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基于计算智能方法的动态系统故障诊断技术
引用本文:姜苍华,周东华.基于计算智能方法的动态系统故障诊断技术[J].控制工程,2003,10(5):385-390.
作者姓名:姜苍华  周东华
作者单位:清华大学,自动化系,北京,100084
基金项目:国家自然科学基金(60025307,60234010),国家973计划资助项目(2002CB312200)
摘    要:简要地综述了基于计算智能方法的动态系统故障诊断技术的最新进展。将计算智能方法与基于模型的方法结合,用于不确定非线性动态系统的故障诊断是这一领域新的发展趋势。重点分析了用于非线性系统故障诊断的基于状态/参数估计的计算智能方法,主要包括神经网络、模糊逻辑、遗传算法。探讨了提高诊断算法鲁棒性的途径。同时也对无模型的基于计算智能的故障诊断方法中的一些研究热点问题进行了分析。最后探讨了该领域今后的发展方向。

关 键 词:动态系统  故障诊断  计算智能方法  神经网络  模糊逻辑  遗传算法
文章编号:1671-7848(2003)05-0385-06
修稿时间:2003年4月28日

Fault Diagnosis Techniques Based on Computational Intelligence for Dynamic Systems
JIANG Cang-hua,ZHOU Dong-hua.Fault Diagnosis Techniques Based on Computational Intelligence for Dynamic Systems[J].Control Engineering of China,2003,10(5):385-390.
Authors:JIANG Cang-hua  ZHOU Dong-hua
Abstract:Latest developments are briefly reviewed, where there is a trend of integrating computational intelligence with model-based approaches to deal with the uncertainties and non-linearity met in the design of fault diagnosis systems. Attention is focused on the approaches for nonlinear systems based on state or parameter estimation using neural networks, fuzzy logic and genetic algorithms, which is followed by the discussions of robustness fault diagnosis techniques based on computational intelligence for uncertain systems. Besides these, some hot topics in fault diagnosis using model-free approaches based on computational intelligence are analyzed, and the research prospect is discussed in the end.
Keywords:fault diagnosis  neural networks  fuzzy logic  genetic algorithms  state estimation  parameter estimation  robustness  model-free methods
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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