基于改进的RBFNN在线故障诊断专家系统设计

摘要：

针对在线故障诊断需求,通过分析神经网络和专家系统的各自特点和不足.为解决上述问题,构建了神经网络的在线故障诊断专家系统.通过对比分析选择径向基函数(RBF)神经网络,采用减聚类和k-means聚类混合算法求取RBF参数；建立了显示与隐式知识库,采用带可信度的产生式规则表示知识,运用ADO方法管理知识库和应用Visual C++、Matlab混合编程的方法,实现了诊断系统组建；最后在某随动装置在线故障诊断中仿真验证,构建系统很好地解决了在线快速故障诊断的问题.

关键词：专家系统、径向基函数神经网络、减聚类、知识库、混合编程

所属期刊栏目：30

分类号：TP277(自动化技术及设备)

在线出版日期：2013-08-27（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：290-293