“基于知识的发动机诊断系统KBSED”在我校通过鉴定

由我校机械工程一系工程测试教研室与船舶和海洋工程系内燃机教研室共同研制成功的“基于知识的发动机诊断系统KBSED”,已于1990年春通过湖北省教委组织的专家鉴定.本研究成果是国家教委博士点基金项目“机械设备诊断理论与专家系统”的研究成果的重要组成部分.鉴定委员会由来自清华大学、天津大学、第二汽车制造厂、上海港务局等11个单位的专家组成.鉴定认为:“该系统是一个多功能的诊断系统,在诊     

基于知识的液压系统故障诊断系统

作者在总结液压系统故障诊断专家经验的基础上，利用ＴｕｒｂｏＰＲＯＬＯＧ２．０语言建立了一个面向一般现场液压系统维修人员的液压系统故障诊断专家系统，并对该系统进行了实验验证．在使用中，维修者可在该系统帮助下迅速找到故障，从而对系统进行有效维护．     

基于知识的诊断系统软件开发方法学探讨

基于工程的观点,对基于知识的诊断系统软件开发的方法学模型作了一些初步的探讨,提出了一种开发模型,该模型吸收了软件开发原型法的基本思想,体现了一种动态的、“开放式”的开发特点.     

基于故障树的知识存储及诊断系统

分析半导体制造企业基于故障树的诊断系统的现状,针对目前传统故障树在关系型数据库的存储方式的不合理性,提出了新的在数据库中的分级存储方式,并基于此建立了新型专家系统。介绍基于故障树的知识表述方法,提出一种基于故障树的知识在关系型数据库中的分级存储方式并介绍基于混合推理的故障识别诊断方法;讨论实现诊断系统的关键技术,如数据存储的类实现方式和B/S三层架构模式等。经成都某半导体芯片封装测试工厂实际使用,所开发系统方便简捷,能有效提高故障诊断的效率和可靠性。     

基于公用电话网的电控发动机远程诊断系统

为通过远程方式实现电控发动机的现场数据收集、故障诊断和实时状态调节．提出了使用公用电话网将终端车辆与服务中心相连接，运用传真通讯模式实现数字信号双向传输，并设计开发了由用户终端数据处理装置和服务器端数据处理装置组成的硬件系统，以及相应的控制软件和服务中心诊断软件．在实际的FAI电喷摩托车上测试该系统的功能及可靠性．使用该系统，服务中心能实时监测异地电控发动机的工作状态，提取其电控单元存储的任何信息，包括故障历史信息，并对发动机实施控制参数的远程调节．测试试验表明，所开发的远程诊断系统在电控发动机产品的研发和售后服务中能发挥重要的作用．     

基于知识的心电图自动诊断系统的设计

介绍了基于知识的心电图自动诊断系统的系统构成及设计过程中采用的关键技术.模拟了现实世界心电专家根据心电图进行诊断的思维方式,揉进了可能性理论和模糊理论的概念,同时又避免了复杂的推理过程.其心电图病理数据库由知识库和规则库两部分组成,采用数据库形式存储.推理诊断系统采用数据驱动的正向推理结合基于CF模型的不精确推理.推理诊断系统与知识库和规则库的实际存储内容没有必然联系,所以适用于诊断型的专家系统.     

基于知识工程的图形化网络拓扑诊断系统开发

针对目前智能诊断系统缺乏有效的知识库开发工具、推理功能单一等问题,需要一套自动化、智能化水平高,能适应多变量、多过程的复杂系统的故障诊断系统.系统将人类的思维能力、系统的物理规律和数学模型有机地结合,开发了一套基于知识工程的图形化网络拓扑诊断系统,其特有的图形化网络拓扑专家知识表达使专家知识的建立、修改、扩充和维护于一体,不需编写专门代码,节约了时间减少了人为出错的可能性;集专家规则、模糊逻辑和神经网络于一体的组合智能推理机使系统适应于多变量、多参数、多目标及多过程的复杂系统.在Bently模拟转子试验台上对系统的有效性进行了验证,取得了较好的效果.     

基于CAN总线的发动机PSA故障诊断系统

针对传统发动机故障诊断方式存在故障事后检修及查询困难等问题,提出一种基于CAN总线的发动机在线故障诊断系统模型.以CAN总线实时采集的发动机控制单元各传感器状态数据为诊断样本,利用主成分分析(PCA)实现输入变量降维和去相关;采用减法(subtractive)聚类算法完成模糊推理过程;应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立起PSA(PCA-subtractive-ANFIS)故障诊断模型.研究表明PSA故障诊断模型是有效的.仿真结果表明,其拟合能力、收敛速度及抗噪能力均优于PCA-BP网络模型.     

基于BP神经网络的军车发动机故障智能诊断系统研究

本文在简单介绍专家系统和神经网络基本原理的基础上,针对专家系统不确定知识获取困难的缺点,提出了采用BP神经网络来构建专家系统的不确定知识获取模块的方法,通过对康明斯6BT5.9型柴油发动机的加剧磨损期实验所采集的状态参数进行试验,验证了该方法的可行性。在此基础上,构建了基于神经网络的军车发动机状态监测与故障诊断智能系统。该系统以Windows2000为平台,主要采用VisualBasic语言和Access数据库进行开发。通过友好的人机交互界面实现了状态监测、实时数据采集、实时故障诊断、知识获取和辅助学习等功能。将该系统应用于军车发动机相关故障的诊断,实验结果表明该系统具有较好的诊断效果。     

汽车发动机点火系的微机诊断系统

根据利用点火系次级电压时域波形分析的方法对点火系技术状况进行诊断的原理，开发了汽车发动机点火系微机诊断系统。其特点是配备适当的硬件后着重通过软件系统的开发来实现系统的功能。     

发动机故障诊断专家系统DESVE通过鉴定

由我校机械工程一系工程测试教研室和船舶和海洋工程系内燃机教研室共同承担并完成的有关部门的“发动机故障诊断专家系统DESVE”项目,已于1991年5月21日通过了国家教委组织并委托华中理工大学主持的鉴定.来自清华大学、天津大学、二汽等8个单位的专家参加了鉴定.专家鉴定认为,“该系统是一个多功能的诊断系统,在诊断理论、知识库版本管理方式、信号理解与夹持式压力检测装置等方面同国内外现有的系统相比,均具有创新性,达到了国际先进水平”.     

设施蔬菜病害知识诊断系统的构建

为建立高效求解的植物病害诊断系统,利用经济学的多比例法实现设施蔬菜病害诊断知识数值化,依据蔬菜病害诊断问题特点,改进现有的层次分析法,利用诊断难易程度和影响病害发生的主要环境因子,建立蔬菜病害的分步诊断推理模型;将SQL Server 2005作为后台数据库管理系统,Visual studio.net framework(VS.NET)作为系统集成开发平台,利用C#语言进行编程,建立基于分步诊断模型的设施蔬菜作物病害诊断系统。结果表明,该系统具有病害查询、病害诊断、病害防治与管理方法等查询与咨询功能,对病害诊断的准确性评估结果显示该系统和人类专家诊断正确率差异不显著。     

电控汽油发动机故障自诊断系统的研究

本文就电控汽油发动机故障自诊断系统的功能、原理、安全保险、故障码的含义及辨别使用等方面进行了分析和探讨,以纠正由于长期受传统维修方式影响而对电控发动机维修和故障排除时常会出现的一些认识上的误区。     

柔性制造系统故障诊断系统的智能知识获取

结合FMS故障诊断专家系统的实际开发,针对故障诊断专家系统中的知识自动获取问题,提出了概念库的管理方式,设计了一种自学习系统．本文研究了学习模块的知识表达问题,提出了一种混合式的知识表达方式,即语义网络和模糊产生式规财相结合的方式,同时介绍了学习过程中的搜索问题及推理策略．     

大型电站诊断系统中知识处理方法

诊断知识处理是大型电站智能诊断系统的关键技术之一，针对电站设备故障诊断问题，提出了故障诊断的知识范围，对诊断知识进行了合理的分类，分别对这些知识的获取、混合知识的表示、诊断推理等方法进行了分析与研究，为最终建立大型电站智能诊断系统奠定基础     

电控发动机维修中故障自诊断系统的应用

通过对自诊断系统简要介绍的基础上,详细介绍了故障自诊断系统故障码的读取与清除方法,以及在故障码的读取与清除过程中需要注意的问题。     

专家面向对象诊断系统中知识表示方法

描述了专家面向对象诊断系统(EXOODS)中知识的表示方法和面向对象的自身结构分析法.该方法将人工智能中常用的知识表示方式——框架和产生式系统有机结合,使知识能被自然、有效地表示,为硬件故障诊断专家系统提供了一种有效的知识表示方法.     

基于特征分析的滚动轴承诊断系统

根据现场检记的一些数据，将滚动轴承所发生的几种典型故障归类，应用数据处理技术建立了一个实用诊断系统，从而不仅可诊断轴承故障发生的部位，且易实现计算机对故障的精密诊断。