| 基于自适应神经网络加权模糊故障诊断研究 |
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| 引用本文： | 潘海兰,蒋文蓉,吴嘉琪.基于自适应神经网络加权模糊故障诊断研究[J].计算机测量与控制,2011,19(7). |
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| 作者姓名： | 潘海兰 蒋文蓉 吴嘉琪 |
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| 作者单位： | 上海第二工业大学计算机与信息学院,上海,201209 |
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| 摘 要： | 研究故障诊断问题;针对传统Petri网难以精确地描述故障现象和故障原因之间的复杂关系,基于模糊逻辑BP神经网络和传统Petri网模型结合,提出了一种新的自适应的加权模糊神经网络Petri网模型故障检测方法;该方法首先采用改进的BP神经网络算法对模型的权值进行训练,然后采用构造的自适应模糊Petri网模型对故障进行诊断;在柔性制造系统实例中进行了故障诊断,实验结果表明,该方法具有很强的故障推理能力以及自适应能力,能有效地对故障进行诊断,具有一定的实际应用价值。
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| 关 键 词： | 故障诊断 神经网络 柔性制造 权值 |
Adaptive Weighted Fuzzy neural network Petri net for Fault Diagnosis |
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| Pan Hailan,Jiang WenRong,Wu JiaQi.Adaptive Weighted Fuzzy neural network Petri net for Fault Diagnosis[J].Computer Measurement & Control,2011,19(7). |
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| Authors: | Pan Hailan Jiang WenRong Wu JiaQi |
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| Affiliation: | Pan Hailan,Jiang WenRong,Wu JiaQi(Shanghai Second Polytechnic University School of Computer and Information,Shanghai 201209,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Default diagnose FSM neural network Weight |
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