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1、船舶控制系统故障诊断神经网络专家系统的研究第18卷第6期????????哈??尔??滨??工??程??大??学??学??报??????????Vol.18,.61997年12月??????????????Journal????????of??Harbin????????Eng????ineering????????University????????????????????????Dec.,1997船舶控制系统故障诊断神经网络专家系统的研究王科俊??金鸿章??李国斌??吕??岩(哈尔滨工程大学自动控制系,哈尔滨150001)???
2、?摘??要??将神经网络技术应用于船舶控制系统故障诊断专家系统,给出了系统的组成和知识的表达方法;提出了自增长动态网络学习算法,其优点在于学习迅速,能动态建造多层网;给出了神经网络专家系统的推理方法????关键词??船舶控制系统;故障诊断;神经网络;专家系统分类号??TP13FaultDiagnosisNeuralNetworkExpertSystemforShipControlSystemWangKejun??JinHongzhang??LiGuobin??LuYan(Dept.ofAutomaticControl,Harbin
3、EngineeringUniversity,Harbin150001)———————————————————————————————————————————————Abstract??Inthispaper,neuralnetworktechniqueisappliedtobuildafaultdiagnosisexpertsystemforshipcontrolsystems.Theconfigurationofneuralnetworkexpertsystemandknowledgerepresentationmethodar
4、egiven.Aself-incrementaldynami??calnetworklearningalgorithmisproposed.Thisalgorithmhasfastlearningabilityandcanbuildmultilayernetworksdynamically.Inferencemethodsofneuralnetworkexpertsystemarealsogiven.Keywords??shipcontrolsystem;faultdiagnosis;neuralnetworks;expertsy
5、stem0??引??言近年来,神经网络技术的发展已引起人们的广泛注意,将其引入专家系统的研究,有希望解决专家系统遇到的知识获取等困难??为此,在利用传统人工智能技术建造的船舶控制系统故障诊断专家系统[1]的基础上,我们又进行了利用神经网络实现专家系统的研究??在神经网络专家系统研究中经常使用的有双向联想记忆网络和采用反传算法的多层前向网络??双向联想记忆网络采用的外积学习算法要求输入向量的模式之间正交或线性无关,从而限制了它的应用??采用反传算法的多层网络,存在着局部极值、训练时间长和收敛??收稿日期:1997-04-16??:[
6、2]???2???????????????????????哈??尔??滨??工??程??大??学??学??报????????????????????第18卷缓慢等问题??而且,由于这种网络使用连续量,在用于故障诊断时,———————————————————————————————————————————————必须将连续量与符号表示的知识信息进行相互转换,这是与人的推理过程不一致的??本文的研究采用仅有二进制输入输出关系的神经元构成的多层神经网络??这种网络利于与已开发的基于符号推理的船舶控制系统故障诊断专家系统相衔接??文中给出
7、了使用神经网络的知识表示方法;提出了一种自增长动态网络学习算法进行故障诊断专家系统的知识获取,其优点是学习迅速、能动态建造多层网络;给出了神经网络专家系统的推理方法??利用本文技术建立的专家系统是开放的,能不断自我完善、自我更新,既具有传统专家系统的产生式规则,又具有联想记忆功能??[1]1??船舶控制系统故障诊断神经网络专家系统的组成图1为船舶控制系统故障诊断神经网络专家系统的结构图??它与文献[1]采用传统技术的专家系统结构类似,仅故障诊断模块不同??这里的故障诊断模块由编译器、神经网络和反编译器构成??其中编译器的任务是将符
8、号知识转换成神经网络工作所必须的数据知识,图1??船舶控制系统故障诊断神经网络专家系统结构图神经网络完成原专家系统的知识库和推理机的工作,反编译器则将神经网络的数字输出转换成符号知识??2??船舶控制系统故障诊断神经网络专家系统的知识表示在船舶控制
