容差模拟威廉希尔官方网站 软故障诊断的小波与量子神经网络方法设计

作者：李云红   

0 引言

自20世纪70年代以来，模拟威廉希尔官方网站 故障诊断领域已经取得了一定的研究成果，近年来，基于神经网络技术的现代模拟威廉希尔官方网站 软故障诊断方法已成为新的研究热点，神经网络的泛化能力和非线性映射能力，使之能够适用于解决模拟威廉希尔官方网站 故障诊断中的容差和非线性问题，但在软故障实际检测中，由于不同的分类故障之间又不可避免地存在着模糊性，即不同的分类故障可能有相同或相近的故障特征向量，而这仅仅靠神经网络的泛化能力是无法解决的。而量子神经网络被认为是一种具有固有模糊性的网络，它的隐层单元采用多量子能级变换函数，每个多能级变换函数是一系列具有量子间隔偏移的S型函数之和，能将决策的不确定性数据合理地分配到各类故障中，从而减少故障识别的不确定度，提高模式识别的准确性。

文章提出了容差模拟威廉希尔官方网站 软故障诊断的小波与量子神经网络方法，利用MonteCarlo分析解决威廉希尔官方网站 容差问题，又利用小波分析，取其能反映故障信号特征的成分做为威廉希尔官方网站 故障特征，再输入给量子神经网络。不仅解决了一个可测试点问题，并提高了辨识故障类别的能力，而且在网络训练之前，利用主元分析降低了网络输入维数。通过实验可以看出，这种方法不仅能实现模拟威廉希尔官方网站 单软软故障诊断，也能实现多软软故障诊断，实验统计结果表明：故障诊断率为100％。