压缩机故障诊断专家系统的开发

介绍了压缩机故障专家系统的开发过程,重点介绍了其核心部分、知识库和推理机的开发。     

离心式压缩机故障诊断专家系统研究

分析了当前基于规则的专家系统存在的问题，介绍了基于案例推理（CBR）的概念。建立了一个基于案例的压缩机故障诊断专家系统。介绍了该系统的体系结构、故障案例的表示方法和检索策略。     

往复式压缩机故障诊断专家系统知识库设计

简单分析了往复式压缩机的故障表现形式，提出了在往复式压缩机故障诊断专家系统中采用广义故障树知识表示方法，介绍了往复式压缩机故障诊断专家系统知识库的组成及其功能和特点。     

故障诊断专家系统的开发及其在压缩机故障诊断中的应用

从专家系统推理与控制、总体结构及系统的特点等四个方面 ,介绍了基于矩阵判别筛选法的机械故障诊断专家系统的主要内容。列举了应用该专家系统对 DH型离心压缩机进行旋转失速故障诊断的实例 ,并提出了解决措施     

往复压缩机故障诊断专家系统知识库的构建

分析了往复压缩机的故障表现形式，提出了在往复压缩机故障诊断专家系统中采用广义故障树知识表示方法，介绍了簇复压缩机故障诊断专家系统知识库的组成及其功能和特点。     

机械设备故障诊断专家系统的设计

着重论述了机械设备故障诊断专家系统的设计，包括知识库的设计思想和实现方法、专家知识的获取和表示、推理机的设计、综合数据库的结构设计等组成部分的具体设计过程。     

空调设备故障诊断专家系统的设计

本文简述了用Ｐｒｏｌｏｇ语言设计的空调设备故障专家系统，该专家系统的主体由预测模块和推理模块组成，其预测模块可作为这类专家系统的模糊统计决策的外壳，推理模块可作为调用具体型号空调设备故障诊断知识库的工具。     

故障诊断专家系统中的数据库子系统设计

诊断专家系统中的数据类型繁多、复杂,而且其数据库向着大容量、通用化方向发展,就系统的数据来源、数据库的组成、数据库功能和数据库设计做了较为详细的阐述,采用分类、分级、分层处理的方法,利用PB和SQL Server等大型数据库语言平台,设计出一套基于三层结构的、可适合于一般故障诊断专家系统数据管理、可独立于应用软件之外的数据库子系统.最后,以数据库子系统的几种分布式运行模式和实例说明该数据库子系统具有很强的实用性、通用性、分布性、扩展性和灵活性.     

故障诊断专家系统中的分布式数据库设计

针对故障诊断专家系统中数据类型繁多、复杂 ,且其数据库向大容量、通用化方向发展的状况 ,详细阐述了系统的数据来源、数据库的组成、数据库的功能和数据库的设计 ,采用分类、分级及分层处理的方法 ,利用PB和SQLServer等大型数据库语言平台 ,设计出 1套基于 3层结构的、适于一般故障诊断专家系统数据管理的、可独立于应用软件之外的分布式数据库系统。最后 ,以数据库系统的几种分布式运行模式和实例说明该系统具有很强的实用性、通用性、分布性、扩展性和灵活性。     

离心压缩机典型故障诊断案例(一)

介绍了离心压缩机润滑油温改变时轴瓦振动的不同反应。分析了其振动机理。判断出引起振动的不同原因。     

离心压缩机典型故障诊断案例(二)

结合实例论述了离心压缩机密封间隙动力失稳与油膜振荡的诊断识别方法的区别，说明了两者间的互相关联和促进的关系。     

往复压缩机故障诊断专家系统设计与实现

针对往复压缩机故障模式复杂难以辨识的特点,介绍一种往复式压缩机故障诊断专家系统。     

虚拟数字逻辑故障通用诊断系统设计方法研究

从数字系统故障检测的普遍性出发，在Maxplus Ⅱ／Quartus环境中运用CPLD设计了其ASIC，用开关DG1A05BW完成各引线的通用控制电路，借助Delphi强大的数据处理功能实现测试数据库的自动生成、图形化人格交互界面及故障测试，用后驱动技术提高故障定位能力，在PC机控制下虚拟地实现数字逻辑故障通用诊断系统。实验表明：系统具有硬件通用性强、编程灵活、扩展性好等特点。重点介绍其通用控制电路、CPLD设计及故障字典生成方法。     

铸件缺陷分析诊断专家系统

开发出一个DADC专家系统，用来寻找铸件产生缺陷的原因，它由四部分组成，知识库，推理机，数据库和人机接口，知识库中的产生式规则包含了与缺陷有关的数据信息，推理机引入不精确推理策略。     

饲料加工设备故障诊断专家系统知识库的设计研究

针对饲料加工设备的故障特点．模拟专家的诊断思路和方法,利用数据库技术设计知识库。知识库主要由代码库、规则库、规则关系库、检修措施库组成。首先对知识获取和知识表示作了介绍;其次介绍了知识库的构建过程。     

基于Alopex神经网络的旋转机械故障诊断专家系统

提出了一种可以减小网络规模的故障表示方法,并将Alopex算法引入神经网络模型的训练过程,将人工神经网络与规则推理相结合,建立了旋转机械故障诊断的神经网络专家系统。该系统充分利用了神经网络与规则推理的优点,采用正反向混合推理方式调用知识库中的各种知识进行诊断。采用二进制数码表示机械的各种故障,基于Alopex算法训练神经网络。建立的专家系统克服了基于规则专家系统的自学习困难问题和基于神经网络诊断系统的系统控制能力弱的缺点,具有较强的诊断能力。