| 基于ACO优化参数的模糊Petri网故障诊断技术研究 |
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| 引用本文： | 王长青.基于ACO优化参数的模糊Petri网故障诊断技术研究[J].计算机测量与控制,2012,20(8):2020-2023. |
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| 作者姓名： | 王长青 |
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| 作者单位： | 山西金融职业学院计算机系,太原,030008 |
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| 摘 要： | 针对传统模糊Petri网在进行故障诊断推理时,需要依靠专家经验给出所有产生式规则的参数,使得故障诊断的精确度受限于专家知识水平的问题,提出了一种加权模糊神经Petri网模型以及相应的构造方法,此方法使用模糊Petri网进行故障诊断,网模型中各参数由BP神经网络训练而得,为了进一步提高诊断精确度,定义了使用ACO (Ant Colony Optimization)对网模型的各参数进行优化的算法；最后通过发电机故障诊断实例对比试验,验证了文中ACO优化的模糊神经Petri网,能够对各种故障进行正确的诊断,且在诊断精度和效率上较常规的模糊神经Petri网有了很大的提高,具有很强的实用性和可行性.
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| 关 键 词： | 故障诊断 发电机 ACO算法 模糊规则 Petri网 |
Adaptive Weighted Fuzzy Petri net for FMS Workflow Fault Diagnosis |
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| Wang Changing.Adaptive Weighted Fuzzy Petri net for FMS Workflow Fault Diagnosis[J].Computer Measurement & Control,2012,20(8):2020-2023. |
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| Authors: | Wang Changing |
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| Affiliation: | Wang Changing(Shanxi Vocational Institute of Finance,Taiyuan 030008,China) |
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