基于粗糙集神经网络和信息融合的故障诊断

神经网络是智能故障诊断系统的一种重要的方法.粗糙集理论则是处理不完备信息的一种技术.文中以复杂的人工智能诊断问题为研究对象,系统地论述了基于神经网络、粗糙集、信息融合的智能诊断的理论、方法与实践.其主要方法如下:在故障诊断的神经网络模型的基础上,以粗糙集理论中的信息系统属性值表为主要工具,将复杂的组合神经网络约简并删除其中不必要的属性,克服了网络规模过于庞大和分类速度慢的缺点,并给出了基于粗糙集理论的组合神经网络的模型结构,最后再利用数据融合技术,得出更加精确的结果.一个故障诊断实例证明了该方法的有效性.     

基于粗糙神经网络的故障诊断方法研究与应用

为了更好地解决故障诊断知识获取的"瓶颈"问题,提高在线故障诊断的效率,文中研究了一种基于粗糙神经网络的智能故障诊断新方法.先利用粗糙集理论对决策信息表进行简约,导出诊断规则,再输入神经网络进行训练学习,最后以机械装置液压系统故障诊断为例,证明该方法能有效地获取知识,快速提取规则和在线诊断,为进一步研究智能故障诊断提供了一种新的思路.     

异类传感器智能化信息融合理论与算法

主要研究了多传感器智能化信息融合算法、异类传感器信息融合中的时间配准及空间对准算法，提出了一种基于均衡信度分配准则的冲突证据组合算法。1、在经典粗糙集理论方法研究推广的基础上．提出了一种新的基于随机加权粗糙集模型的特征知识提取方法和利用阵列神经网络技术、模糊神经网络技术进行目标识别融合的计算方法。2、研究将知识发现技术和数据挖掘技术相集成．给出了动态目标识别融台的体系结构。3、针对目标综合识刷中冲突信息的组合问题．     

基于人工智能技术的不完备信息系统智能诊断方法研究

为了提高不完备信息系统故障诊断的正确性与效率,本文提出一种基于粗糙集理论、蚁群优化算法和RBF神经网络相结合的故障智能诊断方法。该方法首先利用“条件组合补齐算法”对不完备的数据进行完备化处理,再利用粗糙集对条件属性进行知识约简,得到具有最大完备度的最小规则集,接着用蚁群算法优化RBF神经网络的权值,并将最小规则集用于训练RBF神经网络模型,获得故障智能诊断模型。通过实际工程数据验证故障智能诊断模型的有效性,结果表明提出的方法能有效实现系统故障的诊断。     

基于粗糙集-BP神经网络的机车滚动轴承故障诊断

论文提出了一种基于粗糙集理论与BP神经网络相结合的机车滚动轴承故障诊断方法.首先对原始故障诊断样本的连续属性进行离散化处理,然后利用粗糙集理论,对条件属性进行约简,删除冗余信息,最后将约简的最小属性集作为BP神经网络的输入,并设计BP神经网络对滚动轴承进行诊断.仿真结果表明粗糙集-BP模型不仅简化神经网络结构,而且提高了收敛速度和故障诊断正确率.     

基于粗糙集-神经网络集成的故障诊断

综合粗糙集和神经网络的优点,提出一种基于粗糙集-神经网络集成的智能故障诊断模型.在数据采集和预处理的基础上,利用粗糙集(RS)理论对原始故障诊断样本进行离散化处理,并根据条件属性(集)对决策属性的正域的大小来选择属性,提取出对诊断故障贡献最大的最小故障特征子集,从而确定神经网络的拓扑结构;通过网络训练建立故障特征与故障之间的映射关系,采用神经网络集成的方法实现故障的诊断.通过热电厂发电机组的故障诊断实例,表明了这种故障诊断方法的工程有效性.     

一种相容粗糙集神经网络在某歼击机障诊断中的应用

本文介绍了粗糙集理论的基本概念,并把粗糙集理论中隶属度函数的概念运用到神经网络的设计中,建立了一种基于相容粗糙集的神经网络故障诊断系统.以某型歼击机故障诊断为例,实验仿真结果表明该方法提高了故障诊断准确率和效率.     

基于集成信息融合的智能故障诊断系统设计

提出了基于集成信息融合技术的实时智能故障诊断系统结构.在对传统BP神经网络分析的基础上引入了聚类分析方法与遗传优化算法,有效降低了BP神经网络的训练难度并提高其训练精度.将遗传神经网络与自适应神经-模糊推理系统相集成用于特征级信息融合,既提高了诊断可靠性又充分利用了诊断知识;引入D-S证据理论进行决策级融合,有效地利用了各诊断单元的诊断结果.仿真测试结果表明,该故障诊断系统能迅速、准确、可靠的诊断出各种故障.     

基于改进证据理论和神经网络的故障诊断模型*

针对单一故障诊断方法精度低的问题,提出了一种基于D-S证据理论和神经网络相融合的决策层融合故障诊断模型。该方法利用证据理论来处理不精确的、模糊的信息,用神经网络来处理证据理论中的基本可信度分配问题。由于证据理论合成公式无法处理高冲突的证据,提出了一种改进的基于冲突焦元的证据合成规则。该模型在降低决策不确定性的同时大大提高了诊断的精度。最后通过发动机故障诊断实例验证了该模型的有效性。     

改进D-S证据理论在电动汽车锂电池故障诊断中的应用

针对电动汽车电池系统的故障采用基于神经网络的改进D-S证据理论组合规则完成诊断过程。为了避免单一途径的诊断可能造成故障漏检误检的状况,决策层采用D-S证据理论组合规则来确定基于BP网络和RBF网络两种故障诊断算法结果。然而为了克服D-S证据理论处理高度冲突证据的缺陷,本文提出了一种基于神经网络改进的D-S证据理论组合规则。首先,采用神经网络对电池故障进行初步诊断,结合网络诊断准确率来分配不确定信息并构造证据体,又引入了证据间的支持矩阵来确定新的加权证据体。然后,把各个焦元的信任度融入D-S证据理论组合规则,从而融合神经网络证据体及新加权证据体。最后,依据决策准则确定锂电池系统的故障状态。通过仿真实验验证了本文提出的改进D-S证据理论融合诊断方法在电动汽车锂电池故障诊断中的有效性。     

基于粗糙集人工神经网络的锅炉故障诊断模型

针对锅炉这种大型特种设备,提出了一种基于粗糙集和人工神经网络集成的智能故障诊断方法.该方法先利用Rs理论建立故障决策表,对原始数据进行约简,并按照一定的原则选取多个约简;然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出故障发生程度,研究结果表明:该方法能够正确而且高效地诊断出锅炉中各种部件的故障发生的严重程度.     

优化的粗糙神经网络在故障诊断中的应用

本文在相异度理论的基础上，提出了类间相异度的度量方法，从而以粗糙集理论为属性约简工具，利用相异度理论进行类的泛化和特化．构造出了优化的粗糙神经网络模型。故障诊断实例分析表明，该模型对神经网络分层约简并剔除其中不必要的属性．减少了神经网络的总体训练时间和决策过程中的模式匹配搜索量，大大提高故障诊断系统的反应能力，在大型复杂的故障诊断应用中效果尤为明显。     

概率神经网络故障诊断的粗糙集优化方法

针对径向基概率神经网络故障诊断输入量过多会影响网络学习效率的问题,提出了一种基于粗糙集的概率神经网络故障诊断优化方法.该方法用模糊C均值聚类将故障诊断训练数据离散化,使用粗糙集化简由输入输出属性构成的决策表,利用约简后的输入量重新构建神经网络故障诊断模型,使原有模型得到优化并以柴油机故障诊断为例说明该方法的有效性.     

基于信息融合原理的智能故障诊断模型

针对传统设备故障诊断方法中存在的局限性,文章在对设备智能故障原理和方法初步探索和研究的基础上,提出了基于信息融合原理的智能故障诊断方法。该方法利用多源异质传感器采集设备的各种特征信息,并采用模糊神经网络融合诊断中心作为诊断判决的执行机构,从而实现准确诊断设备故障诊断原因以及对设备运行工况进行态势评估的过程。并且通过对单传感器与多传感器信息融合诊断结果的对比表明多传感器信息融合诊断比单个传感器具有更高的准确性。     

基于粗糙集和神经网络的柱塞泵故障诊断

针对轴向柱塞泵故障机理的复杂性和故障信息的不确定性,提出了基于粗糙集与神经网络相结合的故障诊断方法,并详细阐述了基于粗糙集与神经网络的轴向柱塞泵故障诊断系统的设计步骤和实现技术。实验结果表明,该方法不仅能优化神经网络的拓扑结构,同时能有效提高轴向柱塞泵故障诊断的精度和效率。     

基于改进的粗糙集和神经网络的WSN故障诊断

综合粗糙集理论和人工神经网络的优点,提出了改进的粗糙集理论算法,并结合人工神经网络,实现了一种无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)节点智能故障诊断方法。首先基于WSN的应用环境和故障特征的分析,通过数据采集、数据预处理和数据压缩来获得诊断决策表,并利用粗糙集中改进的归纳属性约简算法(Improved Inductive Attribute Reduction Algorithm,IIARA)对决策表进行属性约简,从而提取对故障诊断贡献最大的最小故障诊断特征集合,进而确定后端径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)的拓扑结构。最后通过网络训练建立故障征兆与故障类型之间的非线性映射关系,得到诊断结果。仿真实验结果显示,该诊断算法在对WSN节点进行故障诊断时,可以有效地减少网络输入层个数,简化神经网络结构,减少网络的训练时间,提高模型的诊断准确性。     

基于模糊神经网络的雷达印制板故障智能诊断系统研究

以故障诊断理论和方法为基础．综合运用人工智能、模糊理论和神经网络理论．对雷达印制板故障智能诊断问题进行了研究，给出了模糊神经网络故障智能诊断系统的实现过程。仿真结果表明，该方法是一种行之有效的故障智能诊断方法。为雷达印制板的故障诊断提供了一务新的途径。     

变压器故障诊断方法的研究

变压器的运行状况直接关系到整个电力系统的安全稳定运行,有效对变压器进行故障诊断具有重要的实际意义。电力变压器油中溶解气体分析（Dissolved Gas Analysis, DGA）已经成为油浸式变压器故障诊断的一种有效支持数据,本文在利用DGA数据的基础上,首先总结了常规IEC比值法的优缺点,并针对其边界问题总结了几种有效改进方法。其次,本文总结了人工神经网络,支持向量机,粗糙集,模糊数学、极限学习机、贝叶斯网络、聚类、人工免疫和petri网络等9种智能算法在变压器故障诊断中的运用,针对其固有问题总结了各自的优化方法。最后,本文介绍了以证据理论为主的综合诊断方法,分析了它优于单一智能算法的方面,并介绍了一些其他方法在变压器故障诊断中的应用。最终得出结论,相比于单一智能方法,信息融合的综合诊断办法能更好地对变压器故障进行诊断。