模糊神经网络技术在故障诊断中的应用

总结了模糊神经网络在故障诊断中的应用,分析和归纳了不同结构的模糊系统与神经网络的合成形式。对直接模糊神经网络、B样条模糊神经网络、RBF模糊神经网络以及几种扩展的模糊神经网络在故障中的应用进行了讨论。针对故障诊断通用模型,给出了子模块的改进和选取方法,从而使故障诊断的模糊神经网络方法更为系统和有效。     

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。     

BF及模糊神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

本文对模糊神经网络用于故障诊断较传统BP(Back-Propagation)网络的优越性进行了分析,并提出了一种利用模糊神经网络进行旋转机械故障诊断的新方法。在这种方法中利用RBF(Radial Basis Function)神经网络获得隶属度函数,并简化了模糊神经网络的训练,使得新的故障诊断专家知识更易于扩充到现有的故障诊断网络中。仿真结果表明,本文方法所构建的故障诊断网络易于扩展且有良好的诊断效果。     

可靠性仿真在模糊故障诊断中的应用

针对模糊故障诊断中传统模糊关系矩阵确定方法不能动态适应具体设备运行状态变化等缺点,提出了基于故障树的可靠性仿真方法,用于确定模糊关系矩阵。该方法首先利用元器件的失效分布数据和设备深层原理性知识建立故障树,进行可靠性仿真,然后根据仿真结果和具体设备的历史故障信息动态计算模糊关系矩阵。给出了该方法的具体应用步骤。实际诊断结果表明,该方法可以有效地提高模糊故障诊断的准确性与针对性。     

模拟退火自适应模糊系统学习算法及其在故障诊断中的应用

把自适应模糊系统的学习过程分解为聚类和线性优化,用模拟退火作为聚类的工具,提出了一种基于模拟退火的自适应模糊系统学习算法,用该学习算法建立某非线性伺服机构的模型,并构造基于模型的故障诊断系统,实验取得了良好的结果。     

模拟退火自适应模糊系统学习算法及其人在故障诊断中的应用

把自适应模糊系统的学习过程解为聚类和线性优化,用模拟退火作为聚类的工具,提出了一种基于模拟退火的自适应模糊系统学习算法。     

基于BP神经网络的故障诊断方法

提出了一种表示故障的模型 ,然后为其建立了基于 BP(逆向传播 )模型的神经故障诊断网络 ,给出了该网络的训练算法和故障诊断步骤 ,并提供了在雷达系统设备上对某些部件的仿真调试诊断实例 .     

基于神经网络的故障模糊诊断研究

文章用模糊算子代替标准的传递函数，利用征兆、规则、故障间的逻辑关系进行故障诊断，构造了四层模糊结构，给出了诊断的知识流程、机理分析和诊断步骤，并推导出一种能加快网络收敛速度的故障诊断及改进算法．在对某J8-wp13发动机滑油典型故障样本和非故障样本的仿真中，诊断结果良好．     

模糊神经网络在决策专家系统中的研究与应用

解决知识“瓶颈”问题是拓宽专家系统应用领域的关键技术。在运用模糊集合理论的基础上 ,给出模糊决策规则定义 ,根据模糊神经网络理论 ,提出一种实现规则决策的层次型模糊神经网络 (FRDNN) ,设计 4类不同属性的神经元 ,结合开发的实用GSM网络优化专家系统的知识的特点 ,从“决策域”观点仿真分析并通过实例验证FRDNN的可行性 ,为解决实用专家系统的知识获取提供了新思路     

基于遗传算法的模糊神经网络智能控制器及其应用

提出了一种基于遗传算法的模糊网络控制系统,该系统采用模糊神经网络结构实现,它用遗传算法优化具有全局性的隶属函数参数,而用ＢＰ算法调节和优化具有局部性的网络权值参数。仿真结果表明该控制器可大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性和鲁棒性。     

模糊推理和神经网络的集成在故障诊断中的研究

以故障诊断的理论和方法为基础 ,综合运用人工智能、模糊理论和神经网络理论 ,对复杂电子装备的故障诊断问题进行了研究。提出了模糊推理和神经网络的集成方法 ,介绍了集成的综合系统的基本结构和工作原理 ,描述了模糊故障诊断模型和改进的神经网络BP算法     

模拟电路单—故障的模糊神经网络诊断方法

本文提出了利用模糊神经网络进行模拟电路故障诊断的方法。该方法根据模式识别原理,利用建立在神经网络中的模糊特征库,推断出故障特征对各元件故障的隶属程度,并指示元件参数的变化趋势。这一方法为解决模拟电路及一些含有非线性元件的电路的故障诊断问题提供了一种新方法。     

模糊理论在雷达故障诊断中的应用研究

根据模糊数学中的可能性理论引入了“故障可能性”的概念。推导了故障可能性分布的模糊数学表达式,并对故障可能性在串联系统模型中的分布情况进行了研究。给出了基于故障可能性分布的模糊综合评判法,以及根据该方法所得出的结果。论述了其如何在雷达接收机故障诊断中获取故障诊断数据,进行故障定位等的过程和方法。     

基于多智能体和神经网络的网络故障诊断及二维可视化

提出一种基于多智能体和神经网络的网络故障可视化诊断系统。每个被诊断的网络具有一个网络故障征兆收集智能体，负责收集并且预处理该网络的故障征兆信息，该信息被传送到位于诊断中心的网络故障诊断智能体，用作诊断及可视化。该系统的优点是网络故障诊断智能体可以以可视化的方式诊断网络的故障，并且动态监控网络的运行状态。试验结果证明所述系统的有效性和鲁棒性。     

一种用于故障诊断的演化小波神经网络

针对小波神经网络实现故障模式识别时存在的“维数灾”问题 ,提出了利用遗传算法在小波网络的学习过程中优化网络结构的方法 ,可有效减少小波基元 ,加速收敛。同时为提高遗传优化的收敛速度和精度 ,避免“早熟”现象 ,采用基于实数编码的遗传算法。给出了各个控制算子的自适应调整策略 ,并设计了增加和删除操作对遗传算法进行改进。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于模糊逻辑系统的武器系统故障诊断研究

复杂的大型武器系统中广泛存在着模糊问题 ,某些故障与征兆之间的关系更具有模糊性。理论和实践表明 ,用模糊数学的方法处理这类模糊问题具有明显的优势 ,而模糊逻辑则是模糊数学的重要方法。首先讨论了一般的模糊逻辑系统模型 ,研究了基于模糊逻辑系统的故障诊断方法 ,并结合故障诊断问题 ,建立了基于模糊逻辑系统的大型武器系统故障诊断模型 ,对诊断过程和结果进行了分析     

基于IREA的模糊神经网络及其在网络拥塞预测中的应用

将粗糙集从原始数据中提取数据的能力和模糊神经网络的推理能力有效地集成起来。使用增量式规则提取算法(IREA)从原始数据中抽取构建模糊神经网络(FNN)所需的规则集。与传统的模糊神经网络相比较,使用IREA算法构建的FNN具有较短的规则长度和更少的规则条数。网络拥塞仿真试验验证了本文所述方法的优越性。     

基于神经网络的导弹故障智能诊断专家系统

首先简要介绍了BP神经网络学习算法,然后在搜集专家经验和专业知识的基础上,提出了导弹故障智能诊断方法,分析了诊断参数的选取方法、知识库的建立过程及神经网络模块结构图.最后研究了基于神经网络的导弹故障智能诊断专家系统的结构及功能实现,并对某导弹发射控制系统进行了故障分析,给出了具体的诊断实例.将此方法应用于导弹武器系统故障诊断中,可提高诊断的智能性.