ANFIS模糊神经推理机在故障诊断中的应用.pdfVIP

2 003 年 3 月 控 制 工 程 Mar . 2 0 0 3 第10卷第2期 Cont rol Engineering of China Vol . 10 ,No . 2 ( ) 文章编号 : 167 17848 2003 020 15303 ANFIS 模糊神经推理机在故障诊断中的应用 黎洪生 , 卓祯雨 (武汉理工大学 自动化学院 , 湖北 武汉 　430070) 摘 　　　要 : 传统的故障诊断专家系统大多是基于知识的故障诊断系统 ,有一定的局限 性 。模糊神经网络技术的引入 ,给故障诊断专家系统带来了新的思路 。将模糊理论与神 ( ) 经网络融合 ,利用神经网络来实现系统的模糊逻辑推理 ,建立了一种基于模糊系统 FS 与 ( ) 神经网络 NN 融合的系统故障诊断方法 ,并利用 MA TLAB 中的AN F IS 模糊工具来实现 其模糊神经推理过程 。通过对系统进行仿真 ,得到了比较满意的结果 。实例表明 ,该工具 用于故障诊断的模糊推理是高效可行的。 关 　键 　词 : 模糊系统 ;神经网络 ;故障诊断 中图分类号 : TP 273+ 4 　　　文献标识码 : A 力和自学习能力 ,但从系统建模的角度而言 ,它采 1 　引　言 用的是典型的黑箱型学习模式 。因此 , 当学习完 故障诊断专家系统大多都是基于知识的故障 成后 ,神经网络所获得的输入/ 输出关系无法用容 诊断系统 ,即以领域专家和操作者的启发性经验 ( ) 易被人接受的方式表示出来 ;而且神经网络 NN 知识为核心 ,通过演绎推理或产生推理来获取诊 诊断方法存在故障判断中非此即彼的绝对性 ,有 断结果 ,具有知识表达直观 、形式统一 、模块性强 、 时会使诊断结果与实际情况不符 。模糊系统虽然 推理逻辑清晰等特点 。但也存在 :知识获取的瓶 是建立在被人容易接受的“IF …THEN …”表达方 颈问题 、推理效率低 、自适应能力差 、实时性差等 式之上 ,但如何 自动生成和调整隶属度函数和模 局限。因此人们采取机器学习的方法来解决知识 糊规则 ,既费时又要依赖于专家 。 获取的瓶颈问题 ;采取多种知识表示方法及多种 ( 近年来 , 以神经网络为代表 包括神经网络 、 求解策略来提高系统的灵活性 ;采用并行处理和 模糊理论 、进化计算 、混沌理论以及它们的融合) 分布式系统结构来提高其准确性 、实时性等 。而 的智能技术成为许多领域的研究热点 。将模糊理 模糊神经网络技术的引入 ,给故障诊断专家系统