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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展,工業(yè)部門之間的大型設(shè)備能否安全可靠地運行,這對于提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益和國家的經(jīng)濟(jì)實力,都有很重要的意義。因此,有必要對故障診斷方法進(jìn)行研究和開發(fā)。本文根據(jù)故障診斷的特點,對以描述動態(tài)系統(tǒng)的Petri網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于故障診斷中,為診斷問題的解決提供了一種全新的方法。本文主要研究了Petri網(wǎng)在故障診斷中的應(yīng)用,重點研究了以下內(nèi)容: 1.介紹了故障診斷系統(tǒng),尤其是故障診斷專家系統(tǒng)的相關(guān)理論和Petri網(wǎng)的基本概念
2、以及模糊Petri網(wǎng)原理與知識表達(dá),并給出了模糊Petri網(wǎng)的相關(guān)推理算法。 2.在模糊Petri網(wǎng)推理方法中結(jié)合反向推理算法與正向推理算法,提出了改進(jìn)了的基于模糊Petri網(wǎng)的正反向混合推理算法,先用模糊Petri網(wǎng)故障診斷反向搜索算法對模型進(jìn)行約簡,再在此基礎(chǔ)上運用正向模糊推理算法對模型進(jìn)行計算,使故障診斷精確可信,并給出實例驗證。 3.對加權(quán)模糊Petri網(wǎng)的學(xué)習(xí)能力進(jìn)行了研究。介紹了加權(quán)模糊產(chǎn)生式規(guī)則以及置信度的
3、推理方法,給出了加權(quán)模糊Petri網(wǎng)的相關(guān)定義和矩陣推理算法,為了保證運算符一階求導(dǎo)連續(xù),引入了Sigmoid函數(shù),建立變遷發(fā)生的連續(xù)函數(shù)和最大,最小運算連續(xù)函數(shù);參照神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),研究了權(quán)值和閾值的學(xué)習(xí)算法,對于分層嚴(yán)格的WFPN模型,應(yīng)用全面反向?qū)W習(xí)算法,對于分層比較困難的WFPN模型,考慮局部學(xué)習(xí),使加權(quán)模糊Petri網(wǎng)具有了像BP神經(jīng)(Back ProPagation)網(wǎng)絡(luò)一樣的學(xué)習(xí)能力,并引入變學(xué)習(xí)率來加快算法的收斂速度,舉例驗證
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