电液伺服阀故障模式识别的自适应神经一模糊推理系统

简介

基于MATLAB模糊逻辑工具箱利用维数缩减技术和模糊减法聚类法对表征电液伺服阀工作状态的实测样本数据进行聚类分析实现合理的特征空间划分和寻找适当的规则数目从而实现了自适应神经-模糊推理系统(即:ANFIS)的结构辨识.在此基础上利用BP算法与最小二乘法相结合的混合算法实现ANFIS的参数辨识建立了适用于电液伺服阀的故障模式识别的ANFIS从而有效地解决了电液伺服阀故障的多样性和不确定性的难题实现了电液伺服阀故障的智能诊断.