基于类人学习能力的TSK模糊模型的故障预测方法及系统

摘要

本发明属于TSK模糊模型构建技术领域，公开了一种基于类人学习能力的TSK模糊模型的故障预测方法及系统，所述基于类人学习能力的TSK模糊模型的故障预测系统包括：信息采集模块、信息分类模块、信息分析模块、中央控制模块、特征提取模块、TSK模糊模型构建模块、辅助训练模块、存储模块、新数据采集模块、类人学习模块、学习后模型输出模块、数据输入模块、故障预测模块。本发明不但能够根据历史数据进行当前场景下的信息弥补，还能实现对未来信息的预测的准确性的提升。同时，本发明基于类人学习能力的TSK模糊模型进行故障预测，增强了预测的准确性与鲁棒性，极大的提高了机器故障预警的可靠性与精确性，能够减少不必要的损失。