模糊神经网络观测器在变压器状态监控中的应用

把模糊集合理论与神经网络技术相结合设计模糊神经网络观测器，并对变压器运行状态进行动态监控。基于神经网络技术克服了模糊规则产生对专家的依赖性及模糊集的非自适应性的问题，隶属函数的自适应及模糊规则的自组织通过神经网络的自学习和竞争获得。该方法实现了变压器运行状态监控中模糊规则的自动确定和隶属函数的动态调节，通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性。     

基于模糊神经网络的水轮机组故障诊断

水轮机组状态监测与故障诊断,是水轮机组安全运行的保障。本文根据水轮机组故障诊断原理,提出了一种基于模糊神经网络的水轮机组故障诊断系统,用于水轮机组的故障诊断。试验表明,模糊神经网络既具备了模糊决策和判断的能力;又具有神经网络良好的自学习和自适应能力,提高了水轮机组故障诊断的稳定性和实时性。     

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.     

模糊神经网络模型参考自适应控制及其应用

提出一种模糊神经网络的自适应控制方案，给出了一种模糊神经网络模型和快速的优化学习算法（ＦＬＡ），通过网络的在线自学习不断修正模糊神经网络控制器的隶属函数和权值，实现了模糊逻辑规则的自动更新，经仿真结果和倒立摆控制表明，这类自适应控制具有良好的控制性能。     

基于模糊神经网络提取我国经济增长的模糊规则

利用神经网络的自适应、自学习等特点和模糊系统的人脑性等特点来弥补相互的缺点 ,使他们结合来产生一种基于神经网络的模糊系统 ,并用该系统提取我国经济增长的模糊规则     

基于规则的复合人工神经网络故障诊断专家系统

提出了一种基于规则的新智能故障诊断专家系统,该系统使传统故障诊断专家系统和神经网络有机结合,并融合了模糊理论。系统增加了自学习机制,使知识获取容易,解释机制更灵活,因而使故障诊断系统更具灵活性和透明性。     

基于模糊神经网络提取我国经济增长的模糊规则(Ⅲ)

利用神经网络的自适应、自学习等特点和模糊系统的人脑性等特点来弥补相互的缺点，使它们结合产生一种基于神经网络的模糊系统，并用该系统提取我国经济增长的模糊规则。     

T-S模糊神经网络在风机故障诊断中的应用

针对供热锅炉房风机故障的不确定性和复杂性的特点,结合神经网络的自适应自学习能力和模糊系统利用语言描述来获取知识的优点,建立了一种基于T-S模糊神经网络的风机二级故障诊断模型,以风机常见故障振动信号的特征频谱峰值变化为依据,诊断故障类型,并对故障原因进行识别。应用MATLAB软件进行系统仿真测试,通过实例与BP神经网络进行了对比分析,结果表明基于模糊神经网络的故障诊断方法收敛速度快、诊断精度高、效果较稳定,能够有效地诊断风机故障。     

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。     

基于模糊神经网络提取我国经济增长的模糊规则(Ⅱ)

利用神经网络的自适应、自学习等特点和模糊系统人脑性等特点来弥补相互的缺点，二者结合产生一种基于神经网络的模糊系统，采用BP算法对系统参数进行调整，最后用该系统提取我国经济增长的模糊规则。     

基于模糊神经网络的参数自整定PID控制系统设计

利用多层神经网络构建模糊自适应PID控制器，通过神经网络自学习能力在线提取模糊控制规则，优化控制器隶属度函数，根据不同时刻的误差e和误差变化ec运用模糊推理在线自整定PID参数。仿真实验表明，该控制系统具有优良的控制性能。此外，通过遗传算法对模糊神经网络的学习速率和惯性系数等进行了优化，为控制系统实现最优控制提供了有力保证。     

模糊神经网络在电力变压器故障诊断中的应用

及时和正确地诊断出电力变压器的故障,对维护电力系统的正常安全运行具有非常重要的意义。本文把基于模糊理论和神经网络的模糊神经网络模型应用于变压器的故障诊断中,实例分析结果表明该方法能有效提高变压器故障诊断的正确性。     

神经网络与模糊故障诊断专家系统结合的应用研究

讨论基于模糊产生式规则的故障诊断专家系统与神经网络相结合的问题,把推理网络同神经网络联系起来,使它能转换成神经网络。结论经实例验证,该方法可靠有效。利用神经网络的并行处理和自学习能力,能避免传统模糊推理的冲突,低效率和知识获取的瓶颈问题。     

STATCOM的变结构神经网络模糊控制研究

提出了STATCOM用于维持接入点母线电压稳定的控制策略,根据控制策略设计了STATCOM的变结构神经网络模糊控制器.在设计控制器时,通过专家经验法和模糊规则自生成法对模糊规则知识库进行了初始化;通过变结构神经网络对模糊规则进行在线调整,增强了控制器的自学习、自适应能力;采用了基于语言变量优化匹配的原则对模糊逻辑推理进行优化,减少模糊推理的计算量,提高运算速度.数字仿真结果验证了该控制方法的有效性和正确性.     

船舶避碰的自适应模糊专家系统研究

采用自适应模糊系统和神经网络方法,研究了基于模糊联想规则的避碰操纵知识表示,知识获取和自适应学习;建立了基于二值输入输出模糊联想系统的并行模糊推理机制,由此而建立的船舶避碰撞模糊专家系统具有自适应学习能力,能实现实时避碰导航。     

基于SOFM神经网络的变压器故障诊断研究

SOFM神经网络具有强大的非线性映射能力和高度的自组织和自学习能力,将SOFM神经网络应用于变压器的故障诊断.利用改进的罗杰斯三比值法获取变压器故障诊断的特征向量,建立了SOFM网络故障诊断模型,并对模型进行训练.为了检验模型的实际诊断能力,以变压器的4种典型故障诊断为例进行仿真实验.仿真结果表明:SOFM神经网络能够根据获胜神经元在竞争层的位置对变压器故障进行判断,诊断准确率高,收敛速度快,泛化能力强,表明基于SOFM网络的变压器的故障诊断是一种行之有效的方法.     

基于q-高斯的模糊神经网络在飞机作战效能评估中的应用

为了增强模糊神经网络的自学习和自适应能力,提出基于q-高斯的模糊神经网络评估飞机作战效能.采用q-高斯函数作为模糊神经网络的模糊隶属度函数,利用量子粒子群算法优化基于q-高斯的模糊神经网络参数,将非广延熵指数q编码为粒子并随着种群的进化自适应地调整.通过评估飞机作战效能,结果表明,基于q-高斯的模糊神经网络作战效能评估的结果更准确,自学习和自适应能力更强.     

基于模糊加权有色网和BP神经网络的飞机发动机故障诊断

针对传统知识推理故障诊断方法中参数往往依赖于专家经验,存在着不准确和无法学习的问题,提出了一种基于模糊加权有色网和BP神经网络的故障诊断方法。首先,定义了模糊加权有色网并给出了两种产生式规则对应的模糊加权有色网模型。然后,设计了采用BP神经网络对模糊加权有色网各参数进行学习的算法。最后,给出了使用训练后的各参数进行初始化的模糊加权有色网进行故障推理的具体步骤。通过飞机发动机故障诊断实例仿真实验证明了方法能正确地建立模糊加权有色网推理模型,在采用BP神经网络进行参数训练后,能有效地实现飞机发动机的故障诊断。     

用于热力系统建模的基于粗糙集的模糊神经网络

模糊神经网络应用于热力系统建模,虽能取得较好的效果,但当模糊规则较多时,网络学习速度较慢。针对这个问题,对传统的模糊神经网络进行了改进。利用Kohonen自组织网络对数据信息进行聚类。然后利用粗糙集规则约减的方法,获取模糊神经网络最小规则,以提高模糊神经网络的学习速度。经过锅炉汽压回路模型的仿真实验结果表明:粗糙模糊神经网络学习速度较传统模糊神经网络有较大提高,同时网络误差有所降低。     

基于遗传优化规则库的电力变压器故障诊断

提出基于遗传算法优化模糊规则库的故障诊断方法,采用模糊故障诊断系统对电力变压器的初期故障进行检测或诊断.采用遗传算法产生优化的模糊规则库,针对缺少数据样本的情况,采用自举法对数据样本进行处理及扩充,使得不同的故障类型有相等的样本数.仿真结果表明:该故障诊断方法提高了故障诊断精度和正确率,对于电力变压器故障诊断有效、可行.