基于CNN与二型模糊算法的空压机远程故障诊断系统

本申请涉及基于CNN与二型模糊算法的空压机远程故障诊断系统及方法，属于智能识别领域，该系统包括信号采集、数据传输、远程监控系统，以及CNN与二型模糊算法。该系统通过传感器实时监测空压机的压力、温度、转速以及振动频率与幅度等参数，传输至服务器进行处理，并通过CNN与二型模糊算法进行故障诊断和预测，实现远程监测和诊断空压机故障的功能。这样，可以更好地提升特征提取的能力从而提升分类性能，有助于提高故障诊断的准确性。同时，当传感器噪声导致故障特征出现波动时，二型模糊算法可以根据模糊隶属函数的不确定性范围来调整分类决策，从而减少噪声对故障分类的干扰，具备更好的鲁棒性。