改进的距离的评价技术和适应性类神经模糊推论系统（ANFIS）

资 源 简 介

改进的距离的评价技术和适应性类神经模糊推论系统（ANFIS）

详 情 说 明

本文介绍了一种创新的智能故障诊断方法，该方法融合了改进的距离评价技术和适应性类神经模糊推论系统（ANFIS）。该方法通过三个阶段实现高效诊断：

特征提取阶段 综合时域统计特性、频域统计特性以及经验模态分解（EMD）能量特征，构建多维度特征空间，确保故障信号的全面表征。

改进的距离评价技术 在传统统计分析基础上优化距离度量算法，通过量化特征间的区分度筛选关键指标，消除冗余信息，提升后续模型的输入质量。

ANFIS建模与诊断 结合神经网络的自学习能力和模糊逻辑的可解释性，自适应调整推理规则，实现高精度故障分类。该方法特别适用于复杂工业场景中的非线性信号处理。

该技术的优势在于通过特征优化与混合智能模型的协同，平衡了诊断准确率与计算效率，为设备状态监测提供了新思路。