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1、2003年3月控制工程Mar.2003第10卷第2期ControlEngineeringofChinaVol.10,No.2文章编号:167127848(2003)0220153203ANFIS模糊神经推理机在故障诊断中的应用黎洪生,卓祯雨(武汉理工大学自动化学院,湖北武汉430070)摘要:传统的故障诊断专家系统大多是基于知识的故障诊断系统,有一定的局限性。模糊神经网络技术的引入,给故障诊断专家系统带来了新的思路。将模糊理论与神经网络融合,利用神经网络来实现系统的模糊逻辑推理,建立了一种基于模糊系统(FS)与神经网络(NN)融合的系统故障
2、诊断方法,并利用MATLAB中的ANFIS模糊工具来实现其模糊神经推理过程。通过对系统进行仿真,得到了比较满意的结果。实例表明,该工具用于故障诊断的模糊推理是高效可行的。关键词:模糊系统;神经网络;故障诊断+中图分类号:TP27314文献标识码:A力和自学习能力,但从系统建模的角度而言,它采1引言用的是典型的黑箱型学习模式。因此,当学习完故障诊断专家系统大多都是基于知识的故障成后,神经网络所获得的输入/输出关系无法用容诊断系统,即以领域专家和操作者的启发性经验易被人接受的方式表示出来;而且神经网络(NN)知识为核心,通过演绎推理或产生推理来
3、获取诊诊断方法存在故障判断中非此即彼的绝对性,有断结果,具有知识表达直观、形式统一、模块性强、时会使诊断结果与实际情况不符。模糊系统虽然推理逻辑清晰等特点。但也存在:知识获取的瓶是建立在被人容易接受的“IF⋯THEN⋯”表达方颈问题、推理效率低、自适应能力差、实时性差等式之上,但如何自动生成和调整隶属度函数和模局限。因此人们采取机器学习的方法来解决知识糊规则,既费时又要依赖于专家。获取的瓶颈问题;采取多种知识表示方法及多种近年来,以神经网络为代表(包括神经网络、求解策略来提高系统的灵活性;采用并行处理和模糊理论、进化计算、混沌理论以及它们的
4、融合)分布式系统结构来提高其准确性、实时性等。而的智能技术成为许多领域的研究热点。将模糊理模糊神经网络技术的引入,给故障诊断专家系统论与神经网络融合,取长补短,利用神经网络来实带来了新的思路。现系统的模糊逻辑推理,使传统的神经网络没有明确物理含义的权值被赋予了模糊逻辑中推理参2模糊推理与神经网络的集成数的含义,建立一种基于模糊系统(FS)与神经网在复杂系统故障诊断领域,由于系统故障的络(NN)融合的系统故障诊断方法,且该方法利用特征、原因普遍存在模糊性和复杂性,故障症状和ANFIS(AdaptiveNeural2FuzzyInference
5、System)故障原因通常是一些模糊量,因而用传统的二值来实现其模糊神经推理过程,以提高整个故障诊逻辑法来处理显然存在不足,而引入模糊数学的断系统的学习能力和表达能力,达到更有效地对理论和方法,可使诊断结果更加切合实际、更加准系统进行故障诊断的目的。确。目前,模糊信息的理论和方法在故障诊断中3ANFIS结构的工作原理已得到广泛的应用,并取得较好效果,但由于这些方法都缺乏自学习能力,很难摆脱诊断过程中的将模糊系统(FS)和神经网络(NN)结合进行随机性。故障诊断推理的方式有多种。本文介绍的方式是神经网络对环境的变化具有较强的自适应能由模糊系统
6、表示,模糊系统的隶属函数则通过神收稿日期:2002-07-26作者简介:黎洪生(19612),男,湖北洪湖人,武汉理工大学教授,博士,主要从事基于网络的远程监控与诊断技术等方面的教学与科研工作。©1994-2009ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net·154·控制工程第10卷经网络的学习来调整。MATLAB的模糊工具箱生成FIS结构来初始化你的FIS。中的ANFIS结构提供了一种完成这种方式的途③根据载入的ANF
7、IS编辑器中的训练样本径。其工作原理如图1所示。数据和评价样本数据,对已初始化的FIS结构进行训练。[fismat1,error1,ss,format2,error2]=anfis(traindata,in-fismat,n,[],checkdata)式中,fismat1和fismat2是两个ANFIS结构,它们的参数分别是按照输入训练样本数据和输入评价样本数据的最小误差准则设置的;error1和er2图1ANFIS工作原理图ror2分别表示系统训练误差信号和评价数据误差在一些故障诊断推理过程中,不是只根据输信号的均方根误差的数组;ss为步
8、长大小的数入/输出数据就能辨识出其隶属度函数的形状。组;traindata和checkdata分别为训练样本文件和对给定的隶属度函数,不能随意选择其参数,这些评价样本文件;in-
