预测设施与设备故障的方法

摘要

一种利用模糊类神经网络，作为预测设施与设备故障的方法，该方法通过模糊类神经网络的学模式，借助历史数据自动调整影响使用寿命因素的重要性，以预测设施设备零件的使用寿命。

主权项

一种预测设施与设备故障的方法，应用于一电脑系统中，包含：一使用者通过该电脑系统选择一指定零件，是选择一设施设备中的一零件为该指定零件；该一使用者通过该电脑系统选定该指定零件的使用寿命的影响因素，其中每一影响因素为一输入变数；根据这些影响因素，定义一模糊规则，用以预测该指定零件使用寿命；根据该模糊规则，于该电脑系统中建立一模糊类神经网络，其中该模糊类神经网络修正该模糊规则，该模糊类神经网络的建立方法包含：决定一输入层，其中该输入层包含多个神经元，这些神经元的个数对应这些输入变数的个数；决定一模糊层，其中该模糊层包含多个群组，每一个群组包含多个神经元，每一个群组中的每一个神经元代表一个模糊隶属函数，该模糊层并产生一输出值；使用一界面层，将该模糊层的输出值相乘后输出一输出值，其中该界面层包含多个神经元；以及使用一输出层，接收该界面层的输出值并将其相乘后输出；训练该模糊类神经网络，是依据该电脑系统的一数据库中，关于该指定零件于过去所输入该电脑系统的历史维护数据，训练该模糊类神经网络；以及运用该训练完成的模糊类神经网络，通过该电脑系统预测该指定零件的使用寿命。