基于多征兆域的异构集成故障诊断策略

为了充分利用机械设备振动信号的信息,并避免学习的复杂性,提出多征兆域异构集成故障诊断方法,即提取信号在不同征兆域的故障特征,利用异构分类器分别学习,集成各分类器的结论.该方法充分利用了多征兆域信息的冗余性、互补性和辅助性,以及异构分类器方法之间的互补性,提高了故障诊断的准确性和确定性.文中方法在转子系统故障诊断应用中得到验证,结果表明,多征兆域异构集成方法明显优于单征兆域单分类器方法与单征兆域集成方法.     

基于模糊动态神经网络的点火系统故障诊断

从往复发动机点火系统的工作机理出发,分析了点火系统的常见故障。构建了模糊隶属度函数对故障征兆信号进行模糊化处理,得到了多元故障敏感特征,并建立了三层动态神经网络进行基于多元信息融合的点火系统故障诊断。实例分析表明,基于模糊动态神经网络进行的往复发动机点火系统故障诊断高效可靠,能够为往复机械的故障诊断提供新的方法。     

基于交叉覆盖算法的模糊神经网络在车用发电机故障诊断系统中的应用研究

文章针对车用交流发电机的特点,建立了故障现象与故障征兆列表,并应用基于交叉覆盖算法的模糊神经网络,实现了对该类发电机故障的模糊诊断。     

基于模糊神经网络火控故障诊断系统研究

针对火控系统实时故障检测与诊断难题,对火控故障诊断系统的功能结构和故障特征进行分析研究.系统将状态监控、故障诊断、诊断意见集成为一体,采用分布式主从结构,提高了系统的可靠性和适应性.诊断算法以故障征兆特征与故障原因构成故障样本,在特定故障发生时其故障征兆就会呈现,通过神经网络训练提高了故障识别的准确性;选择蕴含算子并计算了故障信息模糊隶属度矩阵,分级进程推理完成故障识别和故障源的判定以提高诊断速度.通过实验证明了算法的有效性.     

汽轮机组振动故障诊断模型

使用自适应谐振理论（ＡＲＴ）和误差反向传播（Ｂ）两种神经网络，开发了汽轮发电机组振动故障诊断模型。该模型可以进行多征兆域综合诊断，既能诊断单故障又能诊断并发故障，并且具有识别新故障的能力。经试验台数据和经典样本验证，模型合理可行。     

发动机工作故障诊断分析研究

基于发动机性能故障诊断数据的统计分析,运用模糊分析理论,提出了一种能有效诊断发动机故障的分析方法.由发动机故障实例可知,该方法对于发动机在工作时出现多个故障征兆和原因的诊断分析是可行的.     

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.     

螺杆泵井智能集成故障诊断专家系统研究

为了及时处理油田开采中应用越来越广泛的螺杆泵井所存在的抽油杆断脱等故障,提高故障诊断的准确性和多故障同时诊断的能力,构造了一种基于模糊神经网络的智能集成故障诊断专家系统,并给出了系统的结构.介绍了模糊神经网络推理机的构成和功能,对综合知识库的结构和性能进行了简要分析,并设计了系统的故障诊断流程.系统经实际现场螺杆泵井的运行应用,取得了预期的诊断效果.     

模糊理论在汽轮发电机故障诊断中的应用

以模糊理论为基础,结合汽轮发电机结构设计、运行状况及现场专家经验,分析了故障与征兆之间的模糊关系,形成了发电机故障诊断规则,并用采故障分解的方法,建立了汽轮发电机故障模糊诊断模型,最后用一具体故障诊断实例加以分析、验证。模糊理论及方法在发电机故障诊断中的应用,为实现汽轮发电机状态监测与故障诊断专家系统提供了一种新的方式。     

故障诊断矩阵

故障诊断矩阵描述故障征兆与故障原因之间的联系.对几种故障诊断矩阵(尤其是模糊诊断矩阵、Bayes诊断矩阵、语言真值诊断矩阵)的建立和应用作了详细阐述,并探讨了故障诊断矩阵与诊断路径的关系,对故障诊断专家系统的研究和实践有参考价值。     

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。     

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。     

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．     

电厂热工设备智能状态诊断分析系统软件设计

电厂热工设备智能状态诊断分析系统软件是以电厂热工设备为对象,主要由数据采集、数据处理、设备故障诊断和状态诊断等环节组成.该系统主要以神经网络为工具,主要包括基于神经网络辨识模型的故障诊断和基于神经网络模糊评判的状态诊断两种方法.该软件具有良好的人机界面,操作简单、方便.     

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．     

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.