基于NFI直推式学习算法的故障诊断方法
张博1
陆阿坤2
1.空军工程大学,工程学院,陕西,西安,7100382.空军工程大学,训练部,陕西,西安,710051
摘要：在故障特征数据空间中,搜索输入数据最相邻的训练数据作为子训练数据集,用最速下降法对模型模糊规则参数进行优化.用Fisher's iris数据集仿真并同自适应神经模糊推理系统(ANFIS)比较,平均试验误差降低了15%,运算速度提高了约30%.将一组采自航空发动机实际试车故障特征数据输入到诊断模型中,模型能准确识别发动机存在的三类故障状态,说明了此算法对解决一些故障诊断问题的有效性.
关键词：NFI-神经模糊推理直推式学习最速下降法故障诊断
分类号：TP277(自动化技术及设备)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 18-21 )
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