基于神经网络推理的故障诊断专家系统

本利用神经网络（ＮＮ）知识并行处理，自学习及联想记忆等功能，建立了基于网络推理的专家系统，论述了ＮＮ的结构，算法参数的确定，系统知识获取和离线／在线自学习功能提出了ＮＮ数值推理和ＥＳ深层逻辑概念相结合的输入／输出转换机制与ＮＮ推理的解释机制。研究表明系统具有良实用性。     

基于神经网络推理的故障诊断专家系统

本文利用神经网络(NN)的知识并行处理、自学习及联想记忆等功能，建立了基于神经网络推理的专家系统论述了NN的结构、算法参数的确定、系统知识获取和离线／在线自学习功能，提出了NN数值推理和ES深层逻辑概念相结合的输入／输出转换机制与NN推理的解释机制．研究表明系统具有良好的实用性。     

卫星姿态测量系统的故障诊断技术

以挠性陀螺仪、红外地平仪和太阳敏感器组成的对地观测卫星的姿态测量系统为对象,研究了该系统传感器硬件故障的诊断技术．在给出系统方程的基础上,对传感器的故障作了假设,并对该系统进行基于广义简化滤波器（多重滤波器）故障诊断方法的应用．该方法利用测量系统自身的卡尔曼滤波器,故只需增加有限的计算量．结果表明,这一方法有较好的实时性和较高的故障检出率,有利于卫星姿态测量系统可靠性的提高和高精度卫星的研制．     

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。     

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     

互感器故障诊断神经网络专家系统

基于神经网络专家系统的基本原理和利用神经网络的知识表达能够反映事物之模糊因果关系的特点，本文建立了一个用于高压电磁式互感器故障诊断的神经网络专家系统，提出了一种有效的推理方法，旨在全面、快速和准确地实现互感器的故障诊断，以提高互感器及电力系统运行的可靠性。图２，参８。     

基于神经网络的船闸故障诊断专家系统研究

针对传统故障诊断专家系统所存在的问题,提出了一种基于神经网络的故障诊断专家系统模型,并且把此模型应用到船闸的故障诊断上.详细介绍了基于神经网络的船闸故障诊断专家系统的结构及各功能模块的设计,并且给出了系统的仿真结果.     

基于复合神经网络的柴油机故障诊断专家系统

针对ART神经网络和BP神经网络在故障诊断领域应用的优点及不足,结合专家系统擅长推理的优点,将ART2和并行BP神经网络组合优化策略运用在专家系统中,用Visual C＋＋6．0语言作为软件开发环境,构造一个基于复合神经网络的专家系统。最后给出一个应用实例,验证了系统模型的合理性。     

基于神经网络的汽油发动机的故障诊断专家系统初探

阐述了故障诊断专家系统的组成,提出了一种基于神经网络的汽油发动机的故障诊断专家系统.该系统诊断的特点是先用故障树建立诊断的专家系统,即诊断树,然后从故障树中提练出训练样本,结合人工神经网络的自学习功能,从不同角度和不同层次进行诊断推理.结果表明,该系统提高了系统的诊断效率,克服了传统专家系统的一些不足.该系统结合面向对象的VB为开发工具,具有较好的可视性和操作性.     

基于神经网络的水轮发电机组振动故障诊断专家系统的研究

针对神经网络的缺陷和水轮发电机组振动故障原因多、征兆多的特点，利用网络分块技术，把BP网络规模控制在可以接受的范围内，并将专家系统与神经网络相结合，较好地解决了知识获取和自学习的问题。通过实例验证，该网络模型能有效地分离各种故障类型，在水轮发电机组振动故障诊断中具有一定的诊断能力。     

基于多级神经网络的指挥仪电路故障诊断

针对某指挥仪电路故障诊断专家系统的不足之处，用层次结构的多级人工神经网络进行电路的故障诊断，用专家知识对学习样本进行筛选，通过对该电路中差分电路模块的诊断实验表明，可以克服专家系统对某些故障无法诊断的不足，而且还可以实现多故障的诊断。     

基于BP神经网络的沼气工程故障诊断专家系统

针对传统专家系统的知识获取困难、推理能力差、智能水平低和实用性差等缺点,阐述了BP神经网络运用于农村沼气工程故障诊断专家系统的设计思想,应用专家系统与数据结构的有关知识和面向对象的设计方法,设计了农村沼气工程故障诊断专家系统知识库,提高了农村沼气工程故障诊断效率,为故障诊断专家系统的知识库设计提供科学有效的方法.     

基于RBF神经网络的锅炉燃烧系统故障诊断

为了提高锅炉燃烧控制系统的可靠性,针对热力系统自身的特点,基于热力系统的解析冗余理论,提出用RBF神经网络构建状态观测器,对传感器和执行机构进行故障检测与诊断的新方法。采用正交最小二乘法(OLS)训练神经网络。在锅炉负荷控制系统中采用这一方法,对传感器和执行机构构建状态观测器,通过分析比较传感器及其观测器输出和残差、执行机构及其观测器的输出和残差,就可以进行故障诊断。实验结果表明:该方法可以有效地进行锅炉燃烧控制系统故障检测和诊断。     

神经网络技术在汽车故障诊断专家系统中的应用

针对基于符号处理的专家系统的局限性和汽车故障诊断的复杂性,提出了将神经网络技术引入汽车故障诊断专家系统的思想,并对基于神经网络的专家系统的原理进行深入探讨.最后,给出了一个基于3层BP网的汽车转向系故障诊断专家系统的实例.     

基于模糊神经网络的摊铺机智能故障诊断系统

针对沥青摊铺机故障原因的复杂性与不确定性，综合运用模糊推理、数据库、人工智能、专家系统等理论，完成了沥青摊铺机智能故障诊断系统总体结构设计，建立了基于BP神经网络的沥青摊铺机故障诊断系统，利用推理规则模块并结合摊铺机工作状态参数进行推理，能迅速判断推铺机故障原因，从而保证了推铺机的正常工作。该系统的研究为沥青摊铺机智能故障诊断系统的开发提供了理论依据。     

模糊Kohonen神经网络回热系统故障诊断

分析了汽轮机组回热系统12种典型故障及9种征兆参数的模糊处理,结合Kohonen神经网络的工作原理、诊断特征,提出了模糊Kohonen神经网络汽轮机组回热系统故障诊断模型.结果表明:该模型可以有效地进行回热系统故障样本模式的模糊量化处理,具有自学习功能、聚类能力强、运算速度快的优点,可以有效地对具有模糊性的单一故障和复合故障进行诊断,是一种适合于汽轮机组回热系统故障诊断的有效可行的方法.     

人工神经网络在医疗智能诊断系统中的应用

提出了将人工神经网络与专家系统相结合，建立医疗智能诊断的方法，并用于心肌梗塞，心绞痛疾病的临床诊断，临床已确诊的140份病历检验结果表明，神经网络技术在医疗诊断领域应用效果显著，具有广阔的发展前景。     

基于遗传算法和神经网络优化的故障诊断专家系统

传统故障诊断专家系统中存在知识获取困难和推理能力弱的问题,采用模糊神经推理控制器作为推理机可改善此类问题,为进一步提高系统的性能,用遗传算法对推理机进行离线训练．在系统中,使用了传统故障诊断专家系统给予规则的推理方式,使系统在提高灵活性的基础上保持了透明性。     

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。