旋转机构故障诊断专家系统中不确定性问题及其测度

通过旋转机械故障诊断过程中不确定性的讨论，指出了该问题的双重性，即随机性和模糊性，针对旋转机械的特点，提出了模糊概率测度，模糊事件信任度等概念，从而将旋转机械故障诊断专家系统中的不确定性问题在统一的辨别框架U之下结合了起来。     

模糊理论的旋转机械故障诊断研究

本文以模糊理论为基础,根据模糊故障诊断的基本原理,通过建立旋转机械故障诊断数学模型和故障诊断原则,实现对旋转机械的故障诊断,最后通过具体的旋转机械故障诊断实例进行分析说明.     

模糊故障树在煤矿风机故障诊断中的应用

针对故障发生概率具有不确定性和模糊性的特点,本文将故障树和模糊集合理论相结合,进行模糊聚合和去模糊化处理,并将此方法应用于风机故障诊断中,研究证明是可行和有效的,且可推广应用于其他旋转机械的故障诊断.     

模糊Kohonen神经网络的旋转机械故障诊断

针对传统故障诊断方法不能解决旋转机械故障诊断的模糊性问题,提出一种基于模糊Kohonen神经网络的故障诊断模型,通过模糊量化处理故障样本模式和在Kohonen网络中使用邻域函数自动调整权重程度的改进学习算法,较大提高了网络的学习速度和聚类能力,能对具有模糊性的复合故障进行诊断,是一种适合于复杂旋转机械故障诊断的有效可行的方法。     

机械故障诊断神经网络样本建立的模糊方法

针对机械故障诊断过程中的不确定性，运用模糊理论方法，给出了一种建立神经网络训练样本的合理方法     

基于矢模糊函数的旋转机械故障诊断方法的研究

结合全矢谱技术与模糊函数,提出了一种矢模糊函数的新概念。定义的矢模糊函数继承了全矢谱技术与模糊函数各自的优点,既能全面地反应机械振动的全面性,又能很好地抑制Wigner分布中的交叉项干扰。阐述了矢模糊函数的定义、算法及其特点,并把矢模糊函数成功地应用到旋转机械故障诊断中。为了对比分析,还通过类似的方法定义了矢Wigner分布。仿真和实验结果表明,提出的矢模糊函数在旋转机械故障诊断中是非常有效的,矢模糊函数优于矢Wigner分布。     

全矢—模糊核聚类在旋转机械故障诊断中的应用

针对传统旋转机械单通道故障诊断的信息不完整以及经典模糊聚类算法中的不足,结合全矢谱技术、密度函数法和模糊核聚类法,提出一种新的旋转机械故障识别方法。该方法首先应用全矢谱技术为特征提取工具,然后以密度函数法求得模糊核聚类的初始聚类中心,最后再用模糊核聚类法建立分类器进行故障识别。实验结果表明,该方法能准确、有效地对旋转机械的工作状态和故障类型进行分类,提高故障诊断的准确率。     

基于矢模糊函数的旋转机械故障诊断方法的研究

结合全矢谱技术与模糊函数,提出了一种矢模糊函数的新概念.定义的矢模糊函数继承了全矢谱技术与模糊函数各自的优点,既能全面地反应机械振动的全面性,又能很好地抑制Wigner分布中的交叉项干扰.阐述了矢模糊函数的定义、算法及其特点,并把矢模糊函数成功地应用到旋转机械故障诊断中.为了对比分析,还通过类似的方法定义了矢Wigner分布.仿真和实验结果表明,提出的矢模糊函数在旋转机械故障诊断中是非常有效的,矢模糊函数优于矢Wigner分布.     

基于知识与模糊神经网络的故障诊断专家系统

提出了一种基于知识与模糊神经网络专家系统故障诊断方法,设计构造了诊断专家系统的整体框架,在框架中体现了在任务工机控制下,规则符号推理和模糊神经网络推理综合诊断的思想。知识库是诊断专家系统的核心,在本系统中定义了广义三层规则库结构,即元规则、故障诊断规则、结论合并规则。Ｒｕｌｅ型的模糊联想记忆器实现专家系统中的分类和综合功能,并讨论了模糊神经网络输入和输出模糊化的问题。本文为旋转机械故障诊断专家系统     

基于微处理器的智能化旋转机械状态监测与故障诊断系统

介绍了以准１６位徽处理器为核心的智能化旋转机械状态监测与故障诊断系统的工作原理及硬件与软件设计。系统由信号测量、数据采集、数据分析组成，能实现对旋转机械的在线监测、报警、转子振动分析和故障的模糊诊断。     

基于规则的模糊神经网络故障诊断专家系统

提出了一种基于规则的模糊神经网络专家系统诊断方法,该方法采用了广义三层规则库结构及推理机制,把Ｒｕｌｅ型的模糊联想记忆器作为专家系统的分类和综合算法,使基于规则的知识处理方法与模糊神经网络有机地结合在一起。并讨论了模糊神经网络输入和输出模糊化的问题。为旋转机械故障诊断专家系统提供了一个易于实现的框架结构。     

一种基于冲击信号聚类分析的轴承故障诊断方法

为了对旋转机械内轴承的运行状态进行故障监测和诊断,在对振动冲击信号进行分段截取的基础上,提出了基于分段信号时、频域特征提取结合模糊K聚类的滚动轴承故障诊断方法,并将该方法应用于NU205轴承故障诊断中。     

旋转机械故障诊断专家系统的属性和求解策略的探讨

本文讨论了旋转机械故障诊断专家系统的属性,提出旋转机械故障诊断专家系统是正向求解问题的、模糊的、病态结构系统的观点.并针对其基本属性,提出以频域模糊聚类分析为正向推理求解策略的思想与基本框架.同时,对知识库的容量与提高病态结构系统确定性的关系作一探讨.     

基于模糊理论的柴油机故障诊断专家系统

针对柴油机故障征兆、故障原因及故障机理的复杂性和模糊不确定性,将模糊数学理论与故障诊断专家系统引入柴油机故障诊断。建立故障诊断的模糊模型、模糊隶属度函数,利用模糊产生式系统实现了模糊性知识表达,论述了模糊诊断原则和推理诊断流程,构建了基于模糊理论的柴油机故障诊断专家系统。通过一个具体故障诊断案例证明系统能够快速、准确地推断出故障原因,同时也证明了该方法的实用性。     

基于组合式模糊神经网络的旋转机械故障诊断模型

针对旋转机械故障所具有的层次性、相关性和模糊性的特点,提出１种基于组合式模糊神经网络的旋转机械故障诊断模型。它由第１层的决策模糊神经网络和第２层的多个诊断模糊神经网络组合构成,依据大隶属度优先为真原则进行推理,按推理的过程和隶属度的大小给出可能的故障结果及相应的隶属度值,供现场工程技术人员结合辅助故障特征参数等进行进一步的联想推理,得到最终的故障诊断结果。实验研究结果表明,该系统可以有效地对具有模     

基于神经网络的旋转机械振动故障诊断

介绍了一种通过神经网络算法进行故障诊断的方法,神经网络的输入为通过对转子模拟信号进行傅里叶变换得到的典型频谱特征,将旋转机械不对中、不平衡、碰摩、涡动四种典型的故障作为网络的输出.首先用传统的BP网络算法进行诊断,得到故障诊断的精度,再将模糊理论与神经网络相结合,取长补短,组成模糊神经网络,对故障进行识别,从而得出模糊神经网络在模式识别方面具有更大的优越性的结论.     

基于粒子群优化模糊聚类的旋转机械故障诊断

提出基于柱子群优化模糊聚类分析的算法,并将其用于旋转机械的振动故障诊断。该算法以模糊C一均值算法（FCM）的聚类目标函数作为粒子群的适应度函数来衡量各聚类中心的优劣,并依据聚类有效性指标自动确定最优聚类数及聚类中心,有效的结合了FCM极易陷入局部最优的缺点以及粒子群算法全局寻优的优点。实践表明,该方法提高了旋转机械故障诊断的准确率,既可正确判断单一故障,又可有效诊断复合故障,从而证明了该算法的有效性。     

旋转机械振动故障诊断中专家系统知识获取方法探讨

讨论了旋转机械故障诊断专家系统的知识获取原则、知识库初始化与完善和先验的针对性知识在故障诊断专家系统中的作用。提出以模糊聚类方法获取针对性知识的数学模型和以该模型为基础的一种旋转机械故障诊断专家系统的知识获取策略     

基于模糊Petri网的门式起重机故障诊断专家系统研究

为了诊断不确定性的门式起重机故障,在传统专家系统的基础上采用模糊Petri网来表示知识并进行逻辑推理进行故障诊断。在基于规则库的诊断基础上,运用模糊Petri网图形化的方法进行逻辑推理和知识表达,对故障信息的模糊性和不确定性进行表示和处理,并通过人机对话进行模糊量化。通过门式起重机故障诊断案例分析,结果基于模糊Petri网的门式起重机故障诊断专家系统可以快速诊断门式起重机的故障。说明采用模糊Petri网的专家系统可以较好地快速诊断不确定性的门式起重机进行故障,具有一定的应用性。     

叉车全动力液压制动系统故障模糊诊断研究

以重型叉车全液压制动系统为研究对象,通过建立故障树模型,并以模糊理论为工具进行了定性和定量分析,实际证明该方法是行之有效的,解决了传统故障树分析不能处理同时存在随机不确定性和模糊不确定性的故障事件问题,为叉车全动力液压制动系统的故障诊断研究开辟了新的途径。