基于NFI直推式学习算法的故障诊断方法

• 作者: 张博 陆阿坤
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: NFI-神经模糊推理 直推式学习 最速下降法 故障诊断
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 航空工程与技术
• 页码范围: 18-21
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 字数: 3501字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2007.02.006

摘要

在故障特征数据空间中,搜索输入数据最相邻的训练数据作为子训练数据集,用最速下降法对模型模糊规则参数进行优化.用Fisher's iris数据集仿真并同自适应神经模糊推理系统(ANFIS)比较,平均试验误差降低了15%,运算速度提高了约30%.将一组采自航空发动机实际试车故障特征数据输入到诊断模型中,模型能准确识别发动机存在的三类故障状态,说明了此算法对解决一些故障诊断问题的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆阿坤	空军工程大学训练部	11	10	2.0	2.0
2	张博	空军工程大学工程学院	7	22	3.0	4.0