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一种基于模糊神经网络的故障分类器及其在多传感器故障诊断中的应用 总被引:4,自引:2,他引:2
提出了一种应用模糊神经网络进行故障诊断新方法.采用模糊神经网络作为故障分类器,离线地自适应从学习样本数据中提取各个用以描述故障状态的模糊参考模型.在诊断时,此模糊神经网络在线地得到当前系统的模糊模型描述,并将与各个参考模型相匹配,从而得出正确的诊断结果.它适用范围广泛,如用于控制系统的过程对象以及传感器、执行器故障的检测与诊断.通过对燃汽轮机控制系统多传感器故障诊断的仿真证明了此法的有效性和优越性. 相似文献
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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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针对变幅液压系统复杂性、不确定性、模糊性的特点,提出基于故障树的模糊神经网络作为变幅液压系统故障诊断的方法。该方法利用故障树知识提取变幅液压系统故障诊断的输入变量和输出变量,引入模糊逻辑的概念,采用模糊隶属函数来描述这些故障的程度,利用Levenberg-Marquardt优化算法对神经网络进行训练,系统推理速度快,容错能力强,并通过实例分析验证了变幅液压系统模糊神经网络故障诊断的有效性。 相似文献
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神经网络和模糊系统在故障诊断中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
本文提出了一种神经网络和模糊系统相结合的分级式故障诊断方法。神经网络通过对部分测量数据的处理,实现系统的回路级故障诊断,输出各回路故障出现的可信度。模糊系统通过对神经网络得到的初步诊断结果和其他测量值的处理,实现系统的元件级故障诊断,并对最终诊断结果作出解释。该方法融合了神经网络自适应学习能力强和模糊系统知识表达明确的优点,简化了神经网络学习数据获取及模糊推理规则建立的过程。通过对热硝酸冷却系统故障诊断的仿真,证明了该故障诊断方法的有效性。 相似文献
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电子电路模糊神经网络故障诊断研究及仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
针对模拟电路的故障特点,在确定智能诊断算法的基础上,论文尝试用高级语言编程来仿真实现.论文主要讨论了故障诊断的神经网络方法和将输入模糊化后的模糊神经网络方法,该方法结合了模糊逻辑和神经网络的优缺点,对于电阻元件的软故障,用模糊神经网络得到了比较理想的结果,对于所选的电路,用模糊神经网络可以对电阻增大和减小进行识别,实现了模拟电路软故障的辨识.对于模糊规则分不开的故障,可以运用神经网络进一步细分.论文着重以具体的模拟电路为研究对象编程模拟了诊断方法,结果证明这样的诊断方法是有效的. 相似文献
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大规模直流模拟电路软故障区间诊断方法 总被引:4,自引:0,他引:4
为了解决大规模模拟电路软故障诊断困难的问题,提出一种网络撕裂法、区间故障状态描述和模糊神经网络相结合的直流模拟电路软故障诊断方法.首先仿真出可能的故障元件单独在其全局取值范围内变化时对应的子网络中所有可测节点的电压区间值,再根据元件参数容差将电压区间值拆分成多个子区间,从而实现了元件故障状态的完整描述;考虑到神经网络难以处理区间数据的问题,先利用模糊算法对输入信号进行预处理,再采用神经网络来实现故障元件定位.最后通过电路诊断实例,验证了该方法的有效性. 相似文献
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随着电网的不断扩容,系统结构越来越复杂,多故障频发,而多故障是故障诊断的关键和难点。为解决故障处理数据量大,需要快速、准确地诊断电网故障的问题,本文提出了一种基于模糊优化图卷积神经网络的配网故障诊断模型。首先处理采集的配网故障线路的特征数据;其次,搭建基于图卷积神经网络的故障诊断模型,利用模糊理论建立配电网故障的隶属函数;最后利用训练好的模型进行配网故障诊断。仿真结果表明,模糊优化图卷积神经网络对多故障诊断的准确率高于卷积神经网络以及其他方法,本文方法做出的诊断结果更加精确,综合诊断效果最好。 相似文献
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为更好解决抽油机井示功图模式诊断问题,依据示功图绘制原理,将示功图识别看作动态系统连续曲线(位移-时间曲线和载荷-时间曲线)的模式识别问题。利用过程神经元能同时处理时、空二维信息,可自动抽取时变函数样本的过程模式特征,在机制上对时变信号的分类问题具有较好的适应性,提出一种基于对传过程神经元网络诊断模型及其学习算法。以油井实测数据对模型进行训练和故障识别,取得了较好的应用效果。 相似文献
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在一些无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)安全监测系统中,节点长时间传输大量数据,导致无线数据收发单元容易出现功率下降和功率放大器(Power Amplifier,PA)被烧毁的现象,而此类故障的诊断方法一般比较复杂且低效。针对上述问题,在分析WSN单元级故障诊断的基础上,利用无线数据收发单元的电流模型,提出了一种基于模糊神经网络的无线数据收发单元故障诊断方法。首先,根据无线数据收发单元中发射消耗的电流与温度和供电电压的关系,建立电流模型;然后,利用聚类算法确定模糊神经网络模型结构,结合混合学习算法优化模糊规则的前件参数和后件参数;最后,提取训练完的模糊神经网络参数,以建立WSN节点故障诊断模型。实验结果表明,提出的无线数据收发单元故障诊断方法的计算量小,诊断准确度高;与高斯过程回归模型相比,其计算量降低了22.4%,诊断准确度提高了17.5%。 相似文献
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将模糊逻辑与神经网络相结合,构造模糊神经网络,将神经网络输入层的确定性信息模糊化后变成模糊量,将故障征兆参数相对应的隶属度数值作为神经网络的输入,从而使神经网络更加适合设备故障描述,克服了神经网络对不精确信息表达的缺点。提出基于黄金分割法的变步长BP算法来训练神经网络,根据误差变化趋势动态调整学习速率,实现学习步长的自适应调整,提高网络收敛的速度,防止网络训练时陷入局部极小。将训练好的模糊神经网络应用于抽油机设备的故障诊断,取得良好效果。 相似文献
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针对雷达等复杂大型电子装备网络系统的故障定位难、影响关系不清晰的问题,采用了基于模糊神经网络的故障定位方法,提高了网络故障定位的快速性与准确性:首先介绍了模糊隶属度及模糊神经元等理论,接着基于模糊理论将网络监测信息进行模糊化处理,并利用神经网络模型对模糊后的信息进行训练与学习,参数训练达到设置的期望误差0.01;最后利用训练好的模型对随机抽取的2组网络故障实例进行了验证,软件执行单次诊断耗时3.5s;结果表明采用基于模糊神经网络的诊断方法,能够较好解决网络故障耦合复杂、故障现象与故障原因关系不清晰等难题,对网络故障快速排除与恢复具有重要意义。 相似文献
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针对传统电梯故障诊断系统实时性有限、故障定位准确率低等问题,将多信息融合技术引入到电梯故障诊断中来,建立了基于模糊神经网络和D-S证据理论相结合的故障诊断模型。为了提高神经网络的训练速度和推广能力,采用了正则化算法对BP网络算法进行修改,并且利用D-S证据理论对神经网络的诊断结果进行决策融合,仿真结果表明了此方法有效地提高了故障诊断的准确率。 相似文献