柴油机模糊诊断专家系统的研究

介绍了一种以关系数据库为基础的机车柴油机多征兆模糊故障诊断专家系统,研究了多征兆模糊产生式规则的诊断知识表示和知识库的建立;利用ADO技术实现对知识库的访问和诊断管理。在柴油机故障诊断应用中,该数据库取得了良好的效果。     

基于知识与模糊神经网络的故障诊断技术

论述了建立规则型模糊神经网络的理论和方法,针对大型旋转机械提出了一种采用多层规则库结构及智能推理机的故障诊断技术,该技术以Ｒｕｌｅ型模糊联想记忆器作为诊断系统的分类和综合算法,把基于知识的符号处理方法与模糊神经网络有机结合在一起,讨论了模糊神经网络输入和输出模糊化的问题,为电厂汽轮发电机组故障诊断专家系统提供了新的思路。     

汽轮发电机组振动多故障的分层模糊诊断模型

针对模糊综合评判方法在汽轮发电机组振动多故障诊断中的局限性，提出了一种分层模糊诊断模型。通过实际应用表明，提出的这种模型可有效地诊断汽轮发电机组的振动多故障，具有良好的应用前景。     

基于模糊专家系统的汽轮机远程振动故障诊断系统的设计与开发

详细介绍了一套基于模糊专家系统的汽轮机振动故障诊断系统的设计与开发细节。系统采用分布式架构,由数据采集与分析子系统、振动数据与特征数据存储子系统、智能监测与诊断子系统和人机交互子系统等四大子系统组成。智能监测与诊断子系统采用了知识库/推理机结构,推理机基于自主开发的基于模糊Rete算法的模糊专家系统,支持海量规则和特征的匹配。通过对仿真的故障进行诊断,验证了整套系统的有效性。     

多参数约束的汽轮发电机组远程振动诊断知识库研究

统计、分析、对比了汽轮发电机组轴系振动信号的处理技术,提出了汽轮发电机组振动故障远程诊断知识库应是多参数约束的建立方法,并阐述了多参数约束的汽轮机发电机组振动知识库的建立及振动特征的对应关系,结合工程实例提出了多参数约束的知识库的建立及对汽轮发电机组振动故障诊断的科学性,为远程诊断知识库的进一步深入研究提供方向。     

汽轮发电机组振动多故障诊断的遗传算法研究

汽轮发电机组的振动具有多样性的特点,经常出现多种故障同时发生的情况。将遗传算法分别与模糊c划分方法和概率因果模型相结合,应用到汽轮发电机组的振动多故障诊断中。经实例分析证明,这两种方法都可对汽轮发电机组的振动多故障进行有效诊断,具有较高的诊断可靠性和实用性。     

人工神经网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

论述了神经网络诊断方法与传统的诊断方法如Ｂａｙｅｓ统计诊断方法，模糊诊断方法及专家系统诊断方法等的差别，及神经网络在设备故障诊断中应用的优越性。然后通过对一实际汽轮发电机组的故障事例反复学习，最后建立起网络模型。通过实际验证该诊断模型具有很大的应用前景。     

风力机机舱故障诊断专家系统方法研究

该故障诊断专家系统结合风力发电机组机舱发生故障的事实和多名专家的实际经验及查阅文献,并采用模糊理论为研究方法.最后以一具体实例加以分析,验证专家系统在风力机机舱故障诊断中的可行性.     

基于专家系统的水轮机导水机构故障诊断

阐述了专家系统应用在水轮机导水机构故障诊断中的目的,通过查阅文献并结合专家经验构建了水轮机导水机构故障诊断知识库,并引入模糊综合评判为诊断方法.最后以一个故障诊断实例进行具体分析,验证了模糊理论在水轮机导水机构故障诊断中的可行性.     

200MW汽轮发电机组故障诊断专家系统的研究

介绍了２００ＭＷ汽轮发电机组故障诊断专家系统的设计思想,总体结构和功能,主要特点和具体实现方法,阐述了利用知识和基于知识的推理过程模拟领域专家解决问题的方式对汽轮发电机组各种存在的故障进行诊断,以避免重大事故的发生。     

模糊理论在风力发电机组故障诊断中的应用

模糊理论为基础，结合风力发电机组的实际运行工况、现场运行人员和专家的经验，分析了故障与征兆之间的模糊关系，形成了模糊故障诊断规则，建立了风力发电机组模糊故障诊断自适应修正数学模型。最后对一个具体故障实例加以分析，验证了模糊理论在风力发电机组故障诊断中的可行性。     

基于模糊Petri网的知识表示方法在燃气轮机故障诊断专家系统中的应用

给出了用模糊Petri网模型来表示燃气轮机故障诊断专家系统中模糊产生式知识库的方法,在此模型的基础上,给出了有效的推理算法,并举例验证其正确性和在燃气轮机专家系统中应用的可行性。图2参5     

基于模糊神经网络的故障诊断方法的应用

针对大型机组的状态监测与故障诊断问题,为了克服单一故障诊断方法的局限性,对现有的大型设备故障诊断方法作了分析之后,提出一种基于区间值模糊神经网络的诊断方法。该方法根据设备故障诊断的不同阶段,利用基于规则库、区间值模糊集理论、模糊神经网络和模糊模式识别等方法。该方法在某炼油厂重催化机组故障诊断中得到了具体应用。     

大庆热电厂2号机组故障诊断专家系统的研究

本文介绍了大庆热电厂２号机组（２００ＭＷ汽轮发电机组）故障诊断专家系统的设计思想、总体结构和功能、主要特点和具体实现方法，并给出诊断实例。     

基于模糊神经网络的发动机故障诊断专家系统的研究

根据发动机的组成结构、功能原理及维修专家的实际经验，提出了一种基于模糊神经网络的故障诊断方法，将模糊逻辑和神经网络与传统的专家系统结合起来，开发出发动机故障诊断专家系统软件。该系统具有推理过程简单、快捷和准确等优点。     

大型汽轮发电机组模糊神经网络诊断模型研究

从模型设计基础出发,创立模糊神经网络诊断模型,给出它的突出特点,然后将其应用到大型汽轮发电机组故障诊断中,建立分级组合式神经网络诊断系统,通过诊断举例,分析了该模型的智能诊断机理和优越性。     

水轮发电机组故障诊断专家系统知识库的设计

介绍了专家系统的基本原理,知识获取和表示的基本概念,讨论了现在了为广泛的规则表示法,结合水轮发电机组故障诊断实例,对专家知识库的设计策略,实施步骤和组织结构进行了详细论述,并就目前应用于故障诊断领域的神经网络技术进行了探讨。     

基于不完备数据的汽轮机组故障诊断的粗糙集方法

通常从不完备数据中获取规则要比从完备数据中获取规则困难，为了在故障诊断信息不完备的情况下提取简单有效的诊断规则，提出了一种从不完备数据中获取确定和不确定诊断决策规则的粗糙集方法。以某汽轮发电机组振动故障为例给出了该方法的具体实现过程，并验证了该方法的有效性。     

粗糙集理论和贝叶斯网络在汽轮机振动故障诊断中的应用

针对实际的汽轮发电机组振动故障诊断中常存在冗余和不确定性信息这一问题,基于智能互补融合的思想,将粗糙集理论与贝叶斯网络有机结合在一起,提出了一种汽轮机振动故障诊断新方法.利用粗糙集信息表约简方法实现对故障特征的约简,以获取最小诊断规则.基于最小规则的贝叶斯网络模型可以有效降低网络构造的复杂性,同时利用贝叶斯网络来发现节点间的潜在关系,解决故障诊断过程中的不确定推理问题,从而提高诊断效率.最后,进行了故障实例分析,结果证明了该方法的有效性.     

概率因果联接模型在汽轮发电机组振动多故障诊断中的应用

汽轮发电机组的振动故障具有多样性的特点,经常出现多种故障同时发生的情况。介绍了一种概率因果联接模型,并将其应用到汽轮发电机组的振动多故障诊断中。实例分析证明,该模型能有效地识别出汽轮发电机组的振动多故障,具有较高的诊断可靠性和实用性。