齿轮故障诊断专家系统的研究与实现

基于齿轮故障诊断方法及大量实验数据，结合齿轮故障的判据，研究并建立了适应于齿轮故障诊断特点的齿轮故障诊断专家系统．本论文根据齿轮故障产生的机理及诊断方法，采用了框架及产生式知识表示形式，设计了齿轮故障诊断的专家知识库．通过规则集与规则集之间采用有知识搜索、规则集内部采用前向推理、规则前提和结论之间采用哈希算法的有机结合来实现推理机制。从而实现齿轮的故障诊断．利用该系统对齿轮试验数据进行分析、处理进而推理、诊断获得了满意的效果．     

集成旋转机械故障诊断的知识表示与推理

本文提出了一种新的基于规则和神经网络集成的智能旋转机械故障诊断方法，该法把专家经验和故障样本以统一的分布表示形式组织到知识库中，并在此基础上提出了推理算法的自学习选取，整个系统充分发挥了规则系统和神经网络的优点，具有知识表示明确、并行推理、联想和自学习等优点。最后结合实例进行了分析。     

基于状态指标的直升机减速器行星轮故障诊断

直升机传动系统是一套复杂的旋转机械装置,承担直升机功率传动的功能,对直升机的安全性至关重要。开展传动部件故障诊断研究,可提高直升机安全性,具有重要价值。本文中描述了直升机主减速器行星齿轮的故障诊断研究。首先分析了行星齿轮的主要故障模式,针对行星齿轮的裂纹故障和剥蚀故障,确定了齿轮故障诊断的状态指标;研制了行星齿轮的裂纹故障试验件和剥蚀故障试验件,并在直升机传动系统故障植入试验验台开展了相关验证实验。通过对采集的数据进行分析,结果表明：利用行星齿轮故障试验件的振动数据计算的状态指标值和健康状态阈值能够明显区分,可以有效诊断行星齿轮的裂纹故障和剥蚀故障。可见采用状态指标对行星齿轮的故障进行诊断是有效的。     

模糊神经网络用于齿轮装置故障的逐次诊断法

提出了一种基于神经网络和逐次模糊推理理论,构建了逐次的模糊神经网络,对齿轮装置故障进行逐次诊断.该方法能自动精确地识别齿轮装置故障.提出了5个时域中的无量纲特征参量,并应用可能性理论,把由实测数据求得的特征参量的概率密度函数转换为可能性分布函数,可表征特征参量与设备状态间的模糊关系.逐次模糊神经网络能处理特征参量与故障状态的模糊关系,实现对故障的自动诊断.齿轮诊断实例验证了该方法的有效性及可行性.     

基于定性模型和定量知识集成的智能故障诊断方法研究

首先从诊断对象的知识表示和处理诊断知识的能力两个方面对基于定性模型的故障诊断方法进行了分析,然后在此基础上提出了基于深浅知识集成的分层诊断策略,并基于符号有向图和模糊理论提出了一种定性模型和定量知识集成的智能故障诊断方法。仿真故障数据验证结果表明,该方法不仅具有较快的诊断速度,而且能有效地提高诊断的准确度。     

瞬时频率波动分析与齿轮故障诊断

本文研究了齿轮振动信号调制与解调的过程与机理。并根据希尔伯特变换理论,提出了一种早期诊断齿轮故障的新方法—瞬时频率波动(TFF—Transient FrequencyFluctuation)分析法,实现了频率调制信号的解调,较好地提取了齿轮的局部损伤信息。在大量试验与分析的基础上对该方法进行了验证。     

PSO优化深度神经网络诊断齿轮早期点蚀故障

基于数据驱动方法诊断齿轮故障时一般会用傅里叶变换等进行特征提取，特征提取方法的选取对诊断结果影响很大.提出应用深度神经网络来诊断齿轮早期点蚀故障，直接以采集的振动信号作为网络输入，可以避免特征提取环节产生误差.此外，应用粒子群算法优化深度神经网络，使训练过程更稳定、诊断率更高.在分析结果时应用主成分分析法对网络输出进行降维.用实验采集的数据训练并测试网络，诊断正确率能达到90%之上，证明所提出的方法是合理、可用的.     

齿轮故障诊断中振动信号的提纯和重构

在分析了齿轮振动产生机理和振动信号频谱特征的基础上 ,提出了齿轮振动信号提纯和重构的诊断分析方法 .与传统的窄带滤波相比 ,该方法可识别出齿轮啮合副中有故障的齿轮 .由于消除了 2个齿轮间的相互干扰 ,由该方法提纯重构信号的幅值包络、相位信息和瞬态频率 ,能更准确地反映出齿轮的故障 .     

基于Petri网的设备故障诊断研究

基于设备故障诊断知识的特点,采用层次树结构统一表示故障深浅知识。对普通Ｐｅｔｒｉ 网进行拓展定义,并用拓展Ｐｅｔｒｉ 网综合实现故障知识的表示和故障的诊断推理。诊断时首先基于拓展Ｐｅｔｒｉ 网模型的正向可达性分析进行正向不确定推理,限定可能的故障模块,然后基于Ｐｅｔｒｉ 网模型的反向推理功能在故障模块内具体诊断出故障原因。基于ＦＭＳ故障诊断知识的分析,文中给出了一个利用拓展Ｐｅｔｒｉ 网进行知识表示和推理的实例,证明了方法的可行性。     

船用核动力装置故障诊断专家系统

船用核动力装置故障特征复杂多样，将专家系统引入故障诊断领域可以充分利用专家的经验和知识．对船用核动力装置的故障特性进行了详细分析，并据此建立了故障诊断专家系统．着重介绍了船用核动力装置故障诊断专家系统的构成、建造方法、实现语言、知识的表示方法及推理机的推理过程等内容．用该故障诊断专家系统对一些典型故障在某仿真机上进行了在线诊断，得到了预期的诊断结果．     

基于模糊概率Petri网的故障诊断建模与分析

为筛选故障诊断推理中的冗余信息,研究了面向故障诊断的模糊概率Petri网（FPPN）。通过综合专家经验知识,将事件的概率参数引入推理分析中。并给出了基于状态方程的正向、反向及混合推理分析方法。以铁路道岔系统的故障诊断为例,说明基于FPPN的建模和分析方法,结果表明：引人概率参数的FPPN能够筛除冗余信息,分析过程体现了人工推理的思维模式,优于基于FPN的分析结果。     

ARSM方法的改进及其在冷机两器故障诊断中的应用

目前多数的近似推理都是基于Zadeh提出的模糊关系合成（CRI）的方法,但是CRI本身存在着缺陷．基于相似度度量的近似推理方法可以很好地弥补CRI推理的缺陷,因而目前受到广泛关注．在前人研究的基础上,对基于相似度度量的推理方法提出了改进,提出了对于不同的规则形式,采取不同的近似推理计算方法．故障诊断专家系统是目前研究的热点,以两个具体的推理案例为例说明了新计算方法在冷水机组蒸发器和冷凝器故障工况诊断过程的应用．通过给出的推理案例可知,此种改进的近似推理方法较CRI方法更易理解,且精度较高．     

UML建模技术在智能故障诊断系统中的应用

智能故障诊断系统是电站仿真系统中的重要部分,它根据采集到的数据或经转换过的参数进行推理、判断出发生故障的设备.推理诊断采用专家系统和不确定性推理的技术.本文以UML(统一建模语言)为工具,对智能故障诊断系统进行面向对象分析、设计和建模.     

UML建模技术在电站仿真系统中的应用

智能故障诊断系统是电站仿真系统中非常重要的一部分,它根据采集到的数据或经转换过的参数,进行推理,判断出发生故障约设备。其中的推理诊断果用了专家系统和不确定性推理的技术,以UML（统一建模语言）为工具,对智能故障诊断系统进行了面向对象分析、设计和建模。     

一种集诊断治疗于一体的针灸专家系统

介绍一种集诊断治疗于一体的针灸专家系统的结构原理和设计方法。该系统由信号检测、专家系统分析、治疗输出三部分组成。专家系统分析是核心,在知识表示上采用模糊产生式,在推理方法上采用加权模糊逻辑模型,在推理策略上提出混合推理模式,在信号检测中的数字信号处理方面采用汇编语言与Ｃ语言混合编程,实现了诊断、治疗一体化。     

基于DBN的区域计算机联锁系统可靠性分析

区域计算机联锁设备是实现区域内行车安全、保证运输效率的核心设备,对其可靠性研究具有重要意义。结合目前存在的2种区域联锁制式,采用一种新的联锁方案,即在主控站和从控站(选择其中1站或多站)均设置联锁设备。综合考虑联锁系统的共因故障和可维修等因素,利用动态贝叶斯网络对其进行可靠性分析。首先,从系统故障■安全和危险输出的角度出发,建立区域两联锁单元和三联锁单元的动态故障树,并将其转换为相应的动态贝叶斯网络模型;然后利用动态贝叶斯网络的推理特性,对区域联锁系统进行可靠性分析;最后比较了该方法与基于静态贝叶斯网络和动态故障树分析法的结果。计算结果表明:主控站和其中之一的从控站均设置联锁设备是实现区域联锁的较佳方式;且基于动态贝叶斯网络的系统可靠性分析较上述两种方法在计算准确度和时间复杂度方面均有明显优势;并通过动态贝叶斯网络的诊断推理可知,共因故障是系统故障的主要原因,因此应重点防范以降低事故发生的概率。     

基于粗糙集的模糊神经网络在故障诊断中的应用

文章将粗糙集理论、模糊逻辑推理和神经网络等方法相结合,提出一种基于粗糙集的模糊神经网络理论的复杂机械的故障诊断方法。该方法应用模糊逻辑推理建立故障诊断决策表,采用粗糙集理论对故障样本数据属性约简,将获取的主要特征属性输入到神经网络中进行训练学习,然后把检测数据输入到诊断系统中进行检测。检测结果表明,该方法在船舶柴油机的故障诊断中是有效的。     

基于CRPN模型的复杂系统故障诊断

由于复杂系统的结构和运行环境复杂,传统方法无法对其进行故障诊断.文中将基于案例的推理方法和Petri网理论引入到复杂系统的故障诊断中,建立了基于案例推理和Petri网的CRPN(Case-based Reasoning Petri Nets)模型,研究了该模型的变迁规则和案例特征等关键技术.利用两层CRPN模型,可有效地解决已有复杂系统故障诊断方法中存在的模型难以建立、推理过程模糊等问题.最后以飞机的某系统为例,探讨了基于CRPN模型的故障诊断过程,结果表明文中方法是有效的.     

基于案例推理的ICU应急诊断方案生成系统

依据应急诊断治疗的医学知识和实践经验，综合运用了案例推理、模糊推理、缺省推理等方法，建立了能迅速生成重症监护治疗方案的推理模型，对重症监护病房中的多种危险病症采取病因和病症相结合的诊断思路，实现了推理机的设计，建立案例推理、模糊推理、缺省推理相结合的ICU应急诊断方案生成原型系统。该系统将人工智能技术和ICU医学知识相结合，为信息技术在生命科学中的应用做了有益的探讨。     

基于摩托车总体设计的一种推理方法

根据建立摩托车总体设计专家系统推理机制的实际需要,引入实例推理与规则推理两种常用的推理机制,在分析了二者各自优缺点后,提出了一种集成的方法,即在摩托车整车总体设计的最初阶段,以实例推理方法进行已有成熟车型的选型而在变型设计阶段以规则推理方法根据相关设计规则进行实例修改,以此解决摩托车总体设计阶段的可重用性设计问题,达到利用企业已有设计资源缩短设计时间,提高设计效率的目的．