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传统的故障诊断专家系统大多是基于知识的故障诊断系统,有一定的局限性。模糊神经网络技术的引入,给故障诊断专家系统带来了新的思路,将模糊理论与神经网络融合,利用神经网络来实现系统的模糊逻辑推理,建立了一种基于模糊系统(FS)与神经网络(NN)融合的系统故障诊断方法,并利用MATLAB中的ANFIS模糊工具来实现其模糊神经推理过程,通过对系统进行仿真,得到了比较满意的结果,实例表明,该工具用于故障诊断的模糊推理是高效可行的 相似文献
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基于模糊神经网络的机械故障诊断方法的研究 总被引:17,自引:0,他引:17
本文针对机械传动系统典型零部件的故障,应用振动谱分析方法,给出故障诊断的模糊规则,并采用模糊神经网络实现诊断推理,文中举例说明了该诊断方法。 相似文献
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基于模糊神经Petri网的故障诊断模型 总被引:1,自引:0,他引:1
Petri网是对具有产生式规则的故障诊断系统的有力建模工具,但其缺乏较强的学习能力.本文以Petri网的基本定义为基础,结合模糊逻辑和Petri网模型,定义了模糊Petri网模型,在此基础上引入人工神经网络技术,给出了人工神经网络的模糊Petri网表示方法,并针对工程机械故障诊断异步、离散等特点,提出并建立了故障诊断的模糊神经Petri网模型及其改进模型.基于模糊神经Petri网的故障诊断系统结合了Petri网和人工神经网络的优点,经过自学习后同时具有很强的推理能力和自适应能力. 相似文献
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故障诊断专家系统综合智能推理技术研究 总被引:12,自引:8,他引:12
推理机在故障诊断专家系统中起着非常重要的作用。提出普通规则、模糊逻辑和模糊神经网络推理相结合的综合智能推理机应用于故障诊断专家系统。综合智能推理机既能提高诊断推理的速度,又可以提高诊断推理的准确程度。通过对某型号导弹故障诊断验证,采用综合智能推理机诊断快速、准确率高,取得了较好的诊断效果。 相似文献
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模糊Petri网在FMS故障诊断中的应用研究 总被引:7,自引:1,他引:7
庆胜 《计算机研究与发展》1998,35(4):358-361
针对柔性制造系统(FMS)故障诊断的特点,将模糊Petri网扩展为模糊行为Petri网(FBPN).并应用于知识的表示中,讨论了FMS系统、FBPN及产生式规则之间的对应关系,提出一种模糊反向推理机制,给出了利用FBPN进行知识表示和推理的实例. 相似文献
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通过分析机电设备的故障机理,运用模糊理论及其推理方法设计了一种机电设备故障诊断模糊推理机。重点对基于模糊数学理论和模糊推理方法的推理机制进行了研究,该推理机能够有效处理由于知识的模糊性所引起的不确定性问题。 相似文献
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基于模糊推理模型的专家系统的研究与应用 总被引:19,自引:3,他引:16
应用模糊推理理论的思想和方法设计和实现了一个燃煤锅炉事故诊断专家系统。本文详细介绍了系统的基本结构、知识表示和推理机制。系统采用模糊关系矩阵和基于框架的模糊推理相结合的推理方法,具有较高的准确性。最后给出了一个应用实例。 相似文献
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针对复杂系统故障传播和故障分析的模糊性和不确定性,首先,在逻辑Petri网和模糊Petri网的理论基础上,根据逻辑Petri网的传值不确定性以及模糊Petri网对模糊信息的表示和推理能力的特点,提出模糊逻辑Petri网的概念及推理规则,考虑不同故障源对故障的影响程度,将概率信息引入模糊逻辑Petri网,对故障源赋予置信度,使故障诊断过程更符合实际。其次,利用模糊逻辑Petri网对故障诊断系统进行建模,用模糊逻辑Petri网描述了系统故障状态组合的逻辑关系,并进一步简化了系统模型的表达形式,具有良好的封装性、重构性和可维护性,在一定程度上缓解了状态组合空间爆炸问题。针对故障的传播性,采用可达性分析方法对故障信息的传播路径进行模拟论证,提高了故障诊断效率。最后,通过离心式压缩机故障诊断过程实例分析,验证了该方法的有效性和可行性,提高了故障诊断过程的准确性和高效性。 相似文献
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针对航空瞄准具故障诊断专家系统中知识的获取、表达和推理方法等问题进行研究;首先根据瞄准具的结构特点建立了层次诊断模型,并根据模型在系统中采用了故障树分析法;然后着重讨论了系统中知识的表达、推理和模糊推理等问题的处理方法;通过在系统中建立层次结构的综合数据库及采用产生式规则,有利于诊断知识的获取和表达;采用全局择优搜索法、双向推理和模糊推理,大大提高了推理的效率;该方法的应用为瞄准具故障诊断专家系统的开发和完善提供了有力的技术支持. 相似文献
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A fuzzy reasoning design for fault detection and diagnosis of a computer-controlled system 总被引:1,自引:0,他引:1
Y. Ting W.B. Lu C.H. Chen G.K. Wang 《Engineering Applications of Artificial Intelligence》2008,21(2):157-170
A fuzzy reasoning and verification Petri nets (FRVPNs) model is established for an error detection and diagnosis mechanism applied to a complex fault-tolerant PC-controlled system. The inference accuracy can be improved through the hierarchical design of a two-level fuzzy rule decision tree and a Petri nets technique to transform the fuzzy rule into the FRVPNs model. Several simulation examples of the assumed failure events were carried out by using the FRVPNs and the Mamdani fuzzy method with MATLAB tools. The reasoning performance of the developed FRVPNs was verified by comparing the inference outcome to that of the Mamdani method. Both methods result in the same conclusions. Thus, the present study demonstrates that the proposed FRVPNs model is able to achieve the purpose of reasoning, and furthermore, determining of the failure event of the monitored application program. 相似文献
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固体火箭发动机地面试验系统的故障诊断过程复杂,故障征兆和故障原因之间存在着许多不确定因素,精确定位故障存在许多困难.传统的神经网络方法和模糊推理方法为解决这一类故障诊断问题提出了一些算法,然而难以提高不确定故障诊断的性能.针对这种情况,提出了一种基于模糊神经网络的故障诊断方法.该算法同时具备了模糊理论的处理不确定、不准确信息的推理能力和神经网络的自学习能力.将这种方法应用到某固体火箭发动机地面试验系统的故障诊断,仿真结果表明,该算法有效,较好地解决了固体火箭发动机地面试验系统的不确定故障诊断问题. 相似文献