基于神经网络与专家系统的汽轮发电机组故障诊断系统

根据模糊神经网络和专家系统的特点,建立了模糊神经网络与专家系统相结合的汽轮发电机组故障诊断系统。系统采用模糊隶属度函数表示难以准确描述的领域专家知识;推理过程中,采用神经网络进行前向推理,并参考神经网络的输出,用专家系统进行反向推理,结合了神经网络求解迅速和专家系统解释清晰的优点,并提高了系统诊断能力;最后,采用信息融合方法处理冗余的诊断结果,提高了系统的综合诊断性能。