模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車液壓泵的故障診斷

為了有效解決網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可能出現(xiàn)的故障,結(jié)合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種新的故障檢測(cè)算法fdd-fnn(failuredetectionalgorithmbasedonfuzzyneuralnetwork).該算法根據(jù)特征信息熵建立了故障檢測(cè)評(píng)價(jià)方法和最小偏差的優(yōu)化模型,設(shè)計(jì)了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入層、模糊化層、模糊規(guī)則層和解模糊層,并且給出了具體的算法流程.通過建立網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái),深入分析了影響fdd-fnn算法的關(guān)鍵因素,同時(shí)對(duì)比研究了fdd-fnn算法與其他算法的性能情況,結(jié)果表明fdd-fnn算法具有較好的適應(yīng)性.

武漢理工大學(xué) 碩士學(xué)位論文 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯故障診斷系統(tǒng)的研究 姓名：熊瑞庭 申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士 專業(yè)：控制理論與控制工程 指導(dǎo)教師：鄧堅(jiān) 20090501

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)功能和能夠表達(dá)復(fù)雜關(guān)系的特點(diǎn),針對(duì)桑塔納2000空調(diào)、冷卻系統(tǒng)的控制關(guān)系建立了相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真模型并進(jìn)行了仿真和故障診斷的研究。事實(shí)證明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是復(fù)雜車輛控制系統(tǒng)的控制關(guān)系分析和故障診斷的一種便捷、有效的方法。

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深基坑變形預(yù)測(cè)——針對(duì)深基坑變形控制系統(tǒng)中的不確定性、模糊性因素多的問題，將模糊控制理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，采用非線性神經(jīng)元構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，把對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出表達(dá)為輸入、輸出停息的模糊數(shù)隸屬度，建立了一種基于模糊神...

針對(duì)深基坑變形控制系統(tǒng)中的不確定性、模糊性因素多的問題,將模糊控制理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合,采用非線性神經(jīng)元構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),把對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出表達(dá)為輸入、輸出信息的模糊數(shù)隸屬度,建立了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深基坑施工變形預(yù)測(cè)模型.結(jié)果表明,利用模糊度隸屬函數(shù)對(duì)基坑施工進(jìn)行動(dòng)態(tài)控制具有較好的實(shí)用效果.

提出故障診斷系統(tǒng)的總體構(gòu)造和各個(gè)故障原因診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，依據(jù)模糊推理和ｉｆ—ｔｈｅｎ型產(chǎn)生式規(guī)則，采用隸屬度傳遞法則，進(jìn)行故障知識(shí)處理，把表示原因和癥狀間因果關(guān)系的頻數(shù)分布作為網(wǎng)絡(luò)層間單元的權(quán)重。這個(gè)診斷方法的主要特征是能夠定量地表示所歸納的故障原因，以建筑設(shè)備備用電源的柴油機(jī)故障診斷為例說明該方法的應(yīng)用步驟

**資訊http://www.***.*** **資訊http://www.***.***

**資訊http://www.***.*** **資訊http://www.***.***

在對(duì)影響建筑工程造價(jià)因素分析和標(biāo)準(zhǔn)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析的基礎(chǔ)上,通過增加輸入層與模糊層之間的權(quán)值v,加入規(guī)則的重要度γ,對(duì)標(biāo)準(zhǔn)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn),并建立基于改進(jìn)的標(biāo)準(zhǔn)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)快速估算模型。將基于這種結(jié)構(gòu)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)快速估算模型應(yīng)用于建筑工程的投標(biāo)報(bào)價(jià)中,從仿真結(jié)果可以看出該網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)時(shí)間較短,學(xué)習(xí)速率較快,精度較高。

現(xiàn)如今市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭十分激烈,實(shí)際招投標(biāo)工作要求能快速準(zhǔn)確地進(jìn)行工程造價(jià)的估算。無論業(yè)主還是承包商確定工程造價(jià)都要求快速、準(zhǔn)確,完善的快速估價(jià)系統(tǒng)能夠很好地解決這個(gè)問題。模糊技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合是一種把經(jīng)驗(yàn)與數(shù)學(xué)模型結(jié)合,這種研究打破了過去人們所進(jìn)行的各種學(xué)科在邏輯上的獨(dú)立性,預(yù)示了人工智能的光明前景和希望。

首先在對(duì)供熱負(fù)荷預(yù)測(cè)算法的發(fā)展現(xiàn)狀主要成果闡述的基礎(chǔ)上,對(duì)影響供熱預(yù)測(cè)因素采用模糊量化的方式進(jìn)行研究處理,并由此推斷將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于供熱負(fù)荷預(yù)測(cè)可以得到良好的效果.研究模型的設(shè)計(jì)核心是bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即將模糊量化后的影響因素作為系統(tǒng)的輸入值,去調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,從而得到預(yù)測(cè)的網(wǎng)絡(luò)模型.建立預(yù)測(cè)模型和預(yù)測(cè)策略后,可以采用matlab科學(xué)計(jì)算軟件開發(fā)程序?qū)︻A(yù)測(cè)模型效果進(jìn)行模擬仿真,結(jié)果表明,預(yù)測(cè)的結(jié)果能夠滿足要求,相對(duì)誤差在合理的范圍內(nèi),并且模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法比單純神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有更好的預(yù)測(cè)精度和魯棒特性,從而達(dá)到節(jié)能的目的.且適應(yīng)性強(qiáng),可以應(yīng)用到類似的供熱工程上.

對(duì)不確定混沌系統(tǒng)的控制問題,研究了基于權(quán)值直接確定模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(wddfnn)的插值補(bǔ)償控制方法。建立了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的wddfnn,并使用wddfnn實(shí)現(xiàn)對(duì)混沌系統(tǒng)的辨識(shí),然后使用wddfnn模型對(duì)混沌系統(tǒng)進(jìn)行模糊插值補(bǔ)償控制?；趌yapunov穩(wěn)定性理論,證明混沌系統(tǒng)在所提最優(yōu)控制律作用下是漸進(jìn)穩(wěn)定的。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該控制方法既可以實(shí)現(xiàn)快速跟蹤任意參考信號(hào),又可以有效抑制參數(shù)攝動(dòng)、外部干擾,控制精度較高。

本文提出一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和建筑結(jié)構(gòu)系統(tǒng)辨識(shí)方法。利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射能力與學(xué)習(xí)能力以實(shí)測(cè)的結(jié)構(gòu)動(dòng)力響應(yīng)數(shù)據(jù)建立起結(jié)構(gòu)的動(dòng)力特性模型。不但可以克服以往傳統(tǒng)與智能辨識(shí)方法中存在的種種弊病，而且還將土一結(jié)構(gòu)相互作用以及結(jié)構(gòu)自身非線性對(duì)結(jié)構(gòu)動(dòng)力特性的影響考慮在內(nèi)，使得結(jié)構(gòu)系統(tǒng)辨識(shí)更具客觀性。具有物理意義明確，可擴(kuò)展性強(qiáng)，能夠用于實(shí)時(shí)在線控制與健康診斷等優(yōu)點(diǎn)。

提出了一種基于神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的商品住宅價(jià)格評(píng)估模型,分析了影響商品住宅價(jià)格的因素,給出了商品住宅價(jià)格評(píng)估指標(biāo)體系,探討了模型建立的原理及算法步驟。計(jì)算實(shí)例說明了該模型用于商品住宅價(jià)格準(zhǔn)確評(píng)估的有效性和可行性,為房地產(chǎn)價(jià)格評(píng)估提供了科學(xué)的方法。

為了克服傳統(tǒng)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度差,易陷入局部極值的缺陷,提出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。利用模糊粗糙集通過歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)信息的模糊化替代負(fù)荷變化的離散化,快速尋找出樣本數(shù)據(jù)間的連續(xù)屬性的信息,將其與傳統(tǒng)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合組成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)熱負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果的相對(duì)誤差很小不超過2%,在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方面具有的優(yōu)越性。

智能家居中的環(huán)境因素對(duì)人體有著不容忽視的影響,智能家居環(huán)境舒適度已成為智能家居評(píng)估指標(biāo)中重要的一項(xiàng),通過對(duì)智能家居監(jiān)測(cè)系統(tǒng)信息融合技術(shù)進(jìn)行研究,運(yùn)用結(jié)合模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)點(diǎn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)智能家居監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集的各環(huán)境因素進(jìn)行處理分析,從而能夠智能有效的提高人們的室內(nèi)生活質(zhì)量。

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)價(jià)格評(píng)估問題研究——提出了一種基于神經(jīng)模糊揄系統(tǒng)的商品住宅價(jià)格評(píng)估模型，分析了影響商品住宅價(jià)格的因素，給出了商品住宅價(jià)格評(píng)估指標(biāo)體系，探討了模型建立的原理及算法步驟。計(jì)算實(shí)例說明了該模型用于商品住宅價(jià)格準(zhǔn)確評(píng)估的有效性...

隨著社會(huì)發(fā)展,汽車已經(jīng)成為家庭的重要出行工具.汽車運(yùn)行時(shí)間越長,故障發(fā)生率越高,不利于人們的生命健康安全.因此,利用現(xiàn)代模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)構(gòu)建一個(gè)汽車故障率預(yù)測(cè)模型,及時(shí)發(fā)現(xiàn)汽車運(yùn)行故障,以便能夠保證汽車以及乘用人的生命安全.本文詳細(xì)地分析了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論和概念,同時(shí)將其應(yīng)用到汽車故障率預(yù)測(cè)中,可以提高故障率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度.

文章以熱泵機(jī)組為研究對(duì)象,從實(shí)驗(yàn)測(cè)試的角度建立故障-征兆模型。采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)熱泵機(jī)組進(jìn)行故障診斷并利用matlab仿真,仿真結(jié)果表明基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱泵機(jī)組故障診斷實(shí)現(xiàn)簡單且效果較好。

運(yùn)用模糊理論的故障征兆與故障原因之間的模糊關(guān)系,確定了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層,并結(jié)合水輪發(fā)電機(jī)組故障診斷具體實(shí)例建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本集,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,輸入機(jī)組故障征兆向量,得出故障原因,從而驗(yàn)證了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可行性與優(yōu)越性。

針對(duì)變頻空調(diào)常規(guī)模糊控制系統(tǒng)的隸屬函數(shù)和控制規(guī)則的獲取受限于專家經(jīng)驗(yàn)的問題,根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的特點(diǎn),將模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,對(duì)空調(diào)的控制系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn),并據(jù)此設(shè)計(jì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了理論分析和模擬實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了這一控制系統(tǒng)的有效性。

紅外圖像中的微弱目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。針對(duì)紅外圖像中微弱目標(biāo)灰度的統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自適應(yīng)噪聲消除的應(yīng)用,提出一種基于增強(qiáng)型動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于紅外圖像噪聲消除。經(jīng)過自適應(yīng)噪聲消除后,可有效的有自動(dòng)閾值門限分割法進(jìn)行微弱目標(biāo)檢測(cè)。