锅炉系统故障树的建立与分析

根据锅炉系统的结构和功能的层次分解模型，对常见故障逐层进行分析诊断，采用故障树分析法，来描述系统故障和故障原因的逻辑关系，为锅炉系统的故障诊断、专家系统应用、面向对象技术的广义故障树知识表达和故障诊断推理控制奠定了基础。     

基于机车故障诊断专家系统的故障树优化设计

针对基于故障树的机车故障诊断专家系统,通过引入二叉故障树的概念,将传统故障树合成为一棵二叉故障树模型,并以此为基础,对其知识库的存储和故障诊断方式进行了研究,达到了优化系统的目的。     

注气锅炉系统故障树的建立与分析

根据注气锅炉系统的结构和功能的层次分解模型,采用故障树分析法,建立系统故障树。为锅炉系统的故障诊断、专家系统应用奠定了基础。     

基于故障树和概率神经网络的风电机组故障诊断方法

风电机组各传动设备之间耦合性强,故障发生的原因复杂、多样,使用单一的故障诊断方法受自身的局限性影响,诊断效果不太理想。针对这一问题,通过分析风力发电机组转速故障数据及其影响因素,以风力发电机转速超限故障为例,提出一种基于故障树和概率神经网络的风电机组发电机转速超限故障智能诊断方法。首先,给出多层故障树构建方法,使用故障树分析法得到故障模式。然后,根据故障树节点关系规则和故障模式,提取风力发电机运行数据的特征值,建立概率神经网络的故障诊断模型,根据实际运行故障样本训练网络,将训练后的网络用于故障诊断。现场实验表明,基于故障树和概率神经网络算法对于风力发电机转速故障诊断准确率显著。     

锅炉结垢故障树的建立与分析

结合锅炉结垢案例,对锅炉运行过程中可能导致结垢故障的相关因素进行了全面细致的分析总结。采用故障树分析法建立了锅炉系统结垢故障树,并进行定性分析,为锅炉结垢故障的诊断、预防提供了依据。     

基于数据库与专家系统的柴油机故障诊断软件开发

基于对某型实船柴油机历史运行数据以及系统结构的分析,借助专家系统开展柴油机故障诊断软件的设计和开发。着重介绍了数据库的构成及数据挖掘技术,对实现该故障诊断系统的关键技术,如故障分类、贝叶斯网络推理诊断模型、基于SVM的柴油机故障诊断与预测以及专家系统进行了分析;并对该故障诊断系统的软件实现进行了描述。     

FTA在柴油机电控系统故障诊断中的应用研究

利用故障树分析原理,对某型号柴油机电控系统典型故障进行分析研究,结合故障树最小割集的诊断方法,通过定量计算并在量级上进行了分析比较,为柴油机电控系统故障诊断提供了具体有效的测试步骤和诊断流程,提高了故障诊断效率,可以用于系统快速诊断。     

基于模糊神经网络的凝汽器故障诊断系统

凝汽器是凝汽式汽轮机的主要辅助设备之一,凝汽器系统运行中出现的故障与故障征兆之间是非线性关系,具有复杂性、模糊性和随机性,难以用数学公式表示.针对此情况,结合模糊理论与神经网络两种故障诊断方法的优势,建立凝汽器故障诊断专家系统.系统采用模糊隶属度函数表示难以准确描述的领域专家知识,采用神经网络进行推理,使诊断结果具有较高的可靠性.     

调速器故障诊断

针对调速器故障征兆和原因的复杂性,根据水电站调速器故障事实,结合专家的实际经验构建调速系统故障诊断知识库,建立故障诊断专家系统.实例表明,该系统推理准确性高,满足调速器故障诊断的实用性要求.     

黑体炉系统故障诊断专家系统实现问题

为了实现黑体炉系统已发故障或潜在故障的快速高效诊断,根据黑体炉系统运行过程特征参数知识表示的模糊特性,建立了多库多层次方式的知识库,并采用黑体炉故障类型诊断的反向推理和故障原因分析及故障消除措施正向推理相结合的混合推理机制设计了总体目标推理和级目标推理相结合的推理机.该系统采用Visual Basic6.0进行编程,在windows xp平台上运行.应用效果表明,黑体炉故障诊断专家系统的预报准确率较高,具有较大的实用性.     

船用柴油机故障诊断专家系统知识库的构建

以开发某船用柴油机故障诊断系统为目标,根据柴油机常见故障的形式及其特征,按照专家系统设计的一般原则,利用C＋＋Builder开发工具,建立了专家系统及其知识库的总体结构,包括事实库、规则库、初始数据库以及维修记录库等。利用SQLServer作为数据库平台,建立数据袁以及各表之间的联系,实现了专家系统的各种功能。并用实例...     

火电厂真空系统的在线监测与故障诊断专家系统

为保证火电厂真空系统的安全经济优化运行，实现故障诊断和操作指导，开发了该真空系统在线监测与故障诊断专家系统。介绍了该系统的基本结构、主要功能和应用实例。系统中采用了多种故障诊断相结合的方法，如基于规则的专家系统和基于神经网络的故障诊断方法。     

采用模糊集合论事故树法的变压器故障分析

应用基于模糊理论的模糊事故树分析方法对变压器进行故障分析,将故障率转换为模糊数故障率,并应用专家评分法对无统计资料的故障进行概率估计.阐述了转换成模糊数的途径,给出了该方法的一个应用实例.结果表明,采用模糊事故树分析方法具有很好的灵活性和适应性,应用于变压器故障分析和故障预防中具有很强的工程实用价值.     

基于SDG推理规则和定量分析的故障诊断技术

符号有向图（Signed Directed Graph，SDG）是一种基于定性模型和因果分析的故障诊断方法，针对最初的算法效率低下，不适合实际大规模过程的特点，给出了一个将SDG模型转化为一系列规则的方法，这样不仅可以大幅度地提高诊断的速度和精度，同时可以同已有的诊断专家系统相结合；诊断时应用所建立的规则进行比较，得到故障模式的定性诊断结果。然后对某些定性特征一样而定量值不同的故障模式，通过结合模糊理论在SDG中加入适当定量信息，并计算和比较被诊断模式对已知故障模式的隶属度来确定系统的故障。案例试验表明本文所给出的方法是可行的。     

基于规则的故障诊断计算复杂性分析

由于大量故障的相互作用使得多故障识别及计算量成为故障状态判断的难题.在复杂系统故障诊断中,基于规则的故障诊断特别是专家系统已得到广泛应用.规则数量是诊断精度的关键因素,潜在规则数量直接影响搜索匹配的计算量,其计算量将成为大系统诊断的重要指标.在分析规则构成的基础上,以征兆数量为输入,确定了诊断系统规模判定指标.以汽轮机轴系振动专家系统为例,展示了规则诊断问题的复杂性和诊断规模的确定方法.     

船舶柴油机故障诊断专家系统研制

结合神经网络和D-S证据理论,采用JAVA作为开发工具,JESS作为诊断工具,研制开发了柴油机故障诊断专家系统.系统可根据推理模型,结合历史数据和柴油机实时监测数值,在柴油机发生故障时,显示故障的有关信息、故障的可能原因以及维修建议.