神经网络信息融合用于电梯故障诊断的研究

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。     

基于自适应神经网络加权模糊故障诊断研究

研究故障诊断问题;针对传统Petri网难以精确地描述故障现象和故障原因之间的复杂关系,基于模糊逻辑BP神经网络和传统Petri网模型结合,提出了一种新的自适应的加权模糊神经网络Petri网模型故障检测方法;该方法首先采用改进的BP神经网络算法对模型的权值进行训练,然后采用构造的自适应模糊Petri网模型对故障进行诊断;在柔性制造系统实例中进行了故障诊断,实验结果表明,该方法具有很强的故障推理能力以及自适应能力,能有效地对故障进行诊断,具有一定的实际应用价值。     

基于改进图卷积神经网络的配网线路故障诊断

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。     

信息融合在模拟电路故障诊断系统中的应用

设计一种基于信息融合和神经网络理论的模拟电路故障诊断系统。采用基于单片机的信号采集系统,对电路可及点电压和不同激励频率下的电路输出电压峰值进行采样,得出电压和电路放大倍数2类故障特征参数,利用其进行基于BP神经网络的初步诊断,运用模糊变换方法进行融合诊断及故障定位。实例诊断结果表明,与基于单一信息的诊断系统相比,该系统能定位不同类型的元件故障,诊断准确率较高。     

网络故障诊断关键技术

由于网络故障不可避免,这就要求对网络出现的故障进行管理。但是网络故障信息通常表现出复杂和不确定性的特点,要准确的对故障进行检测和定位是相当困难的,特别是故障定位。重点分析了故障定位的原理基础上．介绍了利用专家系统、神经网络和贝叶斯网络等人工智能技术,对症状和故障之间的因果关系进行推理的故障定位技术。     

网络故障诊断关键技术

由于网络故障不可避免,这就要求对网络出现的故障进行管理。但是网络故障信息通常表现出复杂和不确定性的特点,要准确的对故障进行检测和定位是相当困难的,特别是故障定位。重点分析了故障定位的原理基础上,介绍了利用专家系统、神经网络和贝叶斯网络等人工智能技术,对症状和故障之间的因果关系进行推理的故障定位技术。     

基于模糊神经网络的电力变压器故障诊断

针对传统的故障诊断技术具有模型复杂,数据采集方法比较繁琐,模糊规则难以确定等问题,提出了将模糊逻辑和神经网络技术相结合的方法;首先针对变压器的故障的特点,利用模糊理论描述不确定性信息,然后采用TOPSIS方法通过对DGA的特征量数据进行模糊处理从而实现优劣的排序;最后根据优化的数据输入到BP网络中,对不同的故障状态进行识别和诊断;同时采用无线网络进行数据传输,实现了远程数据采集与故障诊断功能;分析表明,这种方法能够实现对不同故障的诊断,有效地提高了故障模式的识别能力,较传统诊断方法有较大的优势。     

基于神经网络与模糊融合的外围故障诊断方法

针对用传统检测方法诊断模拟电路系统设备外围故障困难的问题,提出了一种利用BP神经网络与模糊融合相结合的故障诊断新方法,将神经网络与模糊融合结合起来,实现两者优势互补;首先利用神经网络的泛化能力对系统内部各可测点电压各用一个独立的BP神经网络对系统进行初级诊断,然后根据初级诊断结果,运用模糊融合诊断方法进行故障诊断,诊断结果更趋于合理,对模拟电路系统的外围故障实现正确定位;该方法能充分利用系统内部故障信息,有效避免采集外围设备信息的困难。     

基于模糊诊断理论的故障诊断工具研究与实现

为实现电子信息装备的故障诊断需求,设计并实现了一种基于模糊诊断理论的故障诊断工具;该故障诊断工具以模糊诊断理论为基础,采用基于模糊关系矩阵的诊断方式,结合相关辅助诊断方法,采用Labwindows/CVI进行开发,能够准确地定位故障部位;测试结果采用数据库开发模式,以Access数据库对诊断结果进行存储;最后,以某型导弹装备为例,利用该诊断工具进行故障诊断,准确定位故障部位,验证了该工具的准确性、实用性和有效性.     

模糊理论在网络故障实时诊断中的应用

通信网络故障诊断的核心就是进行告警相关性分析,定位根源告警,从而定位故障。文中将基于数据挖掘的相关性分析方法与模糊理论相结合应用于网络故障实时诊断:将模糊聚类方法应用于网络告警模糊化处理,提出了一种应用于告警模糊关联规则知识库建立的挖掘算法,最后应用模糊聚类和模糊匹配方法对实时收集的新发告警集进行根源告警的模糊推理。模糊理论在通信网络故障诊断中的应用,为网络故障的实时诊断提供了一种崭新思路,对网络故障的及时恢复具有重要意义。实验仿真验证了整个思路的可行性。     

基于模糊神经网络的WSN无线数据收发单元故障诊断

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%。     

基于神经网络预测与模糊度量的再融合诊断

通过分析神经网络理论和模糊度量方法的特点,提出基于神经网络预测和模糊度量方法的故障再融合诊断方法。该方法采用多个观测数据及主客观相结合的诊断方法,实现方法间的互补融合诊断,更全面、客观地辨识故障,提高故障定位能力,并给出一个液压设备故障诊断实例验证了该方法的有效性。     

基于模糊自组织映射神经网络的故障诊断方法

在研究Kohonen自组织映射网络理论的基础上运用模糊理论方法建立了刹车系统模糊故障诊断模型。该模型只需选择足够的具有代表性的故障样本训练神经网络，将代表故障的信息输入给训练好的神经网络，根据神经网络的输出结果，就可以判断发生故障的类型。该模型除能识别已训练过的故障，还能识别未训练过的故障，并且聚类能力强、速度快，因此很符合复杂系统的故障诊断。     

基于粗糙集和IRBF的配电网故障诊断系统

为了改进人工智能方法在配电网故障诊断系统中的应用,给出了基于粗糙集理论的IRBF神经网络的模型结构,然后利用训练好的神经网络对配电网进行故障诊断;采用VC++语言开发工具,调用Matlab神经网络工具箱建立了一个简化的故障诊断系统,并通过配电网实例验证了方法的正确性;实践证明不但提高了配电网故障诊断的容错性,使故障诊断变得更加准确有效,而且减少了神经网络样本数据,大大地减少了故障诊断过程的时间。     

基于模糊神经网络的抽油机故障诊断方法

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。     

基于粗糙集-神经网络集成的故障诊断

综合粗糙集和神经网络的优点,提出一种基于粗糙集-神经网络集成的智能故障诊断模型.在数据采集和预处理的基础上,利用粗糙集(RS)理论对原始故障诊断样本进行离散化处理,并根据条件属性(集)对决策属性的正域的大小来选择属性,提取出对诊断故障贡献最大的最小故障特征子集,从而确定神经网络的拓扑结构;通过网络训练建立故障特征与故障之间的映射关系,采用神经网络集成的方法实现故障的诊断.通过热电厂发电机组的故障诊断实例,表明了这种故障诊断方法的工程有效性.     

基于T-S模糊神经网络的抽油机井故障诊断

针对油田抽油机井故障的特点,提出了基于T-S模糊神经网络的抽油机井故障诊断方法。即将神经网络的学习能力引入到模糊系统中,将模糊系统的模糊化处理、模糊推理、精确化计算通过分布式的神经网络来表示,从而提高系统的学习能力和表达能力。提出了基于LM优化的BP算法以提高网络收敛速度,利用MATLAB神经网络工具箱建立模糊神经网络诊断模型,经仿真测试表明,所提出的故障诊断方法能有效地对抽油机故障识别,正确率较高、效果较稳定,可提高网络训练及诊断速度。     

模糊神经网络及其在控制系统故障诊断中的应用

针对控制系统中模拟电路故障诊断时的不确定性问题,提出了将模糊理论和神经网络相结合的方法;首先利用模糊理论描述不确定性信息,然后利用人工神经网络完成不确定性推理,最后利用模糊理论对推理结果进行解释和决策,从而得出故障诊断结论;结合某型船舶主机遥控系统中延时电路板的故障诊断问题,阐述了将该方法应用于实际控制系统的故障诊断过程;结果表明,该方法能够较好地处理模拟电路故障诊断过程中的不确定性问题,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.