诊断专家系统中设计和诊断知识的结合

本文根据电子设备故障诊断中诊断人员所采用的诊断策略,对应用设计和诊断知识建造诊断专家系统的必要性和方法进行了初步的探讨,并以模拟电路为例讨论了系统实现中的有关问题.     

电子设备故障诊断外推推理机模型

基于扩展的集合覆盖理论,本文提出了电子设备故障诊断外推推理机模型,并给出了算法.该模型的主要优点是:抓住了人类专家诊断推理的特点,兼顾多种故障假设,便于容纳各种不精确的推理形式.     

煤矿电子设备的故障诊断和维修探讨

在煤矿的电子设备当中,由于煤矿的生产环境十分恶劣,所以经常会受到一些环境的影响,在近些年的煤矿生产中,发生了很多起安全事故,所以加强现如今社会中煤矿电子设备的故障诊断和维修是至关重要的。下面笔者首先将会针对煤矿机电设备故障诊断与维护种类进行简单的分析,并对煤矿机电设备故障诊断和维修方法和预防电子设备出现故障的措施进行具体的论述。     

基于故障库的电子设备故障诊断技术应用研究

故障诊断在现代电子设备的设计、生产和维护过程中都起着关键的作用。本文介绍了现代电子设备及其故障诊断的特点,分析了基于故障知识库的电子设备故障诊断技术的原理和优点,在此基础上提出了一种电子设备故障诊断卡的设计方案。     

信息融合熵在机械故障诊断中的应用

详细介绍信息融合熵理论在机械故障诊断中的应用,为复杂的机械故障诊断提供一种新的方法.利用信息论熵的相关理论和D-S证据理论,分别研究机械特征参数提取和机械故障诊断的信息融合问题.用机械健康度定量度量机械状态的优劣,给出机械特征参数提取和机械故障诊断时信息融合的计算方法.最后,以柴油机的故障诊断为例,论述实际故障诊断应用中该方法的具体实施过程,并将该诊断方法与传统的故障诊断方法进行比较,分析该诊断方法的特点.研究结果表明基于信息融合熵的机械故障诊断方法具有良好的容错性和稳定性,能够提高机械故障诊断的准确性和可靠性.     

基于决策技术和粗糙集理论的诊断知识库构建研究

针对目前诊断推理中知识库构建存在知识获取困难,提出了一种基于粗糙集和决策理论的诊断知识库构建模型.该模型引入决策技术和粗糙集理论,对源数据进行预处理,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例证明在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征知识,并能有效地解决诊断知识库构建中规则获取的知识冗余或缺失问题,显著提高故障诊断的精度和效率.     

浅析医疗电子设备故障诊断技术分析及应用

随着医疗事业的逐渐发展,医疗水平提高的同时也伴随着医疗电子设备的更新与进步,医疗电子设备能够在医疗领域发挥相当巨大的作用。然而一旦发生电子设备故障等问题会对患者健康及医院的正常运营产生很大的影响,所以这也对目前医疗电子设备故障诊断技术提出了更高的要求。该文将简要分析医疗电子设备故障诊断技术,以此来提出相应的应用方式,希望能够进一步促进其医疗电子设备故障诊断技术的进步。     

多传感器信息融合的智能故障诊断

针对传统故障诊断方法只利用单一参数对复杂系统进行诊断具有信息不完备和不确定性的问题,提出了一种基于PCA和D-S证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法.该方法基于PCA对信息融合的多维数据进行降维处理,并利用证据理论实现对非精确信息的正确推理,解决了信息融合数据的组合爆炸问题,从而得到精确的诊断结果.将该方法应用于火电机组的汽包锅炉给水控制系统故障诊断中,实现了对控制系统中主要参数的故障检测,有效提高了控制系统工作的可靠性.     

燃气锻压机床微机控制系统的故障诊断

本文利用工程故障诊断理论的故障树分析法,首先建立合理的系统故障树,然后根据由故障树得到的结构函数进行定性和定量分析,从而获得最佳诊断决策,对一计算机控制的锻压机床进行了有效的故障诊断.     

基于证据理论和支持向量机的风机故障智能诊断

为了提高风机故障的诊断精度, 提出一种证据理论和支持向量机相融合的风机故障识别方法. 首先从振动信号中提取Wigner-Ville谱熵作为风机故障诊断特征; 然后采用不同核函数支持向量机进行训练, 建立风机故障诊断的子分类器; 最后采用DS证据理论对子分类器的输出结果进行融合, 并对其性能进行仿真测试. 实验结果表明, 该方法可以充分利用全部故障信息, 诊断结果更接近期望值, 诊断效果优于其他风机故障诊断方法.     

多传感器信息融合技术在液压设备故障诊断中的应用

为了克服液压设备传统诊断技术上的不足,提出了多传感器信息融合技术的故障诊断模型.该模型充分利用液压设备上能够携带故障特征的多类信息,并对这些信息在不同的层次上通过神经网络、贝叶斯理论、D-S证据进行有效的融合和计算,从而提高液压设备故障诊断技术的准确度.详细分析了多传感器信息融合技术的结构层次和一般方法,并讨论了信息融合技术理论在液压设备故障诊断模型中的原理和功能.达到了对液压设备典型故障的准确诊断.     

电子设备故障智能诊断系统的设计

电子设备故障诊断往往存在定位、隔离问题的困难,文章以某型电子设备为例,将神经网络和传统的专家系统相结合,设计了实时的故障智能诊断系统,不仅避免了专家系统存在的一些问题,而且提高了传统故障诊断系统的智能性,使故障诊断更为科学、精确和智能。     

基于神经网络和证据理论的DCT电控系统故障诊断

为了提高双离合器自动变速器(dual-clutch transmission,DCT)电控系统故障诊断精度,文章提出了一种基于神经网络和证据理论的DCT电控系统故障诊断方法。该方法首先分别用BP神经网络和RBF神经网络对DCT电控系统进行故障诊断,然后利用D-S证据理论将两者的诊断结果进行决策融合,得出最终的诊断结果。仿真结果表明,该方法能够有效提高DCT电控系统故障诊断的精度。     

粗糙集理论在异步电动机故障诊断中的应用

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定性知识的较新的数学工具,将粗糙集理论引入到异步电动机故障诊断中,对电机的运行状态决策表进行属性约简,有效提取重要属性,降低决策表的冗余性.分析表明,粗糙集理论应用于交流异步电动机故障诊断可得到更清晰、简明的诊断规则.     

接地网腐蚀和断点的诊断理论分析

对发、变电站接地网腐蚀和断点的诊断理论进行了研究,通过严谨的理论分析,采用灵敏度分析法建立了故障诊断方程,并将能量最低原理及优化技术引入地网的故障诊断方程的求解中,讨论了目标函数为线性和非线性两种情况下,故障诊断方程结合一定的约束条件及目标函数的求解问题,仿真计算和模拟试验结果验证了该诊断理论与方法的正确性、可行性及实用性。     

简析小波神经网络应用于模拟电路故障诊断的进展

本文分析了模拟电路故障诊断的重要性和目前存在的困难,对基于小波分析理论和神经网络理论的模拟电路故障诊断方法进行了综述,指出了小波神经网络应用于模拟电路故障诊断存在的问题和未来的应用前景。     

小波神经网络应用于模拟电路故障诊断的进展

分析了模拟电路故障诊断的重要性和目前存在的困难,对基于小波分析理论和神经网络理论的模拟电路故障诊断方法进行了综述,指出了小波神经网络应用于模拟电路故障诊断存在的问题和未来的应用前景。     

基于隐生灭过程模型的充电桩故障诊断研究

文章提出了采用隐生灭过程研究电动汽车充电桩故障诊断的一般模型及分析方法,将状态转移仅发生在相邻状态之间的方式加以考虑,在给定规则下建立了隐生灭过程模型;利用生灭过程局部平衡方程组研究了充电桩发生故障的稳态分布,解释了稳态分布的物理意义。实验结果验证了上述理论分析的正确性,该文提出的模型和结论具有一定可行性与普适性,在一定程度上适用于诊断速度要求较高而精度要求低的其他电子设备故障诊断。     

粗糙集神经网络系统在歼击机结构故障诊断中的应用

给出故障诊断中定性和定量的诊断方法,先用粗糙集理论定性分析有无故障及故障的性质,再用神经网络定量计算故障的大小.通过利用粗糙集的数据预处理能力,从原始的数据中提取出故障诊断的规则,从而将输入映射到输出的子空间,而后在此子空间上用神经网络进行故障度的诊断.文中还将此法用于某歼击机的故障诊断中,并和传统的人工神经网络故障诊断模型相比较,结果表明了本文方法的有效性.     

多源信息融合故障诊断方法研究进展

简述多源信息融合与故障诊断的关系,指出多源信息融合故障诊断的一般方法。从融合结构和融合算法的角度对多源信息融合故障诊断方法进行了分类阐述,并分别说明其诊断原理与研究现状;指出信息融合故障诊断按融合结构可分为层次结构信息、多级信息和组合神经网络的融合故障诊断,按融合算法分为基于贝叶斯理论、DS证据理论、模糊集理论、粗糙集理论和人工神经网络的融合故障诊断。最后展望了信息融合故障诊断方法的未来发展趋势。