基于专家系统的水电机组振动故障诊断研究

提出了一种开发水电机组故障诊断专家系统的设计思想及实现方法，通过采用产生式规则来表示知识，运用正反向推理机制，动态丰富知识库，实现水电机组振动的在线（离线）监测和故障诊断，并提供诊断结果和相应的故障处理措施，为水电厂从计划检修向状态检修提供可靠的技术保证，该系统具有人机界面友好，运行速度快，信息存储量，开发周期短，易于维护，扩充等特点。     

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。     

基于分形关联维的汽轮机转子的振动故障诊断

采用Bently实验台模拟不同转速下碰摩、松动、不对中、不平衡几种常见汽轮机转子振动故障,进行实验研究．通过相空间重构理论,对满足随机分形统计自相似性的振动信号序列进行相空间重构,计算其分形关联维数,从而再现动力学特性．实验分析结果表明：碰摩故障时的分形关联维数最大,松动和不对中时的分形关联维数次之,不平衡时计算所得的分形关联维数最小;不同故障类型下的分形关联维数增量不同．因此,分形关联维数可以作为一种振动故障征兆加以提取．     

水轮发电机组振动故障诊断专家系统

本文提出一个基于知识库和专家系统技术的水轮发电机组振动故障诊断与咨询的专家系统。本系统应用关于水轮发电机组振动、振动试验、频谱分析和运行管理人员现场经验的知识,采用推理方法作出诊断,采用产生式专家系统结构,设计出一个推理控制程序。该系统由知识库、算法程序库和诊断咨询程序三个主要部分组成。程序的实现采用MACLISP语言,可在IBM-PC计算机上运行。     

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。     

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。     

浅议汽轮机振动机理及影响因素

汽轮发电机组的安全运行,对于发电厂来说就是企业的生命线,保证汽轮机能够安全运转,排除各种故障就成为专业技术人员的一项重要工作。在各种故障中,振动可以说是对安全运行影响最大的一类故障。汽轮发电机组在设计制造、安装、检修和运行几个方面都有可能引起轴承的振动,都有可能影响汽轮机的安全运转,本文将分析其振动的原因并简单介绍其影响因素。     

基于规则的柴油机故障诊断专家系统

介绍了基于规则的柴油机故障诊断专家系统,以及柴油机故障诊断专家系统的基本结构、功能、模块化设计方法及编程语言——CLIPS。该系统能根据柴油机的故障现象进行自动诊断并最终给出专家操作建议,为柴油机的故障诊断、分析和排除提供了具有较大实用价值的研究方法。     

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。     

基于动态故障树技术的故障诊断专家系统

设计了一种新型的适用于飞机电气系统故障诊断专家系统,该系统运行在便携式Android平板电脑上,采用CLIPS作为专家系统壳程序,通过交互式的运行界面指引航线维护工程师进行电气系统故障诊断.知识库的建立和输入是专家系统设计的瓶颈问题,将系统知识编码为规则这一常用的方式使得专家系统应用人员无法作为知识的主要建立者和输入者,而知识工程师又往往无法可靠的输入专业知识.为了解决这一问题,设计了新的专家系统知识库结构,采用模型化事实对系统知识进行编码,并设计了故障树动态生成和删减规则集合,配合CLIPS的推理机功能实现故障树的动态处理能力,同时将经验知识编码成故障树的处理规则,较好地实现了深知识和浅知识的有机融合.实验表明,该设计很好的模拟了人类专家进行故障隔离的推理过程,具有较高的实用性和易维护性.     

故障诊断专家系统中知识一致性检查算法的研究

知识库是故障诊断专家系统的推理依据,新规则的添加改善了系统的故障诊断能力,同时可能会导致新规则和原知识库中的规则冗余、闭路循环、矛盾等一致性问题,造成系统不稳定,甚至推理错误。本文从知识一致性入手,提出解决新加规则和原有规则的冗余、闭路循环、矛盾的判断算法,并用C 较好的解决了知识一致性检查算法问题。     

汽轮机故障诊断中的信息熵融合

在汽轮机轴系振动故障模拟试验的基础上,对大量故障模拟试验数据进行计算,建立了典型故障的4种信息熵样本.采用概率神经网络对故障信号的4种信息熵特征进行融合研究,并将融合结果与最小距离分类器的分类效果进行了对照分析.研究表明,概率神经网络可实现对训练样本100%的正确识别率,对"陌生"样本的正确识别率也超过80%,其识别效果远远超过最小距离分类器.可见,概率神经网络综合了贝叶斯分类器和神经网络的优势,在汽轮机故障模式分类方面具有明显的优势,利用概率神经网络融合信号的信息熵特征实现汽轮机轴系故障模式识别是一种可行有效的方法.     

水电机组监测与诊断系统数据库的设计

采用Windows系统环境支持下的SOL Server，VisualC 开发软件和Client／Server网络体系结构。针对水电机组在线监测与故障诊断系统设计了一个数据库，系统的数据管理能力明显增强，使基于知识的专家系统能够利用历史的、多通道的信息进行诊断分析，提高了诊断的准确性，促进了水电站自动化技术的进一步发展。     

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.     

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。     

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。     

汽轮机凝汽器技术状态的故障诊断

介绍了对电站发动机组凝汽器进行状态监测和故障诊断的技术诊断自动化系统的研究和实现，实践证明，开发的系统对改善凝汽器性能、提高电站整体性能具有重要意义。     

基于本体的汽轮发电机组故障诊断知识建模

针对目前汽轮发电机组故障诊断领域知识术语复杂、系统异构、知识表示不完备以及共享和重复使用困难等问题,依据故障诊断需求,采用基于本体的知识表示方法,提出了一种适用于汽轮发电机组故障诊断领域的本体构建方法和知识表示模型.在解析了汽轮发电机组故障知识特性的前提下,定义了其本体概念、属性、关系、实例和公理,为知识表示提供了明确的形式化规格说明,并借助Protégé_4.3构建了包含汽轮发电机组的故障类型、故障特征、故障原因和维修策略等故障诊断领域本体,设计了一致性检验的算法.在此基础上,在SQI机械故障综合模拟实验台上模拟汽轮发电机组故障,通过FaCT++推理机实现本体知识推理测试.结果表明基于本体的汽轮发电机组故障诊断知识模型是可行的.     

数据挖掘及数据库技术在故障诊断专家系统中的应用

分析了数据挖掘技术应用于专家系统的可能性,用粗集理论和集对分析理论解决专家系统中规则的抽取和过滤问题,提出了一种新的规则提取方法.结合开发智能故障诊断系统的经验,讨论了数据库及其相关技术在推理机设计方面的应用.