计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
2011年
10期
2401-2403,2406
,共4页
郝丽珍%龚尧莞%王子强%李媛州
郝麗珍%龔堯莞%王子彊%李媛州
학려진%공요완%왕자강%리원주
故障诊断%训练%神经网络%学习%Petri网
故障診斷%訓練%神經網絡%學習%Petri網
고장진단%훈련%신경망락%학습%Petri망
针对传统Petri网难以精确描述故障发生的不确定性以及缺乏学习能力的缺点,将BP神经网络和加权模糊Petri网相结合,定义了一种新的能对故障进行诊断的模型——BPFPN网(A net based on BP and FPN),并提出了对BPFPN网故障诊断模型进行构造的算法,以及一种将BP神经网络算法应用于BPFPN网故障诊断模型实现对各种参数进行训练的方法；最后通过对实验参数为φ=5000,算法学习速率η=0.05,学习误差△e=0.0002的柔性制造系统加工中心故障诊断实例进行实验,在对各种参数进行学习后,能够有效地实现对故障的诊断,证明了BPFPN网是一种有效的故障诊断方法.
針對傳統Petri網難以精確描述故障髮生的不確定性以及缺乏學習能力的缺點,將BP神經網絡和加權模糊Petri網相結閤,定義瞭一種新的能對故障進行診斷的模型——BPFPN網(A net based on BP and FPN),併提齣瞭對BPFPN網故障診斷模型進行構造的算法,以及一種將BP神經網絡算法應用于BPFPN網故障診斷模型實現對各種參數進行訓練的方法；最後通過對實驗參數為φ=5000,算法學習速率η=0.05,學習誤差△e=0.0002的柔性製造繫統加工中心故障診斷實例進行實驗,在對各種參數進行學習後,能夠有效地實現對故障的診斷,證明瞭BPFPN網是一種有效的故障診斷方法.
침대전통Petri망난이정학묘술고장발생적불학정성이급결핍학습능력적결점,장BP신경망락화가권모호Petri망상결합,정의료일충신적능대고장진행진단적모형——BPFPN망(A net based on BP and FPN),병제출료대BPFPN망고장진단모형진행구조적산법,이급일충장BP신경망락산법응용우BPFPN망고장진단모형실현대각충삼수진행훈련적방법；최후통과대실험삼수위φ=5000,산법학습속솔η=0.05,학습오차△e=0.0002적유성제조계통가공중심고장진단실례진행실험,재대각충삼수진행학습후,능구유효지실현대고장적진단,증명료BPFPN망시일충유효적고장진단방법.
