故障诊断专家系统的新型知识网络推理模型

介绍故障诊断专家系统中的一种新型知识网络表示法，并给出了详细的推理算法与故障判决算法，此知识网络的推理通过消息传递来实现，具有分布式特性，且在整个知识网络的推理与故障判决中融入了不精确推理算法，故能适合大多数的故障诊断专家系统模型。     

基于语义网络的旋转机械故障诊断知识表示

针对旋转机械故障诊断专家系统中的知识表示问题,讨论了语义网络的知识表示方法。并以此为基础进一步探讨旋转机械典型故障诊断的知识表示模型－－语义网络知识表示模型,文中还讨论了它的计算机语言实现方式,在VC＋＋环境下开发出了一个语义网络知识表示的演示模型。结果说明该知识表示方式是有效的。     

故障诊断专家系统推理机研究

要根据故障诊断领域知识的特点，设计了一种通用故障诊断专家系统推理机模型。阐述了该模型中采用的启发式代价树有界深度优先、反向推理策略及实现步骤。在汽车故障诊断专家系统中的应用结果表明效果良好，达到诊断要求。     

人工智能在故障诊断技术中的应用

本文以直流提升系统故障诊断为例,介绍了以Turbo Prolog语言实现的产生式故障诊断专家系统的结构,原理和功能;提出了专家系统在控制和监视工业过程方面的应用的设想。     

基于离散Hopfield网络的飞机发动机故障诊断的智能算法研究

本文尝试将Hopfield神经网络应用于飞机发动机故障诊断,阐述了基于离散Hopfield网络的故障诊断专家系统的基本结构,对离散Hopfield网络的容错能力做了分析,这样一方面体现了离散Hopfield网络的优越的容错能力,另一方面也为以后对该网络进行进一步优化提供了相关数据,克服了传统诊断专家系统的不足。     

液压泵故障诊断专家系统研究

液压泵是液压系统的动力源,它的失效直接影响着系统的正常工作,因此液压泵的状态监测与故障诊断是迫切需要解决的问题。作者以YB16型叶片泵为研究对象,将传统的求振动信号功率谱法与先进的专家系统技术相结合,使对泵的故障诊断更为准确。本文所介绍的方法可推广到其它类型液压泵的故障诊断中去,还可对长期运行而重要的液压系统中的动力源进行在线监测。     

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。     

柔性制造系统(FMS)故障诊断技术综述

本文阐述了FMS（柔性制造系统）故障诊断技术研究的意义，重点讨论了FMS故障诊断技术研究的方法及其优缺点．     

汽车电器故障诊断专家系统的研究

本文提出基于故障树的汽车电器故障诊断系统的设计方案。以Windows XP为平台、Visual Basic6.0为编程语言,开发出具有友好的人机交互界面的汽车电器故障诊断专家系统。从而能够使用户通过人机对话的形式快速、准确地找到故障原因。     

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。     

专家系统技术在注塑模故障诊断中的应用

论述了用人工智能技术对模具故障进行诊断和确定对策的原理和方法。对模具在工作中常遇到的与模具制造、工艺条件及塑料材料有关的问题及相应对策进行了归纳整理，组成了模具诊断与维修知识库。收集了常用工程塑料的各种有关成型工艺条件和主要性能，建立了塑料材料数据库。采用正向推理控制策略搜索知识库，并将推理结果与理论计算结果进行对比校验，最后确定出模具工作中出现故障的原因，并输出相应的解决办法和建议．     

FMS故障诊断专家系统中的知识处理技术

分析了诊断专家系统中证据和知识的不确定性来源，介绍了ＦＭＳ故障诊断专家 浅知识和深知识的不确定性描述及其不确定性传播，给出一棵主驱动故障及其部分带点的框图知识表示，以及经过简化的ＦＭＳ故障诊断专家系统的诊断流程。     

齿轮故障诊断专家系统

在分析了以往的齿轮诊断方法及大量试验数据的基础上，选出了对应于各故障敏感的参量，总结扫描了齿轮故障的判据并在此基础上建立了故障诊断的专家系统，把模糊理论用以知识表示进行不精确推理，采用元知识控制下的反向推理机制并根据推理结果赋以合理的解释，该系统既能本向自动诊断又能结合其它诊断方法作精蜜诊断；还能兼顾在线监测与离线分析，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。     

发动机点火系统故障诊断的研究

建立了基于神经网络的发动机点火系统故障诊断专家系统,并较好地应用于自行开发的汽车示波器上.经实车测试,故障珍断结果可靠.     

基于BP网络的飞机燃油系统故障诊断方法研究

对于飞机燃油系统故障诊断问题,提出了一种利用BP神经网络进行飞机燃油系统故障诊断的新方法。通过设计飞机燃油系统层次分类诊断模型,构建了专家系统知识库和推理机,利用CB工具开发了飞机燃油神经网络故障诊断专家系统。仿真结果表明,该系统很好地发挥了专家系统的智能性,能够快速准确地诊断出燃油系统的故障,完全适合于飞机燃油系统的故障诊断。     

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     

FMS故障诊断专家系统推理算法的研究和实现

采用反向符号推理和正向数字推理相结合的方法 ;研究适合于故障诊断专家系统的模糊推理算法 ,同时应用神经网络算法 ,解决多种有效的推理问题。提出了一种故障诊断模糊综合推理算法 ,开发了FMS故障诊断专家系统。理论分析及应用表明 :该算法在故障诊断领域具有通用性和高效性特点。     

Prolog语言在发动机故障诊断中的研究

本文介绍了人工智能的应用、诊断专家系统的组成和用来编制专家系统的计算机语言：Prolog语言。对汽车发动机故障诊断的现状以及Prolog语言在故障自诊断系统中的应用进行了分析。     

采煤机液压故障诊断专家系统的研究

针对采煤机液压系统故障的复杂性问题,通过有效的知识获取手段,借助专家系统开发工具,建立了采煤机液压故障诊断专家系统：ＭＧＨ－ＤＢＥＳ。介绍了系统开发流程,知识获取,知识推理等。测试表明：系统运行是可靠的,诊断结果是有效的,维修决策是可行的。