模糊神经网络在破碎机故障诊断系统中的应用

破碎机是采矿行业中应用十分广泛的设备.随着自动化程度的提高和设备的结构与性能的复杂化,设备管理与维护用在矿山生产中占有举足轻重的地位.本文针对破碎机故障征兆参数的变化趋势与程度,利用模糊数学知识和相关理论,采用不同的变化等级和阈值,建立破碎机典型故障现象与故障征兆列表.同时利用基于MATLAB环境下的BP模糊神经网络,实现了对破碎机故障的模糊诊断.通过仿真和试验结果表明,这种方法可有效地进行破碎机故障样本模式的模糊量化处理,极大地改善了神经网络训练的收敛性,有利于破碎机的故障诊断.     

模糊神经网络抓斗纠偏系统故障诊断

针对抓斗纠偏系统复杂性、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抓斗纠偏系统故障诊断的方法。该方法利用故障树知识提取抓斗纠偏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抓斗纠偏系统模糊神经网络故障诊断的有效性。     

粗糙集与模糊神经网络集成在故障诊断中的研究

考虑模糊聚类的数据离散功能,粗糙集理论对决策系统的约简能力,以及模糊神经网络在模式识别方面具有的优势,提出了粗糙集一自适应模糊神经网络推理系统（ANFIS）集成进行故障诊断的方案：首先,应用SOM方法离散故障诊断数据中的连续属性值;然后,基于粗糙集理论计算诊断决策系统的约简,按照实际需要确定诊断条件;最后,根据系统约简设计ANFIS进行故障诊断。4135柴油机的实际诊断结果验证了文中提出集成故障诊断方案的可行性。在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它机械设备。     

模糊神经网络变幅液压系统故障诊断

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。     

基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断

研究故障观测器优化设计,针对一类非线性动态系统,在考虑系统的输入输出包含外部扰动及建模误差等不确定性项[1]的情况下,为了提高所设计观测器对系统数学模型的在线跟踪能力从而进一步提高故障诊断的鲁棒性减少系统的误报警率,提出了基于模糊神经网络的诊断方法。利用神经网络以及模糊系统对非线性函数的无限逼近能力,设计了基于T-S模糊模型[2]的神经网络自适应观测器来拟合系统的非线性模型和系统的非线性故障特性。由Lyapunov稳定性方法获得调整观测器权重的规律。对所用改进方法的收敛性进行了证明,并通过仿真实例说明了诊断方法的有效性和使用性。     

模糊神经网络在发动机故障诊断中应用研究

本文对模糊逻辑和神经网络故障诊断方法做了研究。根据这两种方法各自的优缺点,采用串联方法将二者相结合,用模糊信息处理方法对输八信号进行预处理,然后利用神经网络的逼近能力来实现对故障的诊断。将该方法构建的推理系统应用于汽油发动机偶发性疑难故障诊断。利用Matlab进行软件仿真,仿真结果表明该方法可以给出较高精度的诊断结果,与单纯使用模糊逻辑方法或神经网络方法都有较大改进,尤其列于单一系统的复杂故障具有很好的识别能力,有良好的应用前景。     

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.     

基于模块化模糊神经网络的非线性系统故障诊断

提出了一种基于模块化模糊神经网络的非线性系统故障诊断新方法。该方法先使用模糊c-均值聚类法对测量空间进行模块分割,再利用模糊IF－THEN规则对分割后的子空间分别采用局部BP模型进行逼近,最后,通过离线学习获得不同子空间故障输出与测量输入的非线性动力特性。试验表明该网络具有良好的泛化性能,可显著提高非线性系统故障检测的快速性、鲁棒性及准确率。     

ANFIS模糊神经推理机在故障诊断中的应用

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     

基于模糊神经网络的故障诊断方法及应用

在变压器色谱分析数据的基础上,将模糊理论和神经网络引入电力变压器故障诊断中,提出了新的故障诊断方法,设计了故障综合诊断模型.仿真表明该方法是一种有效可行的方法,提高了故障的识别率,具有实用价值.学习样本越多,所反映的故障类型越全面,则所建立起的故障诊断模型越合理,诊断准确率就越高.     

神经模糊网络在工业监控系统故障诊断中的应用与研究

根据工业监控系统故障诊断自身复杂性的特点,提出并设计了一种结合神经网络和模糊系统优点的新型5层结构的模糊神经网络故障诊断系统,并对该系统的结构、算法进行了详细的说明,最后在此基础上,将该故障诊断系统应用到一个具体的工业监控系统一“KJ15A矿井机车运输监控系统”上,取得了良好的诊断效果。     

基于模糊神经网络的导弹故障诊断专家系统

为了实现对导弹测发控系统的故障诊断,研究了模糊神经网络理论与算法,以及和专家系统的结合方式;综合神经网络、专家系统和模糊逻辑的各自优点和特点,提出了构建基于模糊神经网络的故障诊断专家系统的基本原则,并给出了一种构建方法;通过将传统的专家系统技术与模糊神经网络技术相融合,文中构造了某型导弹测发控系统智能故障诊断系统,验证了方案的可行性,为类似系统的进一步实现进行了有益的探索。     

基于模糊神经网络的复杂网络故障诊断设计

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。     

基于模糊神经网络的板级电路故障诊断研究

板级电路故障诊断过程复杂，故障征兆和故障原因之间存在着许多不确定因素，建立精确的故障诊断系统存在着许多困难，针对这种情况，提出基于模糊神经网络，利用模糊逻辑和神经网络相结合建立故障诊断系统的方法，并以某电路板为研究对象该方法作了验证，结果表明，该方法是可行的和有效的。     

基于模糊神经网络的板级电路故障诊断研究

板级电路故障诊断过程复杂，故障征兆和故障原因之间存在着许多不确定因素，建立精确的故障诊断系统存在着许多困难。针对这种情况，本文提出了基于模糊神经网络，利用模糊逻辑和神经网络相结合建立故障系统的方法，并以某电路板为研究对象对该方法作了验证。结果表明，该方法是可行的和有效的。     

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。     

基于补偿神经网络的航空电子故障智能诊断系统及应用

针对航空电子系统中故障诊断的问题,提出一种将神经网络中的BP算法与模糊逻辑系统相结合、自动产生并自动修正模糊规则的自适应的模糊逻辑推理机。通过函数逼近仿真分析和航空电子系统故障诊断的实际应用,证明此方法简单有效,故障诊断的精度高,取得了较好的效果,具有一定的应用前景。     

基于神经网络的内燃机车燃烧系统故障诊断

提出一种内燃机车燃烧系统故障诊断的新方法.燃烧系统的工作状态由柴油机功率、燃油消耗率、燃油压力、增压压力和排气温度等热工参数决定,介绍了有关参数的测量与计算,利用附加动量及自调整学习速率的BP神经网络对内燃机燃烧系统进行故障诊断.通过实例证明该方法是一种行之有效的方法.     

引用神经网络的变压器故障诊断专家系统

针对传统专家系统和神经网络在变压器故障诊断领域应用中的局限性,提出了将两者结合起来的集成的故障诊断系统,并介绍了系统的结构以及神经网络的构造。实践证明网络的学习时间明显缩短,推理效率明显提高。