為了更早、更精確實(shí)施多種機(jī)器故障診斷,提出了模糊自動機(jī)半群的概念并介紹了其性質(zhì),給出了模糊自動機(jī)半群的推理方法,并討論了模糊自動機(jī)半群的推理方法在機(jī)器發(fā)動機(jī)故障診斷中的應(yīng)用。針對模糊自動機(jī)半群的多維模糊推理,提出了一種閾值、規(guī)則的模糊推理方法,構(gòu)造了模糊自動機(jī)半群的推理系統(tǒng)。并把該系統(tǒng)應(yīng)用于發(fā)動機(jī)的故障診斷,從而判斷機(jī)器故障。這些研究成果,將為機(jī)械自動化、機(jī)器學(xué)習(xí)、動力系統(tǒng)研究等領(lǐng)域提供理論基礎(chǔ)、機(jī)械構(gòu)建方法和實(shí)驗(yàn)環(huán)境等。

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

圖1 基于FDFA半群的模糊推理的發(fā)動機(jī)診斷模型

在進(jìn)行診斷時,需通過FDFA半群模糊推理技術(shù)對提取的相關(guān)特征參數(shù)進(jìn)行分析,具體過程如圖1所示。這里主要介紹如何利用FDFA半群的模糊推理進(jìn)行故障診斷,通過對于發(fā)動機(jī)1號氣缸的分析可知,自動機(jī)的1號氣缸一共發(fā)現(xiàn)了3種故障,它們分別是油量不足、氣門漏氣和氣缸漏氣,如果算上正常模式,可....

圖2 FDFA半群的模糊推理的訓(xùn)練過程

使用上面列表中的數(shù)據(jù)訓(xùn)練FDFA半群,經(jīng)2000次迭代過程,以均方誤差最小為其訓(xùn)練的性能指標(biāo)。其模糊推理過程如圖2所示。程序運(yùn)行,由仿真得分類結(jié)果為:faultclass=[1,2,3,4]。由仿真結(jié)果可知,FDFA半群的模糊推理成功地對上述故障模式進(jìn)行了分類,這與表2....

圖3 基于FDFA半群的模糊推理對故障數(shù)據(jù)的實(shí)際跟蹤結(jié)果

本文對故障數(shù)據(jù)采用基于FDFA半群的模糊推理等技術(shù),得出結(jié)論:在應(yīng)用該技術(shù)處理發(fā)動機(jī)故障問題后,不僅系統(tǒng)推理速度明顯提高,而且還使推理系統(tǒng)的識別精度更加理想化。對如表3中的大量樣本數(shù)據(jù),FDFA半群的模糊推理對故障數(shù)據(jù)的跟蹤如圖3(a)所示。對如表4中的大量測試數(shù)據(jù),FDFA半群....

本文編號：4014478