[发明专利]基于类人学习能力的TSK模糊模型的故障预测方法及系统有效
| 申请号： | 202011492049.5 | 申请日： | 2020-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN112632854B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 李龙;周勇;王增波 | 申请（专利权）人： | 衡阳师范学院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 长沙新裕知识产权代理有限公司 43210 | 代理人： | 刘加 |
| 地址： | 421008 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明属于TSK模糊模型构建技术领域，公开了一种基于类人学习能力的TSK模糊模型的故障预测方法及系统，所述基于类人学习能力的TSK模糊模型的故障预测系统包括：信息采集模块、信息分类模块、信息分析模块、中央控制模块、特征提取模块、TSK模糊模型构建模块、辅助训练模块、存储模块、新数据采集模块、类人学习模块、学习后模型输出模块、数据输入模块、故障预测模块。本发明不但能够根据历史数据进行当前场景下的信息弥补，还能实现对未来信息的预测的准确性的提升。同时，本发明基于类人学习能力的TSK模糊模型进行故障预测，增强了预测的准确性与鲁棒性，极大的提高了机器故障预警的可靠性与精确性，能够减少不必要的损失。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 学习 能力 tsk 模糊 模型 故障 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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