基于概率论和模糊数学的汽车故障诊断模型

将模糊数学、概率推理和节约覆盖集理论引入到汽车故障诊断中,建立了一个新的汽车故障综合诊断模型.模糊隶属函数利用各专家的语义强度和经验,建立汽车故障性质与故障征兆之间的因果强度关系,再将概率统计和模糊数学相结合,利用节约覆盖集的理论重新筛选故障征兆集,重构相对似然函数.形成的模型能最大限度融入专家的知识,充分考虑了汽车的历史检修记录,使诊断结论更准确、可信.     

基于T-S模糊故障树的某柴油机缸套可靠性分析

为了克服传统故障树方法概率获取难度大、故障机理不明确等缺点,文章提出了一种T-S模糊故障树方法,将T-S故障树与模糊理论相结合,以某型柴油机缸套异常磨损为案例进行可靠性分析。提出了基于信心指数的专家调查法得到底事件的模糊概率并进行修正,求得缸套磨损在不同故障程度下的模糊概率;由各个底事件的故障状态得到缸套磨损在不同故障程度下的模糊可能性;对故障系统的各个底事件进行了T-S概率重要度分析,指出了缸套磨损在不同故障程度下的薄弱环节。该文方法对提高某型柴油机缸套工作的可靠性提供了一定的参考价值。     

模糊诊断技术在旋转机械设备故障诊断中的应用

在复杂的机械系统中,一种故障状态可能引起多种故障征兆,而一种故障征兆也可能在不同程度上反映多种故障状态。根据振动信号频谱分析结果,提取频谱特征,获取各种故障征兆信息。在已知故障征兆的情况下,对多故障同时发生和多故障具有相同征兆的诊断问题,利用模糊诊断技术,确定机械设备故障类别的隶属度值,经模糊综合诊断后确定设备的故障。     

应用模糊多属性理论的电力变压器故障融合诊断

大型油浸电力变压器的故障诊断一般通过预防性试验数据进行,预防性试验数据必须经停电检修才能获取,且实际现场数据的采集精度及数量也都很有限。变压器的征兆现象是大量经验的总结,在一定程度上可以反映变压器的故障。提出了在变压器故障诊断中将征兆现象和试验数据融合的思想,实现各种信息的优势互补。通过模糊多属性决策理论,实现对征兆现象的诊断;通过变压器绝缘故障诊断的模糊概率模型,实现对预防性试验的诊断;最后用D-S证据理论对预防性试验数据和征兆现象的诊断结果融合。建立了一种新的故障诊断模型,实例证明了此方法的有效性。     

基于分级模糊神经网络的水电机组故障诊断

针对水电机组发生故障时,故障征兆与故障原因之间复杂的对应关系,提出了一种新型的基于低、中、高3级模糊神经网络的故障诊断结构模型和相应的学习算法,并以此方法对该分级模糊神经网络进行了仿真训练.仿真实验结果表明,该方法能有效地对水电机组单故障与多故障样本进行分类,可提高诊断准确率.     

模糊数学在汽车故障诊断中的应用

汽车故障征兆与故障原因间的关系是模糊的,为此,将模糊数学方法引入到汽车故障诊断中,建立汽车典型故障诊断的数学模型,提出由历史数据及专家优序数综合确定模糊隶属度的方法,建立模糊诊断模型,并在计算机上实现汽车故障的模糊诊断.     

模糊神经网络在自动变速器电控系统故障自诊断中的应用

文章介绍了故障自诊断的步骤,针对自动变速器电控系统的特点,建立了故障征兆与故障原因映射列表,并应用基于模糊神经网络的故障自诊断方法,实现了对自动变速器电控系统故障的模糊诊断;并介绍了模糊神经网络的结构和学习方法,以及如何对训练样本进行预处理;利用Matlab神经网络工具箱作为平台,进行测试样本仿真和试验,结果表明该诊断方法是行之有效的。     

基于模糊神经网络的电动汽车变速器故障检测研究

针对电动汽车变速器故障呈现不确定性特征，影响检测性能的问题，设计了基于模糊神经网络的电动汽车变速器故障检测方法。从电动汽车变速器故障状态的工况数据中，提取电动汽车变速器的故障征兆参数；模糊化处理电动汽车变速器的故障征兆参数，依据电动汽车变速器故障征兆参数的隶属度，构建模糊规则库；利用BP神经网络学习模糊规则库的故障检测模糊规则，通过正向传播、反向传播和权值修正完成BP神经网络训练。将电动汽车变速器测试样本输入完成训练的BP神经网络，BP神经网络依据测试样本的模糊隶属度向量，输出故障检测结果。实验结果表明，该方法可以有效检测电动汽车变速器的齿轮断齿等不确定性故障，实用性强。     

基于模糊AHP变压器运行状态判断矩阵建立方法

针对变压器的故障原因、故障机理以及故障征兆之间存在随机性和不确定性,运用层次分析法(AHP)建立了变压器运行状态的模糊综合评价影响因素分析模型;利用AHP的一致性判断矩阵直接转换到模糊对称矩阵,得到了不同的运行状态阶段影响因素指标相对于变压器运行状态的组合权重.这种方法不仅简化了模糊综合评判方法的对称矩阵的建立,也使变压器运行状态的评价准则更满足工程实际的要求.实例表明,该方法将层次分析法和模糊综合评判方法相结合,可以对各影响因素进行权衡分析,从而有效地对变压器运行状态作出综合评价.     

摆线包络行星减速机模糊故障树分析

根据新型精密减速机的结构特点,建立了故障树分析模型.充分考虑新型精密减速机在实际工况下故障现象、故障概率和故障原因等不确定性因素,将模糊数学理论引入故障树分析;采用三角型模糊数来描述减速机故障原因的失效概率,结合λ截集理论和扩张原理,计算得到减速机失效的模糊概率和故障原因的模糊概率重要度.分析结果表明,该新型精密减速机可靠性高;滚子、滚道和摆线齿廓的磨损,曲柄轴支撑轴承的失效是影响精密减速机可靠性的关键因素.     

集成节约覆盖模型与概率推理的新方法

通过引入概率信息,本文主要解决了同时考虑已知存在的和缺席的征兆时各诊断解的相对似然值的计算、同时性诊断问题的求解以及序贯诊断中的最佳测量点选择等问题.     

Fuzzy-Expert Diagnostics for Detecting and Locating Internal Faults in Three Phase Induction Motors

Internal faults in three phase induction motors can result in serious performance degradation and eventual system failures if not properly detected and treated in time. Artificial intelligence techniques, the core of soft-computing, have numerous advantages over conventional fault diagnostic approaches; therefore, a soft-computing system was developed to detect and diagnose electric motor faults. The fault diagnostic system for three-phase induction motors samples the fault symptoms and then uses a fuzzy-expert forward inference model to identify the fault. This paper describes how to define the membership functions and fuzzy sets based on the fault symptoms and how to construct the hierarchical fuzzy inference nets with the propagation of probabilities concerning the uncertainty of faults. The designed hierarchical fuzzy inference nets efficiently detect and diagnose the fault type and exact location in a three phase induction motor. The validity and effectiveness of this approach is clearly shown from obtained testing results.     

模型管理系统中问题求解策略的研究

本文将半结构化或非结构化问题的求解策略与模型单元的管理方式有机地结合起来,提出了基于不精确推理的问题求解策略以及相应的模型描述与操作机制。文中还提出了基于问题求解目标树型分解的问题结构化方法。     

基于模糊理论的电池故障诊断专家系统

电池在线故障诊断是电池使用领域的一个重要研究课题.以模糊数学与模糊诊断原理为基础,提出了一个用于电池故障诊断的专家系统.并结合电池使用的特点,重点探讨了症状隶属度的确定方法.同时,还对模糊关系矩阵参数和阈值的确定方法进行了探论,介绍了电池在线诊断推理流程,给出了诊断研究结果.     

Probabilistic SDG model description and fault inference for large-scale complex systems

Large-scale complex systems have the feature of including large amount of variables that have complex relationships, for which signed directed graph （SDG） model could serve as a significant tool by describing the causal relationships among variables. Although qualitative SDG expresses the causing effects between variables easily and clearly, it has many disadvantages or limitations. Probabilistic SDG proposed in the article describes deliver relationships among faults and variables by conditional probabilities, which contains more information and performs more applicability. The article introduces the concepts and con- struction approaches of probabilistic SDG, and presents the inference approaches aiming at fault diagnosis in this framework, i.e. Bayesian inference with graph elimination or junction tree algorithms to compute fault probabilities. Finally, the probabilistic SDG of a typical example of 65t/h boiler system is given.     

模糊控制器的线性与非线性结构分析

从解析的角度分析了采用三角形隶属函数、线性控制规则,Probabilistic AND和Lukasiewicz OR模糊逻辑时模糊控制器的结构。证明了在用某些推理和决策方法时,模糊控制器等于线性的PI(PID)控制器,而在其它情况下为非线性的PI控制器。     

分布式非一致性数据的聚集查询

结合原有的概率数据库技术,提出了一种新的基于聚类的非一致性数据的概率方法,给出了非一致性数据的元组概率计算方法和基本的查询重写技术,对于有聚集的查询考虑了合适的元组概率、区间值和期望值.考虑了从非一致性数据的粒度的角度去理解方法的适应性,方法不要求程序的预处理,重写能被商业数据库系统有效地优化和执行.使用TPC-H决策支持基准的数据和查询比较系统的重写策略,实验表明方法是有效的.     

不精确推理模型及其应用

对三种常用的不精确推理模型:确定性理论、主观Bayes方法和证据理论作了粗略的评述,着重分析了模糊推理的原理和方法以及如何将这种推理模型应用于模糊病诊断系统中。     

利用神经模糊系统从数据中挖掘模糊逻辑

提出一种利用神经模糊系统从实验记录的曲线或者数据中挖掘模糊逻辑规则的方法。首先根据生产控制系统的实验记录的曲线或者数据,初步确定一个“if…then”模糊逻辑规则模型;然后利用具有非线性特性的神经网络和模糊推理中的模糊逻辑运算,构造了一个神经模糊系统;通过有导师的误差反向传输学习,将训练后的神经模糊系统的网络联接权的变化结合为模糊逻辑规则的变化和修改,从而实现了从实验记录的曲线或者数据中推理、归纳的模糊逻辑控制规则。     

Fuzzy Modeling, Tracking Control and Synchronization of the Rossler''''s Chaotic System

IntroductionInrecentyears,therehasbeenincreasinginterestinthestudyofchaoticsysteminthefieldofnonlinearscience[12].Chaosisastochasticlikeprocessoccurringinacertainsystem.Ononehand,allthetheoryofautomaticcontrolisbasedonthemathematicalmodeloftheobjectundercontrol.Aswellknown,withrespecttoasimplesystem,thesystemmodelingapproachmainlyincludesmechanismmodelingandsystemidentification,andthesemethodsareeffectivewithahighprecisionandreliability.However,withrespecttocomplexsystem,itisnouseofthetraditi…