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FDFA及其在發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2024-12-07 00:13
   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(dòng)機(jī)半群的概念并介紹了其性質(zhì),給出了模糊自動(dòng)機(jī)半群的推理方法,并討論了模糊自動(dòng)機(jī)半群的推理方法在機(jī)器發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中的應(yīng)用。針對(duì)模糊自動(dòng)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(dòng)機(jī)半群的推理系統(tǒng)。并把該系統(tǒng)應(yīng)用于發(fā)動(dòng)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(dòng)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、動(dòng)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(yè)數(shù)】:9 頁(yè)

【部分圖文】:

圖1 基于FDFA半群的模糊推理的發(fā)動(dòng)機(jī)診斷模型

圖1 基于FDFA半群的模糊推理的發(fā)動(dòng)機(jī)診斷模型

在進(jìn)行診斷時(shí),需通過(guò)FDFA半群模糊推理技術(shù)對(duì)提取的相關(guān)特征參數(shù)進(jìn)行分析,具體過(guò)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(guò)對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)1號(hào)氣缸的分析可知,自動(dòng)機(jī)的1號(hào)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(guò)程

圖2 FDFA半群的模糊推理的訓(xùn)練過(guò)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(guò)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(guò)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(duì)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(duì)故障數(shù)據(jù)的實(shí)際跟蹤結(jié)果

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

本文對(duì)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(dòng)機(jī)故障問(wèn)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(shí)別精度更加理想化。對(duì)如表3中的大量樣本數(shù)據(jù),FDFA半群的模糊推理對(duì)故障數(shù)據(jù)的跟蹤如圖3(a)所示。對(duì)如表4中的大量測(cè)試數(shù)據(jù),FDFA半群....



本文編號(hào):4014478

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