基于可拓神经网络的汽车涂装线设备故障诊断

针对汽车涂装线设备故障无法及时发现和排除的困难,提出基于可拓神经网络的故障诊断方法。该方法利用可拓学定性和定量描述方式处理结构化知识的特性并结合神经网络并行结构的特点,使可拓神经网络借助并行分布处理结构完成可拓推理过程。依据烘房燃烧加热系统设备监测参数和故障类型,建立基于可拓神经网络的物元输入、输出模型。将参数样本进行训练,对训练结果进行仿真对比实验,实验结果显示该方法相对传统神经网络具有结构简单、反应速度快等优点。