补偿模糊神经网络在人因可靠性分析中的应用研究

将补偿模糊神经网络用于人因可靠性分析中的研究,建立了标准法人因可靠性的补偿模糊神经网络模型,并给出了埋地燃气管道人因可靠性分析的应用实例.结果表明,将补偿模糊神经网络用于人因失效的计算是可行的,其计算更为方便,结果更为精确.     

模糊数的运算法则在故障树分析中的应用

将模糊数理论引入到设备的故障树分析方法中.首先简述了模糊数的简化的加、减、乘的运算法则;然后,给出了一个常压炉火灾爆炸事故树;最后,将基本事件发生的概率描述为模糊数,利用模糊数简化的加、减、乘运算法则对模糊故障树分析,并计算出整个系统的模糊故障率.     

基于三角模糊数的长输管线故障树分析

利用模糊故障树分析法对长输管线系统进行分析,建立了长输管线系统失效故障树.由于缺乏足够的现场数据及实验数据,因此采用三角模糊数表示事件发生的概率,将模糊重要度分析的新方法-中值法引入长输管线系统的故障树分析中来,给出了计算方法及步骤,并用模糊重要度法对故障树基本事件进行排序.从而可以看出,为提高系统可靠性,应主要改善第三方破坏及管道初始和施工缺陷等几个因素.     

汽车驱动桥系统模糊故障树分析研究

应用模糊故障树分析方法对汽车驱动桥系统的可靠性进行了研究,简要介绍了模糊故障树分析方法的基本理论和汽车驱动桥系统的基本结构,建立了汽车驱动桥系统的故障树.采用上行法求解所建立的故障树的最小割集,用三角型及正态型模糊数描述底事件发生概率的区间表示方式和计算方法,对所建立的故障树进行了定量计算.以某汽车驱动桥为实例,对相关方法的应用进行了分析,结果表明,应用三角型和正态型模糊数方法的计算结果差别不大,轴承磨损失效是该汽车驱动桥分系统失效的关键事件.     

智能压路机压实模糊神经网络控制及仿真

将模糊系统与神经网络相结合,提出了一种由模糊化层、模糊推理层和清晰化层组成的模糊神经网络结构,并将其用于智能压路机压实控制.针对振动压路机的压实性能要求,采用钟型函数作为隶属度函数,通过计算规则重要度来提取模糊推理层规则群中比较重要的规则,运用补偿模糊神经网络的学习算法解决参数的自动调整问题.把工程实践中得出的模糊控制规则表作为训练模糊神经网络的样本,仿真结果表明该模糊神经网络控制器具有在误差限度范围内的泛化能力.     

建筑供应链风险模糊故障树评估

为科学地对建筑供应链的风险进行评估,采用故障树分析方法,对引起建筑供应链失效的各风险因素进行分析,建立了建筑供应链失效的故障树.在对故障树进行定性分析的基础上,找出了建筑供应链失效的主要模式.采用信心指数法,将专家数据修正为三角模糊数,运用模糊集理论和故障树相结合,计算了底事件发生概率及各事件的模糊概率重要度.通过分析模糊概率重要度指标,得出了建筑供应链在实施前应首先规避的风险.结果表明:为建筑供应链的风险评估提供了可靠手段.     

T-S模糊门在因果图中的应用

T-S模糊门在故障树分析中已得到广泛应用,并具有较好的实用性.鉴于因果图和故障树都可以用于故障诊断,用图形表示因果关系,两者具有很多相似性,并且在一定条件下,因果图和故障树可以相互转化,故将T-S模糊门引入到因果图中,考察其实用价值.     

基于模糊故障树的燃料电池发动机氢安全

针对燃料电池发动机的安全可靠性,分析了氢安全和电安全的基本要求及其影响因素,重点从氢安全角度建立了以氢气泄露为顶事件的故障树模型.考虑到底事件和中间事件发生故障概率的模糊性和不确定性,将模糊数学和故障树分析法相结合,对底事件的故障概率进行模糊化并计算了顶事件发生的模糊概率;然后,采用模糊数中值法进行了各底事件的模糊重要度分析,找出了燃料电池发动机安全性的薄弱环节并提出了相关整改措施.研究结果表明,该方法较之传统故障树分析法实用、有效,对提高燃料电池发动机的可靠性与安全性设计具有指导作用.     

多状态模糊故障树分析软件MFFTAP

关联矩阵法是一种新颖的故障树定性分析方法．本文对关联矩阵法作了补充，采用补充后的关联矩阵法和模糊故障树分析方法编制了多状态模糊故障树分析软件ＭＦＦＴＡＰ，并用实例验证了该软件的正确性．该软件可用于两状态、多状态常规故障树和模糊故障树分析     

火灾探测的一种模糊神经网络方法

根据火灾信号的特点,建立了用于火灾探测的模糊神经网络,给出了处理火灾信号的模糊推理计算模型,并采用模糊运算,对于不同种类的火灾信号进行了综合分析,随后推导出用于自动生成隶属函数和提取模糊规则学习算法的计算模型。     

多级模糊神经网络在故障诊断中的应用

提出一种基于模糊神经网络的多级故障诊断系统,根据多级的需要,除了建立故障谱和识库外,还分别建立了频谱特征知识库、振动变化特征知识库和故障位置特征知识库,并对其主要功能做了比较细致和论述。文中特别对第1,3级采用的基于模糊组织径向基函数神经网络及第2级采用的模糊逻辑神经网络的学习算法做了较全面的论述,同时解决了模糊神经网络随着输入变量的增加,模糊规则呈指数增长带来网络训练的困难。通过试验,研究了该系统在某炼油厂重催化机组故障诊断中的具体应用。     

Fault-Tolerant Control of Nonlinear Systems Based on Fuzzy Neural Networks

Due to its great potential value in theory and application,fault-tolerant control strategies of nonlinear systems,especially combining with intelligent control methods,have been a focus in the academe.A fault-tolerant control method based on fuzzy neural networks was presented for nonlinear systems in this paper.The fault parameters were designed to detect the fault,adaptive updating method was introduced to estimate and track fault,and fuzzy neural networks were used to adjust the fault parameters and cons...     

模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用

提出并研究了模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用问题。以油色谱分析数据作为输入，故障类型作为输出，建立了邦联诊断的模糊网络模型。故障实例的测试结果表明了这咎方法的有效性。     

基于FTA与BAM神经网络融合的飞机故障诊断方法

飞机由大量彼此关联的组件组合而成,其大规模特性使得基于故障树(FTA)和基于神经网络的故障诊断方法在应用于其故障诊断时分别存在空间爆炸问题和训练样本整理困难问题.本文融合故障树和BAM神经网络,由故障树归纳出系统所有的故障模式,整理出BAM神经网络所需的具有规范性、独立性、正交性的训练样本,然后用BAM神经网络实现飞机故障的快速和准确诊断.实验评估结果表明,融合方法有良好的可扩展性,而且故障判别率提升了20%.     

一种基于油中溶解气体分析的变压器绝缘故障诊断新方法

将小波神经网络优良的分类诊断能力和最小二乘加权融合方法相结合,采用油气分析实现电力变压器的故障诊断.用非线性Morlet小波基作为神经网络激励函数,形成神经元,结合双方的优点,建立了紧致型小波神经网络.采用6个同一小波,其隐层单元数目、学习率等相关训练参数不同的单个子网络,对相同变压器故障信号样本进行训练,用最小二乘加权融合法对各个子网络的输出结果进行决策信息融合,通过对融合结果的分析,得到变压器故障的识别结果.测试结果表明,系统具有较好的分类诊断能力和可靠性.     

基于聚类和模糊神经网络的故障诊断

模糊神经网络能够发挥模糊逻辑和神经网络的特性,在武器装备的故障诊断中应用越来越广泛。文中提出了一种基于聚类和模糊神经网络的故障诊断模型,该模型首先通过基于关系度的聚类方法得到模糊神经网络的初始结构,并用梯度下降法对网络的参数进行修改,以得到泛化能力好的诊断网络。仿真结果表明该模型是有效的。     

基于神经网络及模糊理论建立回热系统故障诊断层次模型

针对热力系统故障发生的模糊性,提出将模糊辨识理论和人工神经网络相结合,建立回热系统故障诊断层次模型．该模型根据回热系统以加热器为中心的特点,分层诊断,缩小了知识库,减少了计算量,并利用了神经网络“边学习、边辨识”的优点,使故障诊断迅速、准确．经仿真实验,证明了模型辨识效果良好．     

模糊神经网络在陶瓷配料系统控制中的应用

将模糊控制和神经网络技术相结合 ,借助神经网络的学习能力和信息存储能力来实现模糊推理过程 ,并记忆和调整模糊规则 ,从而自动生成模糊控制规则 ,建立模糊神经网络。系统对模糊神经网络进行离线学习 ,将训练好的模糊神经网络用于在线控制 ,仿真结果表明 ,本文方法用于对陶瓷配料系统的控制 ,取得了无超调、无静差等令人满意的效果     

模糊经验方程和模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

探讨了模糊经验方程和模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用。这两种算法有效结合工程经验,算法结构简单,易于应用。采用这两种方法分别对某型发动机实际故障进行诊断,结果表明其可有效的应用于发动机故障诊断。