基于CBR的工程车辆故障诊断系统

针对工程车辆故障的特点，分析了以往工程车辆故障诊断方法的局限性。将人工智能领域中的新分支CBR(Case-Based Reasoning)技术引入到工程车辆故障诊断中，论述了CBR技术的系统结构和关键技术，并给出了具体的实现方法。理论分析和实践经验表明，基于CBR系统可以解决基于规则的专家系统在某些方面的缺陷，具有实现方式灵活、简便、自学习能力强等特点，是一种适合工程车辆故障诊断的新方法。     

一个基于事例的旋转机械故障诊断专家系统

故障诊断是人工智能和专家系统研究领域的一个重要课题.这里主要结合CBR技术介绍了旋转机械故障诊断系统的知识表达、问题求解方法的设计思想和实现技术.该系统具有清晰美观、便于操作的用户界面,可以方便地实现对两大故障部位(转子系统和齿轮箱)的故障诊断.     

基于关系数据库的变压器故障诊断专家系统

根据油浸式电力变压器的特点及故障诊断的原理,提出了基于关系数据库字段的知识表示形式和基于关系数据库记录的推理规则.特别在推理机方面,根据变压器故障诊断的特点,利用成熟的关系型数据库技术提出一种搜索、替换、构造故障现象与诊断结果对应数据库的推理机制.采用面向对象技术设计开发变压器故障诊断专家系统来解决变压器故障的智能诊断问题,为相关方面故障诊断专家系统的设计开发提供借鉴.     

基于案例推理的旋转机械故障诊断系统研究

针对大型旋转机械结构复杂,故障现象难以用结构化知识表示,故障诊断规则难以提炼的特点,将基于案例推理(CBR)方法应用于旋转机械故障诊断。从旋转机械故障诊断的需求出发,在分析旋转机械故障诊断知识特点的基础上,对故障诊断系统的总体结构、故障案例库的构建、案例相似度匹配、案例调整和学习等CBR方法的关键技术进行了研究。重点设计了故障案例表示方法,采用基于三标度的层次分析法(AHP)确定案例征兆权值。提出了改进的最近邻法计算案例相似度,可以从征兆名称、征兆值、权值三方面对案例进行精确匹配。提出了基于案例审核的学习机制,可以充分发挥不同人员的作用。开发了基于CBR的旋转机械故障诊断系统原型,并给出了应用实例。     

高速卷接机组集成故障诊断方法的研究与实现

为实现对高速香烟卷接机组故障的快速高效诊断,针对其故障知识的复杂特性,研究了RBR,CBR,ANN等推理算法的特点,提出利用树型结构进行故障分类,利用串行混合推理进行故障定位,采用RBR,CBR和ANN相结合进行集成故障诊断的策略,确定了推理流程,完成了系统的开发,通过联机测试进行了系统验证.     

基于综合关联度分析的电力变压器故障诊断

在电力变压器故障诊断中,针对油中溶解气体分析,传统的三比值法难以包括和反映电力变压器内部故障的所有形态,在实际工作中存在许多变压器故障因查不到故障编码而无法判断的问题.结合油中溶解气体分析技术和灰色关联的相关理论,提出了一种面积关联度和斜率关联度相结合的综合关联度分析方法,给出了变压器故障诊断的算法步骤,并对权重系数的选取进行了探讨.该方法既能表征序列曲线的离散程度,又能反映序列曲线的变化走向相似度,能全面描述序列间联系的紧密程度.实验表明,将该方法用于变压器故障诊断,不仅克服了三比值法存在的问题,而且故障诊断准确率也高于面积关联分析方法和斜率关联分析 方法.在收集到的数据中随机选取350组进行计算,诊断准确率达到93.7%.     

齿轮箱故障诊断中小波技术的应用

针对齿轮箱故障振动信号的特点,分析了采用傅里叶变换对齿轮故障诊断信号分析技术的不足,提出了采用小波变换的方法提取齿轮箱故障振动信号;通过实例分析,阐明了应用小波变换技术对齿轮箱故障诊断的有效性.     

灰色关联度在故障诊断系统中的应用

针对传统专家系统解决机械故障诊断问题时存在的不足,将基于案例推理(CBR)方法引入到故障诊断中,提出了一种CBR故障诊断模型.在案例检索中,采用了一种改进的灰色关联模型来计算案例之间的相似度.该模型适用于对故障症状和故障原因之间关系不十分明确的场合,可以比较准确地检索到相似案例,提高案例检索速度.最后应用文中提出的方法建立了一个轴承故障诊断专家系统,此系统对生产和实践具有重要的指导价值.     

信息融合技术在电力变压器故障诊断中的应用

根据变压器运行原理和结构特点,将信息融合思想引入到变压器的故障诊断中,建立基于信息融合技术的故障诊断模式,即通过曲面拟合算法和证据推理技术,从不同侧面充分利用各种特征信息对变压器的故障进行诊断,以有效地提高确诊率.     

基于油中溶解气体的变压器内部故障分析

变压器油中溶解气体分析技术,是用气相色谱分析变压器油样中溶解气体的成分和含量,判定变压器有无内部故障,诊断故障类型,并推定故障点的温度、故障能量等。介绍了变压器故障时产气特征,分析了基于三比值法的变压器故障类型判断方法,并结合三个实际案例分析了此方法的故障诊断效果。     

基于遗传算法的ENN的变压器故障诊断

可拓神经网络结合了可拓学理论和人工神经网络技术.针对变压器故障诊断的特点,提出一种基于遗传算法和可拓神经网络的电力变压器故障诊断方法.介绍了双权可拓神经网络的结构;构造了基于遗传算法和可拓神经网络的故障诊断模型和算法设计,并将其应用到电力变压器的诊断识别;通过仿真实验验证了该方法简单易行、训练误差小、收敛时间快等优点.     

基于遗传编程判别函数法在电力变压器绝缘故障诊断中的应用

基于遗传编程(GP),提出了一种用于电力变压器绝缘故障诊断的判别函数法.该方法结合变压器油中溶解气体含量,利用GP算法的树状结构特点和模拟自然进化理论的全局寻优机制,自动从训练样本中学习到代表输入特征向量与对应故障类型之间关系的判别函数,以函数值的正负表示不同的故障类别.为了验证该方法的有效性,建立了变压器分层故障诊断模型,采用多个判别函数的方式逐步判别变压器绝缘故障的类型.与常规的三比值法、BP神经网络方法相比较表明,该方法提高了变压器绝缘故障诊断的正确率,具有良好的诊断效果.     

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.     

基于CBR技术的数控机床故障诊断专家系统

在使用和维护数控机床的过程中,要求使用者掌握较强的专业技能,并能快速处理故障问题。利用基于CBR推理技术,构建了数控机床故障诊断专家系统,并且进行了原型系统的验证。通过对数控机床故障案例特征的研究,梳理故障知识结构,构建数控机床故障案例库,利用根据数控机床特征,为不同的故障属性设置权重,利用基于相似系数的方法,将提出的问题与故障案例库中的案例进行相似性对比,选出相似性最高的案例作为故障诊断方案,以实现数控机床故障诊断推理。     

案例推理在汽车维修故障诊断中的应用

本文将案例推理技术(Case-BaseReasoning简称CBR)引入到汽车维修领域中,构建了基于CBR的汽车维修故障诊断系统,为汽车的故障诊断、故障排除、方案确定等提供了一条新途径。并解决了长期存在于智能诊断系统中出现的信息处理僵硬性问题。最后给出了该方法在具体故障诊断中的应用。     

基于案例推理的流动式起重机故障诊断系统设计

该文研究了基于案例推理的专家诊断模型中的关键技术——故障案例库的建立、故障案例检索、故障案例的重用,研究探讨了案例检索机制中字符串相似度的计算方法,建立了故障检索机制的模型。结合实际工作的需要,设计实现了一个基于案例推理(CBR)的流动式起重机故障诊断系统,系统以基于案例推理的诊断技术为基础,采用关系型数据库存储数据,实现了流动式起重机械的故障诊断。     

案例推理技术用于故障诊断时的相似算法

基于案例推理技术CBR(case based techno logy)应用于故障诊断领域时,如何快速检索到最相似的故障案例是故障诊断成功的关键,相似算法主要包括相似度的定义、计算以及案例检索技术。传统相似算法存在定量计算相似度困难、计算精度低、大量依靠专家经验、案例匹配效率不高等问题。给出了不同情况下相似度的计算公式、案例的表示与存储方法和案例的检索方法,可准确、快速地匹配故障案例,解决了CBR技术应用于实际故障诊断系统中的难题。     

面向数控车床的智能故障诊断系统的研究

针对数控车床故障诊断中存在的问题,采用基于框架的案例表达,利用XML进行案例的存储、检索,实现基于CBR的智能故障诊断。这种案例的表达方法实现了将故障案例的数据存储在XML文档中,而XML文档具有数据量小和通用性强的特点,为实现数据交换和信息集成提供了方便。     

电力工程变压器故障诊断中人工智能技术的应用研究

人工智能技术在电力工程变压器故障的诊断中具有重要的应用价值。本文分析了变压器的故障及诊断方法,并针对其中三种方法略作阐述,希望能为变压器的故障诊断研究提供参考。     

一种基于粗糙集对变压器故障的诊断法

针对变压器故障的复杂性特点,建立了基于粗糙集的变压器故障诊断模型,并对实例进行了分析。