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第四章2-常用故障诊断算法(人工神经网络)

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基于人工神经网络的电力设备故障诊断

基于人工神经网络的电力设备故障诊断

基于人工神经网络的电力设备故障诊断引言电力设备在现代社会中起着至关重要的作用。

然而，由于长时间的运行和环境因素的影响，电力设备常常会出现各种故障。

及时准确地诊断电力设备故障，对于保障电力供应的连续性和设备的可靠性至关重要。

本文将探讨基于人工神经网络的电力设备故障诊断技术，介绍其原理和应用。

1. 人工神经网络概述1.1. 神经网络基本原理人工神经网络是一种模仿生物神经网络工作原理的数学模型。

它由多个简单的神经元单元组成，通过突触连接形成复杂的网络结构。

神经元单元接收输入信号，经过加权处理和激活函数的作用，产生输出信号传递给下一层神经元。

通过训练神经网络的权重和阈值，可以实现对复杂问题的非线性建模和处理。

1.2. 神经网络在电力设备故障诊断中的应用人工神经网络在电力设备故障诊断中具有广泛的应用前景。

电力设备故障诊断涉及多种参数和复杂关系的分析，传统方法往往难以准确识别故障类型和位置。

而人工神经网络通过学习和训练，可以有效地从大量的数据中提取特征，实现故障诊断的精准化和自动化。

2. 基于人工神经网络的电力设备故障诊断方法2.1. 数据采集与处理为了建立准确可靠的故障诊断模型，首先需要采集电力设备运行数据。

通过传感器和监测装置，可以获取设备的电流、电压、温度等参数。

同时，对采集到的原始数据进行预处理，包括去噪、归一化等操作，以保证数据的质量和可用性。

2.2. 特征提取与选择在建立故障诊断模型之前，需要从原始数据中提取有效特征。

特征提取是电力设备故障诊断的关键步骤，它决定了模型的性能和诊断结果的准确性。

常用的特征提取方法包括时域特征、频域特征和时频域特征等。

通过比较不同特征的重要性和区分度，选择最具代表性的特征，以降低模型复杂度和提高诊断效果。

2.3. 网络结构设计根据电力设备的输入和输出特性，确定人工神经网络的结构和拓扑。

常用的网络结构包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和递归神经网络（Recurrent Neural Network）。

第四章 神经网络技术及其在故障诊断中的应用-3

第四章 神经网络技术及其在故障诊断中的应用-3


（4）高斯型函数
基本的高斯型函数如下：
x2 f ( x) exp( 2 ) 2
在RBF（径向基函数）神经网络中采用了这种类型的 传递函数。
2、神经网络的拓扑结构
神经网络是由大量神经元相互连接而构成的网络。 根据连接方式的不同，神经网络的拓扑结构通常可分 成两大类：层状结构和网状结构。 层状结构的神经网络由若干层组成，其中一层为网络的 输入层，另一层为网络的输出层，其余介于输入层和输 出层之间的则为隐含层。 每一层都包括一定数量的神经元。在相邻层中神经元单 向连接，而同一层内的神经元相互之间无连接关系。 根据层与层之间有无反馈连接，层状结构的神经网络可 进一步分为“前馈网络”与“反馈网络”两种类型。
（4）自学习、自组织和自适应功能。 学习功能是神经网络的一个重要特征，正是因为 神经网络具有自学习能力，才使得它在应用中表 现出强大的自组织和自适应能力。
神经网络技术的出现，为故障诊断问题提供了一 种新的解决途径。 特别是对复杂系统，由于基于解析模型的故障诊 断方法面临难以建立系统模型的实际困难，基于 知识的故障诊断方法成了重要的、也是实际可行 的方法。
图 人工神经元模型示意图
人工神经元的输入输出关系可描述为：
si ij x j i
j 1
n
yi f ( si )
其中，xj（j=1～n）为来自其他神经元的输入信号； θi为该神经元的阈值； ωij表示从神经元j到神经元i的连接权值； si表示神经元的状态； f(· )为某种非线性函数，它将神经元的状态si变换 成神经元的输出yi，所以称为神经元的输出函数或者传 递函数。
前馈网络又称为前向网络，其特点是在前后相邻的两层 之间神经元相互连接，在各神经元之间没有反馈。 每个神经元可以从前一层接收多个输入，并产生一个输 出传递给下一层的各个神经元，信息只能从输入层开始 逐层向前依次传递。 前馈网络可以包括许多层，但三层前馈网络即可满足实 际应用的要求。
故障诊断方法

故障诊断方法


一般可看作一组时间序列。通过对该时间序列的
分段采样，可以将输入数据映射成样本空间的点。
这些数据可能包含故障的类型、程度和位置等信
息。但从样本空间看，这些特征信息的分布是变
化的，因此，一般不能直接用于分类。需经合适
的变化来提取有效地故障特征。常用方法包括：
2021/傅11/14里叶变换、小波变换、分形维数等。
2021/11/14
8
模糊故障诊断方法
• 建立故障与征兆之间的模糊关系矩阵R，也叫隶属度矩阵。矩阵中的每个元素 的大小表明了它们之间的相互关系的密切程度。
• 式中：
表示可能发生故障的集
合，n为故障总数；
表示由上面
这些故障所引起的各种特征元素（征兆）的集合，m为各种特征元素（征兆）
总数。
• 测试待诊断对象待检状态的特征参数，提取特征参数向量矩阵X。
2021/11/14
10
故障树故障诊断方法
• 故障树模型是一个基于被诊断对象结构、 功能特征的行为模型，是一种定性的因果 模型，以系统最不希望事件为顶事件，以 可能导致顶事件发生的其他事件为中间事 件和底事件，并用逻辑门表示事件之间联 系的一种倒树状结构。它反映了特征向量 与故障向量之间的全部逻辑关系。
• 故障决策：
• 类似于D-S融合诊断的判定原则。
2021/11/14
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数据融合局限性
• 贝叶斯方法中先验概率难以确定 • D-S证据理论中故障信度函数的确定也存在
人为因素 • 神经网络数据融合，不仅存在故障隶属度
值确定的困难，而且存在训练样本难以获 取的问题。
2021/11/14
25
可以估计的。这种根据经验知识对故障所作出的概率估计称为先验概率。记
基于人工神经网络的故障诊断算法研究

基于人工神经网络的故障诊断算法研究

基于人工神经网络的故障诊断算法研究一、引言故障诊断在生产和工程领域中具有很重要的意义，能够及时发现故障并解决问题，提高工作效率、质量和可靠性。

近年来，随着人工智能技术的发展，基于人工神经网络的故障诊断算法在某些领域得到广泛应用，并取得了一定的成果。

本文将探讨基于人工神经网络的故障诊断算法的研究现状和应用前景。

二、人工神经网络概述人工神经网络是一种以模拟人类神经系统为理论基础的计算模型，其结构和功能与生物神经元相似，可以解决类似于模式识别、分类、数据预测等问题。

人工神经网络的基本要素包括神经元、突触、权值等。

神经元是神经网络的基本单元，其接收输入信号并通过一定的运算得出输出信号。

突触是神经元与神经元之间的连接，通过突触将神经元的输出信号传递给下一层神经元。

权值是突触连接强度的衡量指标，决定了信号是否能够有效传递。

人工神经网络按照网络结构可分为单层前馈神经网络、多层前馈神经网络、循环神经网络等。

其中，多层前馈神经网络（MLP）是最常用的一种类型，主要由输入层、隐层和输出层组成，具有较好的解决非线性问题的能力和较高的预测准确率。

三、基于人工神经网络的故障诊断算法研究在工业生产和工程领域中，故障诊断是一项非常重要的任务。

传统的故障诊断算法通常基于规则、统计或模型等方法，但其对于复杂系统和非线性问题的诊断效果有限。

近年来，基于人工神经网络的故障诊断算法逐渐成为研究热点。

其通过对系统的输入和输出进行学习，建立模型并进行分类预测，实现对故障进行准确诊断的目的。

基于人工神经网络的故障诊断算法的研究主要有以下几个方向：1、基于监督式学习的故障诊断算法此类算法主要通过训练样本对神经网络进行学习，建立神经网络模型并对故障进行分类诊断。

常用的监督式学习算法包括BP神经网络、RBF神经网络、SVM等。

其中，BP神经网络是最常用的一种算法，其通过反向传播算法对神经网络进行训练和调整权值，通过输出误差最小化的方式提高诊断准确率。

电力系统故障诊断中的故障特征提取与分类算法使用方法

电力系统故障诊断中的故障特征提取与分类算法使用方法

电力系统故障诊断中的故障特征提取与分类算法使用方法引言电力系统是现代社会运行的重要基础设施之一。

然而，由于各种原因，电力系统也会遭遇各种故障。

快速准确地诊断故障并采取适当措施是确保电力系统安全运行的关键。

在电力系统故障诊断中，故障特征提取与分类算法起着至关重要的作用。

本文将介绍故障特征提取与分类算法的使用方法，旨在帮助电力系统工程师提高故障诊断的效率与准确度。

故障特征提取方法在电力系统故障诊断中，故障特征提取是获取故障信息的关键步骤。

以下介绍几种常用的故障特征提取方法：1. 统计特征提取：统计特征提取是基于信号的统计性质来描述故障的特征。

常用的统计特征包括均值、方差、峰值、波形因子等。

统计特征提取方法简单易实现，可以很好地反映故障信号的变化情况。

2. 频域特征提取：频域特征提取是通过对故障信号进行傅里叶变换或小波变换，将信号转换到频域进行分析。

常用的频域特征包括能量谱密度、频率分布等。

频域特征提取能够提取故障信号的频率信息，对于识别周期性故障非常有效。

3. 小波包特征提取：小波包特征提取是一种通过小波包变换提取故障信号特征的方法。

小波包变换将信号分解成多个子带，可以更好地捕捉故障信号的时频信息。

小波包特征提取方法具有较高的精度和鲁棒性，在电力系统故障诊断中得到了广泛应用。

故障分类算法故障特征提取完后，接下来需要对提取到的特征进行分类，以准确识别故障类型。

以下是几种常用的故障分类算法：1. 支持向量机 (SVM)：SVM是一种机器学习算法，可以用于二分类和多分类问题。

SVM通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类。

在故障诊断中，SVM能够根据提取到的特征，将故障信号划分到不同的故障类型，具有较高的准确率和鲁棒性。

2. 人工神经网络 (ANN)：ANN是一种模仿生物神经系统功能的计算模型，也可以用于故障分类。

ANN通过模拟人脑神经元的相互连接，实现对故障信号的非线性建模和分类。

ANN具有较强的自适应性和泛化能力，能够很好地处理非线性问题。

电力系统中的故障诊断算法分析与对比

电力系统中的故障诊断算法分析与对比

电力系统中的故障诊断算法分析与对比电力系统是现代社会不可或缺的重要基础设施之一，而其中的故障诊断问题一直以来都是电力系统运维人员关注的焦点。

随着电力系统规模的不断扩大和技术的不断发展，故障诊断算法也在不断进步和演化。

本文将对电力系统中的故障诊断算法进行分析与对比。

首先，我们来介绍一下电力系统中常见的故障类型。

电力系统故障主要分为短路故障和断线故障两种。

短路故障是指两个或多个电网元件之间发生不正常的接触，会导致电流异常增大，甚至引发火灾等严重后果。

断线故障是指电网中某个电网元件与其他元件之间的连接中断，会导致某个区域的电力供应中断，影响用户正常用电。

因此，对于电力系统故障的准确诊断和快速处理是至关重要的。

在电力系统中，常用的故障诊断算法有基于规则和基于模型两类。

基于规则的故障诊断算法是根据事先定义的规则和经验知识对故障进行判断和诊断。

这种算法的优点是简单直观，易于实施，并且不需要大量的训练数据。

但它的缺点也很明显，即对于复杂的故障情况和未知的故障类型无法进行准确的诊断。

相比之下，基于模型的故障诊断算法是利用电力系统的数学模型和计算机仿真技术来对故障进行识别和定位。

这种算法通常可以通过机器学习的方法对大量的训练数据进行学习和智能化处理，能够处理复杂的故障情况，并且具备一定的泛化能力。

但它的缺点是算法的设计和实施比较复杂，需要大量的数据和计算资源。

目前，基于模型的故障诊断算法在电力系统中得到了广泛的应用。

其中比较经典的算法包括基于人工神经网络(ANN)的故障诊断算法、基于支持向量机(SVM)的故障诊断算法以及基于深度学习的故障诊断算法等。

人工神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，它可以通过对训练数据的学习和训练来实现故障的诊断和判断。

人工神经网络在电力系统中的故障诊断方面有着广泛的应用。

通过对电力系统运行数据的输入和训练，人工神经网络可以对电力系统中的故障进行准确的判断和诊断。

然而，人工神经网络也存在一些缺陷，如网络结构的选择比较困难、训练数据的选取和处理需要一定的经验等。

基于人工神经网络的故障诊断及预测研究

基于人工神经网络的故障诊断及预测研究

基于人工神经网络的故障诊断及预测研究人工智能技术在当前的工业领域中发挥着越来越重要的角色。

其中，基于人工神经网络的故障诊断和预测系统是近年来备受关注的研究方向。

本文将探讨人工神经网络在故障诊断和预测中的应用，并介绍一些相关的研究成果。

一、人工神经网络简介人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是由多个神经元相互连接组成的一种计算模型。

每个神经元接收若干个输入信号，并进行加权和运算，最后通过一个激活函数输出一个结果。

整个神经元网络的输出结果可以被看作是一组复杂的非线性函数。

利用神经元网络可以对于一些复杂的非线性问题进行高效的计算和处理，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

二、基于人工神经网络的故障诊断与预测1. 故障诊断现代工业设备中存在大量的故障现象，如设备部件失灵、磨损、老化等。

利用基于人工神经网络的故障诊断方法，可以快速准确地检测出故障，并及时采取措施进行修复。

例如，针对某厂家的一个工业设备，可以采集其运行过程中各个传感器的数据，通过构建神经元网络对数据进行训练，识别出不同情况下的设备故障类型。

这样，工作人员就能够快速了解故障的发生和位置，并得出正确的维修方案。

2. 故障预测基于人工神经网络的故障预测可以帮助企业在故障发生之前采取预防性措施，从而提高设备的可靠性和稳定性。

例如，对于一个制造业公司生产的设备，可以通过采集设备运行过程中的各种参数数据，包括温度、电流、振动等多个指标。

通过对这些数据进行处理和分析，可以构建一个基于神经元网络的故障预测模型。

一旦监测到预定故障的预警信号，管理人员可以采取相应的预防措施，避免设备出现故障导致生产停滞。

三、相关研究成果1. 基于神经元网络的故障诊断研究研究者针对某型号机床的故障模式和故障特征进行分析，提出了一种基于多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）的故障诊断模型。

该模型可以实现对机床各个部件故障类型的精确识别。

第十次课 人工神经网络故障诊断方法

第十次课 人工神经网络故障诊断方法


P ( (dsx osz ) )
2 s x
P ( (dsz Osz ) )
2 s z
s 为全部训练样本输入的记号（序号）
z 为全部输出节点的记号（序号） dsz 为训练样本 s 对应于输出神经元 z 的期望输出 Osz 为训练样本 s 对应于输出神经元 z 的实际输出
输出层神经元求和
到今天经过了不断的改进和完善。
在人工神经元模型中：
用权值和乘法器模拟突触特性 用加法器模拟树突的互联作用 用与阈值比较来模拟细胞体内电化学作用产生
的开关特性
人工神经元模型
n 个输入 xi R ( i=1,…,n )，是其它神经元的输出 值，其中 n 是输入（信号）的数目（即与其相连 的其他神经元的个数） n 个连接权系数（权值） w j i R ( i=1,…,n )，相 当于突触的连接强度（对于激发状态取正值，对 于抑制状态取负值）
P ( (dsz Osz ) )
2 s z
所有样本求和
对于一个训练输入样本，求出输出层每一个神经 元的实际输出，计算实际输出与期望输出的差的
平方，然后对输出层的所有输出神经元求和，再
对所有训练求和。
目标函数的含义：
所有样本在所有输出层神经元上的实际输出与 期望输出的误差平方和。
先推导单样本的梯度计算公式，这样可以去掉目标
y j (t ) f ( w ji xi j )
i 1
n
公式表示上的简化
令w j 0 = -θj ，并记 w j = (wj 0, wj 1, …, wj n)T 则有 yj = f ( w j T x ) 注意：有些神经元可能不包含阈值 x = ( 1, x1, …, xn )T
神经网络故障诊断方法

神经网络故障诊断方法


• 对宁波港港口发展所面临的内部的优势、劣势不外部的机 遇、威胁加以综合分析总结，从中找出对宁波港港口发展 有利的、值得发扬的因素，以及对宁波港港口发展丌利的、 要避开的因素，迚而提出一些可以促迚宁波港港口发展的 战略不建议。这对宁波的振兴和促迚浙江省乃至长三角地 区协调发展都有重要意义。 粗糙集理论具有处理丌完整 样本数据的优点，本文提出了使用粗糙集理论优化神经网 络敀障诊断系统的算法。在保证敀障分类结果基本丌变的 情况下，利用粗糙集理论对原始敀障特征信息表迚行约简, 得到最简决策表,导出诊断规则, 再输入神经网络迚行训练 学习。通过一个具体实例分析表明，该方法有敁地减少了 输入层神经元的个数，提高了网络的学习速率和诊断的准 确率，在敀障诊断中有良好的应用前景。
韩国整形 hzx
• 针对回声状态网络在权值学习过程中存在的病态问题，提 出了一种基于正则化方法的回声状态网络学习算法。在标 准误差项基础上增加一个限制逼近函数复杂性的正则化项， 从而对解的精度和平滑性迚行折中,使得神经网络冗余的连 接权在学习的过程中逐渐衰减到零值附近，在保持学习精 度的前提下神经网络结构更加精简，泛化能力得到提高。 仿真实验中通过Lorenz映射所产生的时间序列对所提出的 算法迚行验证，结果表明该算法在直接多步预测中比RBF 神经网络预测模型有更高的预测精度。
• 直辖十年来，重庆的经济建设取得了巨大成绩，但二元结 构的社会现状造成了各区之间发展丌均衡，投资环境的优 劣更加剧了这种差距。本文选取影响投资环境的19个指标, 运用主成分分析和聚类分析的方法, 对重庆市各区投资环 境迚行综合评价和排序。在此基础上对它们迚行客观分析, 找出丌足，幵提出相应的政策建议。 通常，一个地区的 现代化是在港口城市起步，港口具有对内对外双向的凝聚 力和辐射力。当前，我国沿海港口建设不发展迚入了新阶 段，宁波港港口正处在发展的重要时刻，应把握新机遇， 走跨越式发展的道路。本文运用常用于企业战略研究不竞争分析swot分析方法通常一个地区的?对宁波港港口发展所面临的内部的优势劣势与外部的机遇威胁加以综合分析总结从中找出对宁波港港口发展有利的值得发扬的因素以及对宁波港港口发展不利的要避开的因素进而提出一些可以促进宁波港港口发展的战略与建议
机械故障诊断

机械故障诊断

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二、专家系统的结构
（1）知识库（Knowledge Base）
（2）推理机（Inference Engine）
（3）数据库（Data Base）
（4）解释器（程序）
（ExplicationProgram）
（5）知识获取程序
（Knowledge Ac－quisition Program）
高精度化及智能化。不解体检测的研究，其方向是开发 可预埋在发动机内的传感器。美国、日本等国家已成功 的将超薄型传感器安置在发动机内，对发动机的温度及 主要部件的配合间隙进行诊断，并利用光纤传感器监测 发动机的转速波动。 高精度化，是指提高信号分析的信噪比。如利用相干 函数对测点进行选择，利用多段时域平均法提高当前缸 信号强度，利用倒频谱重新编辑法消除其它缸的影响， 利用小波变换消除噪声等等，其目的都在于去除诊断参 数中的干扰，以提高诊断精度。
24
1．存在的问题 尽管机械故障诊断已取得了长足的发展，但它
是一门正在发展的新型学科，还远没有达到完善 的水平，主要表现在：
⑴ 发展不平衡，旋转机械的故障诊断理论和 实践都取得了较成熟的效果，而往复式机械的诊 断理论和实践都有待于提高。
⑵ 测量分析仪器和诊断仪器相脱离。便携式 的多为分析系统，一般为传感器、放大仪、数据 采集系统＋频谱仪。无具体设备的特征数据并缺 乏诊断型系统。而较好的多为专用的、固定式的 系统。一般固定在厂里或设备上，并专为该设备 服务。
14
x(n) h(k)u(n k)
k= 0
p
q
x(n) ak x(n k) bku(n k)
k 1
k 0
AR
MA
建模参数功率谱模型
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为了对各种谱估计的方法有一个基本的了解， 下面用一已知信号对各种方法进行检验(N=32)。
基于神经网络的故障诊断

基于神经网络的故障诊断

第四章基于神经网络的故障诊断在DRM(数字调幅广播)系统的链路控制中，故障诊断是必不可少的一个环节，发射环节和接收回路正常是链路控制的前提，发射机有自己的监控和故障分析系统，但对外场监测接收机回传数据是否正常没有分析判断能力，而传统的模式识别很难胜任这样的工作，本章的研究内容就是寻找判决接收机回传数据是否正常的有效方法。

§4.1 故障诊断概述及人工神经网络在其领域的应用广义地讲，故障可以理解为系统的任何异常现象，使系统表现出所不期望的特性，通常表现为系统的某些(个)重要变量或特性偏离了正常范围。

人们对故障的认识起初是通过选择敏感特性和进行简单比较实现的，这对于简单系统容易做到，而对于复杂系统和复杂现象，就涉及到故障模式和正常模式的识别问题，模式建立及其识别的复杂性主要取决于系统的复杂性和人们的认识水平。

人们会通过获取各种先验信息，建立设备正常/故障以及各种不同故障的样板模式。

故障诊断时，根据不同的故障征兆完成模式映射过程。

4.1.1 基于传统模式识别技术的故障检测方法自然界的事物和现象一般可分为多个相似，但又不完全相同的群体或个体组成的类别，人们把这样的类别称为模式类或模式，而把其中每个事物或现象称为该模式的一个样本。

同类的样本彼此相似，具有某些共同的特征，不同类的样本彼此互不相似。

所谓模式识别就是从模式空间到类别隶属空间的正确映射。

基于传统模式识别技术的故障检测一般有以下两类：1、统计分类方法该方法是利用了各模式类的分布特征，即直接利用各类的概率密度函数、后验概率等，或隐含地利用上述概念进行分类识别。

对样本概率密度进行估计分为两类[102]：a）、已知概率密度分布形式，对参数进行估计；b）、概率密度的分布形式未知，需对总体分布进行非参数估计。

对于参数估计，通常采用最大似然法或贝叶斯估计法等；对非参数估计，有Parzen窗法，k近邻法等，但非参数估计通常需要大量的样本。

最初的近邻法是由Cover和Hart于1968年提出的，但直到现在仍是模式识别非参数法中最重要的方法之一，下面重点介绍一下基于近邻法的故障检测。

电梯行业智能监控与预测性维护系统方案

电梯行业智能监控与预测性维护系统方案第一章概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)1.3 系统架构 (3)第二章系统需求分析 (3)2.1 功能需求 (3)2.1.1 基本功能 (3)2.1.2 扩展功能 (4)2.2 功能需求 (4)2.2.1 响应速度 (4)2.2.2 数据处理能力 (4)2.2.3 可扩展性 (4)2.3 安全需求 (4)2.3.1 数据安全 (4)2.3.2 网络安全 (4)2.3.3 用户权限管理 (5)2.4 可靠性需求 (5)2.4.1 系统稳定性 (5)2.4.2 数据准确性 (5)2.4.3 系统兼容性 (5)第三章电梯智能监控系统设计 (5)3.1 系统架构设计 (5)3.2 数据采集与传输 (5)3.3 数据处理与分析 (6)3.4 系统集成与部署 (6)第四章电梯运行状态监测 (6)4.1 电梯运行参数监测 (6)4.1.1 监测内容 (6)4.1.2 监测方法 (7)4.2 电梯故障预警 (7)4.2.1 预警原理 (7)4.2.2 预警指标 (7)4.2.3 预警措施 (7)4.3 电梯运行数据可视化 (7)4.3.1 数据展示 (7)4.3.2 可视化工具 (7)第五章预测性维护算法与应用 (8)5.1 算法选择与优化 (8)5.2 预测性维护模型建立 (8)5.3 预测性维护结果评估 (9)第六章电梯故障诊断与处理 (9)6.1 故障诊断算法 (9)6.2 故障处理流程 (9)6.3 故障处理案例分析 (10)第七章系统安全与隐私保护 (11)7.1 数据安全 (11)7.2 系统安全 (11)7.3 隐私保护措施 (11)第八章系统运维与管理 (12)8.1 系统运维流程 (12)8.1.1 系统监控 (12)8.1.2 故障处理 (12)8.1.3 系统备份 (12)8.1.4 系统功能优化 (12)8.2 系统维护策略 (12)8.2.1 预防性维护 (12)8.2.2 反馈机制 (13)8.2.3 培训与指导 (13)8.2.4 制度化管理 (13)8.3 系统升级与优化 (13)8.3.1 版本更新 (13)8.3.2 系统优化 (13)8.3.3 技术支持 (13)8.3.4 用户反馈 (13)第九章项目实施与推广 (13)9.1 项目实施计划 (13)9.2 项目验收与评估 (14)9.3 系统推广与应用 (14)第十章总结与展望 (15)10.1 项目总结 (15)10.2 未来发展趋势与展望 (15)第一章概述1.1 项目背景城市化进程的加速，高层建筑的数量不断增加，电梯作为垂直交通工具在人们日常生活中的重要性日益凸显。

基于人工神经网络的故障诊断

基于人工神经网络的故障诊断基于人工神经网络的故障诊断【摘要】随着高新技术的发展，人工神经网络的模式识别在设备的故障诊断上得以广泛地应用。

机器设备或者系统的故障诊断实质是一个模式识别过程。

把对经过处理后的信号数据的有效时、频特征值作为神经网络的输入层，利用Matlab软件，便可得到不同的模式输出，进而可以辨别设备是否有故障。

【关键词】人工神经网络；故障诊断；模式识别；Matlab软件一、人工神经网络综述BP神经网络是目前应用最为广泛和成功的神经网络之一，它是由一个输入层，一个或多个隐层以及一个输出层组成，上下层之间实现全连接，而每层神经元之间没有连接。

网络的学习过程包括信号正向传播和误差反向传播。

在正向传播进程中，输入信息从输入层经隐层加权处理传向输出层，经功能函数运算后得到的输出值与期望值进行比较，若有误差，则误差反向传播，沿原先的连接通道返回，通过逐层修改各层的权重系数，减小误差。

随着这种误差逆向传播修正的不断进行，网络对输入模式响应的正确率也不断上升。

二、人工神经网络的识别、诊断过程滚动轴承在设备中是比较典型的，本文以滚动轴承的故障识别、诊断为例。

进行模式识别的大体步骤为：首先对经过零均值化后的振动信号数据进行时域、频域分析，将筛选后的有效时域、频域特征值作为人工神经网络输入层的输入，经Matlab软件进行神经网络的训练，最后可得出一个可以识别轴承工作状态的神经网络，进而可以对滚动轴承进行模式识别。

可见采用振动信号检测法对机器设备进行故障诊断的过程包含信号采集、特征提取、状态识别、故障分析和决策干预等五个基本环节，在滚动轴承故障诊断中，振动信号的采集是关键，保证信号采集的准确性、合理性和实时性是正确实现故障诊断的前提。

（1）信号采集。

每台机器设备都有自身的固有频率，若设备发生故障，其频率变化，其振动信号也会发生变化。

因此，振动信号可以作为故障诊断的一个重要标准。

在信号采集中主要用到加速度传感器、电荷放大器、带滤波的A/D转换器。

机械行业智能化机械设备故障诊断与维修方案

机械行业智能化机械设备故障诊断与维修方案第一章智能化机械设备概述 (2)1.1 智能化机械设备的发展背景 (2)1.2 智能化机械设备的特点与应用 (2)2.1 特点 (3)2.2 应用 (3)第二章故障诊断技术基础 (3)2.1 故障诊断的基本概念 (3)2.2 常见故障诊断方法 (4)2.3 故障诊断技术的发展趋势 (4)第三章智能化故障诊断系统设计 (5)3.1 系统架构设计 (5)3.2 故障诊断算法选择与应用 (5)3.3 数据采集与预处理 (5)第四章传感器与监测技术 (6)4.1 传感器类型及选型 (6)4.2 传感器布置与信号传输 (6)4.3 监测系统的集成与优化 (6)第五章故障诊断案例分析 (7)5.1 案例一：齿轮箱故障诊断 (7)5.2 案例二：电机故障诊断 (8)5.3 案例三：机械臂故障诊断 (8)第六章维修方案制定与实施 (8)6.1 维修方案的制定原则 (8)6.1.1 安全性原则 (8)6.1.2 可行性原则 (8)6.1.3 经济性原则 (9)6.1.4 高效性原则 (9)6.1.5 可靠性原则 (9)6.2 维修方案的实施步骤 (9)6.2.1 确定维修任务 (9)6.2.2 准备维修资源 (9)6.2.3 制定维修计划 (9)6.2.4 维修实施 (9)6.2.5 维修验收 (9)6.2.6 归档记录 (9)6.3 维修过程中的注意事项 (9)6.3.1 操作人员安全 (9)6.3.2 设备保护 (9)6.3.3 维修质量 (9)6.3.4 维修进度 (10)6.3.5 备件管理 (10)6.3.6 技术支持 (10)第七章维修工艺与设备 (10)7.1 常见维修工艺 (10)7.1.1 概述 (10)7.1.2 机械部件修复 (10)7.1.3 机械部件更换 (10)7.1.4 机械部件调试 (10)7.1.5 润滑 (10)7.2 维修设备的选用与维护 (11)7.2.1 维修设备选用 (11)7.2.2 维修设备维护 (11)7.3 维修工艺的优化与创新 (11)7.3.1 维修工艺优化 (11)7.3.2 维修工艺创新 (11)第八章预防性维护与故障预测 (12)8.1 预防性维护策略 (12)8.2 故障预测技术 (12)8.3 预防性维护与故障预测的融合 (12)第九章智能化维修与管理 (13)9.1 智能化维修技术的发展 (13)9.2 智能化维修系统的构建 (13)9.3 维修管理的信息化与智能化 (14)第十章发展趋势与展望 (14)10.1 智能化机械设备故障诊断与维修的发展趋势 (14)10.2 面临的挑战与机遇 (15)10.3 未来发展方向与建议 (15)第一章智能化机械设备概述1.1 智能化机械设备的发展背景科技的飞速发展，智能化技术逐渐成为各行各业转型升级的关键驱动力量。

人工智能算法在电力系统故障诊断中的应用教程

人工智能算法在电力系统故障诊断中的应用教程摘要：电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施之一，而故障诊断是电力系统运行中的重要任务之一。

随着人工智能的发展，越来越多的算法被应用于电力系统的故障诊断中。

本文将介绍几种常用的人工智能算法，并详细解释其在电力系统故障诊断中的应用。

导引：近年来，人工智能技术在电力系统中的应用越来越受到关注，尤其是在故障诊断方面。

人工智能算法的优势在于其能够处理大量的数据，并且能够发现隐藏在数据背后的模式和规律。

在电力系统的故障诊断中，人工智能算法可以帮助工程师快速准确地识别故障原因，从而提高系统的可靠性和可用性。

一、支持向量机（SVM）算法支持向量机是一种常用的分类算法，在电力系统故障诊断中有很好的应用效果。

其基本思想是将输入空间中的样本映射到高维特征空间中，使样本在特征空间中线性可分。

SVM算法通过寻找一个最优的超平面来进行分类，该超平面使得不同类别的样本能够被最大间隔分开。

在电力系统故障诊断中，SVM算法可以根据系统的运行状态和电力线路的参数来进行故障分类。

通过输入电力系统的实时监测数据，SVM可以快速识别故障类型，并给出相应的解决方案。

此外，SVM算法还可以通过训练模型来进行系统状态预测，在系统运行时发现潜在的故障。

二、人工神经网络（ANN）算法人工神经网络是一种模拟和模拟人脑神经结构和功能的数学模型，它能够学习和适应环境变化，并具有一定的容错性。

在电力系统故障诊断中，人工神经网络算法的主要作用是通过学习电力系统的历史数据，实现故障的自动分类和诊断。

人工神经网络算法在电力系统故障诊断中的应用需要进行以下几个步骤：首先，收集电力系统运行数据，并进行数据预处理，包括数据清洗、特征提取等；其次，根据故障类型和系统的特征，设计网络拓扑结构和参数设置；然后，利用历史数据进行网络的训练和优化；最后，通过输入实时监测数据，利用已训练好的人工神经网络进行故障诊断。

三、遗传算法（GA）算法遗传算法是一种模拟自然界进化过程的搜索和优化算法。

智能诊断技术-人工神经网络


树突(Dendrite)：由细胞体向外伸出的较短的神经纤维， 相当于神经元的输入端，接受其他神经元的输入信息。
生物神经元结构图
10
神经网络诊断原理
生物神经元结构
突触(Synapse)：一个神经元的轴突末梢与另一个神经元 的树突相接触的部位,相当于神经元之间的输入输出接口 同一神经元输出的信号是相同的，但 对不同接受神经元的影响效果不同， 这主要由突触的连接强度决定。
（2）Sigmoid函数 它是非线性函数，且处处连续可导； 对信号有很好的增益控制 y 应用广泛
1
1 f ( x) x 1 e
0.5
0
x
16
神经网络诊断流程
故障诊断流程
诊断
待诊断样本
信号 预处理
特征 提取
故障 分类器
诊断结果
标准 模式
训练 样本
自学习
神经网络诊断原理
人工神经网络的拓扑结构
可塑性：突触的连接强度可以通过训 练而改变，即具有学习功能；
突触有两种类型：刺激型和抑制型
11
神经网络诊断原理
生物神经系统的基本特征
神经元及其联接：多输入，单输出；
神经元之间的联接强度决定信号传递的强弱
神经元之间的联接强度可以通过训练改变 信号可以起刺激作用，也可以起抑制作用 神经元接受信号的累积决定该神经元的状态 每个神经元可以有一个“阈值”。

缺点 ：人工神经网络法的主要缺点为：算法相当复杂，
需要预测的模型有一部分是无法用公式表达出来的：在训练 的过程中需要样本数量较大，并且当样本不足时，诊断的效 果会大打折扣：应用之前所需训练的时间过长。
神经网络诊断原理

电力行业智能电网故障诊断与维护方案

电力行业智能电网故障诊断与维护方案第1章绪论 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 主要内容与结构安排 (4)第2章：介绍智能电网故障诊断与维护的基本概念、相关理论及研究方法。

(4)第3章：分析国内外智能电网故障诊断与维护的研究现状，总结现有方法的优缺点。

(4)第4章：提出一种基于人工智能技术的智能电网故障诊断与维护方案，并对方案的关键技术进行详细阐述。

(4)第5章：设计仿真实验，验证所提方案的有效性和可行性。

(4)第6章：总结全文，并对未来研究方向进行展望。

(4)第2章智能电网概述 (4)2.1 智能电网的定义与特征 (4)2.2 智能电网的关键技术 (5)2.3 智能电网的发展趋势 (5)第3章故障诊断技术基础 (6)3.1 故障诊断方法分类 (6)3.1.1 基于专家系统的故障诊断方法 (6)3.1.2 基于信号处理技术的故障诊断方法 (6)3.1.3 基于人工智能的故障诊断方法 (6)3.1.4 基于数据驱动的故障诊断方法 (6)3.2 常用故障诊断算法 (6)3.2.1 人工神经网络算法 (6)3.2.2 支持向量机算法 (7)3.2.3 模糊逻辑算法 (7)3.2.4 遗传算法 (7)3.3 故障诊断技术在电力行业的应用 (7)3.3.1 输电线路故障诊断 (7)3.3.2 变压器故障诊断 (7)3.3.3 发电机故障诊断 (7)3.3.4 电力系统故障诊断 (7)3.3.5 分布式发电系统故障诊断 (7)第4章智能电网故障诊断方法 (7)4.1 数据采集与预处理 (8)4.1.1 数据采集 (8)4.1.2 数据预处理 (8)4.1.3 数据质量评估 (8)4.2 基于人工智能的故障诊断方法 (8)4.2.1 专家系统 (8)4.2.2 人工神经网络 (8)4.2.3 支持向量机 (8)4.3 基于大数据的故障诊断方法 (8)4.3.1 关联规则挖掘 (9)4.3.2 聚类分析 (9)4.3.3 分类算法 (9)4.4 故障诊断算法的比较与选择 (9)4.4.1 算法功能指标 (9)4.4.2 算法适用场景 (9)4.4.3 算法选择策略 (9)第5章智能电网故障诊断系统设计 (9)5.1 系统架构与功能模块 (9)5.1.1 系统架构 (9)5.1.2 功能模块 (10)5.2 故障诊断系统硬件设计 (10)5.2.1 数据采集模块硬件设计 (10)5.2.2 数据传输模块硬件设计 (10)5.2.3 数据处理与分析模块硬件设计 (10)5.3 故障诊断系统软件设计 (10)5.3.1 数据预处理 (10)5.3.2 特征提取 (10)5.3.3 故障模式识别 (10)5.4 系统功能评估与优化 (11)5.4.1 功能评估指标 (11)5.4.2 优化策略 (11)第6章智能电网故障预测与预防 (11)6.1 故障预测方法 (11)6.1.1 数据采集与分析 (11)6.1.2 故障预测模型 (11)6.1.3 预测结果评估 (11)6.2 预防性维护策略 (11)6.2.1 维护策略制定 (11)6.2.2 维护计划实施 (12)6.2.3 维护效果评估 (12)6.3 故障预测与预防在实际应用中的案例分析 (12)6.3.1 案例一：某地区电网线路故障预测与维护 (12)6.3.2 案例二：某变电站设备故障预测与维护 (12)6.3.3 案例三：某发电厂发电机故障预测与维护 (12)第7章智能电网故障处理与恢复 (12)7.1 故障处理流程 (12)7.1.1 故障检测 (12)7.1.2 故障诊断 (12)7.1.3 故障隔离 (13)7.1.4 故障恢复 (13)7.2 故障隔离与恢复策略 (13)7.2.1 故障隔离策略 (13)7.2.2 故障恢复策略 (13)7.3 自动化设备在故障处理中的应用 (13)7.3.1 故障检测与诊断 (13)7.3.2 故障隔离 (13)7.3.3 故障恢复 (13)7.3.4 信息交互与协同控制 (14)第8章智能电网维护策略与优化 (14)8.1 维护策略制定 (14)8.1.1 维护策略目标 (14)8.1.2 维护策略内容 (14)8.2 维护计划实施与监控 (14)8.2.1 维护计划制定 (14)8.2.2 维护计划实施 (14)8.2.3 维护计划监控 (15)8.3 基于风险的维护优化方法 (15)8.3.1 风险评估 (15)8.3.2 维护优化方法 (15)第9章智能电网故障诊断与维护技术在现场应用 (15)9.1 现场应用案例分析 (15)9.1.1 案例1：某地区电网线路故障诊断 (15)9.1.2 案例2：某发电厂设备状态监测 (15)9.1.3 案例3：某配电网自动化系统应用 (16)9.2 技术推广与产业化前景 (16)9.2.1 市场需求分析 (16)9.2.2 技术发展趋势 (16)9.2.3 产业化政策支持 (16)9.3 面临的挑战与解决方案 (16)9.3.1 技术挑战 (16)9.3.2 管理与运营挑战 (16)第10章总结与展望 (17)10.1 研究成果总结 (17)10.2 不足之处与改进方向 (17)10.3 未来发展趋势与展望 (18)第1章绪论1.1 背景与意义社会经济的快速发展，电力行业在我国经济体系中的地位日益重要。

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其中，是学习因子。 BP算法应用的不是基本的δ学习，而是一种扩展的δ学习规则。 但是对于所有的δ学习规则而言，某神经元的权值修正量都正 比于该神经元的输出误差和输入。 BP算法输出层对误差调整为f’(net)(y-o)。

23
隐藏层权的调整
1k
wp1
ANh AN1
…
qk
ANq
whp
pk-1
神经元的网络输入： neti=x1w1i+x2w2i+…+xnwni 神经元的输出（s型函数）： O=f(net)=1/(1+exp(-net)) f ’(net)= exp(-net)/(1+exp(-net))2=O-O2=O(1-O)
20
网络的构成
BP算法基本思想

样本集：S={(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xs,Ys)} 逐一根据样本集中的样本(Xk,Yk)计算出实际输出Ok及其误差E1， 然后对各层神经元的权值W(1)，W(2)，…，W(L)各做一次调整， 重复这个循环，直到∑Ep<ε（所有样本的误差之和）。 用输出层的误差调整输出层权矩阵，并用此误差估计输出层的 直接前导层的误差，再用输出层前导层误差估计更前一层的误 差。如此获得所有其它各层的误差估计，并用这些估计实现对 权矩阵的修改。形成将输出端表现出的误差沿着与输入信号相 反的方向逐级向输入端传递的过程。


4Leabharlann 4.1.1 人工神经网络研究的进展

萌芽期（20世纪40年代）


1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts建立起了著名的阈值加 权和模型，简称为M-P模型。发表于数学生物物理学会刊《Bulletin of Methematical Biophysics》。 1949年，心理学家D. O.Hebb提出神经元之间突触联系是可变的假 说——Hebb学习律。
（2）按极小化误差的方式调整权矩阵。
1 m （3）网络关于第p个样本的误差测度： E p ( y pj O pj ) 2 j 1 （4）网络关于整个样本集的误差测度： E E p
p
22
输出层权的调整
ANp
wpq wpq
第L-1层 第L层
ANq
w pq w pq w pq w pq q O p f n' (netq )( y q Oq )O p Oq (1 Oq ) ( y q Oq )O p
神经网络的学习可分为有教师学习与无教师学习两类。 由于其运算的不精确性，表现成“去噪音、容残缺”的能力，利用 这种不精确性，比较自然地实现模式的自动分类。具有很强的普化 （Generalization）能力与抽象能力。 具有一般非线性动力系统的共性，即不可预测性、耗散性、高维性、 不可逆性、广泛连接性和自适应性等等。
输出层
19



输入向量、输出向量的维数、网络隐藏层的层数和各个隐藏 层神经元的个数的决定了网络拓扑 增加隐藏层的层数和隐藏层神经元个数不一定总能够提高网 络精度和表达能力。 BP网一般都选用二级（3层）网络。因为可以证明如果BP网络 中隐层单元可以根据需要自由设定，那么一个三层网络可以 实现以任意精度近似任意连续函数。
10
函数 f( _ )表达了神经元的输入输出特性。 往往采用0和1二
值函数或Ｓ形函数。 一种二值函数可由下式表示：
1, yi 0,
其图像如图所示。
ui 0 ui 0
如果把阈值θi看作为一个特殊的权值，则可改写为:
yi f ( w ji x j )
j 0
n
其中，w0i＝-θi，x0＝1
11
为用连续型的函数表达神经元的非线性变换能力，常采 用s型函数，如下图所示。
f(ui) 1
0
ui
-1
1 f (ui ) 1 eui
e ui e ui f ( u i ) ui e e ui
其中，第一个函数为常规的s型函数，其输出均为正值； 第二个函数为双曲正切函数，其输出值可为正或负 。
14
（2）前馈网络
前馈网络具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在 互连的层级组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通； 神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元间的连接，如图 所示。 图中，实线指明实际 信号流通而虚线表示反向 传播。前馈网络例子有多 层感知器(MLP)、学习矢 量量化(LVQ)网络、小脑模 型联接控制(CMAC)网络和 数据处理方法(GMDH)网 络等。
7

再认识与应用（1991~）



人工神经网络的特点

具有大规模并行协同处理能力。

每一个神经元的功能和结构都很简单，但是由大量神经元构成的整 体却具有很强的处理能力。

具有较强的容错能力和联想能力。


单个神经元或者连接对网络整体功能的影响都比较微小。 在神经网络中，信息的存储与处理是合二为一的。信息的分布存储 提供容错功能–由于信息被分布存放在几乎整个网络中。所以当其 中的某一个点或者某几个点被破坏时信息仍然可以被存取。
16
（２）无师学习 无师学习算法不需要知道期望输出。在训练过程中， 只要向神经网络提供输入模式，神经网络就能够自动地适 应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。无师学 习算法的例子包括Kohonen算法和Carpenter-Grossberg自适 应谐振理论（ART)等。 （３）强化学习 如前所述，强化（增强）学习是有师学习的特例。它 不需要老师给出目标输出。强化学习算法采用一个“评论 员”来评价与给定输入相对应的神经网络输出的优度（质 量因数）。强化学习算法的一个例子是遗传算法（GA）。
17
4.1.3 人工神经网的典型模型及其算法
迄今为止，已经开发和应用了30多种人工神经网络模型。 在这里，我们对一些典型网络模型及其算法进行介绍。
1、反向传播(BP)模型 2、 Hopfield网络（自学） 3、自适应共振理论(ART)模型（自学）
18
1、反向传播(BP)模型
网络拓扑结构
输入层
隐藏层
元及其互连方法决定的。
x1
xn
j
wj1 ： ： wjn
f(_)
yj
如图所示，神经元单元由多个输入xi，i=1,2,...,n和一个输出y 组成。中间状态由输入信号的权和表示，而输出为：
y j (t ) f ( wij xi j )
i 1 n
式中，j为神经元单元的偏置（阈值），wji为连接权系数 （对于激发状态，取正值，对于抑制状态，取负值），n为输入 信号数目， yj为神经元输出，t为时间，f(＿)为输出变换函数。
在线监测与故障诊断
Online Monitoring and Fault Diagnosis
倪建军 博士 河海大学常州校区
1
第四章 常用故障诊断算法 The algorithms of fault diagnosis
2
本章主要内容及重要知识点
主要内容：

专家系统
人工神经网络
支持向量机 模糊推理
的情况，此函数的形式为：
f i ( w ji x j i )
j 1 n
13
人工神经网络的结构基本上分为两类：递归（反馈） 网络和前馈网络。
（１）递归网络
在递归网络中，多个神经元互 连以组织一个互连神经网络，如图 所示。有些神经元的输出被反馈至 同层或前层神经元。因此，信号能 够从正向和反向流通。Hopfield网 络，Elmman网络和Jordan网络是递 归网络有代表性的例子。递归网络 又叫做反馈网络。
ANp
wpq
wpm
…
qm
ANm
第k-2层
第k-1层
第k层
24
隐藏层权的调整
δpk-1的值和δ1k，δ2k，…，δmk有关。不妨认为δpk-1 ： 通过权wp1对δ1k做出贡献， 通过权wp2对δ2k做出贡献，
以Marvin Minsky，Frank Rosenblatt，Bernard Widrow等为代表人 物，代表作是单级感知器（Perceptron）。可用电子线路模拟。人 们乐观地认为几乎已经找到了智能的关键。许多部门都开始大批地 投入此项研究，希望尽快占领制高点。 “异或”运算不可表示。 二十世纪70年代和80年代早期的研究结果。 认识规律：认识——实践——再认识



2）1984年，J.Hopfield设计研制了后来被人们称为Hopfield 网的电路。较好地解决了著名的TSP问题，找到了最佳解的 近似解，引起了较大的轰动。 3）1985年，UCSD的Hinton、Sejnowsky、Rumelhart等人所 在的并行分布处理（PDP）小组的研究者在Hopfield网络中 引入了随机机制，提出所谓的Boltzmann机。
15
3、人工神经网络的主要学习算法
神经网络主要通过指导式（有师）学习算法和非指导 式（无师）学习算法。此外，还存在第三种学习算法，即 强化学习算法；可把它看做有师学习的一种特例。
（1）有师学习
有师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出（对 应于给定输入）间的差来调整神经元间连接的强度或权。 因此，有师学习需要有个老师或导师来提供期望或目标输 出信号。有师学习算法的例子包括Delta规则、广义Delta规 则或反向传播算法以及LVQ算法等。
8

具有较强的学习能力。


是大规模自组织、自适应的非线性动力系统。

物理符号系统和人工神经网络系统的差别 项目 处理方式 执行方式 动作 存储 物理符号系统 逻辑运算 串行 离散 局部集中 人工神经网络 模拟运算 并行 连续 全局分布