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文档简介

1、故障诊断与检测技术一、简答下列问题：1、评价一个故障诊断系统的主要性能指标有那些？2、解释故障建模，故障检测，故障分离与估计，故障的分类、评价与决策的含 义。3、故障诊断主要有哪些方法？4、BP网络有哪些优点和缺点，试各举出 3条。5、什么是BP网络的泛化能力？如何保证 BP网络具有较好的泛化能力？6、若权值只能按 1 或-1 变化，对神经元的学习有何影响？试举例说明。二、画出故障智能诊断系统的一般结构，简述主要模块的功能。三、简述神经网络故障诊断的主要过程。1四、已知故障树结构图如下，回答下列问题。2#1写出故障树的结构函数；2、采用下行法求解故障树的最小割集，并写出求解过程;3、采用上行法

2、求解故障树的最小割集，并写出求解过程;4、画出简化的故障树，并写出其结构函数。五、已知某一设备简化的故障树结构图如图所示，对其进行定量分析。 1设底事件概率数值见下表，求顶事件概率。标号ZtX,G槪率10.30.080+0】030,080.010J0.05|0.010.82、计算最小割集的重要度。4六、设有3输入单输出神经网络，将阈值含于权向量内，故有w)=T, xo=-1，学习效率n =0.1，初始权向量 W( 0)=( 0.5，1，-1，0)T，3 个输入向量为 X1=( -1，1，-2，0)T，=( -1，0，1.5，-0.5)T，(-1 , -1 , 1, 0.5 ) T，期望输出d1

3、=-1 , d2=-1 , d3=1，若采用S学习规则，是对以下两种情况，写出权值权值调整步骤。net(1)神经元采用双极性连续性转移函数1 - ef (net)net ；1 + e(2)神经元采用单极性连续性转移函数1f (net)net。1 + e5七、BP网络结构如图所示， 初始权值已标在图中，网络的输入模式为 X=(-1 , 1, 3) T,期望输出d= (0.95 ,0.05)T,试对单次训练过程进行分析，求出：(1) 隐层权值矩阵 v和输出层权值权值矩阵 W(2) 各层净输入和输出：nety、Y和net。、0,其中上标y代表隐层，o代表输出层；BP网络结构(3) 各层输出的一阶导数

4、f (nety)和f (net)；(4) 各层误差信号s0和sy ；(5) 各层权值调整量 V和厶w调整后的权值矩阵 V和W6八、结合自己的研究工作，利用所学的知识对某设备的故障进行诊断。基本要 求：1、内容不要太空泛，尽可能针对具体问题;2、要明确目标，所要解决的问题；3、写出设计思路和技术路线；4、写出设计报告 报告格式要求：1）设计目的、意义2）总体目标3）主要设计内容（必须清晰地叙述设计的具体内容及其要点）4）实现方法和技术路线（尽可能清楚地叙述研究的具体方法和技术路线等）5）参考文献，5篇以上，至少有一篇外文资料。作业要求：1、 第一大题到第七大题交手写版，写在 A4纸上，第一行写“故障诊 断与检测技术”，第二行写清“专业、姓名、学号”。第八大题可以交 打印版。2、交作业时，除了本次作业，还要上交前几

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