基于广义概率和、积模糊神经模型的故障预测方法

被引：1

作者：

黄赞武

魏学业

刘泽

机构：

[1] 北京交通大学电子信息工程学院

来源：

信息与控制 | 2013年 / 42卷 / 01期

关键词：

广义概率和; 广义概率积; 模糊神经网络; 故障预测; 轨道电路;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

针对典型的模糊算子缺乏柔性的缺点,将广义概率和(GPS)与广义概率积(GPP)模糊算子引入模糊神经网络,分别代替规则层和输出层的神经元传递函数,通过补偿度参数对算法的逻辑运算强度进行调整,以模拟人类推理思维的灵活性.建立了一种基于GPS-GPP的故障预测模型,推导出了参数训练迭代算法.以轨道电路的故障预测为例对模型进行了仿真验证,并提出了一种基于余切函数的故障可信度到维修时限的映射关系.通过对GPS-GPP和Sum-Prod.的预测结果进行比较,得出GPS-GPP模糊神经模型具有更好的预测精度和泛化能力.

引用

页码：64 / 70

页数：7

共 5 条

[1] 基于蚁群神经网络的线性直流电源故障诊断 [J].

王家林 ;

吴正国 ;

杨宣访 .

仪器仪表学报, 2009, 30 (03) :515-520

[2] 基于模糊神经网络的牵引变压器全局故障诊断方法 [J].

刘循 ;

赵时旻 ;

董德存 .

中国铁道科学, 2009, 30 (01) :103-107

[3] 基于模糊群决策的智能仪器故障诊断专家系统 [J].

赖于树 ;

李迅波 ;

熊燕 ;

杜平安 ;

鹿丙杰 .

仪器仪表学报, 2008, (01) :206-211

[4]

Model-based fault detection and isolation of a steam generator using neuro-fuzzy networks.[J].Roozbeh Razavi-Far;Hadi Davilu;Vasile Palade;Caro Lucas.Neurocomputing.2009, 13

[5]

模式识别.[M].边肇祺等编著;.清华大学出版社.2000,

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