神经网络故障诊断缺点

Ⅰ 基于案例推理的故障诊断

基于CBR的故障诊断系统

基于案例的推理简介（Case Based Reasoning,CBR）
设备在应用过程中由于各种因素的影响难免出现故障，如何判断设备的故障类型和故障部位并给出正确的处理办法就显得尤为重要，为了保证设备性能良好，维持正常的运转，降低维修成本，提高经济效益，增强企业竞争能力等，对设备进行故障诊断和预防是重要的和必需的，尤其是使用同类型批量设备的单位和部门，如环保行业的在线监测仪、除尘仪；钢铁行业的锅炉、轧机机械等。但是，目前对于这些复杂系统和设备，建立系统数学模型和故障过程模型是非常困难的。当前，用于这类对象的故障诊断方法主要有专家系统和智能的人工神经网络；但是应用时，又有其明显的缺点，见下表：
表1专家系统和神经网络系统的缺点
诊断方法 缺点
专家系统 1)诊断的效果与知识库的完善程度以及知识表示方法直接相关
2)知识的抽取和推理规则的建立是一项非常艰巨而且困难的任务
3)故障的多样性和不可预测性，一次性构建完善的知识库和推理库是不可能的
4)知识推理系统的可扩充性和灵活性不够，限制了它的应用范围
5)存在“知识获取”瓶颈
神经网络 1)结构和训练算法的确定需要得到大量试验资料
2)对于未经训练过的新故障难以进行诊断

案例推理(CBR)是人工智能领域新兴的一种问题求解方法，它通过目标案例的提示得到历史记忆中结构化存储的源案例，并由源案例进行相应的判断与推理来指导目标案例求解。所以CBR有以下优点:
1)、 利用案例中隐含的难以规则化的知识，以辅助规则推理的不足。
2)、 案例的获取比规则获取要容易，较好解决“知识获取”的瓶颈问题。
3)、 对过去的求解结果进行复用，提高对新问题的求解效率。
4)、 有持续不断的学习能力。

安可AKCBR介绍

一、安可AKCBRS简介
AKCBRS是安可科技研发的基于案例推理的故障诊断系统,是应用于各行业设备的一项现代故障智能诊断技术。
基于案例的推理（Case Based Reasoning,CBR）技术是人工智能中新崛起的一项重要推理技术，在很大程度上符合领域专家求解新问题的过程，利用CBR技术解决故障诊断问题是当今人工智能故障诊断领域的研究热点，作为专家系统中的一个分支，其研究得到了学术界和工程界的高度重视，并相继在各行各业中得到成功应用。不过在这些已报道的基于案例推理的故障诊断系统中，大多数都是针对某一具体设备的专用专家系统，虽然其对具体设备故障诊断比较实用，但其缺陷是通用性不强，因为不同问题领域，设备种类不同，其专家知识及推理机制也不相同；即使同一问题领域，也有各种功能不同的设备，这样一来给通用基于案例推理的故障诊断系统的设计开发增加了较多的困难。AKCBRS是以用户为中心的通用性基于案例推理的故障诊断系统，只要领域专家设置好必要的知识模块，就可自行生成专用于同种功能设备的基于案例推理的故障诊断系统。
二、系统特点：
图形化的参数层次结构建模
提供图形化的工具配置案例集，使得领域专家通过鼠标操作即可完成案例集和状态向量、特征向量关联；特征向量权重关系设置。如下图：

优化的检索策略
案例检索是CBR的核心技术，从源案例库中检索出与新问题的目标案例最相似的历史案例，将直接决定CBR的速度和精度。在基于案例推理的故障诊断系统中，由于故障可以根据其内部机理进行分类，且各案例的特征包括故障状态和故障数据两种故障信息，因此通过领域专家对案例进行合理分类的基础上，利用案例的故障状态信息和改进的灰色关联度计算方法，针对故障诊断系统，提出了一种类选、粗选、精选、择优“四步走”的检索策略。如下图：

应用领域的广泛性
在已报道的基于案例推理的故障诊断系统中，大多数都是针对某一具体设备的专用专家系统，虽然其对具体设备故障诊断比较实用，但其缺陷是通用性不强，因为不同问题领域，设备种类不同，其专家知识及推理机制也不相同；即使同一问题领域，也有各种功能不同的设备，这样一来给通用基于案例推理的故障诊断系统的设计开发增加了较多的困难。AKCBRS是以用户为中心的通用性基于案例推理的故障诊断系统，只要领域专家设置好必要的知识模块，就可自行生成专用于同种功能设备的基于案例推理的故障诊断系统。
基于WEB的故障检索访问
方便用户通过网络，对故障记录进行检索。
方便的数据导出功能
可以选择四种数据导出格式，PDF文件、Word文件、Excel文件及文本文件。

三、系统设计思路：
依据专家系统的特点和CBR的工作原理，AKCBRS设计思路分为以下几个部分：
1)案例集配置。领域专家根据设备的情况，划分案例类别，并设置案例集的状态参数，关键指标状态参数的值；特征参数及特征参数的权重，系统通过层次分析法计算特征参数的权重向量，并进行一致性检查。案例集配置好以后领域专家根据以往处理设备故障的经验或类似的经历,按照案例集的组织结构和属性输入各案例集中的案例，形成案例库。
2)设备故障产生。设备故障产生后,记录故障产生的经过、现象等。依据优化的案例检索策略进行案例检索。
3)设备故障匹配。对于有大于相似度预设阀值的案例按相似度大小和故障发生频率给出故障处理报告。
4)案例库学习、调整、扩充。对于匹配结果没有大于相似度阀值的情况系统给出提示，由用户对故障信息处理后并给出处理结论，然后由领域专家验证是否扩充到案例库中；领域专家也可以对一下案例集中的案例处理结论进行修正，也可以对一些无效案例进行删除。

四、系统模块：

Ⅱ 基于神经网络汽车发动机故障诊断系统设计 求助，只要是神经网络的故障诊断程序 ：964220336QQ，

你要基于哪种神经网络的程序啊？BP、RBF、PP？

Ⅲ 神经网络 故障诊断

用神经网络进行故障诊断是伪科学，早点放弃吧。

Ⅳ 神经网络故障诊断

真正的神经网络，是没法诊断的，因为他有自我恢复，不是修复是恢复，就是功能替代，修的话，那要看有无故障报警显示。

Ⅳ 针对于电路故障诊断，是BP神经网络比较合适以及用遗传算法来优化单独的遗传算法适用吗各自优缺点

神经网络用于数据挖掘，如分类问题
遗传算法解决组合优化问题，如TSP问题

Ⅵ 神经网络以及小波分析法在汽车发动机故障检修中有什么应用

汽车是我们生活中常用的将交通工具，那么神经网络和小波分析法在汽车发动机故障检修中有什么应用呢？大家请看我接下来详细地讲解。

一，小波分析在故障检修中的应用

小波包分解与故障特征提取。缸盖表面的振动信号由一系列瞬态响应信号组成，分别代表气缸的振动源响应信号:1为气缸的燃烧激励响应;2是排气阀打开时的节流阀冲击。气门间隙异常时,振动信号的能量大于目前冲击力作用时,振动信号的主要组件目前离冲击力稳定的振动信号和噪声,信号能量相对较小。因此，可以利用每个频带的能量变化来提取故障特征，通过小波包分解系数{4]得到频带的能量。

Ⅶ 基于神经网络的故障诊断

神经网络的是我的毕业论文的一部分
4．人工神经网络
人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
4.1人工神经网络学习的原理
人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。
所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。
如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。
4.2人工神经网络的优缺点
人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:
（1）并行分布性处理
因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。
（2）可学习性
一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境(称为有教师学习)，或者对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，不断地自动学习，完善知识的存储。
（3）鲁棒性和容错性
由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。
（4）泛化能力
人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。它能充分逼近复杂的非线形关系。当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。
（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。
虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点:
（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。
（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。
（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。
（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。
4.3神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性
神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件(结点) 之间的相互作用而进行的。由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。通过对经验样本的学习，将专家知识以权值和阈值的形式存储在网络中，并且利用网络的信息保持性来完成不精确诊断推理，较好地模拟了专家凭经验、直觉而不是复杂的计算的推理过程。
但是，该技术是一个多学科知识交叉应用的领域，是一个不十分成熟的学科。一方面，装备的故障相当复杂;另一方面，人工神经网络本身尚有诸多不足之处:
（1）受限于脑科学的已有研究成果。由于生理实验的困难性，目前对于人脑思维与记忆机制的认识还很肤浅。
（2）尚未建立起完整成熟的理论体系。目前已提出了众多的人工神经网络模型，归纳起来，这些模型一般都是一个由结点及其互连构成的有向拓扑网，结点间互连强度所构成的矩阵，可通过某种学习策略建立起来。但仅这一共性，不足以构成一个完整的体系。这些学习策略大多是各行其是而无法统一于一个完整的框架之中。
（3）带有浓厚的策略色彩。这是在没有统一的基础理论支持下，为解决某些应用，而诱发出的自然结果。
（4）与传统计算技术的接口不成熟。人工神经网络技术决不能全面替代传统计算技术，而只能在某些方面与之互补，从而需要进一步解决与传统计算技术的接口问题，才能获得自身的发展。
虽然人工神经网络目前存在诸多不足，但是神经网络和传统专家系统相结合的智能故障诊断技术仍将是以后研究与应用的热点。它最大限度地发挥两者的优势。神经网络擅长数值计算，适合进行浅层次的经验推理;专家系统的特点是符号推理，适合进行深层次的逻辑推理。智能系统以并行工作方式运行，既扩大了状态监测和故障诊断的范围，又可满足状态监测和故障诊断的实时性要求。既强调符号推理，又注重数值计算，因此能适应当前故障诊断系统的基本特征和发展趋势。随着人工神经网络的不断发展与完善，它将在智能故障诊断中得到广泛的应用。
根据神经网络上述的各类优缺点，目前有将神经网络与传统的专家系统结合起来的研究倾向，建造所谓的神经网络专家系统。理论分析与使用实践表明，神经网络专家系统较好地结合了两者的优点而得到更广泛的研究和应用。
离心式制冷压缩机的构造和工作原理与离心式鼓风机极为相似。但它的工作原理与活塞式压缩机有根本的区别，它不是利用汽缸容积减小的方式来提高汽体的压力，而是依靠动能的变化来提高汽体压力。离心式压缩机具有带叶片的工作轮，当工作轮转动时，叶片就带动汽体运动或者使汽体得到动能，然后使部分动能转化为压力能从而提高汽体的压力。这种压缩机由于它工作时不断地将制冷剂蒸汽吸入，又不断地沿半径方向被甩出去，所以称这种型式的压缩机为离心式压缩机。其中根据压缩机中安装的工作轮数量的多少，分为单级式和多级式。如果只有一个工作轮，就称为单级离心式压缩机，如果是由几个工作轮串联而组成，就称为多级离心式压缩机。在空调中，由于压力增高较少，所以一般都是采用单级，其它方面所用的离心式制冷压缩机大都是多级的。单级离心式制冷压缩机的构造主要由工作轮、扩压器和蜗壳等所组成。 压缩机工作时制冷剂蒸汽由吸汽口轴向进入吸汽室，并在吸汽室的导流作用引导由蒸发器(或中间冷却器)来的制冷剂蒸汽均匀地进入高速旋转的工作轮3(工作轮也称叶轮，它是离心式制冷压缩机的重要部件，因为只有通过工作轮才能将能量传给汽体)。汽体在叶片作用下，一边跟着工作轮作高速旋转，一边由于受离心力的作用，在叶片槽道中作扩压流动，从而使汽体的压力和速度都得到提高。由工作轮出来的汽体再进入截面积逐渐扩大的扩压器4(因为汽体从工作轮流出时具有较高的流速，扩压器便把动能部分地转化为压力能，从而提高汽体的压力)。汽体流过扩压器时速度减小，而压力则进一步提高。经扩压器后汽体汇集到蜗壳中，再经排气口引导至中间冷却器或冷凝器中。

二、离心式制冷压缩机的特点与特性

离心式制冷压缩机与活塞式制冷压缩机相比较，具有下列优点：

(1)单机制冷量大，在制冷量相同时它的体积小，占地面积少，重量较活塞式轻5～8倍。

(2)由于它没有汽阀活塞环等易损部件，又没有曲柄连杆机构，因而工作可靠、运转平稳、噪音小、操作简单、维护费用低。

(3)工作轮和机壳之间没有摩擦，无需润滑。故制冷剂蒸汽与润滑油不接触，从而提高了蒸发器和冷凝器的传热性能。

(4)能经济方便的调节制冷量且调节的范围较大。

(5)对制冷剂的适应性差，一台结构一定的离心式制冷压缩机只能适应一种制冷剂。

(6)由于适宜采用分子量比较大的制冷剂，故只适用于大制冷量，一般都在25～30万大卡／时以上。如制冷量太少，则要求流量小，流道窄，从而使流动阻力大，效率低。但近年来经过不断改进，用于空调的离心式制冷压缩机，单机制冷量可以小到10万大卡／时左右。

制冷与冷凝温度、蒸发温度的关系。

由物理学可知，回转体的动量矩的变化等于外力矩，则

T=m(C2UR2-C1UR1)

两边都乘以角速度ω，得

Tω=m(C2UωR2-C1UωR1)

也就是说主轴上的外加功率N为：

N=m(U2C2U-U1C1U)

上式两边同除以m则得叶轮给予单位质量制冷剂蒸汽的功即叶轮的理论能量头。 U2 C2

ω2 C2U R1 R2 ω1 C1 U1 C2r β 离心式制冷压缩机的特性是指理论能量头与流量之间变化关系，也可以表示成制冷

W=U2C2U-U1C1U≈U2C2U

（因为进口C1U≈0）

又C2U=U2-C2rctgβ C2r=Vυ1/(A2υ2)

故有

W= U22(1-

Vυ1

ctgβ)

A2υ2U2

式中：V—叶轮吸入蒸汽的容积流量（m3/s）

υ1υ2 ——分别为叶轮入口和出口处的蒸汽比容（m3/kg）

A2、U2—叶轮外缘出口面积(m2)与圆周速度(m/s)

β—叶片安装角

由上式可见，理论能量头W与压缩机结构、转速、冷凝温度、蒸发温度及叶轮吸入蒸汽容积流量有关。对于结构一定、转速一定的压缩机来说，U2、A2、β皆为常量，则理论能量头W仅与流量V、蒸发温度、冷凝温度有关。

按照离心式制冷压缩机的特性，宜采用分子量比较大的制冷剂，目前离心式制冷机所用的制冷剂有F—11、F—12、F—22、F—113和F—114等。我国目前在空调用离心式压缩机中应用得最广泛的是F—11和F—12，且通常是在蒸发温度不太低和大制冷量的情况下，选用离心式制冷压缩机。此外，在石油化学工业中离心式的制冷压缩机则采用丙烯、乙烯作为制冷剂，只有制冷量特别大的离心式压缩机才用氨作为制冷剂。

三、离心式制冷压缩机的调节

离心式制冷压缩机和其它制冷设备共同构成一个能量供给与消耗的统一系统。制冷机组在运行时，只有当通过压缩机的制冷剂的流量与通过设备的流量相等时，以及压缩机所产生的能量头与制冷设备的阻力相适应时，制冷系统的工况才能保持稳定。但是制冷机的负荷总是随外界条件与用户对冷量的使用情况而变化的，因此为了适应用户对冷负荷变化的需要和安全经济运行，就需要根据外界的变化对制冷机组进行调节，离心式制冷机组制冷量的调节有：1°改变压缩机的转速；2°采用可转动的进口导叶；3°改变冷凝器的进水量；4°进汽节流等几种方式，其中最常用的是转动进口导叶调节和进汽节流两种调节方法。所谓转动进口导叶调节，就是转动压缩机进口处的导流叶片以使进入到叶轮去的汽体产生旋绕，从而使工作轮加给汽体的动能发生变化来调节制冷量。所谓进汽节流调节，就是在压缩机前的进汽管道上安装一个调节阀，如要改变压缩机的工况时，就调节阀门的大小，通过节流使压缩机进口的压力降低，从而实现调节制冷量。离心式压缩机制冷量的调节最经济有效的方法就是改变进口导叶角度，以改变蒸汽进入叶轮的速度方向(C1U)和流量V。但流量V必须控制在稳定工作范围内，以免效率下降。

Ⅷ 神经网络故障诊断和svm故障诊断的区别

1
不同的源计算机之间必须使用相同的网络协议才能进行通信。 Internet 互联网上的计算机使用的是 TCP/IP 协议。这就好比我们人与人之间交流沟通，都要说大家能懂的语言，计算机要上网也是如此。
2
首先按住键盘上的“开始键+R键”，然后在弹出的对话框中输入“CMD”
3
接下来在弹出的命令提示符窗口中输入“ping 127.0.0.1”，如下图所示

4
如果在“ping 127.0.0.1”时，收到错误回馈，那说明我们电脑系统本身的TCP/IP网络协议可能存在问题。当TCP/IP出现故障时，就需要我们重新安装TCP/IP协议。

Ⅸ 故障诊断的故障诊断方法

近代故障诊断技术的发展已经历30年，但形成一门“故障诊断学”的综合性新学科，还是近几年逐步发展起来的，以不同的角度来看，有多种故障诊断的分类方法，这些方法各有特点。
概括而言，故障诊断方法可以分成两大类：基于数学模型的故障诊断方法、基于人工智能的故障诊断方法。
基于专家系统的诊断方法是故障诊断领域中最为引人注目的发展方向之一，也是研究最多、应用最广的一类智能型诊断技术。它大致经历了两个发展阶段：基于浅知识领域专家的经验知识的故障诊断系统、基于深知识诊断对象的模型知识的故障诊断系统。
（1）基于浅知识的智能型专家诊断方法
浅知识是指领域专家的经验知识。基于浅知识的故障诊断系统通过演绎推理或产生式推理来获取诊断结果，其目的是寻找一个故障集合，使之能对一个给定集合产生的原因作出最)包括存在的和缺席的(的征兆佳解释。
基于浅知识的故障诊断方法具有知识直接表达、形式统一、高模组性、推理速度快等优点。但也有局限性，如知识集不完备，对没有考虑到的问题系统容易陷入困境；对诊断结果的解释能力弱等缺点。
（2）基于深知识的智能型专家诊断方法
深知识则是指有关诊断对象的结构、性能和功能的知识。基于深知识的故障诊断系统，要求诊断对象的每一个环境具有明显的输入输出表达关系，诊断时首先通过诊断对象实际输出与期望输出之间的不一致，生成引起这种不一致的原因集合，然后根据诊断对象领(域中的第一定律知识)及其具有明确科学依据的知识他内部特定的约束联系，采用一定的算法，找出可能的故障源。
基于深知识的智能型专家诊断方法具有知识获取方便、维护简单、完备性强等优点，但缺点是搜索空间大，推理速度慢。
（3）基于浅知识和深知识的智能型专家混合诊断方法
基于复杂设备系统而言，无论单独使用浅知识或深知识，都难以妥善地完成诊断任务，只有将两者结合起来，才能使诊断系统的性能得到优化。因此，为了使故障智能型诊断系统具备与人类专家能力相近的知识，研发者在建造智能型诊断系统时，越来越强调不仅要重视领域专家的经验知识，更要注重诊断对象的结构、功能、原理等知识，研究的重点是浅知识与深知识的整合表示方法和使用方法。事实上，一个高水平的领域专家在进行诊断问题求解时，总是将他具有的深知识和浅知识结合起来，完成诊断任务。一般优先使用浅知识，找到诊断问题的解或者是近似解，必要时用深知识获得诊断问题的精确解。 知识获取上，神经网络的知识不需要由知识工程师进行整理、总结以及消化领域专家的知识，只需要用领域专家解决问题的实例或范例来训练神经网络；在知识表示方面，神经网络采取隐式表示，并将某一问题的若干知识表示在同一网络中，通用性高、便于实现知识的总动获取和并行联想推理。在知识推理方面，神经网络通过神经元之间的相互作用来实现推理。
前在许多领域的故障诊断系统中已开始应用，如在化工设备、核反应器、汽轮机、旋转机械和电动机等领域都取得了较好的效果。由于神经网络从故障事例中学到的知识只是一些分布权重，而不是类似领域专家逻辑思维的产生式规则，因此诊断推理过程不能够解释，缺乏透明度。 人工智能技术的发展，特别是专家系统在故障诊断领域中的应用。此项概念将原来以数值计算与信号处理为核心的诊断过程，被以知识处理和知识推理为核心的诊断过程所代替。目前已有了一些成功的系统，使智能型诊断成为当前诊断技术发展的新方向。

Ⅹ bp神经网络与量子行为粒子群算法有什么不一样

这四复个都属于人工智能算法的范畴。制其中BP算法、BP神经网络和神经网络
属于神经网络这个大类。遗传算法为进化算法这个大类。
神经网络模拟人类大脑神经计算过程，可以实现高度非线性的预测和计算，主要用于非线性拟合，识别，特点是需要“训练”，给一些输入，告诉他正确的输出。若干次后，再给新的输入，神经网络就能正确的预测对于的输出。神经网络广泛的运用在模式识别，故障诊断中。BP算法和BP神经网络是神经网络的改进版，修正了一些神经网络的缺点。
遗传算法属于进化算法，模拟大自然生物进化的过程：优胜略汰。个体不断进化，只有高质量的个体（目标函数最小（大））才能进入下一代的繁殖。如此往复，最终找到全局最优值。遗传算法能够很好的解决常规优化算法无法解决的高度非线性优化问题，广泛应用在各行各业中。差分进化，蚁群算法，粒子群算法等都属于进化算法，只是模拟的生物群体对象不一样而已。