段淇倡，刘顺波，周光伟

（1.第二炮兵工程大学，西安 710025；2.中国人民解放军96631部队，北京 710025）

引言

为确保地下工程各设备间环境的相对稳定，需要使用地下通风空调系统来维持环境的相对稳定。当空调系统工作在故障状态时，会影响系统性能，增加系统功耗，严重的情况下会损坏系统设备。同时还会改变地下设备间的环境参数，对设备间其它设备造成影响，带来不可估量的损失。因此，需要对地下通风空调系统的故障进行检测与诊断，使工作人员尽快发现故障进行处理降低损失。

补偿模糊神经网络是一个集模糊逻辑和神经网络优点于一身的系统，利用模糊逻辑来模仿人脑思维，具有较强的结构性和知识表达能力，可以自动处理模糊信息，模糊运算采用了动态的、全局优化运算[1]；利用神经网络具有较强的学习能力和数据处理能力，可对网络中权值和节点参数实时加以修正，神经网络的学习算法中，又动态地优化了补偿模糊运算，使网络更适应、更优化。融合后的补偿模糊神经网络较传统神经网络在训练步数、学习时间和精度方面都有较大优势[2]。为了使网络更加适应地下通风空调系统的故障诊断，对网络进行了深入研究并对算法适当地进行了一些改进。

1 网络结构

补偿模糊神经网络是一个具有五层结构的网络。第一层为输入层，各结点直接与输入向量相连接，接受各个底事件的输入特征量值或是特征量值归一化处理后的值，如果特征参数个数为n个，则第一层的节点个数就为n个。……