一种改进的CBR故障诊断方法研究

在导航设备智能诊断系统中,提出了一种基于案例(CBR)故障诊断的技术解决方案,采用循环匹配法和相似度偏差补偿法改进了案例匹配计算,克服了案例匹配中对用户征兆向量的分量次序敏感的问题,在用户征兆向量与案例征兆向量维数不相等时对相似度的偏差进行了有效补偿。实验数据表明,该案例匹配方法切实可行,能有效提高匹配成功率,从而提高设备故障诊断效率。     

Network fault diagnosis using a realistic abductive reasoning model

This paper proposes a method to solve the network fault diagnosis problem using the Realistic Abductive Reasoning Model. This model uses an abductive inference mechanism based on the parsimonious covering theory, and adds some new features to the general model of diagnostic problem-solving. The network fault-diagnosis knowledge is assumed to be represented in the form of causal chaining, namely, a hyper-bipartite graph. A layered graph is constructed from the given hyper-bipartite graph by the addition of a few dummy nodes. Then the diagnostic problem is solved, starting from the lowest layer of the layered graph, as a series of bipartite graphs, until the top-most layer is reached. The inference mechanism uses a Realistic Abductive Reasoning Model to diagnose the faults in a communication network, which is symptom-driven, based on some application programs. The hypothesis-test paradigm is used to refine the solution space. The fault-diagnostic capability of the proposed inference model is demonstrated by considering one node of a given network where the management information would be used to diagnose its local problems and the connectivity of the node in the network. The results obtained by the proposed model substantiate its effectiveness in solving network fault-diagnostic problems.     

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。     

基于信息融合的汽车衡称重传感器故障诊断

传统汽车衡不具备故障诊断功能,任一称重传感器发生故障都将导致称重系统失效.为此提出了一种基于信息融合的汽车衡称重传感器故障诊断方法,利用径向基函数神经网络(RBFNN)逼近汽车衡多路称重传感器之间的函数关系,预测各传感器的输出,并给出RBFNN的训练算法;以各传感器的预测信号与实测信号为输入,建立了融合检测模型,采用表决融合检测准则,完成故障传感器寻址、故障类型识别、故障程度判决和故障传感器正常输出估计等故障诊断.大量实验与现场检定证明,采用这种方法的汽车衡准确实现了称重传感器故障诊断,任一称重传感器失效后的汽车衡性能优于正常状态下4级秤的指标,其最大称重误差0.7%,提高了系统可靠性.     

RPJ-D型喷浆机器人机械结构及其分布式计算机控制系统的可靠性设计

本文介绍了RPJ-D型喷浆机器人的机械机构，重点给出了其分布式计算机控 制系统的设计过程．将容错技术、故障诊断技术和抗恶劣环境技术引入喷浆机器人控制系统 中，采用不同的冗余配置方式实现了控制系统规划级和控制级计算机系统高可靠性设计．现 场应用表明，完全满足了喷浆机器人在恶劣环境下工作的要求．     

基于多种诊断方法的水电机组故障诊断系统的研究

针对水电机组故障的多样性和复杂性,给出一种基于多诊断方法的水电机组故障诊断系统的构建,系统主要由基于数据融合的模糊神经网络技术和专家系统的在线诊断子系统和基于模型的离线诊断子系统组成。利用专家系统的逻辑推理能力和人工神经网络的学习和容错能力,并通过对建立转子非线性动力模型仿真来离线分析那些没有办法定量提取或解释的征兆,对机组进行故障诊断。     

通信声纳电路板VXI虚拟仪器自动测试系统开发设计思想

目前,研究和解决故障诊断问题是高技术装备维修中的关键问题,为适应新的形势要求,应从设计思想上突破,即采用开放式模块化的测试诊断体系结构,基于此,采用虚拟仪器技术开发的海军舰载声纳通用电路板VXI测试诊断系统,测试时间短、测试准确率高,实用性强。本文介绍该系统的开发设计思想,包括且成,通用标准接口和接口适配器的设计、软件系统组成及功能,并较详细地介绍了软件设计中有关问题的解决方案。     

基于遗传PNN网络的组合导航故障诊断研究

针对INS/GPS组合导航系统观测信息无冗余且观测信息可能存在故障的情形,提出一种基于状态x2检验与自适应概率神经网络( APNN)相结合的组合导航故障诊断方法.该方法通过监测组合导航系统状态分量,提取故障的特征值并利用APNN确定故障的类别,从而实现故障的定位与隔离.APNN采用高斯函数作为激励函数,通过遗传算法获得模式层矢量最佳数目及匹配的平滑因子参数集,使每个神经元传递函数具有不同的平滑参数,提高了网络的泛化能力以及诊断精度.数值仿真结果表明,该算法能够有效地识别出INS/GPS组合导航系统的故障,确保了系统的安全性和可靠性.     

基于人工神经网络的FMS物料搬运机器人的故障诊断

本文讨论了一种无导师的神经模型－－自适应谐振理论ＡＲＴ，详细分析了ＡＲＴ的工作原理及故障诊断过程，本文以ＦＭＳ中的物料搬运机器人的故障诊断为例，详细说明了故障样本编码，ＡＲＴ的自学习，智能化诊断过程，并给出了仿真结果（在ＰＣ－４８６／３３上实现），仿真结果表明ＡＲＴ是一种有效且实用的故障诊断方法。     

基于卡尔曼滤波器的控制系统传感器故障诊断

控制系统故障诊断在生产中十分重要,而传感器作为控制系统中最容易发生故障的环节,对其故障做出及时正确的预报尤为重要。介绍了卡尔曼滤波器的原理,以及基于卡尔曼滤波器的控制系统传感器故障诊断方法,从仿真结果可以看出这种方法在故障诊断中的实用性和有效性。