水下机器人智能自救系统

结合某型水下机器人智能自救系统的研制工作，介绍了该系统的工作原理和体系结构,采用基于模糊推理和专家系统相结合的方法，实现水下机器人故障诊断和智能自救决策，同时详述了基于电机驱动和爆炸驱动方式的自救系统执行机构，以及基于冗余CPU热备份技术的释放控制系统.     

化工过程集成型智能故障诊断系统研究与开发

在分析各种诊断方法优缺点的基础上，针对化工过程故障诊断，结合小波分析，专家系统和神经网络等技术，提出了一个集成型智能故障诊断系统框架，开发了润滑油桐苯脱蜡油回收装置诊断咨询系统，试验表明，该系统诊断效果良好，能满足工厂的实际需求。     

计算机故障诊断与咨询系统的设计与实现

本简要描述了计算机故障诊断与咨询系统的总体设计和系统的具体实现方式,该系统通过计算机系统故障诊断智能模拟专家的思维方式,进行推理诊断计算机出现的各种故障和错误信息,并给出具体的解决方案。在章中介绍了本系统的内部模块结构和实现原理及所使用的编程工具和工作平台,对用户接口也有一定的叙述。     

嵌入式旋转机械状态监控与故障诊断系统研究

从实现具有自监控、自诊断能力的智能化机械设备的角度,系统介绍了面向Internet的、具有远程监控、诊断、维护和升级能力的嵌入式旋转机械智能状态监控与故障诊断系统的实现技术.该系统采用数字信号处理器(DSP)及嵌入式计算机,实时检测并存储设备运行的转速、振动等信息,由DSP进行故障信号处理和特征分析,并通过自定制的嵌入式Linux操作系统实现了面向Internet的远程软件升级和系统维护,其内嵌的基于移动代理的嵌入式诊断软件可以通过局域网或Internet与远程故障诊断中心自动交互诊断信息,实现协同诊断,有效地提高了设备状态监控与故障诊断系统的智能化水平.     

高炮电气随动系统神经智能故障诊断系统的设计与实现

根据高炮电气随动电控系统的组成及其电路的结构与特点,设计了高炮电气随动系统神经智能故障诊断系统的模型、系统硬件组成、系统软件结构和相关命令,并阐述了拟神经网络测试算法。     

大型旋转机械集成智能故障诊断系统

大型旋转机械集成智能故障诊断系统张雪江，钟秉林，贾民平，黄仁（东南大学机械工程系，南京２１００１８）随着人工智能技术的发展，国内外相继研制了一些基于专家经验知识的设备诊断系统［１～３］．由于这类系统采用单一的符号推理，忽视了对诊断对象运行信息的分析与...     

基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统研究

针对传统故障诊断系统硬件结构以及故障识别算法过于复杂的问题,提出并研究了一种基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统.该系统采用ZigBee无线传感网络实现系统分布式多变量参数的实时采集,基于粒子滤波算法在线处理各变量数据,并基于简易模式识别算法获得系统真实状态的准确估计,实现系统故障的智能诊断与故障预示.智能故障诊断系统由ZigBee无线传感数据采集网络、粒子滤波算法、系统状态模型和故障模式识别四部分构成.粒子滤波算法基于粒子序贯重要性重采样和蒙特卡洛方法对传感器采集数据滤波,抑制或消除干扰及显著性误差对系统状态估计的影响,可避免粒子退化.故障模式识别就是求取与粒子滤波输出的系统状态估计曲线残差之和最小的系统状态模型.智能故障诊断系统的实现和实例实验结果表明该系统能实现对象的远程监测、对象状态的精确估计、对象故障的准确诊断,拓宽了分布式传感网络的应用范围,并具有成本低、可靠性高、实时性好和易实现的优点.     

船舶冷却水系统智能故障诊断设备

以大连海事大学实习船“育鲲”轮冷却水系统为研究对象,开发一种可应用于船舶主机冷却水系统中的智能故障诊断设备.以RBF神经网络为故障诊断模型,利用MATLAB与VC++混合编程方法,开发故障诊断程序.程序根据所设计的训练样本集创建并训练神经网络,程序接收由下位机MCGS所采集的系统运行参数,计算后将结果返回.MCGS工控机根据计算结果判断冷却水系统的实时运行状态,并给出相应的报警提示,从而达到智能故障诊断的目的.     

基于模糊神经网络的摊铺机智能故障诊断系统

针对沥青摊铺机故障原因的复杂性与不确定性，综合运用模糊推理、数据库、人工智能、专家系统等理论，完成了沥青摊铺机智能故障诊断系统总体结构设计，建立了基于BP神经网络的沥青摊铺机故障诊断系统，利用推理规则模块并结合摊铺机工作状态参数进行推理，能迅速判断推铺机故障原因，从而保证了推铺机的正常工作。该系统的研究为沥青摊铺机智能故障诊断系统的开发提供了理论依据。     

基于Agent的抽油机井故障诊断智能分析系统研究

对Agent技术在抽油机智能故障诊断中的应用进行了研究，采用先进的单片机技术、传感器技术，设计并制作了智能诊断仪器，较好地解决了抽油机故障诊断等问题，并给出了硬件设计和软件设计的思想。     

故障诊断理论及其在机电系统中的应用

介绍了故障诊断理论的提出过程和内容;简要地阐述了基于解析模型的故障诊断方法、基于知识的故障诊断方法和基于数据驱动的故障诊断方法;详细介绍了基于观测器的故障诊断方法的步骤,并举例说明了该方法在机电系统中的运用,给出了Matlab的仿真结果。最后,通过对仿真结果的分析,得出了基于观测器的故障诊断方法能够较好地完成系统监控的任务,但对复杂系统的故障定位精确度不够的结论。     

基于故障树的数控机床故障诊断系统

数控机床的故障诊断不及时不准确,会给制造企业带来巨大的经济损失,因此,数控机床的故障诊断与维护一直是制造业研究的热点之一。本文在分析数控机床特点的基础上,运用故障树分析法建立数控机床主要部位的故障树模型,依据此模型开发了一套基于故障树的故障诊断系统,该系统具有诊断速度快、诊断结果准确率高的特点,有效实现了数控机床故障的智能分析诊断。     

过程工业中的节能潜力及节能措施

介绍了过程工业与过程技术的内容和特点,分析了过程工业的能耗状况、节能潜力及节能措施.结合加热炉运行状态分析专家系统实例,讨论了专家系统在过程系统故障诊断、节能降耗以及在线优化等方面的应用.     

基于集成模式的多参数综合智能故障诊断

基于产生式规则,事例,模糊诊断,神经网络集成模式,提出了多参数综合智能故障诊断方法,分析了多种诊断方法集成的必要性,以及该方法的知识表示,智能推理诊断及知识学习,应用结果表明这一多参数综合智能故障诊断的方法在实际工程中是行之有效的。     

基于模型和故障树的飞机故障诊断方法研究

随着科技的进步,航空工业迅速发展,大量高科技机载设备的使用大大增强了飞机的性能,但同时也增加了系统的复杂性和设备之间的耦合度,进一步增加了飞机系统故障诊断的难度。单一的故障诊断方法由于其局限性,很难满足复杂装备的诊断需求,因此,不同故障诊断方法相互融合的综合故障诊断技术成为航空领域研究的热点。本文针对飞机外场排故的实际需求,提出了基于模型和故障树的故障诊断方法,其原理是,根据外场模块化排故的特点和飞机设计知识,建立以LRU(外场可更换单元)为对象的飞机物理模型(基于LRU的简化飞机系统模型),描述针对特定功能的系统结构、行为和功能,再针对LRU建立故障事件,根据LRU之间的连接关系分析故障事件之间的逻辑关系,建立故障的传播路径,通过树的合成算法,生成系统故障树模型。在故障诊断时,通过物理模型和故障树的相互配合进行故障诊断,基本思想是,将物理模型作为故障观察窗口,比较系统在正常情况下的预期行为和实际行为之间的差异,判断故障事件是否发生,利用故障树的逻辑关系进行推理,再将推理过程在物理模型上进行直观展示,模拟LRU之间的故障传播,确定疑似故障件。基于上诉方法,利用Dorado平台和G2开发系统开发了基于模型和故障树的飞机外场故障诊断系统,并结合某型号飞机的刹车系统对该故障诊断方法进行了验证。     

柴油机故障诊断技术的现状及展望

柴油机作为一种复杂动力机械,其运行状态监测和故障诊断技术越来越受到人们的关注。在柴油机故障诊断领域,信号处理、故障特征提取及识别方法已初具雏形,但离实用化还有一定距离。笔者分析了柴油机常见故障及影响因素,综述了现代柴油机故障诊断技术中常用的各种基于振动信号的时频分析法、瞬时转速波动法、铁谱及光谱分析法、灰色系统理论诊断法、神经网络诊断法及专家系统诊断法的原理、特点及不足,最后指出了柴油机故障诊断的难点和发展方向。     

大功率整流装置故障诊断系统研究

针对电化学、冶金行业广泛使用的同相逆并联整流装置,分析了整流系统的故障类型以及故障诊断特殊性,通过实验,研究了基于整流变压器阀侧相电流的故障诊断方法,提出了小波包-模糊推理实现故障诊断.该方法通过实验,验证了其故障诊断的准确性.     

多模型MPCA方法在多变量间歇过程故障监测与诊断中的应用

多向主元分析 (MPCA)是应用于间歇生产过程故障监测与诊断中的一种较为有效的方法 ,但由于其自身的线性化特点 ,使之在复杂的非线性动态系统处理中显得力不从心 .针对普通MPCA方法的优缺点提出一种多模型结构的MPCA方法 ,讨论了该方法的模型结构以及现场故障监测与诊断的分析过程 .多模型结构的MPCA方法通过分点差分的方式 ,关联了同一间歇过程中不同测量时刻变量值的关系 ,并且在间歇过程故障监测与诊断中比普通MPCA更具精确性和实时性     

SDG-Based HAZOP and Fault Diagnosis Analysis to the Inversion of Synthetic Ammonia

This paper presents some practical applications of signed directed graphs (SDGs) to computeraided hazard and operability study (HAZOP) and fault diagnosis, based on an analysis of the SDG theory. The SDG is modeled for the inversion of synthetic ammonia, which is highly dangerous in process industry, and HAZOP and fault diagnosis based on the SDG model are presented. A new reasoning method, whereby inverse inference is combined with forward inference, is presented to implement SDG fault diagnosis based on a breadth-first algorithm with consistency rules. Compared with conventional inference engines, this new method can better avoid qualitative spuriousness and combination explosion, and can deal with unobservable nodes in SDGs more effectively. Experimental results show the validity and advantages of the new SDG method.     

基于神经网络的自动化生产监控系统

为了使自动化生产系统始终处于高效的工作状态,在工作过程中就必须对其进行实时监控,以及时地发现系统中的故障情况和异常现象并进行诊断和处理。基于多层感知器和线性联想记忆的神经网路提出了一种新的自动化生产系统的故障发现及诊断的理论方法。运用这种理论方法,我们可以很方便地对自动化生产系统中的多特征复杂故障、多故障及多过程故障模式进行监测和诊断。同时,这种方法解决了以往所用方法算法复杂和难于实现的困难,且对于多过程的自动化生产系统,这种方法不存在优先权的选择问题,克服了以往所采用的方法不能同时监控多个过程的局限性,增强了系统监控的实时性。经仿真研究表明:这种方法较为理想和实用。