具有快速学习算法的补偿模糊神经网络的故障诊断  被引量:1

Compensation for Fast Learning Algorithm with Fuzzy Neural Network Fault Diagnosis

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作  者:罗玲[1] 帕孜来.马合木提 

机构地区:[1]新疆大学电气工程学院,新疆乌鲁木齐830047

出  处:《工业控制计算机》2011年第9期51-53,共3页Industrial Control Computer

摘  要:在融合了模糊逻辑的推理能力和神经网络的自适应、自学习能力。同时采用输出空间模式聚类的快速学习算法,引入补偿模糊神经元,模糊运算采用动态的全局优化运算,使学习后的网络具有更高的容错性,并弥补了神经网络学习耗时的缺点,提高了效率,进行了故障检测的仿真分析,并且将其运用于未建模系统的故障诊断中取得良好的效果。This paper combines the fuzzy logic reasoning and neural network adaptive,self-learning ability.Model output space while using the fast learning algorithm for clustering,the introduction of compensatory fuzzy neurons,fuzzy operation of the global optimization of dynamic operation,so that after learning of the network has a higher fault tolerance and time-con- suming to make up for the shortcomings of neural network learning,improve efficiency,the simulation of the fault detection and modeling system be applied to fault diagnosis is not achieved good results.

关 键 词:快速学习补偿模糊神经网络 故障诊断 仿真 

分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

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