神经网络与多技术融合在故障诊断中的优势探究

“人工智能在故障诊断中的应用研究 (2012年) - 辽宁大学学报自然科学版，第39卷第3期，2012年，作者：张继研，兆虹，张利，历风满，田立。” 本文主要探讨了在故障诊断领域中，人工智能技术，特别是神经网络与其他算法（粗糙集、支持向量机、粒子群、小波）的结合应用。神经网络因其强大的学习和逼近能力，在故障诊断中有着广泛的应用，但其在处理大规模复杂问题时存在结构复杂、收敛速度慢、鲁棒性差等问题。 1. 神经网络与粗糙集的结合：粗糙集是一种处理不确定性和模糊信息的有效方法。在故障诊断中，通过粗糙集的知识约简功能，可以去除训练样本中的冗余信息，减少神经网络的输入层节点，简化网络结构，从而缩短训练时间，提高诊断效率。 2. 神经网络与支持向量机（SVM）的复合：SVM在预测精度上有优势，与神经网络结合可以进一步提升个体模型的预测准确性。这种复合故障诊断技术使得模型能始终保持最优识别状态，增强了诊断的精确性。 3. 粒子群优化神经网络：粒子群优化算法是一种全局优化方法，将其应用于神经网络可以加速网络的收敛速度，提高训练精度，解决神经网络训练过程中的优化问题。 4. 小波神经网络：小波分析具有良好的时频局部化特性，对于故障信号的特征提取非常有效。小波神经网络在故障分类中表现出高识别精度，尤其适用于复杂系统的故障诊断。 这些结合方法克服了单一技术的局限性，提升了故障诊断的整体性能。论文指出，通过综合运用各种算法，可以构建更强大、更适应复杂故障环境的诊断系统，这对于工业设备的维护和故障预防具有重要意义。 关键词：神经网络、粗糙集、支持向量机、粒子群、小波 分类号：TP29 文献标识码：A 文章编号：1000-5846(2012)03-0231-07 引言部分提到，尽管神经网络在许多领域有广泛应用，但在处理大规模在线故障时面临挑战。通过与其他技术的融合，可以改善神经网络的性能，提高故障诊断的效率和准确性。本文详细分析了这些结合技术的原理和优势，为故障诊断领域的研究提供了有价值的参考。