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(HPVEE)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     

飞行器故障诊断专家系统中的知识获取机制

根据某飞行器的诊断实例,先通过文字编辑模块（读取编辑器）转换源知识（实例）的形式,得到初始规则,然后运用归纳方法获得用于修理诊断的,精炼合理的系统知识,并由归纳分类形式知识库的分块分层结构,本 系统在ＨＰ ＶＥＥ的环境下开发实现,在某飞行器故障诊断的实际应用中能有效运行,完成知识的自动转换和分类精化。     

诊断型专家系统分析

该文对故障诊断型专家系统的功能特性进行分析,并探讨诊断型专家系统中的一些技术问题。鉴于浅层知识的局限性,论述了模型知识在诊断型专家系统中的应用,结合这两方面的知识可以极大提高诊断专家系统性能,最后总结了开发诊断型ＥＳ的几种方法。     

基于故障树与BAM神经网络的智能故障诊断方法

在研究故障树分析(FTA)和双向联想记忆(BAM)神经网络在故障诊断中应用的基础上,提出了一种融合FTA和BAM的故障诊断方法。故障树存贮了系统关于顶事件发生的全部知识,利用FTA得到系统所有的故障模式,进而归纳出BAM的学习样本,即故障树中故障现象(监测点状态组合)和底事件发生与否之间的对应。BAM通过联想记忆矩阵并行联想,得到诊断结果,扩展综合故障诊断能力。用上述方法进行仿真分析,结果表明该方法用于解决此类问题是有效的。     

故障诊断专家系统学习机制

根据机器学习的特点，提出并设计了一种能在故障诊断过程中进行参数修正学习、知识扩充，并在诊断结束后能对知识进行归纳的专家系统学习机制。这一系统在可视化工程环境（ＶＥＥ）平台下实现，能有效地运行，使用方便。     

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。     

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．     

一种新的故障诊断专家系统

为了在新的环境中建造一个更加有效的故障诊断专家系统,在一般故障诊断专家系统的基础上,根据智能模拟器综合测试的特点和故障诊断要求,提出了一种新的专家系统知识分类和表示的方法．按照这种方法,利用ＨＰＶＥＥ（可视化工程环境）编程语言在Ｗｉｎｄｏｗｓ平台上建造了一个实用系统．该系统的仿真运行得到了很好的结果,故障诊断率达到１００％,诊断速度完全满足系统要求．     

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…

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。该方法综合一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     

模糊神经网络在燃气轮机故障诊断专家系统中的研究与应用

针对故障诊断专家系统中自学习能力弱和不能描述模糊性知识的问题,提出了一种将模糊神经网络运用于故障诊断专家系统的研究方法,既可以使故障诊断专家系统根据事例和数据来学习新的知识和信息,又增强了系统描述模糊性知识的能力,使得诊断结果更加符合诊断工作人员的需要。最后以某型燃气轮机为研究对象,实现了快速、准确地诊断。     

船用核动力冷凝器故障诊断专家系统

对船用核动力冷凝器的故障特征进行了分析,并据此建立了诊断专家系统.讲述了冷凝器的典型故障特征,并根据专家的经验及理论知识建立了知识库.针对故障的特点,专家系统采用了不确定性知识表示方法,推理机采用了双向推理机制.用VisualBasic6.0编制了专家系统程序.该系统对典型故障进行了诊断,得到了预期的效果.     

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。     

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。     

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...     

基于综合集成方法的设备故障诊断及其应用

设备故障的诊断涉及到知识工程、知识管理、数据挖掘、专家系统、可靠性工程等多领域知识，常常需要综合定性和定量方法共同进行诊断。本研究从综合集成法的思路出发，提出了一种定性定量结合的设备故障诊断方法，并以铁路CIR设备为例，综合知识图谱、文本分类、贝叶斯网络等技术，应用于设备故障知识管理、故障定位、故障诊断推理。本研究表明，综合集成方法对复杂设备故障知识的管理和诊断实践提供了有效指导，同时能为维修人员和管理人员进行设备健康管理工作提供决策支持。     

扩展产生式规则的网络故障诊断专家系统

根据自然语言理解和网络故障诊断专家系统的特性,提出了一种扩展产生式规则的知识表示方法.扩展产生式规则将规则的前提、结论和建议分别用概念图表示,是一种混合知识表示方法.在扩展产生式规则知识表示方法的基础上,设计出了网络故障诊断专家系统的模型.该系统具有自然语言接口,可将网络中有关故障问题的汉语语句转换成概念图;经过专家系统推理后,可将推理结果和推理过程转换成汉语输出.为了增强专家系统知识获取的灵活性,在系统中还增加了Apriori关联规则挖掘算法,通过对陷阱协议数据单元挖掘,实现在线知识获取.利用该系统模型已开发出网络故障诊断专家系统原型.     

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。