基于模糊推理ART1网络优化算法的故障诊断  

作　　者：马春阳[1] 李果[2] 

机构地区：[1]河南省经济管理学校,河南南阳473000 [2]空军工程大学工程学院,陕西西安710038

出　　处：《计算机时代》2005年第8期49-50,共2页Computer Era

摘　　要：利用模糊推理算法,提出了故障代码建立的方法,运用ART1神经网络进行故障诊断,并应用到发动机数据故障诊断中。该算法引入了放宽尺度原则和状态保持优化算法,增加了阈值设定的灵活性,降低算法的实现难度,提高了故障代码的准确性;并且可以在不影响先前诊断的基础上,进行故障诊断。实验结果证明,该方法精确度高,噪声抑制力强,而且诊断准确,大大降低了虚警率。

关 键 词：故障诊断 优化算法 ART1网络 ART1神经网络 模糊推理算法 故障代码 噪声抑制 发动机 灵活性 准确性 精确度 虚警率 数据 阈值 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O242.23[自动化与计算机技术—控制科学与工程]