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．     

基于网络的远程诊断专家系统的研究

根据对旋转机械典型故障机理和特征的研究分析及专家系统技术的研究 ,阐明了基于网络远程诊断专家系统的主要内容和总体框架 ,同时对知识库和推理机制等几个方面也进行了详细的阐述。提出了Visual Studio.Net和数据库技术相结合的基于网络远程诊断专家系统的整体设计方案和软件设计 ,同时给出了使用OLE DB方式进行数据库访问实例。     

故障诊断专家系统知识获取的变精度粗集方法

针对故障诊断专家系统知识获取的问题，利用变精度粗集(VPRS)理论模型进行知识简化，并采用正则条件熵和互信息熵对故障特征的选择进行评价，实现最简诊断知识的提取，以建立专家系统知识库。对滚动轴承故障诊断的实验表明，该方法有效地弥补了传统故障诊断专家系统知识获取的不足，可正确地实现故障诊断功能，在实际系统的故障诊断中具有应用价值。     

变精度粗集模型在故障诊断专家系统中的应用

将变精度粗集模型应用于故障诊断专家系统的知识获取和知识库的更新;利用变精度知识约简和正则条件熵进行故障特征选择,实现最简诊断知识的获取,以建立专家系统知识库;利用属性的相对依赖性实现知识库的维护与更新.滚动轴承故障诊断的实验结果表明,该方法有效地克服了传统规则式故障诊断专家系统的不足,实现了故障诊断功能.     

基于Kriging模型的冷水机组故障检测与诊断方法

提出应用Kriging模型对冷水机组进行故障检测与诊断(FDD),采用ASHRAE RP-1043项目中无故障运行数据建立并验证冷水机组Kriging模型.利用参数敏感性原理对比T-统计方法和指数加权移动平均(EWMA)方法,对比结果表明,EWMA方法提高了参数敏感性.结合Kriging模型、EWMA方法和故障诊断规则表,用实测故障数据对冷水机组故障进行检测与诊断,检测和诊断的故障包括冷凝器结垢、制冷剂充注过多、制冷剂泄漏、不凝性气体、冷冻水流量减少和冷却水流量减少6个故障.诊断结果表明,应用Kriging模型能够准确有效地检测与诊断冷水机组不同水平的故障.     

基于遗传算法的网络故障诊断专家系统的设计与实现

采用遗传算法理论实现了故障规则的自动获取,并利用专家系统实现诊断,提高了系统抑制噪声的能力,同时使系统具备了自学习功能,并对该系统的结构和各模块功能进行了阐述.采用面向对象方法和Visual C 6.0程序设计语言开发了一个智能故障诊断专家系统,在校园网环境中进行了实验.调试结果表明,该系统能够在校园网环境下实现告警数据的收集与处理、网络状态的监测以及简单故障的诊断等功能.     

特种车辆柴油发动机故障诊断专家系统实现问题

为了实现特种车辆柴油发动机已发故障或潜在故障的快速高效诊断,根据特种车辆柴油发动机运行过程特征参数知识表示的模糊特性,建立了多库多层次方式的知识库,并采用柴油发动机故障类型诊断的反向推理和故障原因分析及故障消除措施正向推理相结合的混合推理机制设计了总体目标推理和级目标推理相结合的推理机.该系统采用V isual Basic6.0进行编程,在windows2000平台上运行.应用效果表明,特种车辆柴油发动机故障诊断专家系统的预报准确率较高,具有较大的实用性.     

三相异步电动机状态计算机检测与处理

采用主从分布式结构对三相异步电动机进行在线检测，并提出了等间隔同步采样算法，基本消除了周期误差；同时，对常规量参数进行模糊化处理，提取故障特征量，采用模糊专家系统的模式实现电动机故障的分析、诊断与管理。     

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。     

形象思维故障诊断方法

在系统分析人类专家诊断推理策略的基础上,提出了形象思维故障诊断新概念,建立了形象思维故障诊断模型,并分析了形象思维诊断方法。这将有助于为更加准确地运用人类专家的知识来描述故障特征,构造更加贴近人类专家思维方式的诊断专家系统打下基础。     

飞行器故障诊断专家系统中的知识联想

在建立某飞行器故障诊断专家系统时,针对诊断知识的特点,提出了一种用相似匹配进行知识联想的方法。实际系统在可视化工程环境（ＨＰ ＶＥＥ）下开发完成,应用于某飞行器故障诊断时,能通过联想产生实用的诊断规则,对缺少诊断知识的故障症状进行尝试性推理。     

基于面向对象规则模板的MCD磨粒诊断ES研究

研究了一种用于发动机磨损状态监测与故障诊断的MCD磨粒专家系统（ES），首先讨论了诊断知识的获取与规则表示。接着根据ES模板化思想，研究了一种面向对象的规则模板，包括面向对象的规则知识表示、生的反向推理机制及图形化的人机界面；最后在此基础上构造出该诊断ES的实例，应用表明，该诊断系统（ES）较好地实现了领域知识与计算机软件技术的有机融合，对于提高磨损监测与诊断的智能化水平有着积极意义。     

基于人工神经网络和专家系统结合运用的电网故障诊断技术的研究

人工神经网络（ＡＮＮ）和专家系统（ＥＳ）的结合是智能系统研究的发展方向。本文对ＡＮＮ和ＥＳ结合用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出一种新的电力系统故障诊断方法。该方法综合了ＥＳ和ＡＮＮ各自的优点，充分利用ＥＳ的推理能力和ＡＮＮ的学习能力，由ＥＳ根据故障报警信息搜索电网数据库，提出故障假设，再由ＡＮＮ对故障假设进行诊断。该方法教授给ＡＮＮ的知识是电网通用的故障判断知识，具有较强的能用性。研究表明ＡＮＮ和ＥＳ结合用于电网故障诊断是非常有效的。     

运载火箭故障诊断专家系统

目的实现运载火箭故障诊断的智能化,自动化和实时性,提高运载火箭发射的成功率。方法 引入人工智能技术,研制故障诊断专家系统。结果 原型系统现有知识点２１０００余个,其中规则２０００余条,系统中最大的一项诊断时间为０．６７ｓ,最小为０．１３ｓ,小于平均每一项的诊断时间不超过１．００ｓ的需求。结论专家系统用于火箭故障诊断具有可行性和实用性。     

基于RST改进NN模型的高压输电线系统故障诊断

为了克服实时诊断信息在形成和传递过程中的畸变而导致故障诊断结果的错误，在基于粗糙集理论(Rough Set Theory，简称RST)的高压输电线系统故障诊断模型的研究基础上，充分利用神经网络(Neural Networks，简称NN)的泛化能力和粗糙集理论强大的定性分析能力，构造了RST与NN相结合的故障诊断模型。首先利用RST从诊断样本中提取领域知识，然后利用所提取的诊断对象知识属性形成诊断NN的初始结构，进而增强诊断NN的智能性和容错性。通过高压输电线系统故障诊断的仿真结果比较，证明了该模型的有效性和通用性。该模型即使在诊断信息不完整的情况下，也具有高的诊断容错性能，因此在电力系统实时故障诊断方面具有广阔的应用前景。     

基于本体的故障诊断知识管理系统研究

针对目前企业内存在的故障诊断信息分散,不易共享和重用的问题,提出基于本体的故障诊断知识管理系统模型.根据故障诊断所涉及的源知识特点,建立了结构域、测试域和故障域3个异构领域本体模型,并根据各本体之间的连接关系给出了故障树生成算法,实现知识之间的共享和重用.以4L-20/8型两级空气压缩机为研究对象,开发了基于本体的故障...     

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.     

基于独立分量分析特征提取的故障诊断系统

针对矿山破碎机的声音故障诊断受复杂现场环境制约、确诊率低的难题, 结合独立分量分析(ICA)在自然图像和连续语音信号中特征提取的方法,采用两层ICA分别用于从混杂声音中提取各采集通道(部位)的统计独立声音信号和进一步提取该信号的特征基.训练阶段生成的特征基系数序列用来生成矢量量化(VQ)的码书,设计出ICA-VQ破碎机故障诊断系统.现场采集数据的实验中系统的故障诊断准确率达到96.8%,表明系统的高效性.