孔　峰，吳方圓，姚江云
廣西工學院電子信息與控制工程系，廣西柳州

摘　　　要：針對線控轉向汽車的可靠性和安全性以及故障診斷方法的不足，提出了一種基于軟計算的汽車線控轉向故障診斷方法，該方法利用軟計算中的粗糙集和粒子群優化的徑向基神經網絡進行結合。將粗糙集作為徑向基神經網絡的輸入處理，對樣本數據進行屬性約簡，約簡后的屬性集作為徑向基神經網絡的輸入以達到縮短網絡訓練時間的目的。采用粒子群算法對徑向基神經網絡的基函數中心值和寬度進行編碼和尋優，并使用得到的較優中心值和寬度組建徑向基神經網絡，使得徑向基神經網絡的樣本訓練誤差相比未優化之前有一定程度的降低。然后使用訓練好的神經網絡對故障樣本進行測試，測試結果表明，該方法加快了神經網絡的訓練速度，提高了神經網絡的診斷準確度。

關　鍵　詞：軟計算；線控轉向系統；故障診斷；粗糙集；徑向基神經網絡；粒子群優化

１　引　言
本文將粗糙集和粒子群算法優化的ＲＢＦ神經網絡結合起來，應用于汽車線控系統的故障診斷中。該方法將粗糙集作為神經網絡的輸入處理，通過利用粗糙集先對原始信息進行屬性及屬性值的約簡，去除冗余信息，降低信息空間的維度，為神經網絡提供一個較為約簡的訓練集，然后再用粒子群算法確定基函數的中心值和寬度并建立神經網絡。這樣的結合方式不僅縮短了神經網絡的學習和訓練時間，提高了系統反應速度，而且可以充分發揮神經網絡抗噪性的優勢，達到提高神經網絡整體性能的目的。

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