基于混合神经网络的模糊定量推理在故障诊断中的应用

本文采用模糊定量推理的方法，解决了故障诊断专家系统存在的模糊问题和实时性问题，同时利用ＢＰ与ＡＲＴ的混合神经网络技术克服了模糊定量推理中存在的问题。     

基于案例推理的纺纱质量预测模型研究

针对纺织企业的纱线质量控制问题,提出了基于案例推理(CBR)的纱线质量预测模型.利用纺织企业纱线生产中积累的历史数据构建案例库,采用聚类算法为其建立索引结构.在此基础上,使用最近邻法分两步检索出相似案例,并对相似案例进行修改以获得预测值,同时采取主动学习策略保存当前案例,更新案例库.最后使用纺纱生产的实际数据进行仿真,得到具有较高精度的预测结果,验证了模型的有效性.     

集成模糊推理与定量仿真的故障预测系统研究

为解决传统故障诊断方法在装备维修保障方面的不足，将虚拟样机作为一种新的定量推理机制引入到故障仿真和预测领域，提出了基于虚拟样机的装备故障仿真预测模型。以某型自行火炮为研究对象，在ADAMS环境下建立了火炮虚拟样机。仿真预测过程根据用户输入的初始参量由虚拟样机获取初始状态，由基于动态模糊综合评判的预测方法生成候选故障集，虚拟样机结合知识库确认实际发生的故障并找出相应的故障原因和故障部件。虚拟样机的仿真结果和相关的预测实例验证了模型的有效性，表明基于上述模型的故障仿真预测系统可以获得较高的预测精度，能够满足装备预知维修保障的需求。     

基于前景理论和证据推理的混合直觉模糊决策

针对不确定的混合多属性决策问题,提出基于前景理论和证据推理的直觉模糊决策方法.首先通过直觉模糊数描述决策信息,保留了决策数据的不确定性,并实现了精确数、区间数和语言变量3种混合型属性的信息统一.其次考虑人的有限理性,结合前景理论,以直觉模糊数的形式表示前景决策矩阵.再次,运用证据理论合成方案的综合前景值,减少了决策信息的丢失,并以此对方案进行排序和优选.最后,以航运企业竞争力综合评估为实例,通过分析表明了该方法具有合理性和可行性.     

基于证据推理和置信规则库的涡扇发动机故障预测

针对某型涡扇发动机故障预测的问题,提出一种基于证据推理和置信规则库的涡扇发动机故障预测模型。为描述涡扇发动机的健康状态,利用证据推理算法融合发动机系统状态信息;结合先验知识建立混合驱动的置信规则库仿真预测模型;采用投影协方差自适应进化策略用于优化模型参数;通过实验验证了模型的有效性。研究结果表明：该方法不仅准确预测涡扇发动机故障风险概率,而且为故障诊断和维修保障提供了有力的支撑。     

敏捷制造系统的基于Agent的混合调度

针对敏捷制造调度环境的不确定性和动态性,研究了基于分布式多Agent的敏捷制造系统控制结构及混合调度策略.首先,提出多Agent制造控制结构,该结构兼有Agent的自治性和递阶组织(或动态逻辑单元)的协调性.接着,研究了结合模糊规划与模糊合同网的混合作业车间调度方案.该方法具有静态调度方法的精确性和合同网方法的动态、灵活性.最后设计算例仿真并验证了方法的可行性与效率.     

基于模糊综合评判的电力负荷最优组合预测

最优组合预测是提高电力负荷预测精度的有效方法。应用最优组合预测方法的关键在于怎样确定组合权系统。通过分析实际电力负荷预测的实现过程,提出利用基于模糊语言的模糊综合评判进行权重判定的方法,取得很好效果。     

基于Sugeno推理自调整模糊Smith-PID控制器仿真研究

针对工业控制中大惯性、纯滞后、参数时变非线性受控对象难于控制问题,提出一种新型控制器,利用Smith预估器补偿受控过程纯滞后作用,基于Sugeno推理模糊控制器自调整PID参数.给出控制器结构及其控制策略,并将其应用于加热炉温度控制系统中,与常规PID控制器和Smith预估补偿PID控制器比较.仿真结果表明,该控制器各项性能均好于其它两种控制器,具有动态调节性能好、稳态精度高、抗干扰性强和鲁棒巨好的特点.     

基于灰色相关向量机的故障预测模型

针对样本数据量较小条件下的故障预测问题,提出了一种灰色相关向量机（relevance vector machine, RVM）故障预测模型。在模型的训练阶段,根据特征数据序列建立其离散灰色模型（discrete grey model, DGM）,以DGM的预测值作为输入、原始数据序列作为输出,训练得到RVM回归预测模型;在模型的预测阶段,由建立的DGM和RVM回归预测模型组合得到灰色RVM故障预测模型,并通过引入新陈代谢过程,不断更新数据中的信息。实验结果表明,模型的预测性能优于传统的灰色预测模型。     

基于定性推理与定量仿真集成的故障诊断推理

阐述了故障诊断推理过程中知识的概念、类别和关系，从知识的获取、组织和表示等方面对定性和定量知识的集成进行了研究，并提出了基于定性推理和定量仿真集成的综合诊断推理方法，结合复杂系统试车数据的仿真诊断结果表明，该方法能有效地消除推理结果中的奇异性，从而改善了定性推理方法的性能。     

故障模糊预测系统开发环境的思想及其实现

针对故障诊断的现状和发展,本文探讨了故障模糊预测系统的开发环境,并研究了系统的知识表达方式和推理控制策略。     

锅炉系统故障诊断模糊推理方法

根据锅炉系统实际运行情况,分析其故障诊断的推理求解过程,提出了专家系统中基于诊断知识的模糊描述方法,并根据诊断规则实例,采用模糊推理方法,阐述故障诊断推理过程中正向推理、逆向推理模糊断言可信度的传递运算方法。     

模糊推理预测方法及其应用

给出了连续论域和离散论域模糊推理预测的一般性方法,并应用连续论域模糊推理预测方法,对中国居民的人均粮食消费量进行预测。     

空气环境质量模糊综合评价及趋势灰色预测

基于空气环境质量评价和趋势预测中的不确定性 ,提出空气环境质量的模糊综合评价方法和趋势灰色预测方法 ,在泰安市空气环境质量的评价和预测中得到较好应用.     

基于FTA油气长输管道失效的模糊综合评价方法研究

介绍了由故障树分析和模糊综合评价相结合的油气长输管道失效的研究方法.故障树分析方法能找出影响油气长输管道失效的共性因素,但较难分析实际运行管道存在的个性因素和不确定的因素(即模糊因素).文中在故障树方法所提供的评价因素集和权重集的基础上,利用模糊综合评价方法对油气长输管道失效进行更为客观的评价.以某输油管道为例列举了该方法的步骤,计算结果表明FTA和模糊综合评价的集成方法合理、易于工程应用,评估结果更符合客观实际.     

基于神经网络技术的飞机舵面故障趋势预测研究

在飞机舵面故障诊断系统中,及时准确的故障预报对提高飞机的安全性具有极其重要的意义,针对飞机舵面故障预报系统的设计要求,建立了神经网络故障预测模型以及训练算法,该预测模型采用三层BP网络模型,还对神经网络的预测精度给出了评价函数.最后,为了验证所述方法的有效性,结合风洞实验数据,对某机舵面故障模式之一的方向舵卡死进行了预测和分析,并与传统的ARMA方法进行了比较,结果充分表明了该神经网络预测模型的有效性和优越性.     

多Agent诊断系统合作评价策略

多Agent系统提供了分布式和合作问题求解的环境，每个诊断Agent都可以面向各自的知识库进行诊断，提高了诊断系统的可靠性和实时性，但同时也带来了合作评价问题。在介绍多Agent诊断系统结构的基础上，介绍了基于语气理论的合作评价策略，并研究了有互斥故障情况下的合作评价问题，有利于提高多Agent诊断系统的可行性。     

基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断

为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型.利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数.经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%.仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟舍能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机放障.     

装备调配保障能力评估混合算法

分析了装备调配保障的主要影响因素,研究了武器装备、弹药和器材等调配保障的特点和规律,提出了运用指数法、排队网络和模糊综合评判相结合的方法,预测和评估装备调配保障能力,其中指数法能够充分体现各要素之间的关联性。给出了仿真评估实例,验证了方法的实用性,为装备保障指挥决策和系统优化设计提供了理论依据和技术支持。