基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断研究

基于神经网络的故障诊断与分析技术研究随着机器智能时代的来临，基于神经网络的故障诊断与分析技术成为了当今智能化生产和智能基础设施的重要支撑。

神经网络作为一种模仿人脑神经元网络结构，模拟人脑处理信息的计算模型，广泛应用于信号处理、数据挖掘、智能控制和图像识别等领域。

本文将从神经网络的基本原理和故障诊断与分析技术需求出发，探讨基于神经网络的故障诊断与分析技术的研究现状和未来发展方向。

一、神经网络的基本原理神经网络的基本原理来源于神经科学，根据人脑神经元之间的连接和信号传递机制建立神经元网络模型，利用神经元的激励和抑制作用进行信息处理和学习。

典型的神经网络模型包括单层感知机、多层感知机、Hopfield网络、循环神经网络、自适应线性神经网络和卷积神经网络等。

神经网络的学习规则包括有监督学习、无监督学习和强化学习。

其中，有监督学习主要用于分类和预测问题，从样本数据中学习模型参数，并利用损失函数进行优化，典型的方法包括反向传播算法、Lvq算法和支持向量机算法等。

无监督学习主要用于聚类和降维问题，以数据分布和相似性概念为基础，通过数据自由构建网络结构和权值，并利用信息熵进行学习，典型的方法包括K-means算法和自组织映射算法等。

强化学习主要用于智能控制和策略规划问题，基于马尔科夫决策过程的思想，以最大化累积奖励为目标，通过与外界交互进行学习和迭代，典型的方法包括Q学习和策略梯度算法等。

二、故障诊断与分析技术需求随着生产和基础设施的自动化和互联化程度不断提高，故障诊断与分析技术需求越来越迫切。

主要表现为以下几个方面：1. 故障诊断速度要求快，反应及时。

2. 故障诊断准确率要求高，避免误判和漏判。

3. 对于类似故障的多类问题，需要具有一定的自学习能力，自动识别和修正模型。

4. 对于大规模、复杂的系统，需要具有分布式和并行处理能力，实时响应和处理大量数据。

5. 对于环境和安全等问题的考虑，需要具有一定的鲁棒性和安全性，保证系统的稳定性和可靠性。

基于神经网络的故障诊断与预测研究近年来，随着科技的快速发展，神经网络在各个领域中发挥着越来越重要的作用。

其中，基于神经网络的故障诊断与预测技术在工业控制、汽车制造和电力系统等领域中具有广泛的应用前景。

本文将就基于神经网络的故障诊断与预测研究进行探讨，以期为相关领域的研究者和工程师提供一些参考。

第一部分：神经网络在故障诊断与预测中的应用概述故障诊断与预测技术是工业生产和设备维护中至关重要的环节。

传统的方法通常基于规则和统计模型，但这种方法往往对复杂系统的故障诊断和预测有一定的局限性。

而基于神经网络的方法通过模拟人脑神经网络的学习和记忆能力，具备了对大规模、非线性系统进行故障诊断和预测的能力。

神经网络作为一种机器学习算法，在故障诊断与预测中的应用主要有两个方面：模式识别和预测建模。

模式识别方面，神经网络可以通过监督学习的方法，从大量的故障样本中学习故障模式，并通过对设备或系统传感器数据进行实时监测，实现对故障的自动诊断。

预测建模方面，神经网络可以通过历史故障数据和其它相关数据建立预测模型，并通过将实时传感器数据输入到模型中，预测未来发生的故障，从而实现故障的提前预测和预防。

第二部分：基于神经网络的故障诊断与预测方法在基于神经网络的故障诊断与预测方法中，常用的网络结构包括前馈神经网络、循环神经网络和深度神经网络等。

这些网络可以通过监督学习和无监督学习的方法进行训练，以实现对故障的准确诊断和预测。

在监督学习中，可以通过构建带标签的故障数据集，来训练神经网络模型。

模型可以根据输入的传感器数据判断是否存在故障，并输出故障的类别或预测结果。

而无监督学习方法则不依赖于带标签的故障数据集，通过对传感器数据进行聚类分析和异常检测，实现对故障的识别和预测。

基于神经网络的故障诊断与预测方法也可以与其他技术相结合，如模糊逻辑、遗传算法和支持向量机等。

这些方法的结合可以提高故障诊断和预测的准确性和可靠性。

第三部分：基于神经网络的故障诊断与预测应用案例基于神经网络的故障诊断与预测方法已经在多个领域得到了广泛应用。

1 绪论随着现代化大生产的发展，电子线路故障诊断技术的研究越来越重要。

根据电子线路的特点可将电子线路故障诊断分为模拟电路的故障诊断和数字电路的故障诊断。

在现代电子设备中，绝大部分电子设备故障是由于模拟电路故障导致的，可以说，模拟电路的可靠性几乎决定了电子设备的可靠性。

1.1 模拟电路故障诊断的背景意义目前，模拟电路在航天、通信、自动控制、家用电器等许多方面得到广泛地应用。

随着电子技术的发展,模拟电路的集成程度越来越高,规模越来越大。

因此，对模拟电路的工作的有效性、可靠性、可维修性等提出了更高的要求。

在模拟电路故障发生后,要求能及时将导致故障的原因诊断出来,以便检修和替换。

对模拟电路的生产部门来说,同样也要求能及时诊断出故障，以便改进工艺,提高产品的合格率。

对于某些重要设备中的模拟电路，还要求进行故障的预测，即对正常工作中的模拟电路进行不断的检测，在元件发生故障前就进行替换，以避免故障的发生。

根据电子技术的发展状况，由以下三点说明模拟电路故障诊断技术的紧迫性:第一，微电子学时代的到来,电子线路的复杂性和密集性明显增加, 成千上万个电路元器件集成在一个小芯片上,而对这些电路元器件的测试仅限于为数有限的引出端子之上，如此,通常的测量，微调的手段将不再实用甚至无济于事。

第二，在无线电电子系统中, 数字电路不能完全取代模拟电路，数字电路的故障诊断方法也不能取代模拟电路的故障诊断方法。

第三，现代电子系统复杂度的增加,系统的可靠性显得更为重要,因此,必须提高电子系统的可靠性。

综上所述,工业生产对模拟电路提出了新的要求,微电子技术的快速发展对模拟电路的测试和诊断也提出迫切的要求,这就使得科技人员不得不进一步探索模拟电路的测试和诊断上的新理论和新方法,研发新的测试和诊断设备以适应时代的需求。

所以，开展模拟电路故障诊断的研究是一项非常有意义的课题。

1.2 模拟电路故障诊断的发展与现状相对于数字电路故障诊断而言，模拟电路故障诊断的发展较为缓慢，其中主要原因有以下六点：1）故障状态的多样性。

基于神经网络的故障诊断及其应用研究第一章绪论在现代工业生产中，机器设备的故障诊断是一个严峻但又重要的问题。

传统的故障诊断方法主要依赖于人工经验，需要专业技术人员进行分析和判断。

这种方法存在着人工判断不准确、诊断时间长等问题。

因此，基于神经网络的故障诊断技术应运而生。

神经网络作为一种模拟人类神经系统的计算模型，其强大的自学习和适应性能够帮助我们对机器设备的故障进行高效的诊断。

本文将介绍基于神经网络的故障诊断技术及其应用研究。

第二章神经网络的基本原理神经网络是一种数学模型，由一组相互连接的神经元组成。

在神经网络中，每个神经元接收到来自其他神经元的输入信号，并通过神经元之间的连接对这些信号进行处理和传播，最终输出一个结果。

神经网络中最常见的模型是前馈神经网络。

这种神经网络具有多个层，每个层由若干个神经元组成。

其中，输入层是神经网络的第一层，负责接收数据。

中间的几层被称为隐层，负责对输入数据进行特征提取和分析。

最后一层则是输出层，输出预测结果。

神经网络通过优化算法来调整每个神经元之间的连接权重，这样就可以实现对输入数据的准确预测。

第三章基于神经网络的故障诊断技术（一）数据采集故障诊断的第一步是通过传感器对设备进行数据采集。

这些数据包括温度、振动、电流等物理量。

采集到的数据可以作为神经网络的输入。

（二）特征提取在神经网络中，需要对输入数据进行特征提取。

这样可以将数据转换成更有用的特征向量，以便神经网络更好地处理。

特征提取的方法包括主成分分析（PCA）和小波变换等。

（三）神经网络建模通过训练数据集，可以建立一个基于神经网络的模型。

在训练过程中，神经网络通过不断优化连接的权重，来提高对故障的诊断能力。

（四）故障诊断建立好模型后，就可以对新的数据进行诊断。

将采集到的数据输入到神经网络模型中，即可得到一个判断结果，判断设备是否存在故障。

第四章基于神经网络的故障诊断应用研究（一）电机故障诊断电机是现代工业生产中最重要的设备之一。

基于神经网络的故障诊断研究与实践随着科技的快速发展，神经网络技术的应用也越来越广泛。

在工业生产中，神经网络技术的应用主要体现在故障诊断领域。

基于神经网络的故障诊断技术可以帮助企业实现设备故障的快速诊断和准确定位，提高设备使用效率和生产效益。

本文将从神经网络的基础知识入手，阐述基于神经网络的故障诊断研究与实践。

一、神经网络的基础神经网络是一种“模仿”人脑神经细胞网络结构的计算模型。

神经网络的结构分为输入层、隐藏层和输出层，每一层都由若干个神经元构成，神经元之间通过权重值连接。

当输入数据传入神经网络后，神经网络将数据进行加权处理，然后输出结果。

神经网络的学习方式主要有监督学习、无监督学习和强化学习。

二、基于神经网络的故障诊断研究在基于神经网络的故障诊断研究中，主要是通过对故障现象进行特征提取和分类，来实现对设备故障的诊断和定位。

（一）特征提取特征提取是指从故障信号中提取能够反映故障特征的指标或特征向量。

在基于神经网络的故障诊断研究中，常见的特征提取方法有小波变换、时频分析和频域分析等。

这些方法可以从不同角度对信号进行分析，提取出适合神经网络学习的特征。

（二）分类分类是指将故障信号划分为不同的类别，以便进行故障诊断和定位。

在基于神经网络的故障诊断研究中，常用的分类算法有BP神经网络、RBF神经网络和CNN神经网络等。

这些算法在进行分类时，需要输入之前提取出来的特征向量，输出的结果可以帮助工程师快速判断故障位置和类型。

三、基于神经网络的故障诊断实践近年来，基于神经网络的故障诊断技术已经得到了广泛应用。

以莫斯科地铁为例，该地铁系统采用了基于神经网络的故障诊断系统，对地铁设备的故障进行实时监测和分析。

当出现设备故障时，系统会自动发送给工程师预警信息，帮助工程师迅速定位故障并采取相应措施。

在另一项实践中，某风电场的激光测量设备出现了故障。

风电场的工作人员利用基于神经网络的故障诊断技术对激光测量设备进行了故障诊断，最终发现故障原因是光路中的光滑度不足。

基于神经网络的故障诊断与预测技术研究摘要：故障诊断和预测技术对于各种领域的设备和系统的运行和维护至关重要。

传统的方法存在诊断准确率低、无法及时预测故障等问题。

然而，神经网络的出现为故障诊断和预测技术带来了新的可能性。

本文主要研究了基于神经网络的故障诊断和预测技术，并深入探讨了其原理、方法和应用。

1. 引言故障诊断和预测技术在工业生产和设备维护等领域中扮演着至关重要的角色。

传统的方法主要基于规则、统计和模型等方式进行故障诊断和预测，然而这些方法存在着准确率低、无法处理大量数据和时变性等问题。

神经网络的出现为故障诊断和预测技术带来了新的机遇与挑战。

2. 基于神经网络的故障诊断技术2.1 神经网络的原理神经网络是一种模仿人脑神经结构和活动的计算模型。

它通过大量的信息输入，通过神经元之间的连接和权重调整，进行信息的处理和学习。

神经网络可以通过学习到的知识对新的输入进行分类和预测，因此具有很好的故障诊断潜力。

2.2 基于神经网络的故障诊断模型基于神经网络的故障诊断模型的建立分为以下几个步骤：数据采集与预处理、网络结构设计、权值初始化、网络训练和模型评估。

其中，数据采集与预处理阶段是模型建立的基础，网络结构设计是模型性能的关键因素，权值初始化和网络训练是提高模型准确率的关键步骤。

2.3 基于神经网络的故障诊断应用案例基于神经网络的故障诊断技术已在多个领域进行了广泛的应用。

以电力设备为例，利用神经网络的故障诊断技术可以实现对电力设备的实时监测、故障分类和预测。

这不仅可以提高电力设备的运行稳定性和可靠性，还可以降低维护和修复成本。

3. 基于神经网络的故障预测技术3.1 神经网络在故障预测中的应用预测故障的发生有助于实施主动性的设备维护，以避免系统停机等影响生产的不利后果。

神经网络在故障预测中的应用主要包括时间序列预测和振动信号分析。

3.2 基于神经网络的故障预测模型基于神经网络的故障预测模型的建立包括数据采集和预处理、网络结构设计、权值初始化和模型训练等步骤。

基于RBF神经网络的控制系统传感器故障诊断方法作者：彭继慎,董晶来源：《现代电子技术》2009年第12期摘要:针对现行研究中压铸机实时检测与控制系统中相关传感器的常见故障问题,通过对人工神经网络理论与方法的学习,建立了一种基于径向量基函数神经网络RBFNN的控制系统传感器故障诊断观测器模型。

通过来自压铸机的实测参数进行模型训练,采用模糊K均值聚类算法选取聚类中心,利用该观测器确定传感器输出值与传感器实际输出值之间的残差,以此判断传感器是否发生故障。

仿真结果表明,RBFNN观测器具有较强的非线性处理和任意函数逼近的能力,预测精度高,学习时间短,网络运算速度快,性能稳定,可满足传感器故障诊断的要求。

关键词:压铸机;RBFNN;故障诊断;模糊K均值聚类算法中图分类号:TP212文献标识码:A文章编号:1004-373X(2009)12-179-04Method of Control System Sensor Fault Dignosis Based on RBF Neural NetworkPENG Jishen,DONG Jing(Faculty of Electrical and Engineering Control,Liaoning TechnicalUniversity,Huludao,125105,China)Abstract:For the problems of related sensor common fault in the die casting machine real-time detection and control system,through the study of artificial neural network′s theory andmethods,sensor fault diagnosis observer model of control system based on a radial basis function neural network control system RBFNN is established.The model is trained by the measured parameters of die-casting machine,adopting fuzzy K means clustering algorithm to select clustering centre,using the observer to forecast the residuals between the sensor output value and the sensor actual output value to diagnose sensor fault.The simulated results show that RBFNN observer has strong capacity of non-linear process and arbitrary function approximation,and has many advantages such as high-precision,learning time short,rapid network computing and stable performance to meet the requirements of sensor fault diagnosis.Keywords:die casting machine;RBFNN;fault dignosis;fuzzy K means clustering algorithm0 引言传感器是现行研究的压铸机实时检测与控制系统[1]的关键部件,系统利用传感器对压铸机的各重要电控参数(如:合型力、油压、压射速度、模具温度等)进行检测,并进行准确控制。

第31卷　第2期　吉首大学学报(自然科学版)Vol.31　No.2 2010年3月J ournal of J is ho u Uni ver s i t y(Nat ural Sci ence Editio n)Mar.2010 文章编号:100722985(2010)022*******基于RBF神经网络的温度传感器故障诊断3邵向潮1,何永强1,蔡　鹃2,谢　宏1(1.湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙　410082;2.怀化学院物理与信息工程系,湖南怀化　418000)摘　要:采用RBF神经网络进行温度传感器故障检测,利用T E(Tenne ssee2Ea st man)控制系统中的温度传感器的输出信息建立动态神经网络温度传感器输出模型,并利用该模型进行在线的故障检测,仿真结果表明该模型有很强的抗干扰性,同时还有较好的收敛性和稳定性.关键词:故障诊断;RB F神经网络;传感器中图分类号:TP277 文献标识码:A传感器是测量与控制系统中不可缺少的重要组成部分,是采集信号的主要工具.随着测控系统复杂度逐步加大,传感器无论在数量还是种类上都大大增加,工作环境也越来越恶劣,传感器一旦发生故障,轻则使控制系统的性能下降,重则导致灾难性后果.因此,对传感器进行现场故障诊断的要求日益强烈.传统的提高传感器输出信号可靠性的做法是设置多个冗余传感器,取其平均值或多选值,当然这要付出高昂的成本代价.随着传感器技术的发展,一些智能传感器被研制出来,使得自检测、自诊断成为可能.目前,传感器神经网络故障诊断方法[123]大多数采用B P神经网络.在数据处理上一般采用离线训练,在线工作处理模式.但B P神经网络存在收敛速度慢,易陷入局部极小的问题.另外离线处理方式要求训练网络时,必须给网络提供大量蕴含传感器全部特征的训练样本,否则当现场数据超出神经网络训练的样本所覆盖的范围时,限于网络的推广能力,网络常常会输出错误信息.鉴于RB F神经网络在函数逼近能力、收敛速度等方面优于B P神经网络,本文将采用基于RB F神经网络对温度传感器故障进行在线诊断和仿真[4].1　传感器故障描述传感器故障作为系统中的一类输出型故障,其表现形式有3种:传感器卡死(输出为一常值);传感器恒增益(输出与正常时输出存在一个比例系数);传感器恒偏差失效(输出与正常输出存在一个恒偏差).传感器的故障类型按故障程度的大小可分为硬故障(泛指结构损坏导致的故障,一般幅值较大,变化突然)和软故障(泛指特性的变异,一般幅值较小,变化缓慢),前者传感器较易识别,后者难以对付,也是研究的重点;按故障存在的表现可分为间歇性故障和永久性故障;按照故障发生、发展的进程可分为突变故障(信号变化速率大)和缓变故障(信号变化速率小);从建模角度出发可分为乘性故障和加性故障;按故障原因可分为偏差故障、冲击故障、开路故障、漂移故障、短路故障、周期性干扰、非线性死区故障.针对传感器的这些故障,出现了多种检测与诊断方法,它们有一个共同的目标,就是提高故障的正确检测率,降低故障的漏报率和误报率.完善的传感器故障检测与诊断方法能够完成故障检测、故障的分离与估计、故障的分类评价等3个方面的任务.3收稿日期:2009212218基金项目:湖南省科技计划项目(06JJ2024,2008GK2022)作者简介:邵向潮(19882),男,浙江建德人,湖南大学电气与信息工程学院学生,主要从事自动化研究;谢　宏(19642),男,湖南长沙人,湖南大学电气与信息工程学院副教授,博士,主要从事电路与系统理论及故障诊断、神经网络、智能控制研究.2　RBF 神经网络预测器的结构图1　RBF 神经网络预测器的网络结构RB F 神经网络预测器的网络结构如图1所示,包括1个输入层、1个输出层和1个隐含层,隐含层采用径向基函数作为激励函数,该径向基函数一般为高斯函数,输出采用线性神经元,使得网络输出可取任意值.笔者采用1个神经网络来模拟,并通过进化学习来实现传感器模型.该神经网络模型为具有1个隐层的前向神经网络,输入层为传感器在前k 个时刻的输出序列,即有k 个输入结点,1个输出结点,即神经网络预测器输出为传感器在k +1时刻的输出预测值.实质上预测器是k 个输入、1个输出的RB F 神经网络.3　传感器故障诊断原理利用上述预测器对温度传感器故障在线诊断的原理图如图2所示.笔者选用一个性能良好的正常传感器,当系统投入运行时,传感器处于正常运行状态,无故障发生.这时通过分时数据采集得到传感器的前m 个时刻的采样数据序列x (1),x (2),…,x (m),进入神经网络作为RB F 神经网络预测器的输入,x(m +1)作为网络输出,组成网络学习的第1组样本.向前递推一步,以x (2),x (3),…,x (m +1)作为网络预测器输入,x (m +2)作为网络输出组成第2组学习样本.再向前递推一步,以x (3),x (4),…,x (m +2)作为RB F 神经网络预测器输入,x (m +3)作为网络输出组成第3组学习样本;依次类推,共采用6组学习样本[526].图2　基于预测器的传感器故障诊断原理图若p 表示RB F 网络预测器的输入矢量,T 表示网络预测输出矢量,则P =x (1)…x (m )x (2)…x (m +1)…x (6)…x (m +5)T ,(1)T =x (m +1)x (m +2)…x (m +6)T .(2)用这6组样本在线训练RB F 神经网络预测器,当训练达到一定精度的时候预测器开始工作,在训练好的预测器中,以m 个数据即x (7),x (8),…,x (m +6)作为网络输入,预测传感器的下一时刻即x (m +7)时刻的预测输出^x (m +7).然后启动分时数据采集,采集到传感器的这一时刻的实际输出值.预测值与实际值的误差为e =|^x (m +7)-x (m +7)|,(3)若e <ε,则将当前采样值加入到学习样本中,去掉原来第1组样本,形成新的学习样本:P =x (2)…x(m +1)x (3)…x (m +2)…x (7)…x (m +6)T,(4)T =x (m +2)x (m +3)…x (m +7)T .(5)依此类推,预测器一方面不断的学习新的数据样本,另一方面对传感器的下一时刻输出值进行预测反之,若误差>ε,即预测值显著偏离传感器输出值(假设传感器的输入信号不发生突变),则判断该传感08吉首大学学报(自然科学版)第31卷.e器发生故障.4　仿真结果分析笔者使用采集的T E 系统中反应器的温度传感器,对正常的传感器和发生故障的传感器分别每3min 采样1次,在330min 里共采样了110个数据,故障发生在大约90min 左右,也就是在故障传感器信号采样的第30个采样值左右将有故障发生.将这些数据分为100组,每组6个数据.将前6组数据作为开始的学习样本,样本的排列方法如表1,即将107个数据(数据来源于ht t p ://brahms.scs.ui )按照表1排列,当训练神经网络时,首先取出数据样本中的前6组成为神经网络模型的输入,训练预测器网络,按照样本的不断向前递推,使预测器不断的学习新的数据样本,预测下一时刻的输出值.表1　神经网络学习样本的排列方法神经网络输入预测输出x (1),x (2),x (3),x (4),x (5),x (6)^x (7)x(2),x (3),x(4),x (5),x(6),x (7)^x (8)……x (6),x (7),x (8),x (9),x (10),x (11)^x (12) 笔者以传感器的偏差故障(一种随机变化引起传感器输出大的波动[7])为例进行仿真试验,前90min 温度传感器无故障时的输出信号曲线如图3,在90mi n 时刻传感器发生偏置故障,信号值发生较大的波动,故障信号如图4.图3　无故障的温度传感器的正常输出信号 图4　温度传感器发生故障输出信号图5是在RBF 预测器中输入图3无故障温度传感器的输出信号得到的预测器的输出和传感器的实际输出的误差,图6是在RB F 预测器中输入温度传感器的故障输出信号得到的预测器的输出和传感器的实际输出的误差.故障信号在第30个采样点时发出故障信号预警,为了清楚地观察故障发生时刻的前后情况,预测器继续运行.图5　正常传感器误差 图6　故障传感器误差18第2期 邵向潮,等:基于RBF 神经网络的温度传感器故障诊断28吉首大学学报(自然科学版)第31卷5　结语通过仿真实验可以看出,RB F神经网络预测器能够很好的预测出传感器的下一时刻的输出值,当设定合适的阈值后,就可以通过训练预测器神经网络使其预测传感的下一时刻得输出,然后与传感器的实际输出值相比较,若传感器发生故障,则预测输出与实际输出的误差将远远的超过阈值,从而判断传感器发生故障(这里假设输入信号不发生突变).神经网络预测器故障诊断方法,可以有效地实现传感器故障的诊断.参考文献:[1]　房　方,牛玉广,孙万云.一种基于神经网络预测的传感器故障诊断新方法[J].电力情报,2000,16(4):26229.[2]　王　霞.基于神经网络的非线性系统传感器故障诊断研究[D].西安:西北工业大学,2002.[3]　G OU T H,NU RRE J.Sensor Failure Detection and Recovery by Ne ural Networ ks[M].USA:[S.n.],1991.[4]　丁　晖,刘君华,申忠如.基于径向基函数神经网络预测器的多传感器保障在线检测和信号恢复的研究[J].模式识别与人工智能,2000,13(4):4292433.[5]　钮永胜,赵新民,孙金伟.采用基于神经网络的时间序列预测器的传感器故障诊断新方法[J].仪器仪表学报,1998,19(4):4219.[6]　吴浩中,黄飞鹏,王开文.基于RB F神经网络的传感器故障诊断研究[J].机车电传动,2003(2):25227.[7]　蔡　鹃.控制系统的神经网络故障诊断方法[D].长沙:湖南大学电气与信息工程研究,2009.R esear ch on Fa ult Dia gnosis of Temper atur e Sensor B a sed onRBF N eural N et wor kS HAO Xiang2chao1,H E Y ong2qiang1,CA I J ua n2,XIE Hong1(1.College of E lectrical and Infor ma tion Engineering,Huna n Unive rsity,Cha ngsha410082,China;2.Depar tme nt ofPhysics a nd Infor mation Enginee ring,Huaihua College,Huaihua418000,Huna n China)Abstract:Thi s paper present s a met hod of t he t emperat ure sensor fault di agnosis ba sed o n RB F neural network.By usi ng t emperat ure sensor out put infor mation in t he t ext TE(Tennessee2Ea st man)cont rol system,a dynamic ne ural net work model of t he temperat ure sensor o utput i s creat ed.This model can be used on2li ne fa ult diagnosi s.The sim ulation re sult s show t hat t he mo del has a st rong a nti2int erf erence and good convergence and sta bili t y.K ey w or ds:f ault diagnosi s;RBF neural network;sensor s(责任编辑　陈炳权)。

基于神经网络的故障诊断研究神经网络作为一种模拟人类大脑神经元连接方式的人工智能技术，具有高度的自适应性和并行计算能力。

因此，它在各个领域的应用越来越广泛，故障诊断也不例外。

在故障诊断领域，基于神经网络的方法已经被广泛地研究和应用。

本文将重点介绍基于神经网络的故障诊断方法及其实现过程。

1. 神经网络在故障诊断中的应用神经网络具有优良的特征提取和分类能力，能够对复杂性高、数据量大、难以描述的系统进行处理和分析。

在故障诊断中，神经网络通常用于建立系统的故障模型。

可以通过输入系统的状态数据，并运用神经网络算法来训练模型，从而得出故障的诊断结果。

2. 基于神经网络的故障诊断方法基于神经网络的故障诊断方法主要有两种：监督学习和非监督学习。

(1) 监督学习监督学习是指在已有的数据库中训练神经网络，利用神经网络进行分类和判别。

例如，将正常工作状态下的数据和异常状态下的数据作为训练集，利用监督学习方法训练神经网络，建立系统的故障模型。

当新的数据输入时，通过神经网络模型进行分析，得出系统是否存在故障。

(2) 非监督学习与监督学习不同的是，非监督学习是指在缺少有标签的信息的情况下，通过输入数据的统计特征和分布进行分类和判别。

在故障诊断中，非监督学习通常使用自编码网络或者聚类分析算法进行非监督学习。

在训练自编码网络时，使用无标签的数据进行训练，对于系统的异常状态，自编码网络往往可以通过还原误差进行检测和诊断。

此外，聚类分析算法也可以通过对大量的无标签数据进行分类，进而实现故障诊断。

3. 基于神经网络的故障诊断实现在实现基于神经网络的故障诊断方法时，需要进行以下步骤：(1) 数据采集和预处理首先需要采集系统数据，并对数据进行预处理，如去除噪声、进行数据归一化等。

(2) 神经网络模型设计根据系统特点，选择合适的神经网络模型，并定义好输入、输出和隐层节点的数目和网络层数。

(3) 模型训练利用数据集对模型进行训练，调整模型参数以提高诊断准确度。

RBF神经网络与多层感知器区分与替代问题的研究作者：韩蔚来源：《科技创新导报》 2011年第28期韩蔚(莱芜职业技术学院山东莱芜 271100)摘要:本文着重从模型、工作特性以及应用上对比了RBF神经网络与多层感知器网络的不同之处,又用模式分类具体实例指出,在一定条件下RBF神经网络与多层感知器网络可以相互替代。

多层感知器网络通常用来解决非线性问题,而RBF神经网络则主要用于函数逼近,能够逼近任意非线性函数。

因此,在非线性问题上,一个可以被另一个代替。

关键词:RBF网络多层感知器模式分类非线性中图分类号:TP183 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2011)10(a)-0001-01感知器由美国计算机科学家Rosenblatt提出,并首次引进了模拟人脑感知和学习能力的感知器概念。

感知器可谓是最早的人工神经网络,它由简单的阈值性神经元构成,初步具备了诸如学习、并行处理、分布存储等神经网络的一些基本特征。

RBF (径向基函数,Radial basic-function)首先是在实多变量插值问题的解中引入的,后来被应用于神经网络设计。

RBF神经网络是以函数逼近理论为基础而构造的一类前向网络[1],这类网络的学习等价于在多维空间中寻找训练数据的最佳拟合平面,因此需要大量的样本去建立这个最佳拟和平面。

RBF神经网络的每个隐层神经元传递函数都构成了拟合平面的一个基函数,网络也因此而得名。

以上是感知器和径向基的由来,下面将对二者作一区分。

1 二者的比较1.1 从模型上看对于多层感知器,除了输入向量之外,设定网络第一层为随机感知器层,且不对其进行训练,而是随机初始化它的权值和阈值。

一旦权值和阈值固定下来,对输入向量模式的映射也就确定下来。

以随机感知器层的输出为第二层的输入,从而确定第二层感知器层的目标向量。

由多层感知器神经网络模型可知,多层感知器随机感知器层和输出层神经模型是一样的。

再看径向基网络,它有两个网络层——隐层和输出层。