基于知识的模糊神经网络的旋转机械故障诊断

作     者：李如强 陈进 伍星 LI Ru-qiang;CHEN Jin;WU Xing

作者机构：上海交通大学振动冲击噪声国家重点实验室上海200030 

基　　金：国家"十五"科技攻关计划重点资助项目(2001BA204B05_KHKZ0009) 

出 版 物：《应用数学和力学》 (Applied Mathematics and Mechanics)

年 卷 期：2006年第27卷第1期

页      码：89-97页

摘      要：提出了一种基于知识的模糊神经网络并用于故障诊断.首先基于粗糙集对样本数据进行初步规则获取,并计算规则的依赖度和条件覆盖度,然后根据规则数目进行模糊神经网络结构部分设计,规则的依赖度和条件覆盖度用于设定网络初始权重,而用遗产算法对神经网络输出参数进行优化.这样的模糊神经网络称为基于知识的模糊神经网络.使用该网络对旋转机械常见故障进行诊断,结果表明,和一般模糊神经网络相比,该网络具有训练时间短而诊断率高的特点.

主 题 词：旋转机械 故障诊断 粗糙集 模糊集 遗传算法 基于知识的模糊神经网络 

学科分类：08[工学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 081102[081102] 

核心收录：

D　O　I：10.3321/j.issn:1000-0887.2006.01.013

馆 藏 号：203455143...