用直觉模糊Petri网构建的供应链可靠性诊断模型

针对不断变化的供应链系统内外部环境因素,围绕供应链系统可靠性诊断问题,将直觉模糊集引入模糊Petri网建模,用直觉模糊数表示库所状态、变迁阈值和变迁输出置信度,构建了基于直觉模糊Petri网的供应链可靠性诊断模型。对直觉模糊产生式规则按照变迁激发前后变迁和库所之间的与或关系,将供应链可靠性诊断模型模糊推理规则划分为四种类型,得到了变迁触发前和触发后的与或直觉模糊推理规则。同时提出了相应的模糊推理算法,并通过实例验证了模型和算法的有效性,能够及时发现供应链系统故障。     

基于模糊算子的煤矿瓦斯状态诊断研究

将模糊算子的运算方法引入到煤矿瓦斯状态研究中,设计了基于模糊算子的煤矿瓦斯状态诊断模型,然后将该状态诊断模型应用于工程实例。结果表明,模糊算子诊断方法更加科学有效,它具有实现简单、可移植性强、易扩展、易改进、诊断结果更加准确等优势。     

基于模糊分类的模糊神经网络辨识方法及应用

基于改进的T-S模型，提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)，给出了网络的连接结构和学习算法。基于竞争学习算法的模糊分类器确定系统的模糊空间和模糊规则数，并得出每个样本对每条规则的适用程度。利用卡尔曼滤波算法在线辨识删的后件参数。AFNN结构简洁，逼近能力强，能够显著提高辨识精度，并且在线辨识的模糊模型简单有效。将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识和化工过程连续搅拌反应器(CSTR)的建模中，仿真结果验证了该方法的有效性，表明该网络能够实现复杂非线性系统的建模，而且建模精度高、收敛速度快。可当作复杂系统建模的一种有效手段。     

基于深度学习和模糊C均值的心电信号分类方法

针对长时海量心电信号自动分类系统中,心电专家诊断费时、费力和成本高,心电信号形态复杂导致特征提取困难,异常诊断模型适应性差、准确度低等问题,本文提出一种基于深度学习和模糊C均值的心电信号分类方法.该方法主要包括心电信号降噪预处理、心电信号分段和采样点统一化、无监督心跳特征学习、模糊C均值分类4个步骤,给出了模糊C均值深度信念网络FCMDBN模型结构和学习分类算法.仿真实验基于MIT-BIH心率异常数据库表明,与基于传统心电特征人工设计的分类方法相比,本文提出的信号诊断方法具有较高的适应性和准确度.     

一种基于定性模型的诊断方法

提出一个基于定性模的诊断方法,将功能描述引入诊断模型,从而改进以往方法候选故障较多的缺点。讨论建模方法,生成假设算法和诊断工以肾脏疾病为例,阐述了定性模的建立。     

模糊竞争神经网络在线辨识及在CSTR中的应用

基于改进的T-S模糊模型构造了一种自适应模糊竞争神经网络模型(FCNN),给出了网络的连接结构和学习算法。它依据模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数,得出每个样本对每条规则的适用程度,并利用卡尔曼滤波算法在线辨识FCNN的后件参数。将其应用于化工过程连续搅拌反应器(CSTR)的建模中,仿真结果表明,FCNN具有结构简洁、收敛速度快、辨识精度高等特点,可当作复杂系统建模的一种有效手段。     

基于模糊覆盖集的企业诊断模型及其求解策略

针对企业诊断领域缺乏合理模型和科学方法论指导的现状，提出一个形式化的基于模糊覆盖集的企业诊断模型，并将此模型与企业AS-IS(当前系统)建模过程进行关联，给出了从企业AS-IS模型到诊断模型的映射方法，得到一种易于操作的实例化的企业诊断模型，进而针对该诊断模型给出了相应的求解策略。     

改进粒子群优化Takagi-Sugeno模糊径向基函数神经网络的非线性系统建模

针对复杂非线性系统建模的难点问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法（PSO)优化的T-S模糊径向基函数（RBF）神经网络的新型系统建模算法。该算法将T-S模糊模型良好的可解释性及RBF神经网络的自学习能力相结合,构成T-S模糊RBF神经网络用于系统建模,并采用动态调整惯性权重的改进的PSO算法结合递推最小二乘算法实现网络参数的优化调整。首先,利用所提算法进行了非线性多维函数的逼近仿真,仿真结果均方差（MSE）为0.00017,绝对值误差不大于0.04,逼近精度较高;又将该算法用于建立动态流量软测量模型,并进行了相关的实验研究,动态流量测量结果平均绝对误差小于0.15L/min,相对误差为1.97%,基本满足测量要求,并优于已有算法。上述仿真及实验研究结果表明,所提算法对于复杂非线性系统具有较高的建模精度和良好的自适应性。     

基于概率阈的非冗余多故障系统诊断策略优化

针对传统的单故障假设无法诊断复杂系统多故障并发的情况,提出了一种基于概率阈的非冗余系统多故障诊断策略。首先对系统的相关性模型进行扩展,并删除低于概率阈的故障状态,建立非冗余系统的多故障测试诊断模型;其次在信息熵算法的基础上建立Rollout算法,获得了最优测试序列;然后建立故障诊断树并计算测试代价;最后以某机载电子系统为例验证了该方法的有效性。该方法可以在保证测试费用最小的情况下获得非冗余系统的最优测试序列。     

基于T-S模糊故障树方法的惯性导航系统可靠性评估

针对传统故障树模型在复杂系统可靠性评估中的局限性,引入T-S模糊故障树建模方法对惯性导航系统进行可靠性评估分析.在建立T-S模糊故障树的基础上,以模糊门算法表征事件之间的逻辑关系,确定了基于基本事件模糊概率和故障程度的复杂系统可靠性评估方法,并对事件进行了概率重要度和关键重要度分析.案例分析表明,T-S模糊故障树分析方...     

遗传神经网络故障诊断自适应Petri网模型

研究故障诊断优化问题。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,造成故障诊断难以精确,提出了将遗传算法、神经网络和传统Petri网模型结合,形成了一种改进的自适应的加权Petri网模型以及模型的构造算法,同时在此基础上,采用改进的遗传算法对神经网络模型的权值进行优化训练,并给出了采用构造的自适应模糊Petri网模型对故障进行诊断的具体步骤。仿真实例验证了算法的有效性,对柔性制造系统实例的故障进行诊断,验证了此自适应的加权模糊Petri网模型结合了Petri网和遗传算法的优点,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。     

基于Erlang-HSMM的设备剩余寿命预测研究

对于关键复杂设备进行健康诊断和设备剩余寿命预测,提出了一种基于爱尔朗分布和隐半马尔可夫模型的联合剩余寿命预测模型(Erlang-HSMM,E-HSMM)。首先,提出了改进的前后向算法、维特比算法和BaumWelch算法,有效地降低了模型的计算复杂度;其次,基于爱尔朗分布改进设备的健康状态逗留时间,将状态逗留时间分为已遍历和未遍历两个部分,提出新的健康状态逗留时间的概率分布;最后,针对状态监测数据,利用失效率理论构建设备剩余寿命预测模型。通过美国Caterpillar公司液压泵的状态监测实际数据进行评价与验证,实验结果表明,E-HSMM模型对设备的状态诊断和剩余寿命预测更加符合实际状况,比传统的隐半马尔可夫模型(HSMM)更有效。     

模糊专家系统在故障诊断中的应用研究

文章提出了一种新的模糊逻辑与专家系统相结合的融合评估模型。该模型将评估过程视为模糊推理过程,并以此构建融合中心的结构模型。在融合算法的研究中,以模糊专家系统的算法实现融合中心的多传感器评估。在实验中将该模型用于丰满水电仿真系统的故障诊断过程。经分析表明,此模型优于传统的专家系统故障诊断模型。     

基于模糊控制的无线传感器网络室内定位算法

提出了一种通过无线传感器网络组网,利用基于模糊算法的改进接收信号强度指示(RSSI)测距技术来进行室内定位的系统设计方案。通过模糊状态分类建立环境气候和障碍物的模糊分布参数,对“距离-损耗”模型进行改进,算出其隶属函数,从而得到较准确的测距公式,计算出移动节点的位置信息。实验结果表明：提出的定位算法在对移动节点定位的实时性和准确性上能满足实际需要,具有应用价值。     

基于模糊C均值改进算法和ANFIS的蓄电池SOC预测

蓄电池剩余电量预测作为蓄电池智能管理系统的核心部分,为合理控制蓄电池的充放电情况、延长蓄电池的使用寿命提供了判据。然而蓄电池剩余电量的影响因素复杂、预测难度较大。针对这一挑战性课题,提出一种基于改进的模糊C均值聚类和自适应模糊神经推理系统(ANFIS)的预测算法,采用减法聚类和加权模糊C均值聚类生成初始模糊推理系统,通过梯度下降法和最小二乘法混合算法对自适应模糊神经网络中的前件参数和后件参数进行训练,建立非线性预测模型。仿真结果表明,改进的聚类算法解决了传统模糊C均值聚类稳定性差以及对噪声点、错误点敏感的缺点,加快了收敛速度,在此基础上建立的蓄电池剩余电量预测模型也具有较高的预测精度。     

基于犹豫模糊决策算法的云制造系统选择研究

云制造系统的选择评价是云制造管理中的重要研究课题.针对复杂的云制造系统评价问题,构建了基于信息集成算子和一致性提升算法的犹豫模糊互补判断矩阵(HFCJM)决策模型.由于现有的犹豫模糊加权平均算子存在不能满足幂等性的不足,提出了一种改进的犹豫模糊加权平均(I-HFWA)算子,并验证其满足幂等性这一重要性质;研究了完全乘性...     

基于组合逻辑的故障诊断方法

针对复杂系统故障传播和故障分析的模糊性和不确定性,首先,在逻辑Petri网和模糊Petri网的理论基础上,根据逻辑Petri网的传值不确定性以及模糊Petri网对模糊信息的表示和推理能力的特点,提出模糊逻辑Petri网的概念及推理规则,考虑不同故障源对故障的影响程度,将概率信息引入模糊逻辑Petri网,对故障源赋予置信度,使故障诊断过程更符合实际。其次,利用模糊逻辑Petri网对故障诊断系统进行建模,用模糊逻辑Petri网描述了系统故障状态组合的逻辑关系,并进一步简化了系统模型的表达形式,具有良好的封装性、重构性和可维护性,在一定程度上缓解了状态组合空间爆炸问题。针对故障的传播性,采用可达性分析方法对故障信息的传播路径进行模拟论证,提高了故障诊断效率。最后,通过离心式压缩机故障诊断过程实例分析,验证了该方法的有效性和可行性,提高了故障诊断过程的准确性和高效性。     

一种有效的传感器故障诊断方法

提出了一种核Fisher特征提取以及模糊模式识别的传感器故障诊断方法。提取传感器信号波形时域特征和频域特征构成初始特征,使用核Fisher方法对初始特征进行非线性变换增强信号特征。然后使用模糊数学方法建立了传感器故障诊断模型,通过使用隶属度函数获取特征向量对各状态的隶属度,运用最大隶属原则对特征向量进行定性分类,判定传感器状态。将该方法应用到FDT/DTM（Field Device Tool/Device Type Manager）设备管理系统中,对NCS4000水循环控制的压力传感器进行故障诊断,数值实验表明该算法具有实效性。