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．     

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.     

高阶模糊BP神经网络及其在滚动轴承故障诊断中的应用

将模糊逻辑理论与高阶BP神经网络结合起来,讨论了高阶模糊BP神经网络的结构、特点、二阶算法以及隶属函数的确定。并将该神经网络模型用于滚动轴承的故障诊断中,试验表明高阶模糊BP神经网络对轴承故障模式具有稳定、准确的识别能力,是一种行之有效的诊断方法。     

运用模糊神经网络的雷情系统故障诊断研究

为了对雷达情报信息系统进行快速准确的故障诊断,提出了一种模糊神经网络的故障诊断方法.该方法将BP网络与FAM网络相结合,充分利用BP网络的分类功能和FAM网络的综合诊断功能,实现了高效、准确的故障诊断.最后通过对雷达情报信息系统故障实例的诊断仿真,证明了该算法的合理性.     

旋转机械故障诊断的模糊神经网络方法

本文给出了一种模糊神经网络方法 ,并将其应用于旋转机械故障诊断。文中针对旋转机械几种典型故障的诊断 ,将模糊神经网络方法与传统 BP网络方法和模糊分类方法进行了比较。结果证明 ,模糊神经网络方法具有更好的诊断效果 ,特别是在处理多故障情况时更为有效     

基于模糊BP神经网络的抑郁症分诊系统

基于模糊逻辑和BP神经网络相结合的方式,提出了一种抑郁症的早期自动诊断方法,研究了抑郁症的分诊指标和分级标准的确定和模糊处理方法,把模糊量化的数据作为BP神经网络的输入,构建了合适的3层BP神经网络。仿真结果显示,综合运用模糊算法和BP神经网络的方法能达到优势互补的效果,构建的模糊神经网络用于抑郁症的诊断是可行的。     

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.     

BP神经网络的模糊改进及应用

描述了人工神经网络和模糊推理系统的基本原理,分析了基于人工神经网络和模糊推理方法的故障诊断专家系统的设计思想,提出了一种人工神经网络和模糊推理技术相结合的故障诊断方法——模糊神经网络法.人工神经网络通过对部分测量数据的处理,输出故障出现的可信度,实现系统的故障诊断.模糊推理部分通过对输入输出的模糊表示,结合神经网络的推理,给出故障的程度,实现故障诊断.     

基于不同学习算法的RBF神经网络在故障诊断中的应用

基于对RBF神经网络常用的3种学习算法的研究,通过对凝汽器典型故障类型与故障征兆分析,提出了基于不同学习算法的RBF神经网络凝汽器故障诊断,并对诊断结果进行比较.诊断结果表明,基于3种常见学习算法的RBF神经网络都可以准确诊断出凝汽器的各种故障,但聚类方法和OLS算法学习速度要快得多,梯度训练方法速度较慢.研究还表明,RBF神经网络在故障诊断领域具有很好的实用性.     

基于T-S模糊神经网络的汽车故障诊断的研究

该文根据模糊神经网络的特性结合汽车故障诊断的技术,根据监控排放标准,采用个人手持式故障诊断仪获取数据流,T-S模糊逻辑与神经网络结合,训练模糊神经网络,进行故障诊断。使用误差反馈算法和模糊理论训练神经网络,根据训练完成的T-S模型对汽车防抱死系统故障进行诊断。体现了其诊断的准确性强和适用性广的特性。     

从样本数据中提取模糊规则的算法研究

如何从大量数据中提取或“挖掘”知识是数据挖掘领域中的研究热点之一。利用神经网络在提取规则时的优势从样本数据中提取模糊规则。介绍了一系列算法 ,其中朴素提取规则仅是对样本数据粗糙的挖掘。参照模糊控制中的模糊化思路 ,可在挖掘问题中引入模糊语言变量。根据隶属函数的训练 ,模糊语言的筛选 ,属性间是否存在相关性的判断等问题 ,利用神经网络中的BP算法提出了双向训练算法。在已完成训练的网络进行网络剪裁 ,最后在完成剪裁的网络上 ,先确定候选规则再利用聚类结果从候选规则中提取模糊规则。     

采用高木—关野模糊系统的自适应控制器

采用神经网络 ＢＰ算法提供信息对经验规则进行修改,用 Ｐｉ－Ｓｉｇｍａ神经网络表示的高木－关野模糊系统作为模糊控制器。对于对象模型参数变化的自适应性及系统控制规则参数的修改使控制输出能较快地跟踪系统输入。     

基于GA算法的神经网络模糊辨识器研究及其应用

将模糊逻辑系统、ＧＡ算法与ＢＰ算法相结合,形成一种有效网络学习方法。提出了基于神经网络的模糊逻辑系统辨识器的结构形式,利用自适应交叉率、变异率ＧＡ算法对其进行参数训练。通过计算机仿真和加氢裂化装置航煤干点模型预测,表明该方法的可行性和实用性,可望为石油化工模型预测、优化操作提供一种辅助性有效手段。     

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     

一种智能模糊—PID控制器的研究

本文提供了一种智能控制器的设计方法，在设计方法中综合运用了模糊控制技术、人工智能技术、ＰＩＤ控制技术。当完成阶跃响应任务时，采用一类模糊控制器，其控制器参数Ｋｕ由ＢＰ神经元网络推理得到，进入稳态后的消除余差、抗干扰任务由ＰＩＤ控制器宛成。对于一类大常值干扰，采用另一类模糊控制器改善了抗干扰性能。仿真结果说明了这种控制器设计方法的有效性。     

并行遗传神经网络及其在机械故障诊断中的应用

在机械故障诊断中，对并发的故障进行诊断是一个备受关注的问题。为此，提出了用并行遗传神经网络诊断并发的故障的新方法。介绍了并行神经网络的结构、遗传算法的建模原理及并行遗传神经网络的结构和诊断机理。以某大型旋转机械为诊断对象讨论了该方法的实现技术，并与传统的BP(back—propagation)网络用于故障诊断的方法进行了比较。实验仿真结果表明，该方法在训练网络过程中能够避免网络陷入局部极小，加快网络训练的速度，减少诊断时间。     

基于模糊神经网络的冷冻水泵变频调速研究

本文通过系统地分析模糊控制和神经网络控制系统的结构、算法等问题,探讨了把模糊控制和神经网络控制技术结合起来的理论与实现,用神经网络的层和节点分别对应模糊系统的各个部分,将模糊控制规则和隶属函数隐含地分布在整个网络中,用神经网络实现模糊推理,以神经网络的在线自学习能力实现模糊控制规则的改变。设计了模糊神经网络,并应用到冷冻水泵变频调控制系统中,实现了水泵电机的转速智能控制。     

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．