Resumen

La relación entre el fenómeno y la causa del fallo siempre es no lineal, lo que influye en la precisión de la localización del fallo. Y la red neuronal es eficaz en el tratamiento de problemas no lineales. Para mejorar la eficacia del diagnóstico de fallos inciertos basado en la red neuronal, se propone un método de diagnóstico de fallos de red neuronal basado en reglas. En primer lugar, se construye la estructura de la red neuronal BP y se proporciona la regla de aprendizaje. A continuación, la base de reglas se construye mediante la teoría difusa. Se diseña un modelo mejorado de construcción neuronal difusa, en el que también se proporcionan los métodos de cálculo de la función de nodo y la función de pertenencia. Los resultados de la simulación confirman la eficacia de este método.

• Materias:Control del proceso Aerodinámica Diagnóstico de fallas Regulación automática Instrumentación automática
• Subjects: Aerodynamics Fault diagnosis Automatic regulation Automatic instrumentation
• Palabras claves:red neuronal, base de reglas, modelo mejorado de construcción neuronal difusa, método de diagnóstico de averías por red neuronal, diagnóstico incierto de averías, resultados de simulación, causa de averías, localización de averías, fenómeno de averías, teoría difusa
• Keywords:neural network, rule base, improved fuzzy neural construction model, neural network fault diagnosis method, uncertain fault diagnosis, simulation results, fault cause, fault location, fault phenomenon, fuzzy theory