[发明专利]基于凸组合算法优化前馈神经网络观测器的故障诊断方法在审
| 申请号： | 201410740495.1 | 申请日： | 2014-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN104537417A | 公开（公告）日： | 2015-04-22 |
| 发明（设计）人： | 闻新;张兴旺 | 申请（专利权）人： | 沈阳航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 沈阳火炬专利事务所(普通合伙) 21228 | 代理人： | 王欣 |
| 地址： | 110136 辽宁省沈*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于凸组合算法优化单隐层前馈神经网络的故障诊断与检测方法，用于智能故障诊断。该方法利用凸组合算法对单隐藏层前向神经网络进行了优化，通过迭代来更新权值以调整隐藏层的信息。同时引入了一个新的误差函数来评价误差性能，该函数通过对权值进行解耦来求解优化参数，提高了参数的计算速度，同时建立该神经网络状态观测器，对工程中抽象出来的非线性系统进行观测，并利用这个状态观测器的输出值，进行下一步的系统输出预报，从而便可实现系统的故障诊断与检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 组合 算法 优化 神经网络 观测器 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
基于凸组合算法优化前馈神经网络观测器的故障诊断方法，其是在样本系统数学模型建立的基础上进行的，其特征在于：其过程如下：1)、选取样本系统的样本输入和样本输出；2)、将样本系统的样本输入输入前馈神经网络观测器得到估计输出；3)、根据估计输出和实际输出得到估计输出残差为：ey(t)=y(t)-y^(t)]]>式中，y(t)表示样本输出，表示估计输出；设误差估计函数为γ(t)=eyT(t)Uey(t)]]>式中，U为加权对角矩阵；其故障检测规则为：其中，T为故障检测的阈值。
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