[发明专利]一种水射流装备在线故障预警方法

权利要求书

1.一种水射流装备在线故障预警方法，其特征在于，基于神经模糊算法与逐次静态数据比较算法相结合，具体步骤如下：

(1)确定神经模糊模型输入与预测输出；

(2)确定神经模糊系统拓扑结构；

(3)通过聚类求取模糊规则数及前件参数；

(4)通过最小二乘算法求取后件参数；

(5)基于当前数据得到下一时刻数据预测，提前诊断故障点。

2.根据权利要求1所述的水射流装备在线故障预警方法，其特征在于，所述步骤(1)的神经模糊模型输入与预测输出，具体为：以输出数据的前t-4时刻的数据作为一个向量进行输入，即x_t＝[x(t)，x(t-1)，x(t-2)，x(t-3)，x(t-4)]^T，以输出数据的t+1时刻为预测输出，即y_t＝x(t+1)。

3.根据权利要求1所述的水射流装备在线故障预警方法，其特征在于，所述步骤(2)的神经模糊系统拓扑结构包括五层，具体为：输入层、模糊化层、模糊条件层、模糊决策层、输出层；

第一层：输入层，以输出数据的前t-4时刻的数据作为一个向量进行输入，该层的各节点与输入向量各分量x_i连接，该层节点将输入信号

x_t＝[x(t)，x(t-1)，x(t-2)，x(t-3)，x(t-4)]^T传递给下一层，该层节点数N₁＝5；

第二层：模糊化层，计算各输入分量属于各语言变量值模糊集合的隶属函数隶属函数采用高斯函数表示的铃型函数，表示为：

yji(2)=e-(xi-cij)2σij2]]>

式中i＝1，2…，n；j＝1，2…，m_i，n是输入变量数，且n＝5；m_i是x_i模型分割数c_ij和σ_ij分别表示隶属度函数的中心与宽度，该层总节点数

第三层：模糊条件层，该层每个节点代表一条模糊规则，第l个神经元与第二层中第l组中的所有神经元相连接，它的作用是用来匹配模糊规则的前件，计算出每条规则的适用度，采用的模糊算子为连乘算子，表示为：

yj(3)=Πi=1nyji(2)=e-Σi=1n(xi-cij)2σij2]]>

式中j＝1，2，…m，

第四层：模糊决策层，实现归一化计算，该层有两个神经元组成，其中一个神经元与第三层中的所有的神经元通过单位权值连接，而另一个神经元则通过权值h与第三层中所有的神经元连接，每个神经元分别表示为：

神经元1：神经元2：

第五层：输出层，该层由一个神经元构成，该神经元与第四层的两个神经元通过单位权值连接，用于实现清晰化计算，该神经元表示：

式中，中心c_ij，宽度σ_j为前件参数，h_l为后件参数。