一种模糊神经网络在故障分类中的应用研究

针对故障分类中的非线性映射问题,提出了一种基于模糊逻辑作为激活函数的人工神经网络。该网络容易由硬件实现,同时增加基于IF-THEN规则的神经网络的解释性,提高了模糊神经网络作为分类器进行实时识别和分类的可行性。将所提出模糊神经网络分类器用于高压输电线路故障分类,仿真实验结果表明,该分类器对故障类型有较强的识别能力,适合于在线故障识别系统。     

GA模糊神经网络在电梯群控交通流识别中应用

本文介绍了应用基于遗传算法的模糊神经网络的电梯群控系统的交通流模式的识别方法.采用正规化模糊神经网络学习和训练来识别电梯群控系统交通流模式,并用遗传算法优化输入特征向量的隶属函数,实验结果表明,该方法能够准确识别交通流模式.     

遗传算法和模糊神经网络在齿轮传动中的应用

基于遗传算法优化模糊神经网络齿轮传动机构优化的新模型,首先将各参数用二进制串表示,用适合度函数衡量算法的收敛状况。然后寻找最优模糊隶属函数参数,按适值选取最后一代群体中N个可能具有全局性的进化解,分别以该进化解为初始权值,用BP神经网络进行求解,比较N个由神经网络求得最优解,从而获得全局最优解。Matlab仿真结果表明所构造的识别模型预测误差非常小。     

模糊神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

将模糊理论和神经网络结合起来用于模拟电路的故障诊断是一种有效的方法.首先测得模拟电路在故障状态和正常状态时各测试节点的电压值,并对其电压偏差值模糊化,从而求得不同故障状态下各测试节点的电压偏差值所对应的隶属度;其次,以各测试节点的隶属度和所对应的故障类型作为训练神经网络的样本,来建立从故障特征到故障类型的非线性函数;最后.将该方法用于视频放大电路的故障诊断.仿真结果验证了该方法的有效性.     

神经网络和模糊系统在故障诊断中的应用

本文提出了一种神经网络和模糊系统相结合的分级式故障诊断方法。神经网络通过对部分测量数据的处理,实现系统的回路级故障诊断,输出各回路故障出现的可信度。模糊系统通过对神经网络得到的初步诊断结果和其他测量值的处理,实现系统的元件级故障诊断,并对最终诊断结果作出解释。该方法融合了神经网络自适应学习能力强和模糊系统知识表达明确的优点,简化了神经网络学习数据获取及模糊推理规则建立的过程。通过对热硝酸冷却系统故障诊断的仿真,证明了该故障诊断方法的有效性。     

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。     

基于遗传模糊神经网络的煤气鼓风机故障诊断

为充分利用遗传算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力,提出了基于遗传算法的遗传模糊神经网络模型,研究了故障特征参数模糊化处理和利用遗传算法优化神经网络权重的方法,加快了网络收敛速度,提高了收敛精度.在煤气鼓风机故障诊断中的应用表明,遗传模糊神经网络克服了BP算法中存在的网络学习收敛速度慢,以及容易陷入局部极小的问题,有效提高了故障诊断的精度.     

计算智能在故障诊断专家系统中的应用

基于知识的专家系统及其在故障诊断中的应用研究十分活跃,形成一类故障诊断专家系统,但该方法存在知识获取的瓶颈、推理能力弱及难于处理不确定知识等问题,其进一步发展受到严重的阻碍。与此同时,神经网络、模糊逻辑和遗传算法等计算智能在近年来却取得了一系列的进展,并具有专家系统等符号智能所缺乏的优势。将计算智能应用到专家系统中即与符号智能相结合起来能有效地解决诊断专家系统的难题,该文对此进行了探讨,并提出了一些新的思路。     

遗传优化模糊神经网络在组合导航系统中的应用

组合导航系统中,传统的多传感器数据融合算法存在着非线性、计算误差、维数灾难和模型误差等问题.遗传优化模糊神经网络不仅具有模糊神经网络的表达近似与定性知识,较强的学习和非线性表达等能力,而且具有遗传算法的全局搜索能力,是一种有效的数据融合算法.本文将之应用于组合导航系统中,仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于模糊神经网络的强化学习及其在机器人导航中的应用

研究基于行为的移动机器人控制方法.将模糊神经网络与强化学习理论相结合,构成模糊强化系统.它既可获取模糊规则的结论部分和模糊隶属度函数参数,也可解决连续状态空间和动作空间的强化学习问题.将残差算法用于神经网络的学习,保证了函数逼近的快速性和收敛性.将该系统的学习结果作为反应式自主机器人的行为控制器,有效地解决了复杂环境中的机器人导航问题.     

基于遗传算法与可拓神经网络的故障诊断

可拓神经网络是基于可拓理论和神经网络而设计的一种新的方法,它即充分利用了可拓学定性描述和定量描述的优点,又考虑了神经网络并行结构的特点.它由输入和输出两层可拓神经元构成,在每个输入神经元和输出神经元之间有两个连接权值.然后利用遗传算法全局搜索能力,对建立的可拓神经网络的权值进行优化,在优化过程中利用可拓神经网络输出的正确次数与可拓神经网络输入的样本总数的比值作为适应度函数,染色体根据物元的节域进行实数编码,计算出的可拓距离的最大值对应的物元与样本一致时,输出正确次数累加一次.算法终止条件为误差值达到要求.最后利用该方法开发了励磁系统的故障诊断系统.并对可控硅的缺相故障进行了成功的诊断.试验结果证明,该方法比传统的神经网络具有速度快,准确度高的特点.     

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。     

基于遗传算法与BP神经网络的故障诊断模型

为了克服单独应用BP算法时存在的缺陷,利用遗传算法(GA)对其进行了改进,建立了基于遗传算法与BP神经网络相结合的诊断模型,此外在二进制编码方法的基础上,讨论了十进制的编码方法与实现以及网络模型参数取值与学习次数间的相互影响等关键问题。     

基于遗传算法和神经网络的导弹故障诊断专家系统

首先简要介绍遗传算法原理,然后在搜集专家经验和专业知识的基础上,提出导弹故障智能诊断方法,设计BP算法以及遗传算法,最后研究基于遗传算法神经网络的导弹故障智能诊断专家系统的结构,并对某导弹发射控制系统进行故障分析,给出具体的诊断实例将此方法应用于导弹武器系统故障诊断中,提高了诊断的智能性.     

模糊神经网络推理的实时故障诊断专家系统

将模糊神经网络推理引入专家系统,采用修正的RLS算法训练网络的权系数,以此开发了模糊神经网络实时故障诊断专家系统,并将其成功应用于某化工厂大型PTA装置。文章介绍了系统的总体结构和主要特点,并以溶剂脱水塔釜水浓度高事件为例阐述了系统的具体实现。现场运行表明:该系统预报准确,界面友好,能满足工厂的实际需求,具有良好的易维护性和可扩充性。     

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。     

一种基于模糊神经网络的融合故障诊断方法

通过构造模糊神经网络分类器,将基于模糊神经网络的数据融合方法引入到故障诊断中。通过在机组中设置温度传感器测量冷却介质进口温差、定子温度、冷却介质出口温差等模拟量,并求出各传感器对故障的隶属度,然后通过基于信息融合故障诊断算法确定故障原因,并且通过单传感器与多传感器融合结果的对比表明,多传感器数据融合诊断比单个传感器具有更高的准确性。     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

针对传统BP神经网络在模拟电路故障诊断中存在的不足,提出遗传算法和BP神经网络相结合的遗传神经网络模拟电路故障诊断方法;充分利用遗传算法全局、并行寻优的能力对BP神经网络的学习过程进行优化,防止神经网络训练时出现收敛速度慢和陷入局部极小等缺陷;在MATLAB平台上编程实现模拟电路故障诊断的仿真实验;仿真结果表明,相对于传统的BP神经网络算法,遗传神经网络算法不仅提高了网络训练收敛速度,而且提高了模拟电路故障诊断平均正确率,为模拟电路智能化诊断提供一种新的思路。     

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。     

一种基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断方法

提出了一种采用小波分析与遗传算法相结合的模糊神经网络对模拟电路进行故障诊断的新方法。该方法采用基于小波分析的主成分分析方法对网络的训练样本进行预处理,提取优化向量后利用遗传算法对模糊神经网络进行训练。对两个模拟电路的诊断实例表明该方法故障覆盖率高,并能有效诊断出同类方法误诊的故障类型。