复杂系统基于混合知识模型的智能故障诊断技术

系统阐述了复杂系统故障诊断知识的概念、类别和相互关系,研究发展了定性和定量、浅层和深层、模糊和动态等多种诊断知识的获取方式和集成组织模型,建立了因果、结构和模型等不同层次和类别诊断知识的面向对象表示方法,提出了综合多层次和多类别诊断知识的智能故障诊断理论和策略.该策略能有效提高故障诊断的准确性以及诊断推理的效率.     

基于定性模型和定量知识集成的智能故障诊断方法研究

首先从诊断对象的知识表示和处理诊断知识的能力两个方面对基于定性模型的故障诊断方法进行了分析,然后在此基础上提出了基于深浅知识集成的分层诊断策略,并基于符号有向图和模糊理论提出了一种定性模型和定量知识集成的智能故障诊断方法。仿真故障数据验证结果表明,该方法不仅具有较快的诊断速度,而且能有效地提高诊断的准确度。     

雷达系统故障的诊断技术

对雷达系统故障诊断技术作了归纳和分类,分析了当前故障诊断技术的优缺点,重点讨论了以下8个方法:基于知识的智能故障诊断方法;对神经网络故障诊断方法;粗糙集诊断方法;基于遗传算法的故障诊断方法;故障树的诊断方法;专家系统故障诊断方法;基于小波分析的故障诊断方法;模糊故障诊断方法.最后,指出了雷达系统故障诊断技术在当前和今后的研究重点和方向.     

基于综合集成方法的设备故障诊断及其应用

设备故障的诊断涉及到知识工程、知识管理、数据挖掘、专家系统、可靠性工程等多领域知识,常常需要综合定性和定量方法共同进行诊断。本研究从综合集成法的思路出发,提出了一种定性定量结合的设备故障诊断方法,并以铁路CIR设备为例,综合知识图谱、文本分类、贝叶斯网络等技术,应用于设备故障知识管理、故障定位、故障诊断推理。本研究表明,综合集成方法对复杂设备故障知识的管理和诊断实践提供了有效指导,同时能为维修人员和管理人员进行设备健康管理工作提供决策支持。     

基于Sugeno模糊模型的数控机床故障诊断法

在数控机床的故障诊断中,许多对数控机床故障征兆描述的诊断规则都是诊断专家的诊断经验,具有很大的随意性．文中将Sugeno模糊模型用于数控机床故障诊断系统的方式,实现了对各个诊断专家诊断结果的模糊综合,补充了诊断专家诊断知识的不足,消除了诊断专家诊断结论的随意性,保证诊断结论的准确,利用该方法基于诊断专家系统技术可以实现对数控机床的自动诊断,而且诊断结果准确、可靠．     

基于集成诊断模型加工质量的智能诊断系统研究

文章从模拟人的诊断思维出发，以融合神经网络和专家系统这２种人工智能理论为指导思想，２针对加工质量诊断问题，提出了综合使用实例知识，经验知识，模型知识的基于神经网络，覆盖集理论，数学模型的集成诊断模型，给出了基于集成诊断模型加工质量的智能诊断系统框架     

基于粗糙集与模糊神经网络的多级压缩机诊断

为解决多级往复式压缩机故障诊断这一复杂问题,提出了一种棋于智能互补融合的智能诊断策略、该策略利用粗糙集理论对数据样本进行党费,形成初步的诊断规则,并基于该结果形成模糊神经网络,再利用网络的分类逼通能力,建立从故障状态空间至解释空间的精确映射,从而达到故障诊断的目的,另外,还提出了一种基于误差反馈的节点函数特性变化模糊神经网络逼近器和新的数据党费度量指标－数据蒸发率,对一台四级压缩机的故障诊断结果表明,提出的新方法具有诊断率和数据蒸发率高、结果易于被人理解、诊断计算最小等优点。     

FMS智能诊断的信息集成和知识集成

通过对ＦＭＳ诊断信息和诊断知识的类型及特点的分析，提出并实现了ＦＭＳ智能诊断的信息集成策略和知识集成模型。     

FMS智能诊断的信息集成和知识集成

通过对ＦＭＳ诊断信息和诊断知识的类型及特点的分析，提出并实现了ＦＭＳ智能诊断的信息集成策略和知识集成模型     

智能故障诊断技术及应用的研究

首先讨论了故障诊断系统的主要任务及其不同的分类方法,接着对几类典型智能故障诊断方法的原理、特点、诊断内容、诊断过程作了分析和比较。由于在实际应用中一种单纯的故障诊断方法往往得不到理想的诊断效果,因此重点讨论了几种重要的综合智能故障诊断方法。最后对智能故障诊断方法的应用做了简要介绍并对智能故障诊断方法的进一步发展做出思考。     

基于本体的故障诊断知识管理系统研究

针对目前企业内存在的故障诊断信息分散,不易共享和重用的问题,提出基于本体的故障诊断知识管理系统模型.根据故障诊断所涉及的源知识特点,建立了结构域、测试域和故障域3个异构领域本体模型,并根据各本体之间的连接关系给出了故障树生成算法,实现知识之间的共享和重用.以4L-20/8型两级空气压缩机为研究对象,开发了基于本体的故障...     

智能诊断中诊断知识的实时自学习方法

模拟人类专家诊断知识积累过程,提出一种基于模式比较和更新的诊断知识实时自学习模型,以实现智能诊断系统知识库知识的实时积累和更新。用非正态分布假设检验算法实现待确定知识故障模式与正常模式的实时比较,用样本含量估计算法作为有效模式比较所需故障样本量确定的理论依据,用实时模式更新算法实现诊断知识模式与设备的实际运行情况一致。实际测试数据分析表明该模型有利于实现新知识的积累和诊断知识贴近实际设备的实际情况。     

基于多Agent及Petri网的变压器故障诊断系统

将多Agent技术引入变压器故障综合诊断系统，采用模糊Petri网技术实现建模．该模型中每个Agent代表一种智能知识或智能处理方法，利用Petri网进行知识表示及推理的矩阵运算算法以描述故障征兆与故障的关系，进而达到多Agent之间的协同工作，并利用协调综合Agent给出诊断结果．运用所提出的诊断系统，不但可以充分利用各种故障信息资源，而且可对采用不同诊断方法时的诊断结果进行协调综合，并且在故障信息不全面的情况下也可以做出较准确的诊断结论．实例运算也验证了该诊断系统的快速性、协调性和准确性．     

智能传感器自诊断中AANN参数正交试验优选法

针对智能传感器故障诊断中自联想神经网络AANN参数优选问题,提出AANN参数正交试验优选方法,该方法通过建立智能传感器自诊断模型及其AANN模型,选择正交试验因素与水平、指标,进行AANN训练与试验,得到AANN的最优参数.     

基于故障树分析法的FMS层次诊断模型

从基于知识的诊断角度出发，针对ＦＭＳ的结构特点和故障传播形式，提出了一种基于故障树分析法的ＦＭＳ层次诊断模型．详细介绍了模型的设计思想、模型的建立过程以及诊断推理控制策略     

Testing Cross-Talk Induced Delay Faults in Digital Circuit Based on Transient Current Analysis

The delay fault induced by cross-talk effect is one of the difficult problems in the fault diagnosis of digital circuit. An intelligent fault diagnosis based on IDDT testing and support vector machines （SVM） classifier was proposed in this paper. Firstly, the fault model induced by cross-talk effect and the IDDT testing method were analyzed, and then a delay fault localization method based on SVM was presented. The fault features of the sampled signals were extracted by wavelet packet decomposition and served as input parameters of SVM classifier to classify the different fault types. The simulation results illustrate that the method presented is accurate and effective, reaches a high diagnosis rate above 95%.     

基于多注意力机制的端到端滚动轴承故障诊断方法

针对传统滚动轴承故障诊断中复杂的特征提取问题，利用深层残差网络能够增强诊断模型非线性表征能力的特点，通过引入通道注意力与空间注意力机制，提出一种基于多注意力机制端到端的滚动轴承智能故障诊断方法。首先，通过原始振动加速度信号经过积分运算得到速度和位移；然后，将3者组合成具有特征增强的图像，输入至结合了多注意力机制的深层残差网络实现特征提取；最后，利用多分类函数完成滚动轴承故障分类。在本地实验室轴承数据集上进行了验证，结果表明，所提方法的诊断准确率达到了97.50%。验证了基于多注意力机制端到端的滚动轴承智能故障诊断方法的可行性和有效性，可为滚动轴承的精确故障诊断提供支持。     

基于BP神经网络的挖掘机智能故障诊断知识库设计

介绍了基于BP神经网络智能故障诊断技术在贵阳矿山机器厂O.8m3.液压挖掘机故障诊断系统应用中系统故障诊断神经网络知识库设计的方法与步骤,结合液压泵子系统故障诊断实例详细阐述了智能故障诊断故障库设计过程中神经网络建立、训练样本获取及神经网络学习的具体方法.     

基于BP神经网络的装备智能故障诊断技术 研究

针对某装备故障诊断中多故障原因和多故障征兆的复杂对应关系,本文在分析其故障模式复杂性的基础上,设计了该装备基于BP神经网络方法的智能故障诊断模型,介绍了该模型具体实现过程中的关键技术,并通过仿真实验对模型性能进行了分析。