装载机远程服务与故障诊断系统研究*

通过分析网络化环境下装载机远程服务与故障诊断系统的特点,在此基础上提出该系统的结构,并使用BP神经网络进行装载机的故障诊断,阐述了基于BP神经网络和专家系统混合的神经网络故障诊断专家系统的基本原理。最后分析了基于EJB的装载机远程服务与故障诊断系统的软件实现方法。     

基于模糊神经网络的导弹故障诊断专家系统

为了实现对导弹测发控系统的故障诊断,研究了模糊神经网络理论与算法,以及和专家系统的结合方式;综合神经网络、专家系统和模糊逻辑的各自优点和特点,提出了构建基于模糊神经网络的故障诊断专家系统的基本原则,并给出了一种构建方法;通过将传统的专家系统技术与模糊神经网络技术相融合,文中构造了某型导弹测发控系统智能故障诊断系统,验证了方案的可行性,为类似系统的进一步实现进行了有益的探索。     

基于BP神经网络模型的电机故障诊断专家系统

针对传统机械设备故障诊断专家系统存在知识获取能力弱、求解有一定局限性等问题，介绍了BP神经网络旋转机械故障诊断专家系统，对单位BP算法，BP神经网络的建立、训练及应用作了具体说明。该系统学习效率高，故障诊断准确，已成功应用于铁路机车走行部的轮对电机在线故障诊断。     

ANFIS模糊神经推理机在故障诊断中的应用

传统的故障诊断专家系统大多是基于知识的故障诊断系统，有一定的局限性。模糊神经网络技术的引入，给故障诊断专家系统带来了新的思路，将模糊理论与神经网络融合，利用神经网络来实现系统的模糊逻辑推理，建立了一种基于模糊系统（FS）与神经网络（NN）融合的系统故障诊断方法，并利用MATLAB中的ANFIS模糊工具来实现其模糊神经推理过程，通过对系统进行仿真，得到了比较满意的结果，实例表明，该工具用于故障诊断的模糊推理是高效可行的     

仪器装备故障智能诊断系统

推出了结合专家系统与神经网络两种人工智能技术而建立的智能化故障诊断系统。它用神经网络进行故障分类、获取知识；经专家系统给出解释和推理，从而得到具体的诊断结果。建立了快速、准确和智能化的仪器故障诊断模型。     

高瓦斯矿井双局扇系统故障诊断方法的研究

针对现有故障诊断方法及其局限性,文章提出了基于粗糙集神经网络的故障诊断专家系统模型,并将该模型应用于高瓦斯矿井双局扇系统的故障诊断中。重点阐述了基于粗糙集神经网络的高瓦斯矿井双局扇故障诊断专家系统的结构及各功能模块的设计,讨论了知识获取模块和神经网络知识库等关键技术,最后详细给出了系统的仿真结果。     

自动装弹机电控系统故障诊断专家系统

基于神经网络的自动装弹机电控系统故障诊断专家系统不但可以对自动装弹机电控系统进行故障检测,而且可以对程序控制盒进行试验,以考核程控盒的技术状况;该系统从自动装弹机的电气控制系统出发,以人机交互的方式,直观地帮助用户进行系统的故障检测和故障诊断,并给出了软件的部分界面以及诊断结果,验证了系统的可行性;根据专家系统与神经网络的结合方式,建立了基于神经网络的故障诊断专家系统(NNES)的模型及系统各组成部分的结构和设计方法。     

基于神经网络的异步电动机故障诊断专家系统的研究

针对传统的专家系统在对异步电动机进行故障诊断时知识获取困难且无法解决新故障的问题,提出了一种基于神经网络的异步电动机故障诊断专家系统的设计方案,给出了系统结构及神经网络模型设计。仿真结果表明,该系统能够很好地结合专家系统与神经网络的优势,达到了异步电动机故障诊断的预期目标。     

基于知识和神经网络相结合的实时故障诊断专家系统

以钢厂冷轧生产线为对象，介绍如何将神经网络方法与传统的专家系统方法复合在一起，更好地解决故障诊断。具体介绍了系统的框架设计，神经网络的设计研究，并举例了说明了神经网络故障诊断的推理过程。     

基于神经网络专家系统的研究与实现

针对传统专家系统推理能力弱和智能水平低等不足,本文采用神经网络方法解决了传统专家系统在知识表示和知识获取等方面的问题。本文从描述传统专家系统几点不足出发,详细阐述了神经网络专家系统的基本原理和框架结构,最后选取三层BP神经网络模型,给出了钻井故障诊断系统的神经网络专家系统的实现。     

基于改进BP神经网络的某型装备故障诊断专家系统

分析神经网络和专家系统的特点．提出基于BP神经网络与专家系统结合的某型装备的故障诊断方法,构造BP神经网络的装备故障诊断专家系统的诊断模型,克服传统专家系统在知识获取和表达的薄弱环节,并用某型装备的故障实际数据进存验证,结果表明神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。     

基于神经网络专家系统的大型异步电动机故障诊断

针对大型异步电动机发生故障时 ,故障征兆与故障原因之间复杂的对应关系 ,提出了一种利用神经网络专家系统对电动机进行故障诊断的新方法 ,专家系统作为神经网络的外壳 ,充分发挥了专家系统和神经网络各自的特点。文章介绍了系统的构成、功能、算法及实现。该算法利用MATLAB的神经网络工具箱进行了仿真。结果表明 ,该算法可行 ,可大大提高故障诊断的准确性     

无人机系统的故障诊断神经网络专家系统

将人工神经网络与专家系统集成应用于无人机系统故障诊断,构建一个无人机系统的智能故障诊断系统,给出系统的结构组成,详细描述神经网络专家系统的工作原理.仿真结果表明,该方法应用于无人机系统故障诊断是有效的.     

一种改进的神经网络机械故障诊断专家系统

针对传统BP神经网络训练中收敛速度较慢的缺点,提出一种基于L-M算法的神经网络应用于机械设备故障诊断的专家系统。论述了神经网络的专家系统结构,并以7216圆锥轴承试验研究为例,建立了基于该算法的故障诊断模型。仿真结果表明:该模型显著缩短了训练时间,具有较高的准确性。运用该神经网络专家系统进行机械故障诊断是有效的。     

火电厂生产过程故障诊断神经网络专家系统

将人工神经网络和专家系统结合地火电厂生产过程的故障诊断，提出并设计了热工过程故障诊断系统。同时对常规ＢＰ算法做了改进，神经网络则采用分层化与并联运用相结合的结构，从而使系统诊断速度和准确率得到提高。仿真结果表明了该系统设计的合理性和可行性。     

故障诊断专家系统及其发展

文章对主要的故障诊断专家系统进行了系统的归纳和分类,主要关注故障诊断专家系统在军事领域的应用;重点讨论了基于规则的诊断专家系统、基于模型的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统的技术要点、发展现状、优缺点及其在军事方面的应用;最后,对该学科的发展做出了预测,指出基于多种模型结合的诊断专家系统、分布式诊断专家系统、实时诊断专家系统是今后的发展方向。     

基于BP神经网络与专家系统的故障诊断系统

针对目前国内油田压缩机故障诊断存在的效率低、自动化程度不高的问题，设计了一种基于BP神经网络和专家系统的油田压缩机故障诊断系统，利用专家先验知识和神经网络的数值推理、自学习能力，对油田压缩机的故障进行分析处理，与以往油田压缩机故障诊断方法相比，该系统自动化程度高，诊断可靠准确。