人工智能在故障诊断中的应用研究

摘要：

针对神经网络存在的缺点和不足,主要分析神经网络和粗糙集、支持向量机、粒子群、小波相结合使用的方法.粗糙集和神经网络相结合用于故障诊断,可以通过粗糙集的知识约简功能大量消除训练样本中的冗余信息,减少神经网络的输入层节点,简化网络结构,缩短训练时间;基于神经网络和支持向量机的复合故障诊断技术不但可以进一步提高个体模型预测精度,而且可以使故障诊断模型始终处于最优识别状态;粒子群优化神经网络能够加快网络收敛速度,提高训练精度;小波神经网络能够很好地对故障进行分类,具有较高的识别精度.

关键词：神经网络、粗糙集、支持向量机、粒子群、小波

所属期刊栏目：39

分类号：TP29(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金61174115;辽宁省教育厅科学研究一般项目L2010153

在线出版日期：2012-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：231-237