模糊神经网络抓斗纠偏系统故障诊断

针对抓斗纠偏系统复杂性、不确定性、模糊性的特点,提出基于故障树的模糊神经网络作为抓斗纠偏系统故障诊断的方法。该方法利用故障树知识提取抓斗纠偏系统故障诊断的输入变量和输出变量,引入模糊逻辑的概念,采用模糊隶属函数来描述故障的程度,利用Levenberg-Marquardt优化算法对神经网络进行训练,系统推理速度快、容错能力强,并通过实例分析验证了抓斗纠偏系统模糊神经网络故障诊断的有效性。     

基于FFAT的装载机液压系统故障诊断

在分析装载机液压系统故障特征的基础上,建立了液压系统的故障树层次模型,针对故障树底事件和中间事件发生概率情况获取不足的现状,将模糊集合理论引入到故障树分析中,采用模糊数来刻画事件发生概率,利用模糊重要度来描述底事件对顶事件的影响,并以装载机液压系统中"工作泵"故障树为例进行了分析.结果说明,该方法具有较强的灵活性和适用性.     

基于T-S模糊故障树的混凝土泵车泵送液压系统故障诊断

针对混凝土泵车泵送液压系统结构复杂,故障发生概率、故障机理和故障程度具有模糊性的特点,提出了基于T-S模糊故障树的泵送液压系统故障诊断方法。该方法用模糊数描述液压元件和系统的故障概率,解决了故障概率的不确定性;用T-S模糊门描述事件间的联系,解决了故障机理和事件联系的模糊性;用模糊数描述故障的严重程度,考虑了故障程度对系统的影响。将该方法运用到了混凝土泵车泵送液压系统的故障诊断中,取得了较好的效果。     

基于模糊神经网络的连铸机故障诊断研究

针对连铸机结晶器液压振动系统故障特点,采用模糊理论与神经网络相结合的方法对其进行故障诊断,用模糊信息处理方法对输入信号进行处理,然后采用神经网络的逼近能力实现连铸机结晶器液压系统振动故障诊断,利用现场数据进行了仿真实验,仿真结果表明该系统具有很好的识别能力,可以对不确定行知识进行很好的处理,提高故障诊断的精度。     

基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断研究

提出一种基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断方法。利用改进的模糊C均-值聚类算法进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并得到模糊模型的初始参数;然后生成与之相匹配的初始模糊神经网络,并通过学习算法训练网络来进行参数辨识,得到一个精确的模糊模型。将该系统地面实测数据作为样本数据,建立起了基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断模型。最后对该模型进行测试与分析,结果表明该方法具有抗噪、抗敏感、诊断准确度高等优点。     

压缩式垃圾车液压系统故障诊断方法研究

针对传统液压系统故障诊断方法诊断效率低、诊断精度不高等问题,以垃圾车液压系统为研究对象,提出了基于支持向量机的液压系统故障诊断方法.运用AMEsim软件建立垃圾车液压系统仿真模型、采集故障数据,利用故障数据建立支持向量机分类模型并进行参数寻优,最后利用分类模型对液压系统未知故障样本进行测试.仿真结果表明,上述函数和惩罚因子的选择对诊断精度影响较大;支持向量机诊断方法能更加有效提取液压系统故障信息,有更高的故障诊断精度和诊断效率.     

ANFIS模糊神经推理机在故障诊断中的应用

传统的故障诊断专家系统大多是基于知识的故障诊断系统，有一定的局限性。模糊神经网络技术的引入，给故障诊断专家系统带来了新的思路，将模糊理论与神经网络融合，利用神经网络来实现系统的模糊逻辑推理，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，并利用MATLAB中的ANFIS模糊工具来实现其模糊神经推理过程，通过对系统进行仿真，得到了比较满意的结果，实例表明，该工具用于故障诊断的模糊推理是高效可行的     

改进的故障树模糊诊断方法及其应用

针对故障诊断中存在的重复诊断问题和不确定性因素,提出了一种基于故障树的模糊故障诊断改进方法。该方法将模糊理论融入到故障诊断中,综合考虑了系统故障树的最小割集和基本组成单元两方面的因素,重点设计了故障树的诊断流程,改进了以往故障诊断中出现的重复诊断的缺陷,优化了诊断过程。以飞机液压子系统为平台,与其他方法进行比较,得出该方法可以保证结果的正确性,并能节省诊断时间。     

基于小波包特征熵的飞机液压系统故障诊断方法研究

为精确诊断飞机液压系统故障,提出了一种基于小波包特征熵的神经网络故障诊断新方法。对采集到的飞机液压系统压力信号进行小波包分解,提取小波包特征熵,然后构造信号的小波包特征熵向量,并以此向量作为故障样本,利用ART1神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。试验结果表明,训练成功的ART1网络能够很好地诊断出飞机液压系统是否发生故障,为飞机液压系统故障诊断开辟了新的途径。     

飞机液压系统故障诊断

为有效诊断飞机液压系统故障,根据液压系统压力信号采用了熵权ABC-BP神经网络的故障诊断模型。模型先提取飞机液压系统压力信号的特征值,根据熵权法计算特征值信息熵,选取熵权值较大的作为神经网络的输入,同时利用人工蜂群优化BP神经网络,将BP神经网络的误差函数作为人工蜂群的适应度,选择适应度最优的个体参数作为神经网络的权值和阈值,不仅降低模型输入维度,还提高了诊断精度。最后建立了飞机起落架收放系统仿真模型进行仿真研究,结果表明该诊断模型具有较好的故障诊断效果,为飞机液压系统故障诊断提供一种新思路。     

基于模糊神经网络的抽油机故障诊断方法

将模糊逻辑与神经网络相结合,构造模糊神经网络,将神经网络输入层的确定性信息模糊化后变成模糊量,将故障征兆参数相对应的隶属度数值作为神经网络的输入,从而使神经网络更加适合设备故障描述,克服了神经网络对不精确信息表达的缺点。提出基于黄金分割法的变步长BP算法来训练神经网络,根据误差变化趋势动态调整学习速率,实现学习步长的自适应调整,提高网络收敛的速度,防止网络训练时陷入局部极小。将训练好的模糊神经网络应用于抽油机设备的故障诊断,取得良好效果。     

模糊神经网络及其在控制系统故障诊断中的应用

针对控制系统中模拟电路故障诊断时的不确定性问题,提出了将模糊理论和神经网络相结合的方法;首先利用模糊理论描述不确定性信息,然后利用人工神经网络完成不确定性推理,最后利用模糊理论对推理结果进行解释和决策,从而得出故障诊断结论;结合某型船舶主机遥控系统中延时电路板的故障诊断问题,阐述了将该方法应用于实际控制系统的故障诊断过程;结果表明,该方法能够较好地处理模拟电路故障诊断过程中的不确定性问题,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.     

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。     

基于改进图卷积神经网络的配网线路故障诊断

随着电网的不断扩容,系统结构越来越复杂,多故障频发,而多故障是故障诊断的关键和难点。为解决故障处理数据量大,需要快速、准确地诊断电网故障的问题,本文提出了一种基于模糊优化图卷积神经网络的配网故障诊断模型。首先处理采集的配网故障线路的特征数据;其次,搭建基于图卷积神经网络的故障诊断模型,利用模糊理论建立配电网故障的隶属函数;最后利用训练好的模型进行配网故障诊断。仿真结果表明,模糊优化图卷积神经网络对多故障诊断的准确率高于卷积神经网络以及其他方法,本文方法做出的诊断结果更加精确,综合诊断效果最好。     

基于T-S模糊神经网络的抽油机井故障诊断

针对油田抽油机井故障的特点,提出了基于T-S模糊神经网络的抽油机井故障诊断方法。即将神经网络的学习能力引入到模糊系统中,将模糊系统的模糊化处理、模糊推理、精确化计算通过分布式的神经网络来表示,从而提高系统的学习能力和表达能力。提出了基于LM优化的BP算法以提高网络收敛速度,利用MATLAB神经网络工具箱建立模糊神经网络诊断模型,经仿真测试表明,所提出的故障诊断方法能有效地对抽油机故障识别,正确率较高、效果较稳定,可提高网络训练及诊断速度。     

基于故障树分析和模糊综合评判的某雷达故障诊断方法

针对大型雷达电磁环境复杂、设计预留检测接口不足、状态不容易检测等特征,为既提高雷达保障能力,又减少检测电路(设备)、降低成本、提高全机可靠性,考虑到故障与故障征兆问存在着模糊关系,提出了采用基于故障树分析和模糊综合评判相结合的故障诊断方法,通过分析某雷达故障树故障论域的子域,提取故障征兆集和原因集,利用模糊关系矩阵得出故障隶属度输出,最后根据判断法则确定故障位置,给出了具有法则优化和自学习功能的模糊故障诊断流程;诊断应用表明,该方法可充分利用已有的故障信息,有效提高雷达的故障诊断效率.     

轴承故障的智能诊断方法

总结了轴承故障诊断的模糊规则,并把这些规则晨射到模糊神经网络,提高了诊断的智能性。提出了部分层学习算法,并推导出隶属度函数的参数学习算法,改善了诊断规则和学习性能,所研制的诊断系统在对轴承邦联伯诊断中取得了满意的结果。     

嵌入式系统在液压状态监测与智能故障诊断中的应用

针对国产地F元轨采矿设备液压系统故障率高,而其检测和故障诊断手段落后的背景,提出了一种基于嵌入式系统的液搓状态监测与智能故障诊断模型,陔故障诊断模型通过没置在液压系统中的多源异质传感器实时采集设备特征信息,并采用模糊神经网络来实现数据的融合处理,诊断结果通过界而友好的LCD显示,实现了故障状态的实时岭测和故障的智能诊断。通过该故障诊断模型,有效地解决了无轨采矿没备液搓系统故障率高而其检测和故障诊断手段落后的问题。提高了设备故障诊断的自动化和错能化．增强了设备的市场竞争力。