針對以信息處理技術為手段的現(xiàn)代設備診斷技術,對多故障同時發(fā)生和各種故障之間可能存在的相互聯(lián)系及影響難以分析的不足,本文對基于模糊推理和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的智能診斷技術進行了研究。本文介紹了模糊邏輯和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本理論,然后將兩者結(jié)合起來進行優(yōu)勢互補,開發(fā)了一套基于模糊推理和BP(Error Back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡的機械故障智能診斷系統(tǒng)軟件,同時對整個系統(tǒng)的設計思想、軟件實現(xiàn)和關鍵技術進行了詳細論述。 該系統(tǒng)具有三大主要功能: 模糊推理。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡推理。 兩個推理結(jié)果的數(shù)據(jù)融合。 該系統(tǒng)具有七大主要技術特點: 將模糊理論與人工神經(jīng)網(wǎng)絡有機地結(jié)合起來,進行優(yōu)勢互補,并通過數(shù)據(jù)融合算法在診斷的結(jié)果層面上進行適當?shù)娜诤?提高了診斷的可靠性; 采用了基于貝葉斯流和關系流的模糊推理算法,提高了診斷的可靠性; 對傳統(tǒng)的BP算法進行了根據(jù)誤差變化趨勢動態(tài)改變學習率和趨勢因子的改進,提高了BP算法的收斂速度和收斂的概率; 采用基于圖形的知識表達方式,人機交互界面友好,修改專家知識方便,這種處理方式能夠方便地、遞增地收集和存儲專家知識而不需要任何模型,這對于沒有數(shù)學模型存在的地方特別...

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖4.3模糊推理結(jié)構(gòu)圖

重慶大學碩士學位論文4系統(tǒng)的軟中進行保存，其目的是為了專家總結(jié)該類故障的共性，用來評價提取的特的質(zhì)量，確保特征向量選取正確，同時也可以用來總結(jié)經(jīng)驗，修改和完善識。推理引擎推理時要從專家知識庫中讀取專家知識，同時如果出現(xiàn)推理實際有出入時，推理引擎可以通過自身的學習來修改專家知識....

圖4.13系統(tǒng)主界面

重慶大學碩士學位論文4系統(tǒng)的軟件實現(xiàn)輸入完后按下“OK“按鈕之后，就可以進行網(wǎng)絡訓練了，如果訓練不收斂，可以加隱含層神經(jīng)元的數(shù)目或適當修改一下訓練誤差進行重新訓練。

圖4.14BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練界面

圖4.13系統(tǒng)主界面Figure4.13themaininterfaceofsystem

圖4.15推理界面

具體操作過程如下，在表格控件中輸入測試數(shù)據(jù)，從推理模式下來筐中選擇推理模式，按下“單組發(fā)送”按鈕，就能檢測各種推理模式的正確性。按下“打開文件”按鈕選擇打開存儲特征數(shù)據(jù)的某個文件，再按下“連續(xù)發(fā)送”按鈕，就可以對文件中所保存的特征向量集合進行推理。如果在某種推理模式下，輸入的測試....

本文編號：3921756