启发性故障诊断知识自动获取机制

本文从机器学习的角度，提出了一种基于故障事例的启发性诊断知识自动获取、自学习机制，即故障概念的获取和启发性诊断推理规则的获取。     

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。     

石油蒸馏故障诊断专家系统知识获取与管理

提出了一种用于石油蒸馏过程故障诊断专家系统的知识获取方法———基于深层知识学习模型，该模型可使专家系统知识库不断自动地趋于完善。同时研究了如何将获得的知识存入知识库中，即对知识库内的知识进行管理。提出了一种基于结点规则的相关矩阵的构造规则间层级关系的知识管理方法，该方法可使知识库避免冗余和矛盾     

数据挖掘在故障诊断专家系统知识获取中的应用

介绍了数据挖掘的概念,指出了数据挖掘与知识获取之间的关系,并着重阐述了描述性数据挖掘、关联规则挖掘、数据挖掘分类算法在故障诊断专家系统知识获取中的应用,最后给出了一个用数据挖掘分类算法生成故障树的实例。     

采煤机故障诊断专家系统的知识表示与知识获取

以 Ａ Ｍ５００ 采煤机故障推理网络为对象,讨论采煤机故障诊断专家系统中“规则架＋ 规则体”的知识表示方法及其知识库内部结构,以及专家系统的知识获取设计。     

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。     

用计算机试验获取知识以建立加速器故障诊断原型专家系统

开发的合肥同步辐射加速器故障诊断专家系统（ＨＳＤＥＳ）原型为产生式系统，由人机界面、时序分析器、知识库、“黑板”、推理机、解释子系统和知识获取子系统构成。该原型系统在过去３年已用来处理加速器调试、运行期间记录的与真空有关的故障数据。该原型系统知识库中的部分故障知识是借助于蒙特卡罗模拟、用计算机试验代替物理实验获得的──目前，这些知识从专家和书本都无法获得。     

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。     

水压试验机故障诊断专家系统的知识获取

针对水压试验机故障诊断专家系统的知识获取问题,将减聚类算法与人机交互方法相结合,提出了一种基于减聚类的"变焦"知识获取方法.通过将知识获取问题近似为水压试验机AMESim仿真模型增压侧压力的数据分析,引入减聚类算法,并将聚类结果与专家进行交流,实现人机交互.分析了减聚类主要参数对聚类结果的影响,建立参数修改规则,根据专家评价结果不断调整减聚类参数,获得符合要求的结果.通过"变焦"方法针对某一类结果进行深入研究,从而实现知识获取.实验结果验证了方法的有效性.     

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故障诊断专家系统中浅知识和深知识的不确定性描述及其不确定性传播，给出了一棵主驱动故障树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。     

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。     

制氧机组故障诊断专家系统知识库的研制

在分析制氧机组的结构、运行流程的基础上,利用故障树分析法来分析、细化复杂的制氧机组运行时所有可能出现的故障,确定了各故障的产生原因及排除故障的措施．采用产生式规则描述故障知识库,在知识库的构建中以每条规则作为一个结点,以这些结点构建链表,建立了一个链表形的数据结构,通过对链表的操作可以方便地向知识库里添加新的故障类或已有故障类的新发故障、删除不会再发生的旧故障等．采用以上方法建造的知识库更为简洁,具有良好的可维护性．     

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。     

遥控终端故障诊断专家系统

根据遥控终端的故障模式及类型，归纳出规则集，建立遥控终端专家知识库，应用计算机图形交互技术和多任务处理手段，建立遥控终端故障诊断系统。     

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．     

滚齿机网络化故障诊断专家系统的设计及应用

针对滚齿机生产厂商和用户对提高故障诊断服务质量,降低故障诊断成本的迫切要求,提出了一种滚齿机网络化故障诊断专家系统。探讨了系统的网络化故障诊断运行模式、专家系统的体系结构;分析了系统实现的关键技术,包括系统实现的多源数据采集方法、知识表达和推理机制以及基于P2P(Peer-to-Peer)的网络体系结构,重点研究了基于SPF(System-Phenomenon-Fault)树的滚齿机网络化故障诊断系统的知识表达和推理机制实现方法,包括SPF树的定义、生成方法、树中元件的描述和树干的成长、树的数学描述、自学习过程、SPF树的检索和故障统计方法等。基于上述研究成果的原型系统在某滚齿机生产企业的初步应用表明,系统能够大幅度降低其售后服务成本,提高生产效率。     

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.     

水轮发电机组故障诊断模糊专家系统研究

针对水轮发电机组故障原因与症兆之间的复杂关系,充分利用综合监测数据和领域专家的经验知识,采用数据驱动和基于知识的目标驱动控制的正反向推理方法进行诊断.研究了基于数据库管理系统的模糊知识库设计,为知识库的建立、维护、扩充和完善提供了一种实用方法.研究了模糊推理算法,以加权模糊推理进行多种信息的融合,解决了故障诊断中不确定性问题的求解.建立了水轮发电机组故障诊断模糊专家系统.诊断实例结果表明,该系统推理效率高,可信度好,满足了水轮机组故障诊断的有效性和实用性要求.     

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.     

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.