基于模糊神经网络的故障诊断方法的研究

作者:张建华;王占林 刊名:北京航空航天大学学报 上传者:胡文高

【摘要】根据模糊逻辑和神经网络对故障诊断方法做了研究,并介绍了具体实现过程.最后结合某液压系统对该方法作了验证,并给出了与直接用前馈感知器进行故障诊断的对比结果.

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D _ 1997年 8月 北 京 航 空 航 天 大 学 学 报 第23卷 第4期 Journal of Beijing University ot Aeronautics and Astronautics August 1997 V01.23 No.4 基于模糊神经网络的故障诊断方法的研究¨ 壁些 』韭 (北京航空航天大 学 自动控制 磊) TP277 TPI~' 摘 要 根据模糊逻辑≠口神经 网络对故 障诊 方法做 了研 究,芳介绍 了具体 实 现过程.最后结合某液压系统对该方法俚 了验证 ,并给出了与直接用前馈感知器进行 故障诊断的对比结果. 关键词 分类号 皇期盏掌;!塑 些; 断系塑 基于专家系统的故障诊断系统 已有不少,但存在知识获取“瓶颈 ”问题 .知识 “窄台阶”问 题 ,易出现“匹配冲突”、“组合爆炸”及“无穷递 归”等问题 ].大 多数故 障诊断专家系统从领域 专家获取诊断知识 ,多由 if—then规则表示知识 ;基于神经网络的故障诊断系统也有不少口:,一 般从 实例中获取数值型知识 ,用训练好的网络连接权值表示知识 ,在知识获取及表示方面也存 在不足,同样会导致推理 的“脆弱 陛.这两种故障诊断系统的知识库都存在局限 ,不能表达不 确定或不精确信息 ,用于推理的知识不完备.而模糊逻辑具有较强的结构性知识表达能力 ,即 能描述系统的定性知识 ,擅长处理不确定性知识及模棱两可的数据 ,为此本文基于模糊逻辑和 神经网络找出研究故障诊断方法的一种新途径 ,并成功地应用于某液压系统的故障诊断中. 1 基于模糊神经网络的故障诊断方法 基于模糊 神经 网络的故障诊断方法如图 1所示.首先对被诊断系统的监测信号进行模糊 量化,然后送入多层前馈神经网络(MLP)运用 BP(误差反向传播)算法 进行计算. 1.1 输人层的知识表示 设 个系统监测信号构成监测矢量 F 一[ , 一,厶 ].户一】,2,⋯.s, 表示第 声个样 本序列,S为样本个数. 当输入特征 厶 (g一1.2,⋯,n)是数值型时 ,利用 函数作隶属函数求隶属度 一. 函数的定义如下: 1 ~ 止 {≤II r—c II≤ 一 2 】。 。≤II,——c II≤— ∈R ‘ >0是 函数的半径 ,c为 中心点. 从(1)式可知 函数是种中间对称型隶属函数 收稿 日期 19§6 n】_22 第一 怍青 女 27岁 博士生 100083 北京 1)航空科学基金资助项 目 维普资讯 http://www.cqvip.com http://www.cqvip.com/ 第 4期 张建华等:基于模糊神经网络的故障诊断方法的研究 503 (^) ,( ) ( ) 模●●● 键 鉴 面数 糊 L‘,.1 量 ∈ (,_) 化 诊 尊j (,_) 断 景 统 Il八层 fiI古屠 出屠 \、I—— ⋯ —— —— —— —— —— 一 —— MLP多层感知嚣 图 1 基于模糊 神经l可络的故障诊断示意 图 对每一个输入特征 (即监测信号)来说,在系统正常工作时一定存在某个最佳值 。. , ⋯ , 一表示系统处于各种状况时 , 的最大、最小值. 描述 的语义值的模糊子集为{小 (L),中(M),大(B)). 令 H(/ )= rc(e埘;( ,^ ) L( 抑): ( 抑;C£,^L) ( ): (e ; ,b) 其中 一 0.5(e 眦 一 e ~) Cg— e御mi + k = (c — e )/ CL— Cu一 0.5 k 一 一 一 ( )/fd Ca= + 0.5As em 一 一

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