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。     

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。     

MCFC电堆的自适应模糊控制器的设计

根据熔融碳酸盐燃料电池（MCFC）的数学模型，为了在温度允许界限内保持MCFC电堆对外电压输出的恒定，采用自适应模糊控制理论对MCFC电堆的控制进行研究，设计了一种具有两个自适应调整模块（参数调整模块和聚类分析模块）的模糊控制器，仿真结果表明自适应模糊控制方法在性能和效果上都比PID控制有明显的提高，从而能够保证MCFC电堆在运动过程中的可靠性。     

神经网络在核动力装置故障诊断系统中的应用

对核动力装置进行状态监测与诊断的层次、步骤、系统结构进行了阐述，并结合专家知识对核动力装置典型故障建立了故障知识库；在此基础上，将径向基函数（RBF）人工神经网络引人到核动力装置故障诊断中，使其与模糊神经网络（FNN）进行邦联，提高了神经网络的诊断速度和准确性．用Visual Basic6．0编制了系统程序．该系统对典型故障进行了诊断，得到了预期的效果．     

模糊神经网络在运动目标检测中的应用

提出了一种用于运动目标检测的基于ＢＰ算法的模糊神经网络,并通过实验证明了将之应用于运动目标的信息检测与装置故障诊断的正确性。     

Neural—networks—based Modelling and a Fuzzy Neural Networks Controller of MCFC

Molten Carbonate Fuel Cells(MCFC) are produced with a highly efficient and clean power generation technology which will soon be widely utilized.The temperature characters of MCFC stack are briefly analyzed.A radial basis function (RBF) neural networks identification technology is applied to set up the temperature nonlinear model of MCFC stack,and the identification structure,algorithm and modeling training process are given in detail.A fuzzy controllery of MCFC stack is designed.In order to improve its online control ability,a neural network trained by the I/O data of a fuzzy controller is designed.The neural networks can memorize and expand the inference rules of the fuzzy controller and substitute for the fuzzy controller to control MCFC stack online,A detailed design of the controller is given,The validity of MCFC stack modilling based on neural networks and the superior performance of the fuzzy neural networks controller are proved by Simulations.     

基于粗糙集与模糊神经网络的多级压缩机诊断

为解决多级往复式压缩机故障诊断这一复杂问题,提出了一种棋于智能互补融合的智能诊断策略、该策略利用粗糙集理论对数据样本进行党费,形成初步的诊断规则,并基于该结果形成模糊神经网络,再利用网络的分类逼通能力,建立从故障状态空间至解释空间的精确映射,从而达到故障诊断的目的,另外,还提出了一种基于误差反馈的节点函数特性变化模糊神经网络逼近器和新的数据党费度量指标－数据蒸发率,对一台四级压缩机的故障诊断结果表明,提出的新方法具有诊断率和数据蒸发率高、结果易于被人理解、诊断计算最小等优点。     

混沌动态模糊神经网络及变压器故障诊断的应用

提出一种结合动态模糊神经网络和混沌优化算法的故障诊断方法,将混沌变量引入模糊神经网络结构和参数的优化搜索.利用混沌优化的动态模糊神经网络建立变压器故障诊断模型,此模型不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价,从而使得每个输入变量和模糊规则都可根据误差减少率进行修正.仿真结果表明,混沌动态模糊神经网络算法精度高、迭代步骤少、收敛快,对识别和预测变压器状态具有较高的精度和效率,并可方便有效地应用到其他领域.     

复杂系统故障诊断中的模糊聚类方法

为了提高复杂系统故障的诊断能力,采用模糊Ｃ－均值聚类算法对原始采样数据进行聚类,并通过模糊传递闭包法和绝对值指数法得到模糊Ｃ－均值法的初始迭代矩阵．用划分系数、划分熵和分离系数来评价聚类的结果是否最佳．采用模糊聚类方法可避免研究复杂系统的内部特性,比仅依据其外部输出的数据进行故障诊断方法简便．通过某飞行器测试系统的应用,表明采用模糊聚类方法后,提高了判别故障的准确率．     

基于计算流体力学的熔盐燃料电池电堆的仿真

基于计算流体力学技术，建立并仿真了10kW级顺流型熔融碳酸盐燃料电池（MCFC）电堆的三维模型，对电堆内部的物质、动量和能量守恒过程进行了理论分析，模型考虑了MCFC电堆的一个重要组成部分-波状板，并讨论了波状板尺寸对电堆性能的影响，结果表明，在采用较大尺寸波状板的电堆中，电化学反应进行得更加充分，所建模型对电堆内部流场的设计有一定意义。     

基于无损约束降噪稀疏自编码的滚动轴承故障诊断技术

在滚动轴承故障诊断过程中,时域振动信号容量大且易受噪声污染,难以建立准确的故障诊断模型。针对上述难题,本文采用无损约束降噪方法对稀疏自编码进行优化,提出了基于无损约束降噪稀疏自编码的滚动轴承故障诊断方法。该方法可直接作用于时域振动信号,消除对人工特征提取的依赖性,无需降噪预处理,降低了故障诊断模型建立的难度。为验证本方法的有效性,利用滚动轴承时域振动信号进行仿真实验,并对诊断过程中学习到的故障特征进行可视化分析。实验结果表明,本方法可以在噪声数据下建立有效的故障诊断模型,且比传统的栈式稀疏自编码诊断算法具有更强的噪声鲁棒性。     

基于模糊加权有色网和BP神经网络的飞机发动机故障诊断

针对传统知识推理故障诊断方法中参数往往依赖于专家经验,存在着不准确和无法学习的问题,提出了一种基于模糊加权有色网和BP神经网络的故障诊断方法。首先,定义了模糊加权有色网并给出了两种产生式规则对应的模糊加权有色网模型。然后,设计了采用BP神经网络对模糊加权有色网各参数进行学习的算法。最后,给出了使用训练后的各参数进行初始化的模糊加权有色网进行故障推理的具体步骤。通过飞机发动机故障诊断实例仿真实验证明了方法能正确地建立模糊加权有色网推理模型,在采用BP神经网络进行参数训练后,能有效地实现飞机发动机的故障诊断。     

基于ANN和FUZZY的装载机故障诊断模型

提出了一种基于神经网络和模糊理论的层次诊断模型、针对装载机的特点建立的模糊系统可自动生成和调整隶属度函数，构造了一种平行的神经子网络，网络训练的速度和诊断准确率有明显提高．模型缩小了知识库，减少了计算量．本模型具有比较强的除噪能力，能将对故障信息敏感而对噪声不敏感的信息提取出来．经仿真实验证明，识别效果良好，有效减少了误判和漏判．     

基于模糊贴近度的故障诊断

为了提高船舶机舱设备早期进行故障诊断的有效性与准确性,使用了模糊贴近度的方法,并利用机舱燃油系统的实验数据指出传统贴近度的方法在故障诊断方面的不足。对传统模糊贴进度的公式进行了改进。根据模糊贴近度原理,结合模糊数学隶属度,构建了一种模糊贴近度函数模型。利用实验数据验证了该模型。实验结果表明,使用改进的模糊贴近度的方法优于传统模糊贴近度的方法,能有效完成燃油系统的故障诊断,可以满足实际船舶故障诊断中的需求。     

基于三角均分模糊推理的电力设备故障诊断

电力设备的故障诊断具有不确定性。应用三角均分模推理系统的能够利用实际故障诊断数据，吸收专家诊断经验，获取与完备故障诊断规则知识，从而有效地诊断电力设备的故障。     

基于NFI直推式学习算法的故障诊断方法

在故障特征数据空间中,搜索输入数据最相邻的训练数据作为子训练数据集,用最速下降法对模型模糊规则参数进行优化。用Fisher's iris数据集仿真并同自适应神经模糊推理系统(ANFIS)比较,平均试验误差降低了15%,运算速度提高了约30%。将一组采自航空发动机实际试车故障特征数据输入到诊断模型中,模型能准确识别发动机存在的三类故障状态,说明了此算法对解决一些故障诊断问题的有效性。     

摩擦焊机液压施力系统故障率分析

采用模糊故障树分析方法,对C800型连续驱动摩擦焊机液压施力系统故障机理进行定性分析。通过分析故障形式,建立了适合摩擦焊机液压施力系统故障诊断的模糊故障树结构,并进行量化分析,推导出摩擦焊机液压施力系统故障顶事件发生的模糊概率及其隶属函数分布,为摩擦焊机液压系统设计、维护和保养提供了理论依据。     

基于神经网络的摊铺机液压系统故障诊断方法

以摊铺机液压系统为研究对象,提出了基于神经网络的故障诊断模型。结合BP神经网络基本知识和摊铺机液压系统故障的特点,研究了诊断知识的获取方法,设计了摊铺机液压系统故障诊断网络的基本结构。通过与模糊理论相结合研究了输入输出特征向量表达和获取的具体方法,提高了故障诊断神经网络模型的实用性,并提出改进学习效率和动态BP算法可以提高故障诊断神经网络的性能。     

基于模糊聚类算法的精炼过程真空系统故障诊断

针对大型真空冶金系统(DVMS)的故障点多、故障征兆不明显且要求其故障诊断快速、准确的特点,提出了一种基于模糊聚类算法的智能诊断模型·该模型具有很强的自学习、自组织能力适用于大型复杂真空系统的故障诊断·在介绍了模糊聚类算法的理论同时,给出了模糊故障诊断的步骤·以RH KTB真空冶金系统的智能故障诊断为例给出了模糊诊断的实际过程·通过分析证实了该算法对大型复杂真空冶金系统智能故障诊断的有效性·     

基于Sugeno模糊模型的数控机床故障诊断法

在数控机床的故障诊断中，许多对数控机床故障征兆描述的诊断规则都是诊断专家的诊断经验，具有很大的随意性．文中将Sugeno模糊模型用于数控机床故障诊断系统的方式，实现了对各个诊断专家诊断结果的模糊综合，补充了诊断专家诊断知识的不足，消除了诊断专家诊断结论的随意性，保证诊断结论的准确，利用该方法基于诊断专家系统技术可以实现对数控机床的自动诊断，而且诊断结果准确、可靠．