一种基于模糊神经网络的故障诊断方法的程序

资 源 简 介

一种基于模糊神经网络的故障诊断方法的程序

详 情 说 明

模糊神经网络（FNN）是一种融合模糊逻辑与神经网络的智能算法，特别适用于复杂系统的故障诊断。在工业设备或自动化系统中，故障往往具有不确定性和非线性特征，而传统方法难以精准捕捉这类问题。

模糊神经网络的独特优势在于： 模糊逻辑处理不确定性：通过隶属度函数量化“部分故障”状态（如“轻微过热”），弥补了布尔逻辑非此即彼的缺陷。 神经网络的自学习能力：训练阶段可自动调整规则权重，适应不同设备的故障模式，减少人工经验依赖。

在Matlab实现中，程序通常包含以下核心模块： 数据预处理：对传感器信号归一化，并设计隶属度函数（如高斯函数）模糊化输入特征。 网络结构设计：采用多层前馈网络，模糊规则层与神经节点结合，输出层反模糊化为具体故障类型。 混合训练策略：结合反向传播（参数优化）与聚类算法（规则生成），提升诊断准确率。

该方法的扩展性极强，可适配风电齿轮箱、化工管道等场景，未来若引入深度学习可能进一步提升多故障并发识别能力。