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。     

基于模糊神经网络的凝汽器故障诊断

对基于热力参数的凝汽器典型故障，建立了凝汽器典型故障集、征兆集及故障特征向量集合，提出了一种适用于凝汽器故障诊断的模糊BP神经网络方法，并以实例验证了该网络模型识别故障的准确性。     

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FNN及DGA的变压器故障诊断系统研究

本文在探讨研究了变压器故障类型与油中溶解气体的关系，分析了改良三比值法的原理、方法规则和优缺点的基础上，提出了基于FNN（模糊神经网络）及油中气体色谱分析法（DGA）的变压器故障诊断模型，实现了以模糊神经网络为基础的变压器故障诊断系统，实例表明该系统具有较好的诊断结果和工程应用价值。     

步进电动机的故障诊断及其实现

针对步进电动机运行中的某些主要故障，设计了ＦＮＮ模糊神经网络故障理机及其单片机实现，提出随机寻优训练算法，并对此对该ＦＮＮ进行了训练，仿真结果表明，该处 仅计算速度快、推理精度高，而且具有工程应用的价值。     

基于模糊神经网络的发电机转子绕组匝间短路故障诊断

本文分析了发电机转子绕组发生短路后的电磁特性,介绍了发电机转子绕组匝间短路故障的诊断方法,提出了一种基于模糊神经网络的诊断方法,把模糊神经理论融合RSO方法对故障进行诊断和定位.     

数学神经网络（Ⅴ）

继续研究数学神经网络，这里提出一种观点：人工神经网络可以作为数学的一种可视化手段，首先用便子指出几种熟知的数学方法可以用神经网络表达，然后讨论了线性规划、多目标线性规划、模糊线性规划以有模糊关系方程的神经网络形式。     

基于T-S模糊模型的自适应重构控制

针对建模误差,外界干扰及操作故障等因素对重构控制的影响,提出了一种基于T-S模糊模型的自适应重构控制方案。整个方案基于模糊T-S模型,在与神经网络的学习能力相结合后,使模糊控制器能自动调整它的隶属度函数,为模糊控制器增加了相当的灵活性,可重构的控制律又使系统在故障情况下的输出精确跟踪期望参考模型的输出,可以有效地补偿故障引起的非线性因素的影响。仿真结果表明了所提出的方法的有效性。     

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.     

一种基于模糊神经网络的变压器故障检测

阐述了基于模糊神经网络变压器故障检测的方法及数学模型．从传统的ＢＡＭ 网络入手,结合模糊理论,根据变压器油的气相色谱分析,运用基于模糊Ｈｅｂｂｉａｎ 学习律的模糊联想记忆（ＦＡＭ）,进行变压器故障类型和严重程度检测的方法步骤．模型算法分为两个步骤：激励阶段和冲突解决阶段．试验表明,该方法精度较高,应用方便．     

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.     

Fuzzy fault diagnosis system of MCFC

A kind of fault diagnosis system of molten carbonate fuel cell (MCFC) stack is proposed in this paper. It is composed of a fuzzy neural network (FNN) and a fault diagnosis element. FNN is able to deal with the information of the expert knowledge and the experiment data efficiently. It also has the ability to approximate any smooth system. FNN is used to identify the fault diagnosis model of MCFC stack. The fuzzy fault decision element can diagnose the state of the MCFC generating system, normal or fault, and can decide the type of the fault based on the outputs of FNN model and the MCFC system. Some simulation experiment results are demonstrated in this paper.     

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。     

On-Line Fast Motor Fault Diagnostics Based on Fuzzy Neural Networks

An on-line method was developed to improve diagnostic accuracy and speed for analyzing running motors on site.On-line pre-measured data was used as the basis for constructing the membership functions used in a fuzzy neural network(FNN)as well as for network training to reduce the effects of various static factors,such as unbalanced input power and asymmetrical motor alignment,to increase accuracy. The preprocessed data and fuzzy logic were used to find the nonlinear mapping relationships between the data...     

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。     

基于多种群蚁群算法的变压器故障检测次序寻优方法研究

针对传统变压器故障检测次序的不足,在研究变压器故障树分析方法的基础上,提出了一种基于多种群蚁群算法的变压器故障检测次序寻优方法.首先给出了多种群蚁群算法的原理和模型;然后利用蚁群算法的全局优化和启发式寻优的特点,对变压器故障检测次序进行优化;最后,以分接开关故障树为例验证了多种群蚁群算法在变压器故障检测次序寻优中的可行性和有效性.     

基于遗传小波神经网络的变压器故障诊断

电力变压器油中溶解气体的色谱分析是变压器故障诊断的重要方法,通过该方法可以间接了解变压器的运行状态和内部潜在故障.人工神经网络已经成功地应用于电力变压器故障诊断,但学习样本数多和输入输出关系复杂性减慢了网络的收敛速度.为解决此问题,将用遗传算法改进的小波神经网络应用于电力变压器故障诊断,克服小波算法易于陷入局部极小、收敛速度慢等缺点.     

处理器在变压器故障远程无线诊断中的应用

为满足变压器故障诊断的需要,结合DSP精度高、数字信号处理能力强和MSP430F2410超低功耗、资源丰富等特点,开发了一款基于TMS320VC5402和MSP430F2410的双处理器结构的变压器障诊断装置.该诊断系统由故障信息采集单元、故障诊断监控单元和移动通信网络构成.故障信息采集单元由双处理器、短距离通信射频芯片CC2430、传感器构成,直接安装在变压器上,对故障信息进行测量;故障诊断监控单元由工控机和移动通信模块构成,负责故障信息的数据处理、显示及报警.该系统具有高精度、低功耗、高效率等优势.