模糊理论在设备故障诊断神经网络中的典型应用

分别阐述了如何结合模糊理论来建立单征兆域单故障诊断、单征兆域多故障诊断及多征兆域多故障诊断等3种典型的诊断模糊神经网络.给出了在实际应用中针对特定问题来建立符合应用需求的诊断模糊神经网络的一般思路,对建立基于神经网络的故障诊断系统具有参考价值和指导作用.     

基于T-S模糊神经网络的凝汽器故障诊断

针对凝汽器故障的特点,提出了基于模糊神经网络的故障诊断方法.模糊神经网络是模糊系统与神经网络相结合的产物,它利用两者的长处,提高了整个系统的学习能力和表达能力,既具有学习、联想、自适应性,又能进行模糊推理.仿真结果表明,所提出的诊断方法能有效地诊断凝汽器故障,且具有良好的应用前景.     

神经网络-模糊推理协作系统在闸门综合自动化故障诊断中的应用

研究了神经网络-模糊推理协作系统在闸门综合自动化故障诊断中的应用,在该协作系统中,先根据模糊模型确定神经网络的结构、连接方式以及初始权值,从而构造出相应的神经网络.然后,将神经网络应用于闸门综合自动化故障诊断系统,根据系统的运行数据对神经网络进行学习训练,调整神经网络的权值来修正原始的模型,提高其准确性.经过学习训练后的神经网络模型又被转换成模糊模型,从而使分布存储在神经网络中的知识得到清晰的解释.该系统已应用于生产实践中,系统运行结果验证了该方法的有效性和可行性.     

基于BP神经网络的凝汽器的故障诊断

介绍了凝汽器的故障诊断常用的三种诊断方法,BP神经网络法、模糊诊断法、模糊模式识别法。通过比较发现BP神经网络相对于另外两种诊断方法具有明显的针对性和准确性。然后,在BP神经网络诊断的基础上进行了“基于BP神经网络的凝汽器的故障诊断”系统的开发。     

基于T-S模糊神经网络的凝汽器故障诊断

针对凝汽器故障的特点,提出了基于模糊神经网络的故障诊断方法．模糊神经网络是模糊系统与神经网络相结合的产物,它利用两者的长处,提高了整个系统的学习能力和表达能力,既具有学习、联想、自适应性,又能进行模糊推理．仿真结果表明,所提出的诊断方法能有效地诊断凝汽器故障,且具有良好的应用前景．     

基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断

针对故障诊断技术智能化的发展方向,结合模拟电路的特点,将模糊逻辑和神经网络融合在一起,研究了一种基于模糊神经网络的故障诊断算法,给出该算法的典型模型和结构,并通过实例研究了这种模型在模拟电路故障诊断中的应用。     

基于径向基神经网络的螺杆泵转速设定方法

为了研究受多种因素影响的螺杆泵转速控制系统,提出一种基于径向基神经网络的螺杆泵转速设定方法.利用径向基函数(RBF)神经网络对螺杆泵转速进行分析及预测,通过对螺杆泵的历史数据分析处理,得到螺杆泵转速的时间序列.将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,并引入RBF神经网络来进行非线性映射的逼近.通过对网络进行学习与训练仿真实验,并与BP神经网络预测结果对比,表明应用RBF神经网络对螺杆泵转速进行短期预测精度更高、效果更好.该神经网络结构简单,非线性逼近能力强,通过对非样本点数据的实验验证,证明了该系统的可行性,具有一定的实用价值.     

基于模糊神经网络火控故障诊断系统研究

针对火控系统实时故障检测与诊断难题,对火控故障诊断系统的功能结构和故障特征进行分析研究.系统将状态监控、故障诊断、诊断意见集成为一体,采用分布式主从结构,提高了系统的可靠性和适应性.诊断算法以故障征兆特征与故障原因构成故障样本,在特定故障发生时其故障征兆就会呈现,通过神经网络训练提高了故障识别的准确性;选择蕴含算子并计算了故障信息模糊隶属度矩阵,分级进程推理完成故障识别和故障源的判定以提高诊断速度.通过实验证明了算法的有效性.     

神经网络在空调故障诊断中的应用

介绍了模糊神经网络方法的基本概念和结构．就将模糊神经网络引入空调系统故障诊断系统作了较为系统的阐述．     

电厂热工设备智能状态诊断分析系统软件设计

电厂热工设备智能状态诊断分析系统软件是以电厂热工设备为对象,主要由数据采集、数据处理、设备故障诊断和状态诊断等环节组成.该系统主要以神经网络为工具,主要包括基于神经网络辨识模型的故障诊断和基于神经网络模糊评判的状态诊断两种方法.该软件具有良好的人机界面,操作简单、方便.     

BP神经网络的模糊改进及应用

描述了人工神经网络和模糊推理系统的基本原理,分析了基于人工神经网络和模糊推理方法的故障诊断专家系统的设计思想,提出了一种人工神经网络和模糊推理技术相结合的故障诊断方法——模糊神经网络法.人工神经网络通过对部分测量数据的处理,输出故障出现的可信度,实现系统的故障诊断.模糊推理部分通过对输入输出的模糊表示,结合神经网络的推理,给出故障的程度,实现故障诊断.     

ANFIS模糊神经推理机在闸门综合自动化故障诊断中的应用

针对国内外技术研究现状,结合隔河岩水电站大坝溢洪闸门综合自动化系统的实际运行情况,通过现场专家知识、实验和总结,在研究闸门综合自动化系统及其各元(部)件的故障机理、建立闸门综合自动化系统的基本故障样本库和模糊推理规则的基础上,通过研究神经网络结构及其学习算法,建立了一种基于模糊系统(FS)与神经网络(NN)融合的系统故障诊断方法,并应用于生产实践中,系统运行结果实践验证了该方法的有效性和可行性.     

模糊神经网络技术在铝电解故障诊断中的应用

目的为了提高生产效率、降低成本、安全生产，通过对铝电解故障进行有效的检测和预报，减少铝电解过程中阳极效应、热槽、冷槽故障的发生．方法通过对铝电解故障发生机理和故障发生时相关特征量变化趋势的分析，基于模糊逻辑理论。建立了多级模糊故障检测模型，采用BP神经网络建立了故障分类模型，实现对铝电解故障的检测和预报．结果降低了模糊系统的维度，减少了规则数量，采用多级模糊与神经网络相结合的故障诊断预报的方法，提前了预报时间，提高了预报准确率．结论铝电解模糊神经网络故障诊断方法，有效地降低铝电解的故障发生率，降低了能耗，提高了铝的产量和质量，具有良好的应用前景．     

基于知识的故障诊断方法综述

在简单介绍故障诊断理论的基础上，重点评述了基于知识的故障诊断方法发展状况，将其分为5大类，即专家系统故障诊断方法；模糊故障诊断方法；故障树故障诊断方法；神经网络故障诊断方法和数据融合故障诊断方法。对每类方法均介绍了它的诊断原理与步骤，分析了它的特点及局限性，最后指出了这一领域中有待进一步研究的若干问题和发展趋势。     

基于信息融合的控制系统中模拟电路故障诊断

针对控制系统中的模拟电路具有多种工作状态的特殊情况和故障诊断过程中的不确定性问题,提出了模糊一神经网络信息融合算法．给出了该算法的基本模型和应用于控制系统中模拟电路故障诊断的一般规律,通过将电路不同工作状态下的有效信息进行融合,结合模糊信息处理技术和神经网络推理技术,最终实现故障定位．将其应用到某型船舶主机遥控系统中延时电路板的故障诊断系统中,结果表明,该方法能够有效地提高故障模式的识别能力,将故障准确地定位到元器件．     

混合神经网络在泵站机组故障诊断中的应用

分析了专家系统ES和前向神经网络MLP对新事件的识别能力的不足 ,探讨了神经网络的数学模型和数学结构 ,建立了MLP和ART1相结合的混合型神经网络模型 ,以实现故障模式的有效识别 .在泵系统故障诊断与监测中的应用表明 ,混合型神经网络能可靠地进行水泵机组故障模式的识别 .