一种基于模糊神经网络的融合故障诊断方法

通过构造模糊神经网络分类器,将基于模糊神经网络的数据融合方法引入到故障诊断中。通过在机组中设置温度传感器测量冷却介质进口温差、定子温度、冷却介质出口温差等模拟量,并求出各传感器对故障的隶属度,然后通过基于信息融合故障诊断算法确定故障原因,并且通过单传感器与多传感器融合结果的对比表明,多传感器数据融合诊断比单个传感器具有更高的准确性。     

基于模糊理论的多传感器信息融合算法

D-S证据理论作为一种重要的不确定性推理理论,为处理传感器信息的模糊性及不确定性提供了很好的解决方法。但各个证据中的基本概率分配函数（mass函数）如何生成,仍是人们需要解决的问题。针对这一问题,提出了一种基于模糊理论中的高斯隶属度函数来得到传感器提供信息的可信度,计算了各个传感器之间的相互支持度;将各传感器的可信度和支持度转化成mass函数;利用证据理论对多传感器信息进行融合。仿真试验表明该方法能够有效提高识别的准确性和可靠性。     

神经网络信息融合用于电梯故障诊断的研究

针对传统电梯故障诊断系统实时性有限、故障定位准确率低等问题,将多信息融合技术引入到电梯故障诊断中来,建立了基于模糊神经网络和D-S证据理论相结合的故障诊断模型。为了提高神经网络的训练速度和推广能力,采用了正则化算法对BP网络算法进行修改,并且利用D-S证据理论对神经网络的诊断结果进行决策融合,仿真结果表明了此方法有效地提高了故障诊断的准确率。     

基于故障树的模糊神经网络的应用研究

过程系统比较复杂,故障征兆和故障原因之间存在许多不确定因素。对这类系统进行故障诊断存在许多困难。针对这类系统本文提出了基于故障树信息,利用模糊逻辑与神经网络相结合建立故障诊断系统的方法。并以某高温硝酸冷却系统为研究对象介绍了具体的实现过程,对该方法作了验证。结果表明,该方法是可行和有效的。     

基于改进的模糊BP神经网络图像分割算法

研究了使用BP神经网络方法进行图像分割问题.针对神经网络用于分割图像时需要大量的训练数据,由于数据量大,计算速度相当慢,不适合实时数据处理,造成图像分割分辨率低,清晰度不高等问题,本文提出了一种采用模糊BP神经网络的图像分割算法.采用模糊集理论来约减分割后的图像区域特征,降低特征向量的维数,依据规则构造神经元个数,从而输出决策的分类值,最后采用BP神经网络算法进行迭代,最终得到决策结果并输入分割的图像,最后实验证明本文提出的算法能有效的分割图像,图像分割边缘清晰,同时该算法有效的缩短了样本训练的时间.     

模糊神经网络在非线性短期负荷预测中的应用

为提高负荷预测精度,提出了一种新的4层模糊神经网络短期负荷预测模型.该模型将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起,使模糊推理和解模糊均通过神经网络来实现.选取的隶属函数使神经网络权值有一定的知识表示意义,并通过模糊化层将输入特征量转化为模糊量.在模糊推理层提出了两种不同的算法来完成模糊推理,然后从中确定出模糊取小算法预测效果更好.最后在输出层通过适当的解模糊得到确切的预测输出值.仿真结果表明了该方法的有效性.     

利用模糊神经网络实现数值信息与语言信息的融合

提出一种数值信息与语言信息融合的实现方法,融合是通过一个模糊神经网络完成的。该方法可用于对既有语言型变量,又有数值型变量的系统建立模型。实现融合的关键是对语言变量定义隶属函数。给出一种考虑决策者的偏好来描述语言变量的隶属函数的方法,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于D-S证据理论和BP神经网络的多传感器信息融合

针对多传感器信息融合的基本可信度分配在实际应用中难以解决的问题,提出了一种基于D-S证据理论与BP网络相结合的多传感器信息融合的改进方法。该方法充分发挥BP神经网络自学习、自适应和容错的能力,利用BP神经网络处理证据理论的基本可信度问题,再利用D-S证据理论来处理不精确、模糊的信息。最后通过一个实例证明了该方法的有效性。     

模糊神经网络在肺癌诊断中的应用

目的:综合运用模糊数学和神经网络知识构建一个模糊神经网络模型,用于肺癌诊断,提高诊断率.方法:以实际肺癌诊断病例中的一部分为训练样本,首先利用隶属函数对样本数据进行模糊化处理,再输入基于BP算法的神经网络,对网络进行训练.用训练好的网络对余下的样本进行预测,并将预测结果与病理专家的诊断以及普通的BP神经网络预测结果进行比较.结果:模糊神经网络模型的预测结果与病理专家的诊断精度相当接近,优于普通的BP神经网络预测结果.     

基于神经网络与模糊算法图像边缘检测方法*

针对传统图像边缘检测方法中出现毛边、噪边、边缘定位不精确等缺点,提出一种神经网络与模糊算法相结合的检测方法。根据图像特征,将图像分为高频和低频部分分别处理,高频部分适宜用双层网络结构,可以很好地减弱噪声;对于图像低频部分,将模糊理论引入到边缘检测中,能够检测出弱边。最后对检测出的两个图像边缘进行融合,实验结果证明得出的检测效果较好,比传统边缘检测算子所获结果有很大改善。     

基于神经网络与模糊融合的外围故障诊断方法

针对用传统检测方法诊断模拟电路系统设备外围故障困难的问题,提出了一种利用BP神经网络与模糊融合相结合的故障诊断新方法,将神经网络与模糊融合结合起来,实现两者优势互补;首先利用神经网络的泛化能力对系统内部各可测点电压各用一个独立的BP神经网络对系统进行初级诊断,然后根据初级诊断结果,运用模糊融合诊断方法进行故障诊断,诊断结果更趋于合理,对模拟电路系统的外围故障实现正确定位;该方法能充分利用系统内部故障信息,有效避免采集外围设备信息的困难。     

基于模糊神经网络的WEDM可靠度预计

为了准确预计电火花线切割机床(WEDM)的可靠度,建立基于自适应模糊神经网络的可靠度预计模型。该模型以平均无故障时间为输入,以可靠度为输出,通过神经网络自适应训练获得适合WEDM可靠度预计的平均无故障间隔时间隶属函数。仿真结果表明,该模型的预计精度较高,与应用神经网络的WEDM可靠度预计结果相比,提高了96.4%。     

基于模糊神经网络的复杂网络故障诊断设计

针对雷达等复杂大型电子装备网络系统的故障定位难、影响关系不清晰的问题,采用了基于模糊神经网络的故障定位方法,提高了网络故障定位的快速性与准确性：首先介绍了模糊隶属度及模糊神经元等理论,接着基于模糊理论将网络监测信息进行模糊化处理,并利用神经网络模型对模糊后的信息进行训练与学习,参数训练达到设置的期望误差0.01;最后利用训练好的模型对随机抽取的2组网络故障实例进行了验证,软件执行单次诊断耗时3.5s;结果表明采用基于模糊神经网络的诊断方法,能够较好解决网络故障耦合复杂、故障现象与故障原因关系不清晰等难题,对网络故障快速排除与恢复具有重要意义。     

基于模糊神经网络的特征信息融合

研究多传感器特征信息融合问题。基于自适应模糊神经网络,提出一种新的特征信息融合算法。仿真结果表明,该方法计算量小,具有较强的处理不确定信息的能力和多种理想的融合特性等特点。     

基于多传感器数据融合技术的电子设备故障诊断

针对电子装备故障诊断中单一类型故障特征量和诊断方法无法完成诊断任务,导致故障诊断率不高的问题,将多传感器数据融合技术应用于多注速调管发射机装备故障诊断。构建故障诊断模型,提出把故障诊断过程分为两个层次。首先,借助不同的神经网络实现多输入信号的函数变换的功能,获得各种故障基本概率分配值;然后,在决策层利用D-S证据理论的合成法则将各神经网络诊断结果融合起来统一判决,得到最终综合诊断结果,通过实例仿真,并与初步诊断结果进行比较,结果表明早期故障识别率大大提高。     

基于模糊逻辑和组合证据理论的信息融合技术在网络管理中的应用

研究基于模糊逻辑和组合证据理论的综合信息融合技术在网络管理中的应用．研究了用于网络管理的来源于多信息源的关联规则的融合方法和推理机制，以及故障与故障原因的模糊关系和模糊规则的融合方法及推理机制；在故障定位方面，采用组合证据理论对网络专家、规则推理和模糊推理所给出的故障原因进行融合得出综合的诊断结果。     

神经网络和卡尔曼滤波融合的航空发动机传感器故障诊断

为提高航空发动机传感器故障诊断的准确率和可靠性,使用改良的D-S证据理论,对基于神经网络和卡尔曼滤波的2个诊断子系统的诊断结果进行决策融合;仿真结果显示,在发动机稳定状态下,经过融合,整个系统降低了误诊率,改善了诊断性能;文章还针对加强噪声强度的情况下,通过调整2个子系统的权重,在保证准确率的同时提高了系统的抗噪声性能;研究表明D-S理论可以比单独应用单一诊断算法的子系统更具好的诊断效能。     

应用模糊数据融合实现电子电路的故障诊断

本针模糊数据融合技术引入电子电路故障诊断之中，通过测试电子电路中的被诊断元件的工作温度和工作电压两个物理量，得出两传感器对各待诊断元件的故障隶属度，在对隶属度值进行数据融合的基础上，确定故障元件，并通过单传感器诊断结果与融合诊断结果比较，说明多传器融合的优越性。