基于模型的故障诊断中的模糊建模和推理  被引量:8

Fuzzy Modeling and Inference in Model Based Fault Diagnosis

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作  者:杨杰[1] 张晓莉[1] 郭英凯[1] 

机构地区:[1]上海交通大学图像处理和模式识别研究所

出  处:《上海交通大学学报》1999年第4期418-421,共4页Journal of Shanghai Jiaotong University

基  金:国家自然科学基金;国家经贸委资助

摘  要:分析了基于模型的故障诊断方法的原理和特点以及其他故障诊断方法(基于规则、基于人工神经网、基于案例)的局限性.针对基于模型的故障诊断,提出了运用人工神经网和遗传算法的模糊建模方法,简化了建模复杂性.给出了基于模糊模型的故障诊断推理方法。The principle and characteristics of model based fault diagnosis, and the limitations of other fault diagnosis approaches (rule based, based on artificial neural network, case based) were analyzed. For the model based fault diagnosis, fuzzy modeling approaches using neural network and genetic algorithm were presented, which simplifies the complexity of modeling. Reasoning algorithms of fault diagnosis based on fuzzy models were given so that the fault diagnosis of complicated systems can be effectively dealt with.

关 键 词:故障诊断 神经网络 人工智能 模糊推理 模糊建模 

分 类 号:TP277[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程]

 

参考文献:

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