电液伺服阀故障模式识别的自适应神经—模糊推理系统

被引：3

作者：

袁兵

江丽

机构：

[1] 武汉理工大学

[2] 武汉理工大学武汉

[3] 武汉

来源：

机床与液压 | 2003年 / 03期

关键词：

模糊减法聚类; 自适应神经—模糊推理系统; 电液伺服阀; 故障诊断; 模式识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TH137 [液压传动];

学科分类号：

080401 ; 080704 ;

摘要：

基于MATLAB模糊逻辑工具箱 ,利用维数缩减技术和模糊减法聚类法 ,对表征电液伺服阀工作状态的实测样本数据进行聚类分析 ,实现合理的特征空间划分和寻找适当的规则数目 ,从而实现了自适应神经—模糊推理系统 (即 :ANFIS)的结构辨识。在此基础上 ,利用BP算法与最小二乘法相结合的混合算法 ,实现ANFIS的参数辨识 ,建立了适用于电液伺服阀的故障模式识别的ANFIS ,从而有效地解决了电液伺服阀故障的多样性和不确定性的难题 ,实现了电液伺服阀故障的智能诊断

引用

页码：308 / 309+113 +113

页数：3