基于神经网络的火控系统故障诊断专家系统研究

为了实现对火控系统故障的快速诊断,通过分析人工神经网络和专家系统各自特点和局限性,采用人工神经网络技术与专家系统相结合的方法,建立了基于人工神经网络的专家系统故障诊断机制,并在此基础上设计了基于神经网络的火控系统故障诊断专家系统,较好地解决了火控系统多征兆、多原因的复杂故障问题。     

基于专家系统与人工神经网络集成的航姿系统故障诊断

应用专家系统与人工神经网络的相关理论对某型飞机航姿系统的故障诊断问题进行了深入的研究，建立了基于专家系统与人工神经网络的集成式专家故障诊断系统，并利用该专家系统实现了某型航姿系统的故障诊断。应用结果表明：整个网络数据误差在训练10次时达到0．1，在训练829次时达到0．01，可以准确识别故障。     

故障诊断专家系统神经网络学习机研究

根据故障诊断专家系统的特点，设计了一种面向故障诊断问题的机器学习系统。在参数修正自学习模型中，引入了变结构的参数修正人工神经网络模型，采用B-P学习算法及后验学习方式，实现了故障诊断专家系统参数修正学习机设计。在汽车故障诊断问题中的应用结果表明。学习效果良好。     

人工智能在故障诊断中的应用

人工智能在故障诊断中的应用是现阶段故障诊断研究的主要方向,文章首先系统地概述了专家系统、人工神经网络、模糊理论三种智能故障诊断方法的原理,然后结合工作实践和研究成果,对各种智能方法在飞机故障诊断上的应用进行了初步的探讨。     

基于远程数据交换与智能控制系统的汽车故障诊断研究

探讨了基于远程数据交换与智能控制系统的汽车故障诊断模块的功能,分析了汽车故障诊断专家系统的存储表达和推理技术.根据规则推理、案例推理、模糊理论和人工神经网络技术的特点,提出了这些技术的集成方案,设计了汽车故障诊断专家系统,论述了知识库和辅助建模平台的设计方案.该系统经过测试和试用,得到了满意的效果.     

基于神经网络专家系统的卫星姿态确定系统故障诊断

介绍了一种基于人工神经网络与专家系统相结合的智能故障诊断系统,将专家系统与神经网络结合运用取长补短,发挥各自的优势.给出了系统的结构组成,并具体描述了神经网络专家系统的工作原理.采用的RBF网络有效地克服了BP网络收敛速度慢,且易陷入局部极小的缺陷.同时利用神经网络的并行处理功能,有效地解决了传统专家系统的推理复杂、时间冗余等缺点.仿真结果证明了该方法应用于卫星姿态确定系统的故障诊断是有效的.     

基于神经网络的汽油发动机的故障诊断专家系统初探

阐述了故障诊断专家系统的组成,提出了一种基于神经网络的汽油发动机的故障诊断专家系统.该系统诊断的特点是先用故障树建立诊断的专家系统,即诊断树,然后从故障树中提练出训练样本,结合人工神经网络的自学习功能,从不同角度和不同层次进行诊断推理.结果表明,该系统提高了系统的诊断效率,克服了传统专家系统的一些不足.该系统结合面向对象的VB为开发工具,具有较好的可视性和操作性.     

一种人工智能试验管理系统

介绍了鞍山供电公司的试验管理系统,包括其设计思想、功能框架.建立了两个模型:数据统计模型、诊断预测模型(专家系统与人工神经网络).实践结果证明了这些方法的有效性.在试验管理系统中应用人工智能技术(专家系统、人工神经网络)对于提高设备故障诊断预测分析水平、培训专业技术人员、探讨辅助决策支持的模式具有重要意义.     

基于神经网络与专家系统的故障诊断技术

针对传统的故障诊断方法对复杂系统或装备进行故障诊断速度慢、对多故障同时发生的情况难以准确定位的问题,提出将神经网络与专家系统相融合的设计方案,建立一种基于人工神经网络的故障诊断专家系统。该专家系统结合神经网络和专家系统的优点,具有很强的自学习能力和自适应能力,可从外部环境不断吸取信息,在学习过程中不断完善自己,具有很强的容错性,善于联想、类比和推理。理论分析与仿真实验证明,该系统能实现对故障的快速准确定位,为保障装备可靠高效地发挥功能提供了有效方法     

变压器状态诊断的研究及其应用

本文在分析变压器状态诊断高级分析系统的基础上,对变压器故障诊断的人工神经网络专家系统(ANNES)进行了深入的研究,并运用ANNES对变压器状态的诊断进行了实例研究。     

一种人工智能试验管理系统

介绍了鞍山供电公司的试验管理系统，包括其设计思想、功能框架．建立了两个模型：数据统计模型、诊断预测模型(专家系统与人工神经网络)．实践结果证明了这些方法的有效性．在试验管理系统中应用人工智能技术(专家系统、人工神经网络)对于提高设备故障诊断预测分析水平、培训专业技术人员、探讨辅助决策支持的模式具有重要意义。     

人工智能及其在输配电网络故障诊断中的应用

介绍了人工智能技术———专家系统、人工神经网络、模糊理论、遗传算法的理论及其在电力系统的输配电网络故障诊断中的应用,分析了各种方法的优缺点,并指出今后发展的主要方向是综合智能.     

大型汽轮发电机组混合智能诊断方法的研究

针对大型汽轮发电机组的状态监测与故障诊断问题,为了克服单一故障诊断方法的局限性,对现有大型设备故障诊断方法作了全面的分析和比较之后,提出并探讨了多种故障诊断技术集成的混合智能诊断方法.该方法根据设备故障诊断过程的不同阶段和具体任务,综合利用了模糊数学、模糊模式识别、模糊人工神经网络、基于规则的诊断专家系统等多种故障诊断原理,并且已经分别在电站热力系统的故障诊断和机组振动故障诊断中实际应用.     

基于多级神经网络的指挥仪电路故障诊断

针对某指挥仪电路故障诊断专家系统的不足之处，用层次结构的多级人工神经网络进行电路的故障诊断，用专家知识对学习样本进行筛选，通过对该电路中差分电路模块的诊断实验表明，可以克服专家系统对某些故障无法诊断的不足，而且还可以实现多故障的诊断。     

智能化供电设备状态检修决策支持系统设计

随着电力企业向市场化迈进,供电设备的检修工作,由状态检修代替定期检修是必然的。采用人工智能的思想设计了供电设备状态检修决策支持系统。该系统具有供电设备状态评估、故障诊断、检修决策、制定检修计划、自学习和企业网站检修信息发布功能,并且重点介绍了故障诊断的两个诊断模块：基于专家系统的单一诊断模块和基于人工神经网络的综合诊断模块。     

电网故障智能诊断技术研究综述

电网故障诊断技术在国内外应用已十分广泛,随着人工智能的快速发展,基于智能方法的电网故障诊断得到前所未有的发展.本文对结合专家系统、贝叶斯网络、Petri网、多源信息融合技术、人工神经网络的电网故障诊断原理及框架进行了综述.根据实际工程的应用情况,对各种智能诊断方法的长处和不足以及各自未来的发展方向进行了详细阐释.最后以智能电网建设为背景,大数据为依托,利用智能电网故障诊断技术解决所面临的实际问题,并对电网故障诊断技术的未来发展趋势进行了展望.     

基于FTA的飞行模拟机故障诊断专家系统

将故障树分析法与故障诊断专家系统结合起来,提出了飞行模拟机故障诊断专家系统总体设计方案。构建了基于关系数据库的专家系统知识库。然后在此基础上设计实现了基于确定性和规则,具有深度优先搜索机制,进行反向推理的故障诊断专家系统。     

基于BP神经网络的沼气工程故障诊断专家系统

针对传统专家系统的知识获取困难、推理能力差、智能水平低和实用性差等缺点,阐述了BP神经网络运用于农村沼气工程故障诊断专家系统的设计思想,应用专家系统与数据结构的有关知识和面向对象的设计方法,设计了农村沼气工程故障诊断专家系统知识库,提高了农村沼气工程故障诊断效率,为故障诊断专家系统的知识库设计提供科学有效的方法.     

基于神经网络的船闸故障诊断专家系统研究

针对传统故障诊断专家系统所存在的问题,提出了一种基于神经网络的故障诊断专家系统模型,并且把此模型应用到船闸的故障诊断上.详细介绍了基于神经网络的船闸故障诊断专家系统的结构及各功能模块的设计,并且给出了系统的仿真结果.     

神经网络技术在汽车故障诊断专家系统中的应用

针对基于符号处理的专家系统的局限性和汽车故障诊断的复杂性,提出了将神经网络技术引入汽车故障诊断专家系统的思想,并对基于神经网络的专家系统的原理进行深入探讨.最后,给出了一个基于3层BP网的汽车转向系故障诊断专家系统的实例.