基于证据理论的集成神经网络故障诊断方法

以Dempster Shafer证据理论为基础,给出了基于神经网络的基本概率分配构造方法和诊断决策规则,提出了一种神经网络初步诊断和证据理论融合决策诊断相结合的集成神经网络故障诊断方法,建立了相应的功能模型。并以变速箱轴承故障诊断为例,详细说明了该方法的具体步骤。结果表明,经过多故障特征信息,诊断结论的可信度明显提高,不确定性明显减小,充分显示了该诊断方法的有效性。     

变压器故障模糊诊断系统

根据变压器油中溶解气体分析(DGA)的三比值法建立了用于推理判断的三比值隶属度函数和推理控制规则，利用模拟退火算法和试验数据对三比值的隶属度函数进行优化，获得了基于三比值的最优变压器模糊故障诊断系统．该方法克服了传统的三比值法对变压器进行故障诊断时存在的临界值判据缺损问题，并可对故障诊断过程中的编码缺损情况做出解释．经诊断实例验证，表明了本诊断系统的优越性和实际应用价值．     

基于CORBA的分布式远程故障诊断体系

提出了基于CORBA技术的分布式远程故障诊断系统的体系结构基本框架.讨论了实现这种远程故障诊断系统的关键技术,如POA策略、命名服务、事件服务和CORBA组件模型以及数据库集成等.重点介绍了企业级诊断系统和远程诊断系统的基本功能模块和实施细节.     

基于小波奇异性和神经网络的高压断路器机械故障诊断

将小波奇异性检测理论与模糊神经网络相结合应用到高压断路器机械故障诊断中,这是一种新的方法.实验结果表明,该方法较之小波奇异性检测有更好的效果,提高了诊断的准确性和精度.     

基于直方图异常模式识别的变速器生产线故障诊断

利用生产线加工的产品质量数据所生成的直方图进行对比分析来完成变速器生产线的常见故障诊断。给出了变速器生产线故障诊断功能模块的设计原则和软件设计流程，对直方图的各种异常模式进行归类，建立了相应的数学模型，对变速器生产线上的常见故障进行了归类，并在直方图异常模式与生产线故障之间建立了模糊关系模型，最后利用计算机进行模糊识别，完成生产线常见故障的快速诊断。实际运行表明：该方法可行、有效，达到了系统的设计要求。     

一种综合智能故障诊断方法的研究

文章介绍了当前一些常用的智能故障诊断技术及其相应的局限性;提出了一种综合运用模糊系统、神经网络及专家系统知识的综合型智能故障诊断方法———基于神经模糊网络和专家系统技术的故障诊断系统,并对该系统的结构、函数及迭代算法等进行了详细的讨论和研究。     

基于粗糙集-神经网络故障诊断技术的研究

提出了一种基于粗糙集-神经网络故障诊断新方法,该方法利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,提取初步的映射规则.该规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立输入状态空间到输出空间的精确映射,大大提高了神经网络的收敛速度和逼近精度.通过对一个电力电子电路进行实验,实验结果表明,该方法可以有效地减少输入层神经元个数,提高神经网络模型的学习效率和诊断的准确性,在故障诊断中有良好的应用前景.     

藏医尿诊

藏医学作为一门独特的医疗体系 ,在诊断方面与众不同 尿诊就是一个既具独特又具有科学价值的诊断方法之一 所谓尿诊 ,就是医生通过观察患者的尿液来诊断疾病 尿诊的内容包括尿液的颜色、气味 ,蒸汽、气泡、尿液中的飘浮物和沉淀物等 藏医望诊中 ,尿诊最具特色     

Application of MBAM Neural Network in CNC Machine Fault Diagnosis

In ruder to improve the bidirectional associative memory (BAM) performance, a modified BAM medei(MBAM) is used to enhance neural netwcrk(NN)‘s memory capacity and error correction capability, theoretical analysis and experment results illuminate that MBAM performs much better than the original BAM. The MBAM is used in computer numeric control(CNC) machine fault diagnosis, it not only can complete fault diagnosis correctly but also have fairly high error correction capability for disturbed Input Information sequence. Moreover MBAM model is a more convenient and effective method of solving the problem of CNC electric system fault diagnosis.     

基于知识的歼击机起飞爬升阶段的故障诊断与报警

针对歼击机的起飞、爬升阶段 ,数据量大且复杂 ,对故障诊断要求精度高 ,实时性好 ,设计出粗集和神经网络相结合 ,分层诊断的方法 ,先定故障的类型 ,然后定故障的度 .其中在粗集诊断部分 ,提出了适合该研究对象的离散和简约方法 ,从而得到了少量但足够用的决策规则 ,使得实时诊断程序结构简单 ,实时性好 .包含诊断和报警模块的实时程序证明 ,此方法可以达到精度和实时性要求 .