遗传神经网络故障诊断自适应Petri网模型

摘要：

研究故障诊断优化问题.针对传统Petri网难以精确地描述故障现象和故障原因之间的复杂关系,造成故障诊断难以精确,提出了将遗传算法、神经网络和传统Petri网模型结合,形成了一种改进的自适应的加权Petri网模型以及模型的构造算法,同时在此基础上,采用改进的遗传算法对神经网络模型的权值进行优化训练,并给出了采用构造的自适应模糊Petri网模型对故障进行诊断的具体步骤.仿真实例验证了算法的有效性,对柔性制造系统实例的故障进行诊断,验证了此自适应的加权模糊Petri网模型结合了Petri网和遗传算法的优点,具有很强的故障推理能力以及自适应能力,能有效地对故障进行诊断.

关键词：遗传算法、故障诊断、自适应、加权模糊

所属期刊栏目：29

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：188-190,213