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。     

基于神经网络的智能故障诊断技术

归纳了神经网络在故障诊断中的运用方式，探讨了故障诊断的神经网络方法和专家系统方法的联系和区别，以及两种方法的结合方法；最后，给出了选择智能故障诊断方法的原则。     

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。     

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。     

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     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

引用神经网络的变压器故障诊断专家系统

针对传统专家系统和神经网络在变压器故障诊断领域应用中的局限性，提出了将两者结合起来的集成的故障诊断系统，并介绍了系统的结构以及神经网络的构造。实践证明网络的学习时间明显缩短，推理效率明显提高。     

水电数字仿真在线融合故障诊断专家系统

为了解决丰满水电数字仿真系统的在线故障诊断问题，基于信息与方法融合的思想，提出了分布式集成神经网络建模方法、模糊神经网络专家系统(FNNES)在线故障诊断方法。将模糊神经网络(FNN)嵌入专家系统(ES)中，FNN负责知识获取和逻辑推理，ES负责系统信息的输入和输出、符号推理，并对FNN的结论进行解释。系统的运行验证了方法的有效性和实际应用价值。为现场诊断系统的开发提供了有益的方法和经验。