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基于神经网络与符号推理综合模型的故障诊断技术 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的基于集成推理的旋转机械故障诊断技术,该技术把基于规则的知识处理方法与神经网络处理方法集成在一起.文中分析研究了集成神经网络的知识表示、推理、自学习和集成方法,并结合一旋转机械故障诊断实例进行了验证.结果表明该集成诊断系统比神经网络诊断系统具有简单、快速的特点,并且容易理解、易于解释 相似文献
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本文根据数控机床的特点及故障诊断过程中存在的问题,应用故障树与案例推理的方法对其故障诊断进行了深入的研究,并针对其各自的局限性探讨了基于故障树与案例推理融合的诊断方法在专家系统中的应用.首先,简述了结合故障树与案例推理的专家系统的特点与诊断过程,并给出了专家系统的框架模型;其次,通过对故障树建立、转化及故障案例特征的提取探讨了其在专家系统中的知识表示;然后,探讨了规则与案例相结合的推理机制在故障诊断过程中的实现;最后,以JSP为编程语言开发了数控镗铣床的原型系统并结合实例验证了方法的有效性. 相似文献
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基于规则推理(RBR)和基于案例推理(CBR)的方法均适用于带式输送机故障诊断领域。针对二者在故障诊断中或侧重原因分析或侧重维修手段的问题,对基于RBR+CBR双重推理的推理机制进行了研究,并建立了专家系统,对带式输送机驱动系统进行了故障诊断。首先,在传统专家系统的结构基础上构建了故障诊断专家系统;然后,根据故障机理建立了驱动系统故障树,采用产生式表示法设计了故障规则库,根据故障案例与专家经验,采用矩阵表示法设计了故障案例库;基于规则推理(RBR)和基于案例推理(CBR)的方法,设计了专家系统推理机制;利用LabVIEW程序开发平台设计了专家系统人机交互界面,实现了传感器—知识库—客户端之间的串联通信;最后,为了验证上述专家系统的可行性,在某矿带式输送机运行现场进行了实验,并进行了结果分析。研究结果表明:该带式输送机专家系统的故障原因分析准确率超过95%,故障维修方案有效性超过94%;与RBR、CBR算法支持下的专家系统相比,该专家系统具有更优的收敛性、有效性和准确性,为带式输送机的故障智能诊断提供了一种有效的方法。 相似文献
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将案例推理技术引入到托丝机故障诊断系统中.分析基于案例推理(Case-Based-Reasoning,CBR)故障诊断的机理,建立CBR拉丝机故障诊断系统模型.运用CBR方法对拉丝机系统故障诊断过程中案例的收集与整理、案例库的建立、案例的检索与匹配以及案例的维护等关键技术进行研究. 相似文献
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该文以船艇液压系统为研究对象,阐述了基于规则诊断推理技术的故障诊断专家系统的结构与功能,诊断系统的知识表示与推理机制.该系统为船艇液压系统的自动故障诊断、分析与排除提供了有益的研究价值. 相似文献
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研究了基于案例推理的专家诊断模型中的关键技术——故障案例库的建立、故障案例检索、故障案例的重用,研究探讨了案例检索机制中字符串相似度的计算方法,建立了故障检索机制的模型。结合实际工作的需要,设计实现了一个基于案例推理(CBR)的流动式起重机故障诊断系统,系统以基于案例推理的诊断技术为基础,采用关系型数据库存储数据,实现了流动式起重机械的故障诊断。 相似文献
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基于BP神经网络和案例推理模型,建立导弹电子化指挥系统故障诊断专家系统的基本结构,并给出一个具体的应用实例.首先对导弹电子化指挥系统的故障机理进行分析,在此基础上研究基于BP神经网络和案例推理相结合模型的故障诊断技术的应用,确定了基于改进BP神经网络的故障诊断专家系统的设计思想和实现方法,并建立了基于BP神经网络和案例推理结合模型的导弹测控系统故障诊断专家系统,弥补了单一故障诊断推理模型的不足.通过对某型导弹电子化指挥系统中语音系统的故障诊断实例,说明了该故障诊断专家系统的可行性. 相似文献
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提出将人工智能技术应用于数控系统的策略和模型.构造出数控机床故障诊断专家系统模型,实现数控机床故障诊断智能化;提出利用知识库中的管理子系统管理各子知识库;采用正反推理混合方式以及单元推理、行为推理和故障树推理的方式,提高了故障诊断效率. 相似文献
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基于Web的工程机械故障诊断专家系统设计与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对设备工程机械各系统的工作原理、系统故障现象进行分析,确定诊断系统由故障巡检和故障诊断专家系统组成,系统知识库采用树状知识组织形式来描述,知识表达采用生产式规则和面向对象的知识表示法相结合的方式.在故障诊断的方法中引入了故障树分析,同时将领域专家的经验知识转化为诊断系统的知识,构建采用正向推理机制的诊断系统. 相似文献
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基于粗糙集理论的变压器故障诊断专家系统研究 总被引:4,自引:2,他引:4
在传统的变压器故障诊断专家系统的基础上 ,引入粗糙集理论以解决专家系统较难获取完备知识的瓶颈问题。该系统从历史故障数据所形成的决策表出发 ,运用粗糙集理论进行约简 ,构建专家系统知识库模型。通过计算规则隶属粗糙度 ,来表示诊断规则的置信程度。利用推理机和故障事例库 ,实现对知识库的动态维护。 相似文献
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粗糙集理论在智能故障诊断中的应用 总被引:13,自引:0,他引:13
神经网络和规则推理是智能故障诊断的两种重要方法。给出了粗糙集理论在这两种系统中的应用,粗糙集-神经网络(RNN)系统,粗糙集作为神经网络系统的预处理,仿真结果表明RNN系统提高了诊断准确率和诊断速度,粗糙集用于故障诊断专家系统的规则获取,可得出确定性规则和可能性规则。结果表明粗糙集方法能处理由于类重叠引起的样本信息不精确,不一致情况下的规则获取,消除故障诊断中的误报和漏报现象对诊断性能的影响。 相似文献
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研究了模糊Petri网应用于故障诊断中的正向推理方法,针对某型工程装备液压系统故障的特点,建立了基于模糊Petri网的故障诊断推理模型,并以液压系统压力不足故障为例,探讨了正向推理方法在系统级故障诊断中的应用。实现了故障征兆的信息融合,该推理方法适用于现场的快速故障诊断。 相似文献
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融合虚拟现实技术和故障诊断技术,在虚拟现实环境下,建立了可视化排故仿真系统,排故的流程完全依据维修工卡的执行,可以达到很好的维修训练效果。首先介绍了可视化的含义,之后分析了系统的构造方法,给出了虚拟拆卸流程图和整个系统的设计流程图。故障诊断方法采用专家系统。推理机采用逆向推理策略。检测结果通过虚拟机载设备将其显示出来,诊断结果更加直观。最后以飞机空调系统为例进行可视化排故仿真,较好地模拟出了实际中的排故过程,取得了预定的效果。 相似文献