基于模糊神经网络的设备故障诊断专家系统

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本文提出了一种复合理论的设备故障诊断系统,通过对比多种故障分析方法,结合试验确定了最佳方案;从模拟和试验的结果来看,系统具有较好的仿真性能。具体研究内容如下:首先,分析国内外设备故障诊断专家系统的研究现状,针对现有主要单一专家系统设计的局限,提出了本次系统设计的基本原则,分析加工制造企业设备共通特点,提出了基于神经网络、模糊系统复合理论的故障诊断专家系统。其次,利用神经网络技术,建立了三种神经网络分析模型,对模型的对比分析。并选择冷冻冷却水设备作为试验对象,确定系统的输入、输出参数,运用MATLAB进行了网络模型生成、求解,建立具体的系统设计,并进行系统训练和仿真验证,选取了最适合的神经网络模型。再次,利用模糊理论与神经网络结合,对设备的实际输入、输出参数进入模糊化和去模糊化计算,以模糊规则解释设备故障的专家知识,再对神经网络模型进行参数优化,结合形成模糊神经网络,验证了诊断方式的合理性。最后,将建立的模糊神经网络模型,运用VB开发出用户界面,调用Matlab相关函数插件和Excel样本数据,形成最终的专家系统,运用到企业现场进行试验。试验证明系统能正确有效的诊断设备故障,其性能满足设计要求,对其他加工型设备辅助诊断具有一定的通用性。
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