基于模糊神經網絡的智能故障診斷專家系統

司景萍， 馬繼昌， 牛家驊， 王二毛

(內蒙古工業大學 能源與動力工程學院,呼和浩特 010051)

基于模糊神經網絡的智能故障診斷專家系統

司景萍， 馬繼昌， 牛家驊， 王二毛

(內蒙古工業大學 能源與動力工程學院,呼和浩特 010051)

發動機是車輛的核心部件，及時有效地發現并排除故障,對降低維修費用,減少經濟損失,增加發動機工作時的可靠性，避免事故發生具有重大的意義。以某型號發動機為研究對象，運用測試技術、信號處理、小波分析、神經網絡和模糊控制理論，提出了基于模糊神經網絡的智能故障診斷系統。建立了發動機故障信號采集試驗臺，在試驗臺上人工模擬3種轉速下6種工況，通過加速度傳感器采集正常工況和異常工況的振動信號，之后利用小波包技術進行消噪處理，并提取出故障信號的特征值，作為網絡訓練和測試的樣本數據。用樣本數據訓練和檢測自適應模糊神經網絡，完成對信號的離線模式識別，之后以測試樣本數據實現在線故障診斷，通過仿真分析，取得了很好的診斷效果。與傳統的BP神經網絡故障診斷方法進行對比，無論在診斷精度上還是學習速度上，模糊神經網絡在故障診斷中更具有優勢。同時，在專家系統的理論基礎上，將模糊神經網絡與專家系統進行信息融合，實現數據接口通信，利用網絡的自學習能力建立智能故障診斷數據庫和診斷規則庫，通過程序語言快速高效的設計出智能診斷系統。最后，通過發動機故障診斷實例仿真分析，驗證了基于模糊神經網絡的智能故障診斷專家系統的可行性。

神經網絡；模糊理論；專家系統；小波分析；信息融合；智能故障診斷

隨著計算機技術和人工智能技術的發展，如何實現機械設備的在線檢測與實時故障診斷，建立簡單智能化的故障診斷系統，并在實踐中推廣應用，是故障診斷系統研究的主要方向[1]。汽車發動機智能故障診斷技術是指在發動機不解體的情況下，利用測試技術、信息處理技術、智能故障診斷等技術對發動機產生的各種信號進行測試分析進而實現故障準確判斷的過程。隨著科學技術的不斷發展，汽車發動機自動化程度越來越高、結構越來越復雜，其產生故障的復雜性也越來越大，僅靠一種理論或者一種方法，很難實現復雜條件下對故障及時準確的診斷，而兩種或者兩種以上智能方法的結合，可兼顧實時性和精確度，這一趨勢成為智能故障診斷的發展方向[2-4]。目前在眾多智能診斷技術融合方法中，模糊推理和神經網絡的融合理論備受關注，文獻[5]中將二者結合形成的模糊神經網絡，可克服各自缺點，充分發揮各自優點，使得系統具有較強的自學習能力，為復雜系統的故障診斷提供有效的工具。

基于此，本文以某汽油發動機為研究對象，搭建信號采集系統，對發動機在正常工況和發動機工作異常時進行了振動信號的采集，在對其進行信號處理過程中，對比分析了小波變換與小波包分析的去噪效果，選擇利用小波包分析方法對信號消噪、提取故障特征向量。最后將提取的特征向量分為訓練樣本庫和檢驗樣本庫。利用訓練樣本庫數據訓練模糊神經網絡，不斷修改網絡權值，完成輸入到輸出的非線性映射，達到預期的識別精度后，再利用檢測樣本評價模糊神經網絡的性能，并與BP神經網絡的診斷性能對比分析，主要包括識別精度對比和學習收斂速度對比。通過模糊神經網絡的離線訓練，將其獲得的神經元連接權值和診斷規則作為專家系統的知識庫，利用Visual Basic語言程序,創建了ActiveX控件，實現專家系統與Matlab模糊神經網絡的接口通信，并設計了專家系統人機界面。通過發動機故障診斷實例，驗證了多種智能診斷技術的有機結合，可以提高診斷效率，滿足故障診斷要求。

1 信號特征向量的提取

小波分析是一種對信號進行時頻域分析的方法之一，具有多分辨率分析的特點，而且在時域和頻域內都具有表征信號局部特征的能力。小波變換是傅里葉分析思想的發展與延伸，可以用不同的“放大倍數”觀測信號；對于時變，非平穩信號是一種比較理想的處理方法[6]。

小波分析建立在小波變換的基礎上，主要討論的函數空間為L2(R)，L2(R)是指R上平方可積函數構成的函數空間。

(1)

式中，CΨ有界，則稱Ψ(t)為一個基小波或母小波。將母小波進行伸縮平移變換之后，就可以得到一個小波序列

(2)

式中:a,b∈R且a≠0;a為伸縮因子，反映函數的寬度，決定了小波變換中頻率的信息;b為平移因子，用來檢測窗口在t軸的位置，決定了變換后時域內的信息。由此可知，小波變換具有頻域和時域定位特性。

信號的連續小波變換在L2(R)中被定義為

(3)

由式(3)可知，小波變換的實質即指原始信號與小波序列函數做內積，將L2(R)空間中的任意函數f(t)表示為在具有不同伸縮因子a和平移因子b的Ψa,b(t)上的投影疊加，通過調整伸縮因子和平移因子，就可以達到對信號時頻局部化分析的目的。但小波分析，只對信號低頻部分分解，而實際應用中，需要對信號的低頻和高頻部分都進行細致的分析，得到表征信號特征的完備信息。

為了克服上述缺點，在小波分解理論的基礎上提出了小波包分解。小波包分解不僅對信號低頻部分分解，同時也對高頻部分分解，是一種更為精細的信號分析方法。利用小波包分解提取特征向量，可以更全面的反應故障信息，為故障模式識別提供有效依據，其基本步驟為：①對信號進行小波包消噪，并對消噪后的信號進行N層分解，得到2N個子頻帶；②利用重構函數，對各個子頻帶重構，得到重構系數，并計算各個節點能量值；③進行歸一化處理，得到特征向量。三層小波包分解如圖1所示。

圖1 小波包分解示意圖Fig.1 Wavelet packet decom schematic diagram

2 故障振動信號的模式識別

2.1 模糊神經網絡

模糊推理利用模糊規則，模擬人腦模糊邏輯思維，在宏觀上進行問題的處理，可以實現函數的逼近功能，而神經網絡由神經元構成，利用其自學習能力，調節權重矩陣，在微觀上完成輸入到輸出任意精度的非線性映射。二者結合形成的模糊神經網絡，克服了各自缺點，同時發揮各自優點，使得系統不但具有較強的自學習能力，同時具有較強的知識表達能力，易于理解。

2.2 系統的結構與功能

模糊神經網絡具有較強的數據處理能力和自學習能力，其結構如圖2所示。

圖2 模糊神經網絡結構圖Fig.2 Fuzzy neural network structure

2.3 模糊神經網絡的學習算法

網絡學習的過程，就是更新網絡連接參數的過程，目的在于確定高斯函數的中心值cij和寬度值σij，以及網絡的連接權值wj的合適值，使得網絡性能最優。根據系統的實際輸出值和目標值計算出學習誤差，誤差反向傳播對系統的條件參數進行調整[7-8]。具體調節過程如下：

(1)初始化網絡，置各個連接權值wj和隸屬度函數的中心值、寬度值為趨于0的隨機數。

(2)學習樣本輸入：輸入向量Xp(p=1,2,…,p)和目標輸出Yp(p=1,2,…,p)。

(3)計算網絡的實際輸出與期望輸出之間的誤差

(4)

式中,ydp和yp分別為輸出層第p個節點的期望輸出與實際輸出值。

(4)計算參數的修正加權系數，修正參數有

網絡連接權值

(5)

式中,(j=1,2，…,r)。

隸屬函數中心值

(6)

式中,(i=1,2，…,p;j=1,2，…,r)。

隸屬函數寬度值

(7)

式中，(i=1,2，…,p;j=1,2,…,r)。

上述各式中:η為學習效率;n為迭代次數。

當網絡實際輸出與理想輸出一致時，表明訓練結束，否則通過誤差反向傳播，修正各層參數，直至誤差降到要求范圍內。

3 專家系統設計思想

3.1 專家系統的機構

專家系統是一種計算機語言，具有相關領域內大量專家知識，通過編程建立數據庫，將知識數值化，可模擬人類專家求解問題的思維過程并進行推理解釋相關問題。其結構主要包括知識庫、數據庫、推理機、人機界面和解釋機構，如圖3所示。

圖3 專家系統結構示意圖Fig.3 Schematic diagram of the expert system

專家系統是一個知識處理系統，是一個獲得知識并運用知識的過程。知識獲取、知識表示和知識利用是建立專家系統的三個基本要素。

3.2 知識庫建立

專家系統的知識庫用來存放人類專家的知識，知識庫中知識的質量和數量決定著專家系統的質量水平。系統求解問題的過程就是通過知識庫中存儲的大量知識模擬人類專家的思維過程，并進行推理解釋相關問題[9]。建立神經網絡專家系統的關鍵是建立知識庫，也就是確定神經網絡輸入層與隱含層之間、隱含層與輸出層之間的連接權值和閾值。知識的獲取表現為神經網絡對于樣本的學習訓練，神經網絡專家系統將知識分布在各個神經元連接的權值和閾值中，并以矩陣的形式保存。建立知識庫的步驟：①分析診斷對象，確定神經網絡結構；②提取故障特征向量，獲得訓練樣本；③訓練神經網絡獲得連接權值和閾值，形成知識庫，并對其進行保存。

3.3 推理機制

推理過程是對當前已知條件和信息與知識庫中的規則反復進行匹配，匹配成功則推理結束，得到求解問題的結果，推理機制有正向推理，反向推理和混合推理三種。神經網絡專家系統的推理機制實質上是一種并行計算、同時對網絡參數進行修正的過程，是采用數值計算方法進行求解的推理過程[10]。本文采用信息正向傳播、誤差反向傳播的BP神經網絡正向推理計算過程，具體步驟如下：①輸入故障特征向量；②在網絡內，信息向前傳播得到實際輸出，計算實際輸出與理想輸出誤差，將誤差反向傳播，調整網絡參數;③達到誤差要求，結束訓練。將輸出的數值符號化，即轉換成邏輯概念，顯示對應故障類型。

3.4 人機界面

人機交互界面是神經網絡專家系統與維修人員對話的橋梁，通過該界面，完成基本信息的輸入，回答系統提出的問題，同時將推理結果和相關問題的解釋顯示在人機界面上。

用戶可以方便的對系統知識庫進行擴充和完善。構建專家系統的人機界面應滿足使用方便、簡單直觀、可操作性強的要求，選擇可視化編程語言來編制程序，并用相應的文字說明，可以讓維修人員很快的識別系統并作出決策。

3.5 系統結構設計

在軟件設計方面，創建ActiveX控件，并設置了Program ID，定義Matlab為服務器對象。對象創建完成后，就可以對其進行操作，同時開發了兩條主線：學習線和診斷線，實現專家系統與模糊神經網絡的數據接口通信。

模糊神經網絡專家系統結構圖如圖4所示。

圖4 神經網絡專家系統結構設計示意圖Fig.4 Architecture design schematic of neural network expert system

4 系統應用實例

4.1 故障信號特征向量提取

本文以DA462型汽油發動機為測試對象，研究引起發動機振動異常的主要激振源，即燃燒激勵和進排氣門開啟落座激勵。將發動機振動系統簡化為多輸入單輸出的數學模型，發動機出現故障時，會引起異常的振動，通過測取缸蓋振動信號，完成對故障振動信號的采集。試驗臺及傳感器布置見圖5。

圖5 發動機振動信號采集實驗圖Fig.5 Engine vibration signal acquisition test chart

在發動機故障模擬實驗臺上，將兩個加速度傳感器分別粘貼在一缸和四缸缸蓋的螺釘上，用來采集發動機振動信號，導線的另一端與振動信號分析儀連接，其安裝位置如圖6所示。

圖6 一缸和四缸缸蓋上的加速度傳感器Fig.6 Acceleration sensor on first cylinder and fourth cylinder

兩個加速度傳感器與振動測試儀相連接，采集到的振動信號通過振動測試儀的USB數據接口輸入到計算機，利用電腦上安裝好的LabView軟件對信號進行分析和處理，振動測試儀與故障模擬試驗臺連接如圖7所示。

圖7 測試儀器與故障模擬試驗臺現場圖Fig.7 Graph of test equipment and fault simulation test bench

在發動機故障診斷實驗臺上，分別在轉速為850 r/min、2 000 r/min、3 200 r/min下，模擬6個工況并用二進制編碼表示不同轉速工況下的故障代碼如表1。

表1 模糊BP網絡各工況下的期望輸出代碼

將加速度傳感器、曲軸位置傳感器按圖示位置安裝，連接好檢測儀器，啟動后，預熱10 min左右采集發動機的振動信號。本實驗中，信號采集處理系統選用B&K公司研發的PLUSE系統，數據以*.Pti格式保存，在處理時，需利用系統中Labshop模塊，將*.Pti格式轉換成Matlab能夠識別的數據*.Mat類型。為了以后的處理方便，每種轉速每種工況下采集12組數據，采樣時間為20 s，將采集的數據保存到電腦上。信號的采樣頻率設置為24 000 Hz，根據采樣定理，采集到的信號頻率為0～12 000 Hz，實驗采集參數設置如圖8所示。

圖8 測試系統參數設置對話框圖Fig.8 Setup dialog box of testing system

由于發動機是一個復雜的系統，振動信號又呈現時變非穩定特性，基于這一點采用了小波包時域分析方法。小波分析是低頻細分，高頻不細分，是n+1個子頻帶；小波包高、低頻全部對半細分，是2n個子頻帶。以氣門間隙為0.15 mm，轉速在850 r/min下一缸缺火故障工況采集到的信號S為例，選取的信號長度為3 920，兩者消噪效果對比如圖9所示。

圖9 小波分析與小波包分析效果對比Fig.9 The wavelet and wavelet packet analysis contrast effect

在信號特征向量提取過程中，信號所包含的信息是否完整充裕，是提高模式識別的關鍵因素，在信號的奇異點處包含著豐富的特征信息。從圖中可以看出兩者均可對信號濾除噪聲，但在奇異點處小波包分析保留了原始信號豐富的信息(圖9中箭頭所示區域)，有利于信號特征向量的提取。在Matlab中編寫信號分析程序并運行，分解得到的8個小波包系數進行重構，得到的小波包分解樹形結構及節點信號如圖10所示。

(a) (b)圖10 小波包三層樹狀分解示意圖及第二層第3個節點信號Fig.10 Wavelet Packet three tree exploded view of the first and the second layer 3 node signal

樣本特征值工況1樣本10．79280．11910．02730．05930．02030．01690．04040．0945樣本20．80940．12510．03100．07710．02880．02890．03060．0921樣本30．81230．42960．02070．06040．02160．03100．03000．0665工況2樣本40．72730．42150．03130．03400．01600．01740．03410．0433樣本50．79380．02250．03530．03660．01800．01810．03450．0663樣本60．92540．42100．03470．03240．01520．01690．03430．0419工況3樣本70．79870．22410．04070．03480．12760．02000．03970．0662樣本80．76810．12470．03970．01500．12680．02050．03080．0654樣本90．80510．22400．02080．03470．12710．02010．04020．0675工況4樣本100．87840．02530．07550．37820．23020．03130．34050．0803樣本110．78910．02480．07200．37720．22890．05100．33990．0796樣本120．87930．02520．07540．37800．23020．05120．34040．0802工況5樣本130．94920．01570．00730．01130．00350．00320．00590．0040樣本140．94170．02040．00740．01120．00400．00320．00680．0043樣本150．94870．02190．00840．01150．00370．00320．00650．0044工況6樣本160．66540．05450．07910．06540．00250．00530．00970．0292樣本170．66220．05210．10760．07050．00220．00490．10750．0233樣本180．66290．04830．01510．10540．00220．00770．04340．0298

根據實驗設計方案，振動信號是在3個轉速，每種轉速下對應有6種模擬工況測得的。每個轉速每種工況下均采集12組信號，共12×3×6=216組信號，經過預處理，提取出216組故障特征向量，對應每種工況下前9組作為神經網絡訓練數據，共計9×3×6=162組，見表2。后3組作為網絡檢驗數據，共計3×3×6=54組，見表3。為節省篇幅此處僅給出每種工況下4組數據。

表3 發動機故障診斷測試樣本數據

4.2 模糊神經網絡離線訓練

選取高斯隸屬度函數，對樣本數據模糊化，學習速率設置為20，目標誤差設置為0.001，訓練步數為10 000，網絡結構設計為三層，輸入節點為8，隱含層節點為11，輸出層節點為5，故障輸出代碼設置依據表1。分別對常規的BP網絡和基于模糊BP神經網絡進行訓練，得到的訓練誤差圖見圖11。

圖11 兩種網絡的訓練誤差曲線圖Fig.11 Training error curve two networks

由圖11可以看出，模糊神經網絡的誤差曲線在1 356步就達到收斂值，訓練速度較快，而傳統的BP網絡訓練在8 873才達到收斂，學習速度較慢。達到訓練要求精度后，即學習結束。

接下來利用54組檢測樣本數據，驗證網絡性能。本文對比分析了BP神經網絡和模糊神經網絡兩種模型的實際輸出，以及對故障振動信號模式識別的準確率，結果如表4所示，此處只列出前21組數據的檢測結果。

通過表4可以明顯觀察到，模糊神經網絡在振動信號的模式識別中具有較高的準確率，二者結合形成的模糊神經網絡，克服了各自缺點，充分發揮各自優點，使得系統具有較強的自學習能力，為發動機故障診斷提供了有效的工具。

表4 BP神經網絡輸出和模糊神經網絡輸出

4.3 專家系統智能故障診斷

選定網絡的結構，和學習算法，訓練數據為知識庫實現知識獲取。當新的學習實例輸入后，通過對新的實例學習，知識模塊自動獲取網絡權值分布，從而更新知識庫，這在一定程度上克服了專家系統知識獲取窄臺階問題。系統功能圖如圖12所示。

圖12 專家系統功能結構Fig.12 Expert system function structure

完成網絡的訓練后，隱含層與輸入層的連接權值iw1為<11×8>矩陣，隱含層與輸出層連接權值iw2為<5×11>矩陣，隱含層閾值b1為<11×1>矩陣，輸出層閾值b2為<5×1>矩陣。利用ActiveX技術和程序語言，實現專家系統與模糊神經網絡的數據信息融合，調用訓練好的網絡，將網絡各層的連接權值和推理規則作為系統的知識庫，如圖13所示。

用戶在界面上輸入完整的故障特征向量，點擊“診斷故障”按鈕，系統自動啟動Matlab服務器對象，調用前面訓練好的網絡進行計算，并將實際輸出結果顯示在界面上，同時自動判斷出輸出數值代表何種故障類型。以工況2的測試樣本數據為例，輸入特征向量，得到專家系統的輸出結果見圖14。

圖14 智能診斷結果輸出界面Fig.14 Intelligent diagnosis results output interface

在54組測試樣本中，有51組與設定的故障代碼相一致，正確率達到94.5%。樣本數據所包含信息的完整性和豐富性，影響著網絡的性能和診斷效率。本文僅采用216組樣本數據對網絡進行訓練，如果將故障特征向量樣本數據取得足夠多，就可提高系統故障診斷正確率。

5 結 論

本文通過對發動機故障模擬試驗臺采集發動機振動信號，仿真結果表明，小波包信號處理技術，可以有效提取表征故障特特征的完備參數。運用模糊神經網絡對發動機故障進行了診斷，二者結合實現了優勢互補，在應用中得到了很好的故障診斷效果，相比于傳統的BP神經網絡診斷方法，無論在診斷精度上還是診斷速度上，模糊神經網絡更具優勢，為復雜系統的故障診斷提供了有效的工具。利用ActiveX自動化技術，將完成專家系統與模糊網絡的信息融合，不僅實現了界面的可視化，還充分利用了MATLAB神經網絡工具箱中的網絡模型和學習算法，使得二者優勢充分發揮，取長補短，減少了程序的編輯量，快速高效的完成診斷任務，通過發動機故障實例分析，驗證了系統的可行性。

[ 1 ] 陳朝陽，張代勝，任佩紅. 汽車故障診斷專家系統的現狀與發展趨勢[J].機械工程學報,2003,39(11): 1-6. CHEN Zhaoyang, ZHANG Daisheng, REN Peihong. Present situation and the development trend of auto fault diagnosis expert system[J].Journal of Mechanical Engineering,2003,39(11): 1-6.

[ 2 ] 楊朔，姚壽廣,劉宏偉，等. BP神經網絡在專家系統開發中的應用與研究[J].科學技術與工程, 2007,7(21)：5580-5583. YANG Shuo, YAO Shouguang, LIU Hongwei,et al. BP neural network in the application of expert system development and research[J].Journal of Science Technology and Engineering, 2007,7(21)：5580-5583.

[ 3 ] 吳永恒，肖涵. 基于自適應非趨勢波動分析的齒輪振動信號特征提取[J]. 振動與沖擊, 2015, 34(9): 154-157. WU Yongheng, XIAO Han . Adaptive detrended fluctuation analysis as a feature extraction method to study gear’s vibration signal[J]. Journal of Vibration and Shock, 2015, 34(9): 154-157.

[ 4 ] 蔣靜芝，孟相如,莊緒春，等. 基于Matlab/VB的網絡故障診斷軟件設計[J].計算機測量與控制, 2010,18(6): 1440-1443. JIANG Jingzhi, MENG Xiangru, ZHUANG Xuchun,et al. Network fault diagnosis software design based on Matlab/VB[J]. Journal of Computer Measurement and Control, 2010,18(6): 1440-1443.

[ 5 ] 李國勇，楊慶佛.基于模糊神經網絡的車用發動機智能故障診斷系統[J].系統仿真學報，2007,19(5):1034-1037. LI Guoyong,YANG Qingfu.Intelligent fault diagnosis system of automotive engine based on fuzzy neural network[J].Journal of System Simulation,2007,19(5):1034-1037.

[ 6 ] 張云強，張培林，吳定海，等.基于最優廣義S變換和脈沖耦合神經網絡的軸承故障診斷[J].振動與沖擊, 2015,34(9):26-31. ZHANG Yunqiang,ZHANG Peilin,WU Dinghai,et al.Bearing fault diagnosis based on optimal generalized S transform and pulse coupled neural network[J].Journal of Vibration and Shock, 2015,34(9):26-31.

[ 7 ] SAMANTA B, AL-BALUSHI K R, AL-ARAIMI S A. Artificial neural networks and genetic algorithm for bearing fault detection[J]. Soft Comput, 2006,10(3): 264-271.

[ 8 ] 彭斌,劉振全. 基于改進小波神經網絡的旋轉機械故障診斷[J].振動、測試與診斷, 2007,27(1): 32-35. PENG Bin, LIU Zhenquan. Based on the improved wavelet neural network of rotating machinery fault diagnosis[J].Journal of Vibration,Test and Diagnosis, 2007,27(1): 32-35.

[ 9 ] 王新志，曹爽，丁海勇. VB調用神經網絡工具箱在測繪軟件設計中的應用[J].測繪通報, 2011(11)：59-62. WANG Xinzhi, CAO Shuang, DING Haiyong. VB call neural network toolbox in the application of surveying and mapping software design[J].Bulletin of Surveying and Mapping, 2011(11)：59-62.

[10] 王遠航,鄧超，吳軍，等.基于混合型專家系統的重型機床故障診斷[J].計算機集成制造系統,2010,16(10): 2139-2147. WANG Yuanhang, DENG Chao, WU Jun,et al. Heavy duty machine tool fault diagnosis based on hybrid expert system[J].Journal of Computer Integrated Manufacturing System,2010,16(10): 2139-2147.

An intelligent fault diagnosis expert system based on fuzzy neural network

SIJingping,MAJichang,NIUJiahua,WANGErmao

(College of Energy and Power Engineering，Inner Mongolia University of Technology, Hohhot 010051, China)

Engine is a very important part of vehicles. Fault diagnosis and removal of faults for engine timely and effective thus has important significance, which can not only reduce maintenance costs, reduce economic losses, increase the reliability of the engine at work, but also avoid accidents. A model engine was used as an example in this study. Testing techniques, signal processing, wavelet analysis, neural networks and fuzzy control theory were applied. An intelligent fault diagnosis method based on fuzzy neural network was proposed. The paper established a fault signal acquisition engine test stand, and simulated six kinds of artificial conditions under three kinds of speed. An acceleration sensor was used to collect the vibration signals of the normal condition and abnormal conditions. And then wavelet theory was used to denoise the collected vibration signal. The extracted fault characteristic value of the signal was used as network training sample data and testing sample data. The sample data was used to train and test adaptive fuzzy neural network and complete the signal pattern recognition offline. Online fault diagnosis was then realized. Compared with the traditional BP Neural Network diagnostic methods, the fuzzy neural network has more advantages in fault diagnosis, no matter in learning speed or accuracy. At the same time, on the basis of the theory of the expert system, the fuzzy neural network information fusion was combined with the expert system. The data communication interface was implemented. The network self-learning ability was used to establish a database of intelligent fault diagnosis and the rules library of diagnosis. A fast and efficient design intelligent diagnosis system was completed through the programming language. Finally, the engine fault diagnosis example simulation analysis proved that the intelligent fault diagnosis expert system based on fuzzy neural network is feasible.

neural network；fuzzy theory；expert System；wavelet analysis；information fusion；intelligent fault diagnosis

內蒙古自然基金(2012MS0704)；內蒙古高校科研基金重點(NJZZ11070)

2015-07-20 修改稿收到日期：2016-01-27

司景萍 女，教授,碩士生導師，1959年生

馬繼昌 男，碩士生，1990年生 E-mail:majichang1990@sina.com

U472.42；U467.4

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.04.026