Sammanfattning av denna webbsida: Feldiagnos är avgörande för en tillförlitlig, säker och effektiv drift av anläggningen och för att upprätthålla kvaliteten på produkterna i industrisystemet. Detta papper presenterar en ensemble feldiagnos algoritm baserad på fuzzy c-means algoritm (FCM) med det optimala antalet kluster (ONC) och probabilistic neural network (PNN), som kallas FCM-ONC-PNN. I klustermetoder är uppskattningen av det optimala antalet kluster betydande för efterföljande analys. Som en enkel klustermetod har FCM diskuterats brett och tillämpats i mönsterigenkänning och maskininlärning, men FCM kunde inte garantera unikt klusterresultat eftersom det ursprungliga klusternumret väljs slumpmässigt. Eftersom antalet kluster väljs slumpmässigt är den iterativa mängden stor och resultatet av klassificeringen är instabilt. I detta dokument föreslås först subtraktiv klusterbildning för att hitta det optimala antalet kluster och klusterresultaten för FCM jämförs med slumpmässig initialiseringsmetod, och sedan används PNN för att klassificera klusterdata för FCM. Experimenten visar att det modifierade ursprungliga klustret antalet FCM algoritm kan förbättra hastigheten, och minska den iterativa mängden. Samtidigt kan FCM-ONC-PN-metoden göra klassificeringen stabilare och ha högre precision.
En ensemble Feldiagnos baserad på Fuzzy C-means Algoritm av det optimala antalet kluster och probabilistic Neural Network (FCM-ONC-PNN) representerades av REF och visade hur betydande feldiagnos är och som följer upprätthållandet av produktkvaliteten i industriella system.
Fault Diagnosis Based on Fuzzy C-means Algorithm of the Optimal Number of Clusters and Probabilistic Neural Network
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Engineering and Systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}