现代船用柴油机智能故障诊断系统的研究

现代船用柴油机是机一电．液等各种子系统组成的大型机电设备,结构复杂决定了对其故障进行诊断的困难性。基于目前发展较快的船用柴油机故障诊断技术及较成熟的专家系统与人工神经网络理论,对专家系统和BP神经网络的融合方法在船用柴油机故障诊断方面的应用进行了有益的探讨,并提出了利用专家系统和BP神经网络的融合方法建立的船用柴油机神经网络故障诊断专家系统基本结构。     

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。     

神经网络在导弹故障诊断专家系统中的应用

介绍了基于BP神经网络的导弹故障诊断专家系统的主要实现方法，详细讨论了该专家系统的知识库设计、知识表示及样本选择，以及神经网络推理机的关键实现技术，最后结合某型导弹故障诊断特点给出仿真试验，证明将神经网络应用至专家系统中诊断快速、准确率高，具备较强的实用价值。     

一种改进的BP神经网络在飞机燃油系统故障诊断中的应用

将一种改进了的BP神经网络算法应用于飞机燃油系统故障诊断中，仿真验证结果表明，该算法具有诊断速度快、误诊率低的特点；并为开发基于神经网络的飞机燃油故障诊断专家系统奠定了基础。     

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。     

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。     

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。     

基于神经网络的化工聚合过程故障诊断方法

针对化工聚合反应的特点,结合BP神经网络和专家系统各自在在故障诊断中的优点,利用神经网络的自学习能力和专家系统的解释机能,构建了基于专家经验的神经网络故障诊断系统,用于解决在生产过程中出现异常情况的故障诊断。仿真结果表明,该诊断系统不仅提高了系统运行的可靠性和准确性,而且运用神经网络的并行处理能力来完成推理过程,大大提高了故障诊断的速度。     

基于BP神经网络在专家系统知识获取上的应用

提出电力线路故障诊断专家系统中基于BP神经网络知识获取的方法,利用神经网络的自学习功能,解决知识更新的问题,并在一定程度上弥补了专家系统在知识获取上的不足。     

基于神经网络的分解炉喂煤量智能控制系统

介绍了一种基于神经网络的智能专家系统,给出了系统的结构,具体描述了神经网络专家系统的基本原理。并以水泥工业的新型干法分解炉喂煤量智能控制系统为例说明了神经网络智能控制的推理过程。控制结果表明了该方法的有效性。     

多级故障诊断系统

介绍了为提高故障诊断的正确率,将一混合故障诊断专家系统中的基于BP神经网络诊断模块、基于自组织神经网络诊断模块和基于小波分析诊断模块设计成多级诊断系统。对多级诊断系统的性能进行了分析,给出了多级诊断系统的拒绝输出策略。     

基于神经网络和专家系统的故障诊断

分析了专家系统和神经网络在故障诊断中的应用，针对两种技术各自的优缺点，建立了一个基于神经网络和专家系统的采煤机集成故障诊断系统，介绍了系统的结构，诊断策略及神经网络的学习算法，并给出了仿真结果。     

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。