基于SOM-BP级联神经网络的电驱离心泵健康状态识别方法 被引量：1

1

作者 江新星 吴杰 +1 位作者 薛一冰 彭世亮 《油气储运》 北大核心 2025年第3期350-359,共10页

【目的】离心泵预测性维护是提升设备可靠性与运行效率的核心技术之一,在该过程中,对离心泵设备的健康状态识别是关键环节。然而,传统的健康状态识别方法多依赖于机器学习技术,高度依赖足量标记数据,难以直观清晰地表征监测数据与健康... 【目的】离心泵预测性维护是提升设备可靠性与运行效率的核心技术之一,在该过程中,对离心泵设备的健康状态识别是关键环节。然而,传统的健康状态识别方法多依赖于机器学习技术,高度依赖足量标记数据,难以直观清晰地表征监测数据与健康状态之间的对应关系,使其在实际复杂工况中的应用效果受限,亟需开发更精准、高效且适应性更强的健康状态识别方法。【方法】提出一种基于自组织映射(Self-Organization Map, SOM)神经网络与BP(Back Propagation)神经网络级联的电驱离心泵健康状态识别方法。首先采用SOM神经网络方法对离心泵全生命周期振动数据进行预处理,提取时域、频域及时频域的多种统计特征与熵特征,从而全面表征设备的运行状态;其次,采用主成分分析法(Principal Component Analysis, PCA)对已提取的轴承振动信号特征进行降维与融合,有效减少冗余信息和计算复杂度,优化输入参数的模式,提升建模效率;最后,综合SOM神经网络与BP神经网络的优点,建立了基于SOM-BP级联神经网络的电驱离心泵健康状态识别模型。【结果】以某电驱离心泵的健康状态监测数据集为算例,对比了SOM-BP模型与常见的机器学习方法(随机森林模型、XG-boost模型)识别电驱离心泵健康状态的准确率,以R^(2)、MSE、RMSE为模型评价指标,结果表明:基于SOM-BP级联神经网络模型的R^(2)值、MSE值、RMSE值分别为0.901、0.8×10^(-6)m^(2)/s^(4)、9.12×10^(-4)m/s^(2),显著优于传统的机器学习方法,展现出良好的鲁棒性与适应性。【结论】基于SOM-BP级联神经网络计算方法不仅提升了离心泵健康状态识别的精度,还可为离心泵故障诊断与剩余寿命预测提供数据支撑,同时为其他旋转机械的健康状态管理与诊断提供了新思路。 展开更多

关键词 自组织映射 BP神经网络 电驱离心泵 健康状态识别

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基于SOM-BP复合神经网络的边坡稳定性分析 被引量：14

2

作者 赵胜利 吴雅琴 +2 位作者 刘燕 刘永建 白永兵 《河北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期105-108,共4页

针对边坡稳定影响因素所具有的随机性、不确定性等特点,采用SOM与BP复合神经网络模型,共同描述边坡稳定性程度及影响因素之间的复杂非线性映射,用来解决边坡稳定性预测问题,实例证明,该模型具有较高分析准确率,有较强的工程应用价值。

关键词 som-bp神经网络 边坡稳定性 预测

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基于最优小波包与SOM-BP融合的柴油机故障诊断 被引量：4

3

作者 龚明 潘宏侠 兰海龙 《煤矿机械》 北大核心 2012年第10期278-280,共3页

柴油机振动信号具有非平稳性,用最优小波包将不同故障的振动信号分解到不同频段。提取各频段的能量组成特征向量输入SOM-BP神经网络,通过神经网络输出结果判别柴油机的故障类型。与BP网络的训练结果相比较,证明将最优小波包分解与SOM-B... 柴油机振动信号具有非平稳性,用最优小波包将不同故障的振动信号分解到不同频段。提取各频段的能量组成特征向量输入SOM-BP神经网络,通过神经网络输出结果判别柴油机的故障类型。与BP网络的训练结果相比较,证明将最优小波包分解与SOM-BP神经网络相结合的方法可以得到更好的分类结果,有一定的工程实用性。 展开更多

关键词 小波包 最优小波包 som-bp复合神经网络

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基于SOM-BP混合神经网络的道岔设备退化状态研究 被引量：15

4

作者 高利民 许庆阳 +3 位作者 李锋 杨吉 孟景辉 杨树忠 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期50-58,共9页

针对道岔设备故障频繁、维修成本高,且现有基于故障数据的诊断方法无法描述道岔退化过程,难以实现故障超前预判的问题,进行基于SOM-BP混合神经网络的道岔设备退化状态研究。依据采集的道岔非故障功率数据按区段提取峰值、方差、峭度等... 针对道岔设备故障频繁、维修成本高,且现有基于故障数据的诊断方法无法描述道岔退化过程,难以实现故障超前预判的问题,进行基于SOM-BP混合神经网络的道岔设备退化状态研究。依据采集的道岔非故障功率数据按区段提取峰值、方差、峭度等特征参数,基于平均影响值进行特征参数选择,并确定输入维数;使用自组织特征映射(SOM)神经网络对输入特征参数进行多次聚类学习,分析学习结果得到6种退化状态样本数据;构建15-13-6型BP神经网络结构模型,实现对道岔设备退化状态的识别。结果表明,采用SOM-BP混合神经网络进行道岔设备退化状态识别的准确率达到95.56%。 展开更多

关键词 道岔 退化状态 som-bp混合神经网络 平均影响值 功率数据

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基于SOM-BP神经网络的船舶柴油机故障诊断方法 被引量：4

5

作者 李根 杨剑征 刘祺 《舰船科学技术》 北大核心 2023年第22期121-125,共5页

作为船舶系统重要的组成部分,柴油机工作状态与船舶安全航行息息相关。因此,对船舶柴油机故障诊断方法的研究具有重要的现实意义。以SOM神经网络和BP神经网络为理论基础,将二者融合构建SOM-BP神经网络,用于船舶柴油机故障诊断。通过仿... 作为船舶系统重要的组成部分,柴油机工作状态与船舶安全航行息息相关。因此,对船舶柴油机故障诊断方法的研究具有重要的现实意义。以SOM神经网络和BP神经网络为理论基础,将二者融合构建SOM-BP神经网络,用于船舶柴油机故障诊断。通过仿真试验,验证了SOM-BP神经网络在船舶柴油机故障诊断中的有效性。 展开更多

关键词 som-bp神经网络 船舶柴油机 故障诊断

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基于SOM-BP复合神经网络的多Agent入侵检测系统

6

作者 黄群群 傅秀芬 许素霞 《科技创新导报》 2009年第17期7-8,共2页

针对现有入侵检测系统识别率低、误报率高的问题,论文采用SOM-BP复合神经网络技术,结合Agent技术应用到入侵检测系统,利用模糊SOM神经网络的自组织特性对网络数据流量强度进行建模和聚类,使用BP神经网络进行入侵企图的识别。提出一个基... 针对现有入侵检测系统识别率低、误报率高的问题,论文采用SOM-BP复合神经网络技术,结合Agent技术应用到入侵检测系统,利用模糊SOM神经网络的自组织特性对网络数据流量强度进行建模和聚类,使用BP神经网络进行入侵企图的识别。提出一个基于SOM-BP复合神经网络的多Agent入侵检测模型,描述了模型体系结构及其工作流程。通过实验证明系统有较高的识别率和较低的误报率。 展开更多

关键词 自组织特征映射 聚类 som-bp神经网络 移动代理

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基于电气距离和SOM-BP的配电网拓扑识别研究 被引量：4

7

作者 崔恒志 韦磊 +3 位作者 马洲俊 张海强 朱红 李建岐 《自动化技术与应用》 2021年第9期146-151,共6页

获取准确可靠的配电网拓扑模型既是提高配电网智能化建设水平的重要基础,也是配电网调度运行服务优化的关键支撑。采用快速准确的识别方法,可大大降低其运行管理难度。文中提出了一种配电网拓扑识别方法,首先将配电网视为三种基本拓扑... 获取准确可靠的配电网拓扑模型既是提高配电网智能化建设水平的重要基础,也是配电网调度运行服务优化的关键支撑。采用快速准确的识别方法,可大大降低其运行管理难度。文中提出了一种配电网拓扑识别方法,首先将配电网视为三种基本拓扑单元的排列组合,获取节点-支路连接关系,进一步生成配电网拓扑矩阵;其次基于直流潮流法和SOM-BP神经网络算法,通过设置筛选半径筛除冗余数据,降低了计算复杂度,且可保留有效的训练数据,将识别系统整体拓扑解耦为识别单条线路;再次,采用矩阵运算将识别结果和拓扑矩阵相乘,即可更新配电网拓扑结构;最后,通过PSCAD和MATLAB进行了仿真验证。 展开更多

关键词 配电自动化 拓扑识别 节点-支路邻接矩阵 som-bp神经网络

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基于SOM-BP神经网络的光伏逆变器软故障诊断研究 被引量：3

8

作者 张书婷 朱珠 《中国新技术新产品》 2024年第13期22-24,共3页

为了解决光伏系统光伏逆变器故障持续时间短、线路复杂的问题,使用SOM-BP串联神经网络并利用Simulink软件进行仿真,对光伏逆变器的软故障进行建模,收集了相关的参数作为研究样本。在MATLAB环境中,与BP网络、SOM神经网络诊断结果进行对比... 为了解决光伏系统光伏逆变器故障持续时间短、线路复杂的问题,使用SOM-BP串联神经网络并利用Simulink软件进行仿真,对光伏逆变器的软故障进行建模,收集了相关的参数作为研究样本。在MATLAB环境中,与BP网络、SOM神经网络诊断结果进行对比,证明该串联神经网络在光伏逆变器软故障诊断方面具有实用性。 展开更多

关键词 光伏逆变器 故障诊断 som-bp串联神经网络

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基于SOM-BP复合神经网络的齿轮故障诊断研究 被引量：6

9

作者 陈立爱 陈松 +1 位作者 张舒 龚雪 《煤矿机械》 2021年第7期187-190,共4页

采集齿轮4种常见状态的振动信号,采用MATLAB建立SOM神经网络、BP神经网络和SOM-BP复合神经网络模型并对模型进行训练,对齿轮故障进行分析。通过对比测试样本的实验结果,BP神经网络的识别准确率可达到94%,SOM神经网络的识别准确率可达到9... 采集齿轮4种常见状态的振动信号,采用MATLAB建立SOM神经网络、BP神经网络和SOM-BP复合神经网络模型并对模型进行训练,对齿轮故障进行分析。通过对比测试样本的实验结果,BP神经网络的识别准确率可达到94%,SOM神经网络的识别准确率可达到91%,SOM-BP复合神经网络的识别准确率可达到99%,证明了采用SOM-BP复合神经网络进行齿轮故障诊断的正确性和准确性。 展开更多

关键词 齿轮故障 SOM网络 BP网络 som-bp复合网络

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基于SOM-BP的风机故障智能诊断 被引量：1

10

作者 魏同发 《智慧工厂》 2018年第8期53-56,共4页

以自组织特征映射网络SOM和反向传播网络BP为理论基础,提出了SOM-BP神经网络模型,利用UCI数据作为训练样本建立诊断模型。在matlab环境下,通过仿真试验并与单一BP网络进行比较,验证了此复合神经网络用于风机故障诊断的正确性和精确性,... 以自组织特征映射网络SOM和反向传播网络BP为理论基础,提出了SOM-BP神经网络模型,利用UCI数据作为训练样本建立诊断模型。在matlab环境下,通过仿真试验并与单一BP网络进行比较,验证了此复合神经网络用于风机故障诊断的正确性和精确性,并具有易于实现的优点。 展开更多

关键词 风机 BP神经网络 SOM神经网络 故障诊断

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SOM-BP复合神经网络在不接地IT系统对地绝缘故障相判别中的应用 被引量：1

11

作者 张明远 杨涛 +2 位作者 慕洪胜 刘洋 马睿 《船电技术》 2016年第12期28-32,36,共6页

分析了不接地IT系统故障前后对地电压变化量随接地电阻的变化过程,得出了故障前后系统对地电压变化量与故障相别的关系。对地电压变化量最大相的相位滞后相或者超前相为故障相,N线发生故障时系统对地电压变化量较小。结合SOM神经网络和B... 分析了不接地IT系统故障前后对地电压变化量随接地电阻的变化过程,得出了故障前后系统对地电压变化量与故障相别的关系。对地电压变化量最大相的相位滞后相或者超前相为故障相,N线发生故障时系统对地电压变化量较小。结合SOM神经网络和BP神经网络的优点,提出了基于SOM-BP复合神经网络的故障相判别方法。利用实际工程试验数据进行了测试,结果表明SOM-BP复合神经网络经训练后能够准确判断故障相别。 展开更多

关键词 不接地IT系统 对地绝缘故障 故障相判别 自组织映射神经网络 误差反向传播神经网络 复合神经网络

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基于自组织映射-前馈神经网络和先知混合模型的短期负荷预测 被引量：1

12

作者 陈宇航 王渝红 +3 位作者 南璐 何川 王腾鑫 张敏 《现代电力》 北大核心 2025年第2期352-359,共8页

为提高电力系统短期负荷预测精度,充分挖掘历史数据中的多维度信息,更好地克服历史数据缺失带来的不利影响,提出一种基于自组织映射-前馈神经网络和先知混合模型的短期负荷预测方法。首先通过SOM神经网络对历史非功率数据聚类计算得到... 为提高电力系统短期负荷预测精度,充分挖掘历史数据中的多维度信息,更好地克服历史数据缺失带来的不利影响,提出一种基于自组织映射-前馈神经网络和先知混合模型的短期负荷预测方法。首先通过SOM神经网络对历史非功率数据聚类计算得到相似日集合,而后采用相似日数据对BP神经网络进行训练得到单点负荷值预测结果。其次,重点考虑历史数据的周期性和时序变化趋势,基于Prophet时序模型对历史负荷数据进行周期非线性拟合。通过历史数据拟合误差反馈,调整优化模型的关键超参数,最后基于误差倒数法组合得到短期负荷预测结果。以某地区电力负荷数据作为算例验证,结果表明所提的改进预测模型预测精度更高,且在克服历史数据缺失和拟合非工作日负荷曲线等方面具有优势。 展开更多

关键词 短期负荷预测 PROPHET 自组织映射-前馈 神经网络 时间序列

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一个基于自组织特征映射网络的混合神经网络结构(英文) 被引量：4

13

作者 戴群 陈松灿 王喆 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期1329-1336,共8页

将ICBP网络模型引入BP-SOM(self-organizing feature maps)网络体系结构,并构建了一个基于SOM模型的集成型网络ICBP-SOM.BP-SOM是Ton Weijters提出的一种学习算法,它的目标是克服BP网络在特定类型的学习样本中存在的知识推广性方面的严... 将ICBP网络模型引入BP-SOM(self-organizing feature maps)网络体系结构,并构建了一个基于SOM模型的集成型网络ICBP-SOM.BP-SOM是Ton Weijters提出的一种学习算法,它的目标是克服BP网络在特定类型的学习样本中存在的知识推广性方面的严重缺陷.提出此集成型网络的动机是,利用BP-SOM良好的知识解释能力和ICBP网络良好的推广性和自适应性构造一个ICBP-SOM模型,它具有良好的知识表示能力和极具竞争力的推广性能.在6个基准数据集上的实验结果验证了这一集成型网络的可行性和有效性. 展开更多

关键词 神经网络 圆型反向传播网络 改进的圆型反向传播网络 自组织特征映射 BP—SOM 分类

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基于局部线性嵌入算法的柴油机故障诊断研究 被引量：3

14

作者 董安 潘宏侠 龚明 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第22期236-240,共5页

为提高柴油机故障诊断准确率和效率,提出了改进局部线性嵌入算法的柴油机诊断系统。应用小波包能量谱分析方法提取某柴油机振动信号的特征值,将提取的高维特征向量映射到低维空间上,能将高维特征向量进行优化,即特征值的二次提取。该改... 为提高柴油机故障诊断准确率和效率,提出了改进局部线性嵌入算法的柴油机诊断系统。应用小波包能量谱分析方法提取某柴油机振动信号的特征值,将提取的高维特征向量映射到低维空间上,能将高维特征向量进行优化,即特征值的二次提取。该改进算法可模糊化近邻点k的选择,从而提高计算的速度,并应用SOM-BP神经网络进行故障识别。实验表明,经过局部线性嵌入算法的特征值优化,能减少SOM-BP神经网络的输入节点,可在一定程度上提高故障识别的效率和准确率。 展开更多

关键词 局部线性嵌入算法 特征值优化 SOM BP神经网络

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火山岩岩性识别方法研究 被引量：62

15

作者 周波 李舟波 潘保芝 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期394-397,共4页

岩性是测井储层评价的基础,在火山岩油藏的测井评价过程中,由于火山岩岩性定名方法的不统一以及岩性识别方法的不完善,使火山岩油藏的测井评价难以开展。采用国际地科联(IUGS)推荐的TAS图方法对火山岩岩样定名,并以此为基础,使用神经网... 岩性是测井储层评价的基础,在火山岩油藏的测井评价过程中,由于火山岩岩性定名方法的不统一以及岩性识别方法的不完善,使火山岩油藏的测井评价难以开展。采用国际地科联(IUGS)推荐的TAS图方法对火山岩岩样定名,并以此为基础,使用神经网络方法利用测井资料识别火山岩岩性。研究结果表明,利用传统的统计判别方法建立的测井资料与火山岩岩性的判别关系,识别符合率只有65%;而使用神经网络方法建立的判别关系,识别符合率可达81.8%。 展开更多

关键词 火山岩岩性 BP神经网络 SOM神经网络 岩性识别

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神经网络在矿井突水水源判别中的应用 被引量：21

16

作者 吴岩 余智超 《工矿自动化》 2011年第10期60-62,共3页

提出了一种采用改进的SOM神经网络对矿井突水水源进行判别的方法。该方法把水质中的Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO24-和HCO-3等7种离子的含量作为判断因素,结合改进的SOM神经网络模型,对20个水源样品进行分类。实验结果表明,该方法的误... 提出了一种采用改进的SOM神经网络对矿井突水水源进行判别的方法。该方法把水质中的Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO24-和HCO-3等7种离子的含量作为判断因素,结合改进的SOM神经网络模型,对20个水源样品进行分类。实验结果表明,该方法的误判率为0,能够准确地判别矿井突水水源。 展开更多

关键词 矿井突水 水源判别 SOM神经网络 BP神经网络

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基于粗糙集和自适应神经网络集成理论的边坡稳定性分析 被引量：2

17

作者 吴军 梁冰 《安徽师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2005年第3期290-293,297,共5页

利用SOM网络———粗糙集—BP网络集成进行边坡稳定性预测的方案:首先应用SOM网络将边坡稳定性因素中的连续属性值离散化;然后基于粗糙集理论计算边坡稳定决策系统的约简,根据实际需要确定最优决策系统;最后在最优决策系统的基础上设计B... 利用SOM网络———粗糙集—BP网络集成进行边坡稳定性预测的方案:首先应用SOM网络将边坡稳定性因素中的连续属性值离散化;然后基于粗糙集理论计算边坡稳定决策系统的约简,根据实际需要确定最优决策系统;最后在最优决策系统的基础上设计BP网络进行预测.边坡稳定性预测的实际结果验证了所提出的神经网络与粗糙集理论相结合的可行性,在数据充足的条件下,该方案可以推广到其它具有连续性值的情况. 展开更多

关键词 边坡稳定 SOM网络 粗糙集 BP网络

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多参数油气预测系统 被引量：2

18

作者 聂勋碧 施继承 +1 位作者 王山山 陈永强 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 1997年第3期357-364,共8页

本文针对目前国内外多参数油气预测研究的现状，提出并建立了一套结合地质、测井资料以及地震资料进行多参数油气预测系统，该系统包括三个部分，即多参数提取、特征参数压缩和油气预测。在多参数提取中，除吸收和利用了目前比较实用的... 本文针对目前国内外多参数油气预测研究的现状，提出并建立了一套结合地质、测井资料以及地震资料进行多参数油气预测系统，该系统包括三个部分，即多参数提取、特征参数压缩和油气预测。在多参数提取中，除吸收和利用了目前比较实用的常规的参数外，还对关联维参数的求取作了改进；首次利用突变论和小波分析进行特征参数提取。特征参数压缩是在多参数提取的基础上，利用K－L变换进行特征空间维数的压缩。油气预测是将BP网络和SOM网络联合起来，组成一个预测系统进行多参数油气预测。BP网络主要适用于多井地区，而SOM网络主要应用于少井地区的多参数油气预测，从而使这套油气预测系统能在不同勘探程度的地区应用。 展开更多

关键词 油气勘探 油气预测 多参数提取 分形 突变理论

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非震物化探综合信息油气预测研究 被引量：4

19

作者 郭少斌 刘庆海 《石油实验地质》 CAS CSCD 北大核心 2000年第1期71-73,84,共4页

由于构造油气藏相继被发现 ,勘探重点向难度较大和成功率较低的各类隐蔽油气藏转移 ,油气直接检测的研究便成为当今油气勘探领域的热点 ,其方法是利用物探、化探手段检测油气产生的微观效应和异常。作者选择松辽盆地南部让字井地区作为... 由于构造油气藏相继被发现 ,勘探重点向难度较大和成功率较低的各类隐蔽油气藏转移 ,油气直接检测的研究便成为当今油气勘探领域的热点 ,其方法是利用物探、化探手段检测油气产生的微观效应和异常。作者选择松辽盆地南部让字井地区作为实验区 ,在层序地层、储层及断层封闭性研究及总结前人地表物化探油气预测经验的基础上 ,选取化探酸解烃、ΔC、土壤热释光、测氡及土壤电导率进行了地表实际测量 ,并利用 BP和 SOM两种神经网络方法对物化探综合信息进行了油气预测 ,取得了良好的效果。 展开更多

关键词 油气预测 神经网络 油气勘探 物理化学勘探

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谢凤桥构造油气层的人工神经网络识别 被引量：6

20

作者 杨久西 《石油与天然气地质》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期76-80,共5页

江汉盆地西南缘谢凤桥构造是一背斜构造 ,为岩性 +构造复合型油藏。油藏的聚集明显受储层纵向分布和横向展布及非均质性的控制。根据这一储层特点 ,用前向 (BP)网络建立储层参数的仿真计算 ,然后用自组织映射特征 (SOM)网络来预测油层... 江汉盆地西南缘谢凤桥构造是一背斜构造 ,为岩性 +构造复合型油藏。油藏的聚集明显受储层纵向分布和横向展布及非均质性的控制。根据这一储层特点 ,用前向 (BP)网络建立储层参数的仿真计算 ,然后用自组织映射特征 (SOM)网络来预测油层类别。首先从一口或多口关键井所属已知数据中选取训练样本 ,选用冲洗带电阻率、真电阻率、自然伽马、自然电位、补偿声波、补偿中子及井径等 7类钻、测井数据作输入变量 ,由此建立测井数据参数与储层孔隙度、含油饱和度和渗透率等参数的输入输出映射关系。以产油井鄂深 4 ,8等井的已测试油层作为训练样本 ,用BP神经网络进行函数逼近 ,来预测储层参数。然后 ,利用SOM网络进行模式分类。将对储层较敏感的真电阻率、补偿声波进行二度输入 ,与BP网络所输出的孔隙度、含油饱和度、渗透率等储层参数一起作为油层识别的诊断特征参数。样本的特征参数经过标准化处理后 ,送入SOM网络进行学习训练和建模 ,得出建模样本油层识别的SOM网络 ,输入所要预测层位的数据 ,由网络仿真输出各井的油层识别结果。结果经生产检验 ,符合率超过 展开更多

关键词 江汉盆地 谢凤桥构造 石油地质 BP网络 SOM网络 储层识别 测井数据 储层参数 预测

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