电液伺服阀故障模式识别的自适应神经-模糊推理系统

• 作者: 江丽 袁兵
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊减法聚类 自适应神经-模糊推理系统 电液伺服阀 故障诊断 模式识别
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 故障诊断
• 页码范围: 308-309,113
• 页数: 3页
• 分类号: TP2
• 字数: 2690字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2003.03.123

摘要

基于MATLAB模糊逻辑工具箱,利用维数缩减技术和模糊减法聚类法,对表征电液伺服阀工作状态的实测样本数据进行聚类分析,实现合理的特征空间划分和寻找适当的规则数目,从而实现了自适应神经-模糊推理系统(即:ANFIS)的结构辨识.在此基础上,利用BP算法与最小二乘法相结合的混合算法,实现ANFIS的参数辨识,建立了适用于电液伺服阀的故障模式识别的ANFIS,从而有效地解决了电液伺服阀故障的多样性和不确定性的难题,实现了电液伺服阀故障的智能诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁兵		15	586	8.0	15.0
2	江丽		13	92	5.0	9.0