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。     

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.     

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。     

电力变压器故障诊断的神经网络专家系统

介绍了产生式系统与神经网络结合的一种方法──神经网络专家系统（NNES）。根据变压器故障诊断的特点，建造了用于电力变压器故障诊断的NNES。该系统充分发挥了NN与ES各自的优点，为变压器故障诊断创造了一条新的思路。     

基于规则的复合人工神经网络故障诊断专家系统

提出了一种基于规则的新智能故障诊断专家系统,该系统使传统故障诊断专家系统和神经网络有机结合,并融合了模糊理论。系统增加了自学习机制,使知识获取容易,解释机制更灵活,因而使故障诊断系统更具灵活性和透明性。     

神经网络专家系统对导弹测试车的故障诊断

研究了基于神经网络的故障诊断专家系统的理论与方法 ,并介绍了具体实现过程 ,同时又将此方法应用于某大型导弹武器系统的局部故障诊断之中 ,结果表明了该方法的有效性     

基于神经网络的齿轮箱故障诊断专家系统设计

针对神经网络和传统故障诊断专家系统的不足,提出了一个把神经网络与专家系统相结合,发挥各自优点的基于神经网络的齿轮箱故障诊断专家系统设计方案。介绍了该系统的结构功能和主要特点,并阐述了该系统重要模块的实现方法。     

发动机点火系统故障诊断的研究

建立了基于神经网络的发动机点火系统故障诊断专家系统,并较好地应用于自行开发的汽车示波器上.经实车测试,故障珍断结果可靠.     

基于神经网络的控制仿真与故障诊断

基于人工神经网络的自学习、自组织功能和能够表达复杂关系的特点,针对桑塔纳2000空调、冷却系统的控制关系,建立了相关神经网络仿真模型并进行了仿真研究。事实证明,该神经网络仿真模型是复杂车辆控制系统的控制关系分析和故障诊断的一种便捷、有效的方法。     

扩展产生式规则的网络故障诊断专家系统

根据自然语言理解和网络故障诊断专家系统的特性,提出了一种扩展产生式规则的知识表示方法.扩展产生式规则将规则的前提、结论和建议分别用概念图表示,是一种混合知识表示方法.在扩展产生式规则知识表示方法的基础上,设计出了网络故障诊断专家系统的模型.该系统具有自然语言接口,可将网络中有关故障问题的汉语语句转换成概念图;经过专家系统推理后,可将推理结果和推理过程转换成汉语输出.为了增强专家系统知识获取的灵活性,在系统中还增加了Apriori关联规则挖掘算法,通过对陷阱协议数据单元挖掘,实现在线知识获取.利用该系统模型已开发出网络故障诊断专家系统原型.