基于T-S模糊神经网络的凝汽器故障诊断

针对凝汽器故障的特点,提出了基于模糊神经网络的故障诊断方法.模糊神经网络是模糊系统与神经网络相结合的产物,它利用两者的长处,提高了整个系统的学习能力和表达能力,既具有学习、联想、自适应性,又能进行模糊推理.仿真结果表明,所提出的诊断方法能有效地诊断凝汽器故障,且具有良好的应用前景.     

人工神经网络与模糊算法相结合的自动设备故障诊断系统

介绍了一种神经网络与模糊算法相结合的自动设备故障诊断系统,即将人工神经网络对故障定位的一般搜索与模糊算法对故障定位的特殊规则相结合.系统运行结果说明本系统可以提高故障诊断的准确性.     

基于T-S模糊神经网络的凝汽器故障诊断

针对凝汽器故障的特点,提出了基于模糊神经网络的故障诊断方法．模糊神经网络是模糊系统与神经网络相结合的产物,它利用两者的长处,提高了整个系统的学习能力和表达能力,既具有学习、联想、自适应性,又能进行模糊推理．仿真结果表明,所提出的诊断方法能有效地诊断凝汽器故障,且具有良好的应用前景．     

人工神经网络与模糊算法相结合的自动设备故障诊断系统

介绍了一种神经网络与模糊算法相结合的自动设备故障诊断系统,即将人工神经网络对故障定位的一般搜索与模糊算法对故障定位的特殊规则相结合。系统运行结果说明本系统可以提高故障诊断的准确性。     

神经网络-模糊推理协作系统在闸门综合自动化故障诊断中的应用

研究了神经网络-模糊推理协作系统在闸门综合自动化故障诊断中的应用,在该协作系统中,先根据模糊模型确定神经网络的结构、连接方式以及初始权值,从而构造出相应的神经网络.然后,将神经网络应用于闸门综合自动化故障诊断系统,根据系统的运行数据对神经网络进行学习训练,调整神经网络的权值来修正原始的模型,提高其准确性.经过学习训练后的神经网络模型又被转换成模糊模型,从而使分布存储在神经网络中的知识得到清晰的解释.该系统已应用于生产实践中,系统运行结果验证了该方法的有效性和可行性.     

模糊神经网络技术在铝电解故障诊断中的应用

目的为了提高生产效率、降低成本、安全生产，通过对铝电解故障进行有效的检测和预报，减少铝电解过程中阳极效应、热槽、冷槽故障的发生．方法通过对铝电解故障发生机理和故障发生时相关特征量变化趋势的分析，基于模糊逻辑理论。建立了多级模糊故障检测模型，采用BP神经网络建立了故障分类模型，实现对铝电解故障的检测和预报．结果降低了模糊系统的维度，减少了规则数量，采用多级模糊与神经网络相结合的故障诊断预报的方法，提前了预报时间，提高了预报准确率．结论铝电解模糊神经网络故障诊断方法，有效地降低铝电解的故障发生率，降低了能耗，提高了铝的产量和质量，具有良好的应用前景．     

基于模糊区间优化的模糊推理故障诊断方法

提出一种基于模糊区间优化三角均分的模糊规则生成方法.在获取故障样本之后,通过基于故障识别率最佳准则的寻优过程,确定模糊区间均匀划分数的下确界.在此基础上,利用所提出的改进型DM算法提取模糊规则,最终构建出模糊推理故障诊断系统.与模糊区间划分数低于该下确界的模糊推理系统相比,利用该方法能保证在所生成模糊规则数较少的情况下,使构建的推理系统具有更高的故障识别率和诊断准确率,同时避免了人为确定模糊区间划分数时所带来的盲目性.最后,在轨道电路该类复杂模拟电路常见硬故障的诊断实例中,说明了新方法的有效性.     

故障预测中基于模糊神经网络的规则发现方法

为分析和发现故障预测中表征网络运行状态的多指标和故障间的关联关系,提出了一种基于模糊神经网络的规则发现方法. 该方法利用模糊神经网络具有的学习能力和模糊推理能力,分析和发现网管系统中多指标和故障的关联关系,实现基于多指标的在线故障预测. 仿真实验结果表明,有效的参数初始化确定了算法收敛方向,从而加速了收敛速度;新方法能够准确预测故障的发生,并且优化了预测准确度、真正率、误判率等性能指标.     

基于决策树与脉冲神经膜系统的输电网故障诊断方法

为有效处理电网故障诊断过程的不确定和不完备信息,提出一种基于决策树与模糊推理脉冲神经膜系统的输电网故障诊断方法:首先采用权重网络分割法将电网分割为若干小型子网,再利用决策树算法对原始故障决策表进行训练,并约减故障信息,提取输电网故障产生式规则;然后利用模糊推理脉冲神经膜系统的强大知识并行推理和模糊信息处理能力,建立基于 FRSNPS 的故障诊断模型,实现输电网故障诊断;最后,以 IEEE14 节点标准系统为对象进行仿真实验和分析。实验结果表明,该方法在单类型和多类型故障信息丢失时,依然能够诊断出正确故障元件。     

基于信息融合的控制系统中模拟电路故障诊断

针对控制系统中的模拟电路具有多种工作状态的特殊情况和故障诊断过程中的不确定性问题，提出了模糊一神经网络信息融合算法．给出了该算法的基本模型和应用于控制系统中模拟电路故障诊断的一般规律，通过将电路不同工作状态下的有效信息进行融合，结合模糊信息处理技术和神经网络推理技术，最终实现故障定位．将其应用到某型船舶主机遥控系统中延时电路板的故障诊断系统中，结果表明，该方法能够有效地提高故障模式的识别能力，将故障准确地定位到元器件．     

基于ANN-CBR的雷达故障诊断系统研究

新体制雷达系统的复杂性增加了雷达故障诊断的难度.为保证新体制雷达工作的可靠性和维修性能,运用人工智能理论,将神经网络与案例推理相结合,提出了雷达故障诊断系统结构和基于RBF神经网络故障诊断模型,给出了雷达故障案例的表示方法及快速检索算法.最后,通过实例分析证明了模型及方法的合理性和有效性.     

模糊理论在设备故障诊断神经网络中的典型应用

分别阐述了如何结合模糊理论来建立单征兆域单故障诊断、单征兆域多故障诊断及多征兆域多故障诊断等3种典型的诊断模糊神经网络.给出了在实际应用中针对特定问题来建立符合应用需求的诊断模糊神经网络的一般思路,对建立基于神经网络的故障诊断系统具有参考价值和指导作用.     

电力变压器故障诊断的人工神经网络方法

电力变压器故障诊断对变压器、电力系统的安全运行有着十分重要的意义．在介绍人工神经网络（ANN）和模糊理论的基本工作原理的基础上,针对变压器故障诊断的特点,运用油中溶解气体分析法（DGA）,采用分块化的反向传播神经网络（BP）,建立了变压器故障诊断的神经网络模型．通过训练和实际测试,表明了这一方法的有效性和可行性．     

神经网络在电力变压器故障诊断中的应用

基于模糊理论和神经网络理论 ,提出了变压器故障诊断的新方法 ,根据特征气体法和改良IEC三比值法 ,建立了模糊神经网络诊断模型。此模型有效地处理了故障诊断中的不确定因素 ,并具有较强的知识获取能力 ,表明了这种方法的有效性和应用前景     

对分式凝汽器典型故障模式及其神经网络诊断

针对大型火电机组广泛采用的对分、表面式凝汽器,结合其结构、性能特点和现场实际情况,确立 了便于工程应用的对分式凝汽器典型故障知识库。在此基础上采用ＢＰ神经网络方法实现对分式凝汽器故障诊断。提出一种恒误差修正率控制的网络学习率自适应调整方法,大大缩短了网络训练的收敛时间。     

基于模糊神经网络的变压器故障诊断新方法

基于模糊理论与神经网络理论,提出了变压器故障诊断的新方法,根据特征气体法和改良ＩＥＣ三比值法,建立了模糊神经网络诊断模型。此模型有效地处理了故障诊断中的不确定因素,并具有较强的知识获取能力,研究结果表明了这种方法的有效性和应用前景。     

钢筋混凝土染裂纹故障分析

应用人工神经网络模型,对钢筋混凝土染结构上出现的裂纹损伤对于结构固有频率下降率的影响进行了诊断和预测研究,并与传统的诊断和预测结果进行了比较,结果表明,采用神经网络技术对工程结构进行裂纹损伤故障的联合诊断和预测比传统诊断结果精确,能够更好地反映结构损伤与特征参数之间的非线性特征。     

基于 ANN 的 FMS 故障诊断模型及其学习算法

讨论了基于前馈型神经网络的ＦＭＳ故障诊断模型，并提出一种用于前馈型神经网络训练的改进ＢＰ算法和基于遗传算法的网络初始点获取策略，给出一种通用前馈型神经网络结构和学习参数自整定学习算法，最后应用上述方法建立了基于前馈型神经网络的ＦＭＳ机器人故障诊断模型，并用所提出的新的学习算法对网络进行了学习，与传统ＢＰ算法比较，学习速度较快，且不易陷入局部极小点