计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2003年
9期
51-54,57
,共5页
复杂过程%智能集成故障诊断模型%模糊逻辑%神经网络
複雜過程%智能集成故障診斷模型%模糊邏輯%神經網絡
복잡과정%지능집성고장진단모형%모호라집%신경망락
由于复杂过程与一般工业过程的本质区别,使得传统的依赖对象精确数学模型的故障诊断方法难以取得令人满意的结果.而智能技术具有无需建立对象精确模型的优势,并且可以充分利用人类专家的经验知识,因此利用智能故障诊断模型研究适合复杂过程实现的故障诊断技术既是必要的也是可行的.通过比较目前研究较多的智能故障诊断模型,提出基于模糊逻辑、神经网络与专家系统的智能集成故障诊断模型,以便有效地解决复杂过程的故障诊断问题,并具体分析了模型组成机理、结构和网络学习算法,从而为复杂过程的故障诊断技术研究提供了新的途径.
由于複雜過程與一般工業過程的本質區彆,使得傳統的依賴對象精確數學模型的故障診斷方法難以取得令人滿意的結果.而智能技術具有無需建立對象精確模型的優勢,併且可以充分利用人類專傢的經驗知識,因此利用智能故障診斷模型研究適閤複雜過程實現的故障診斷技術既是必要的也是可行的.通過比較目前研究較多的智能故障診斷模型,提齣基于模糊邏輯、神經網絡與專傢繫統的智能集成故障診斷模型,以便有效地解決複雜過程的故障診斷問題,併具體分析瞭模型組成機理、結構和網絡學習算法,從而為複雜過程的故障診斷技術研究提供瞭新的途徑.
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