【摘 要】
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该文利用了模糊逻辑系统能逼近任意非线性函数和处理语言信息的能力,主要在以下几方面进行了深入的研究.首先,介绍了模糊逻辑系统的基础理论,分析了应用中存在的一些问题,并
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该文利用了模糊逻辑系统能逼近任意非线性函数和处理语言信息的能力,主要在以下几方面进行了深入的研究.首先,介绍了模糊逻辑系统的基础理论,分析了应用中存在的一些问题,并且给出了解决方案,随后提出了一种基于模糊划分的模糊逻辑系统,并给出了一种模糊规则确定的方法.其次,利用模糊逻辑系统与人工神经网络的相同点,即强的非线性逼近能力,将人工神经网络的一些故障诊断方法移植过来,其中包括模型跟踪的故障检测和时间序列预测的故障检测法.第三,基于模糊集合上的模糊逻辑系统,该文提出了一种利用泛函数构造及其辨识的故障诊断分类方法.最后,通过仿真验证了上述方法的正确性;由于从总体上来考虑训练样本,该方法可以用很少的模糊规则来达到很高的逼近精度,所以在故障诊断领域的应用该方法有很大的潜力.
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