体化治疗提供基础。然而，隐私和数据安全、信息过载等问题仍需关注。展望未来，电子技术将继续引领医疗创新，为提升医疗水平和改善患者体验带来更多可能。

简介：摘要将人工神经网络（ANN）技术引入磨削加工领域，研究预测切向磨削力和法向磨削力，来提高磨削力的预测精度。以多层前反馈神经网络为基本结构，以误差逆传播算法（BP算法）为网络的训练方法。通过分析，以砂轮速度vs、工件速度vw和磨削深度ap为输入，以切向磨削力Ft和法向磨削力Fn作为网络输出，选定网络的层数、隐含层神经元个数、训练函数、传递函数等内容，建立预测磨削力的BP神经网络模型。然后比较不同网络模型，来确定最优的预测模型。

简介：摘要卷积神经网络在自然语言处理中的应用是近年的研究热点。文章通过对几项典型工作的分析，研究了卷积神经网络在各项自然语言处理任务中的性能与效果。并对卷积神经网络语言模型的改进规律进行了总结。

简介：摘要汽轮机在我国化工业生产有着广泛的应用，随着技术的进步，汽轮机的系统结构变得越来越复杂，为维护汽轮机安全、稳定的运行，更多、更为先进的运行监测诊断技术和措施得到了应用。

简介：摘要针对目前我国大部分厂用电设施陈旧，供电的可靠性有待加强，配电网故障也时常发生，本文提出一种厂用电系统发生故障的诊断方法，其中包括对厂用电潮流负荷的诊断和短路诊断。本方法利用ETAP平台对于目标系统进行建模，然后利用牛顿-拉尔夫方法，对该发电厂的系统模型进行仿真计算，并得到相应的仿真结果。由仿真结果可知，本文提出的诊断方法是有效并且可靠的。

简介：摘要：水轮发电机组是水力发电的核心部件，它的故障不仅能导致巨大的经济损失，还可能会带来灾难性事故。通过进一步研究水电站水轮发电机组设备状态监测与故障诊断技术，能及时掌握机组的运行状态、预测故障，有效降低设备损坏率、减少维护成本、提高水电机组的安全可靠性。

简介：摘要本文先分析了汽机通流部分故障类型，然后从以层次分类为基础的故障诊断方法以及以故障树为基础的故障诊断方法、以信息融合为基础的故障诊断方法以及以遗传算法为基础的故障诊断方法这几种方法的研究分析了汽机通流部分故障诊断方法。