基于知识的模糊神经网络的旋转机械故障诊断

被引：7

作者：

李如强

陈进

伍星

机构：

[1] 上海交通大学振动冲击噪声国家重点实验室

[2] 上海交通大学振动冲击噪声国家重点实验室上海

来源：

应用数学和力学 | 2006年 / 01期

关键词：

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

TH17 [机械运行与维修];

学科分类号：

0802 ;

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.

引用

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