一种基于模糊神经网络的故障诊断方法
根据高炉故障诊断系统自身复杂性的特点以及传统的高炉故障诊断专家系统的局限性,对模糊逻辑和神经网络的优缺点进行分析,提出一种4层的基于模糊神经网络(FNN)的故障诊断系统,并阐述模糊神经网络故障诊断的基本思想、系统结构和学习算法。该系统把模糊逻辑和神经网络有机地结合起来,克服传统的故障诊断专家系统中存在的许多问题和局限性,将神经网络并行处理、分布存储及自学习、自组织的优点与模糊系统在处理不确定性信息方面的优势结合在一起,同时具有神经网络的低层次学习、计算能力和模糊系统的高层次推理、决策能力。在此基础上,将该故障诊断系统应用于具体的高炉故障诊断并经过实验仿真.结果表明该方法是可行的,并且有较高的诊断效率。
高炉 故障诊断 模糊逻辑 人工神经网络 模糊神经网络
刘斌 潘炼
武汉科技大学,信息科学与工程学院,湖北,武汉,430081
国内会议
兰州
中文
746-751
2007-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）