一种新型模糊神经网络及其在故障诊断中的应用

• 作者: 何德彦 周绍骑 张世富 赵翔
• 来源期刊: 后勤工程学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类分析 模糊c-均值聚类 模糊神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 信息与自动化技术
• 页码范围: 95-99
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3611字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7843.2007.04.022

摘要

提出了一种基于模块化模糊神经网络的非线性系统故障诊断新方法.该方法先使用模糊c-均值聚类算法(FCM)实现测量空间的模决分割以决定模糊规则的个数,再使用模糊IF-THEN规则对分割后的各区域分别采用局部BP模型去进行逼近,最后再通过离线学习以获得不同区域故障输出与测量输入的非线性动力学特性.应用表明,提出的模糊神经网络结构、原理及实现方法是合理可行的,经过离线学习后的网络可实现对非线性系统的在线实时状态跟踪和诊断,可提高故障检测的正确率和快速性,并具有较好的泛化性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张世富	后勤工程学院军事供油工程系	49	135	6.0	9.0
2	周绍骑	后勤工程学院军事供油工程系	29	172	6.0	11.0
3	赵翔	后勤工程学院军事供油工程系	12	67	3.0	8.0