广一水泵厂丨模糊神经网络在供热循环泵故障诊断中的应用

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通过分析可知供热循环泵的故障检测与诊断是一个非常复杂的问题，水泵故障表现出的征兆和故障原因关系复杂，二者之间建立准确的数学模型十分困难。模糊神经网络不仅可以像神经网络一样具有学习功能，提高判决的精度，还能够利用语言描述的方式来采集知识，利用启发性知识非常方便，并且能够追踪推理过程。将模糊神经网络运用在广一离心泵的故障诊断是十分合宜的。
一、循环泵模糊神经网络模型编程软件选择
MATLAB是美国Mathworks公司研发出的集数学运算、图形处理、程序设计和系统建模等多种功能为一体的一个知名编程语言软件。MATLAB是一种面向对象的髙级程序语言，它的基本编程单元是矩阵和阵列，它的功能不仅包括完整的控制语句、数据结构、输入输出，还包括函数编写、调用格式和其他功能，MATLAB语言与其他高级语言相比之下，除了执行效率较低之外，其他方面，比如编程效率、可读性、可移植性等方面都比其他编程语言优越很多，对于广大科技工作者来说，MATLAB是一种非常实用的编程工具，不仅可以容易地实现C语言和FORTRAN语言的几乎全部功能，而且在图形功能方面要比C语言和FORTRAN语言强大，MATLAB还为客户提供了许多涉及各种功能的数学函数，方便了使用者编写出功能多，界面美MW的程序，还能够使开发周期大幅度缩短。
此外，MATLAB还推出了多种工具箱，极大地方便了不同行业的研究与工程应用，现在，自动控制、统计、数字信号处理和经济等众多工程技术领域都得到了广泛的应用。
二、循环泵模型设计思路
循环泵故障诊断模型按照模糊多层感知器神经网络构建，广一水泵厂的设计过程见下图：
三、特征空间模糊划分
建立模糊神经网络首先得将特征空间进行模糊划分，ID3方法是模糊划分特征空间的一种比较好的方法。
四、循环泵模糊神经网络模型的结构与算法
利用公式可以对出水管流量、轴承温度、振动量、运行轴功率，电动机负荷、出水流量这些特征量进行模糊化处理，针对不同的特征量。以及广一化工泵的具体参数要求，模糊系统通过利用单位模糊化、积推理、中心去模糊模糊推理机制映射成前向网络，它能够分成输入层、模糊化层、规则层、清晰化层、归一化层等五层。
模糊神经网络模型用作分类器时，输出值应在区间[0,1]，因此，可以利用Sigmoid变换等归一化方式在第五层中将第四层的输出结果进行变换。
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