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文檔簡介
1、基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方法的研究 核心提示: 摘要: 針對(duì)傳統(tǒng)方法在柴油機(jī)故障診斷中的局限性,本文提出了一種把改進(jìn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷的方法,以數(shù)據(jù)仿真證明了此方法的有效性和可行性。 . &
2、#160; 摘要: 針對(duì)傳統(tǒng)方法在柴油機(jī)故障診斷中的局限性,本文提出了一種把改進(jìn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷的方法,以數(shù)據(jù)仿真證明了此方法的有效性和可行性。 &
3、#160; 關(guān)鍵字: 故障診斷;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);模糊控制 0
4、0;引言 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Artificial Neural Networks) 是采用物理可實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)來模仿人腦神經(jīng)細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和功能。它反映了生物神經(jīng)系統(tǒng)的基本特征,是對(duì)生物神經(jīng)系統(tǒng)的某種抽象、簡化與模擬。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本要素是人工神經(jīng)元,也就是說人工神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元,它只模擬了生物神經(jīng)元的三個(gè)基本功能
5、:對(duì)每個(gè)輸入信號(hào)進(jìn)行處理,以確定其強(qiáng)度 ( 權(quán)值 ) ,如神經(jīng)元中突觸的可變強(qiáng)度;確定所有輸入信號(hào)的組合 ( 加權(quán)和 ) : 確定其輸出&
6、#160; ( 轉(zhuǎn)移特性 ) 。 柴油發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷是通過研究故障與征兆 ( 特征向量 ) 之間的關(guān)系
7、來判斷設(shè)備故障的。柴油發(fā)動(dòng)機(jī)的故障形式多種多樣,故障產(chǎn)生的機(jī)理和原因也非常復(fù)雜,加之實(shí)際因素復(fù)雜的關(guān)系,即各類故障所反映的特征參數(shù)并不完全相同,這種關(guān)系很難用精確的數(shù)學(xué)模型來表示,給現(xiàn)場診斷帶來了極大的困難。應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種智能技術(shù),可以在不需要數(shù)學(xué)模型的情況下模擬人的智能行為,是一個(gè)非線性計(jì)算系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)故障與征兆之間復(fù)雜的非線性映射關(guān)系,因此在柴油發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷領(lǐng)域中顯示了極大的應(yīng)用潛力。其中使用 BP 算法 (Back Propagation)&
8、#160; 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知器是眾多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用廣泛的網(wǎng)絡(luò)之一。但是 BP 網(wǎng)絡(luò)存在著網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)收斂速度慢,容易陷入局部極小點(diǎn) 的問題。為此本文在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中采用模糊控制原理訓(xùn)練 BP 網(wǎng)絡(luò),以提高網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度,增加算法的可靠性。 &
9、#160; 1 基于 BP 算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其反向傳播算法的訓(xùn)練包括過程包括前向計(jì)算和誤差反向傳播,通過調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)使得網(wǎng)絡(luò)誤差最小化,簡稱
10、60; BP 算法。 本文采用的是三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,它由輸入層、隱層和輸出層組成。網(wǎng)絡(luò)的前饋意義在于每一層節(jié)點(diǎn)的輸入僅來自前面一層節(jié)點(diǎn)的輸出。對(duì)于輸入信號(hào),先前向傳播到隱層節(jié)點(diǎn),經(jīng)過作用函數(shù)后,再把隱節(jié)點(diǎn)的輸出信息傳播到輸出節(jié)點(diǎn),最后得到輸出結(jié)果。具體步驟如下所示:
11、 1) ? 輸入層節(jié)點(diǎn)
12、 ,其輸出
13、 等于輸入 ,將控制變量值傳到第二層。
14、60;
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