基于人工免疫系统的导弹智能诊断模型

提出了基于人工免疫系统的导弹智能诊断技术的概念,研究了故障诊断细胞模型、故障诊断基因库模型,并对故障基因库的生成与进化和基于人工免疫系统的智能诊断原理进行了探讨。     

基于Multi-agent的分布式电梯故障诊断系统的研究

采用基于分布式人工智能的思想,将多Agent技术引入电梯故障诊断领域,分析了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程;研究讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断系统中Agent之间的调度协同求解方法和机制;给出了知识共享与重用的方法;建立了一种分布式多Agent诊断系统结构及其原型系统;通过在电梯故障诊断的应用仿真,提高了故障诊断的实时性、准确性和整体性能。     

基于Multi-agent的飞机智能故障诊断与监控系统设计

在对飞机故障进行分析的基础上,以Agent为基本单元,建立了飞机智能故障诊断模型,并对诊断任务的分解、飞机智能诊断与监控系统的结构、智能诊断与监控功能的实现方法等进行了分析和研究,设计了飞机故障诊断与监控系统仿真实验方案,对实验准备,实验过程进行了详细的介绍;仿真实验结果表明,基于智能Agent的飞机故障诊断与监控系统,提高了诊断效率及诊断结果的准确性,增加了诊断系统的灵活性和快速性及对故障的监控能力.     

基于神经网络信息融合的智能故障诊断方法

飞行状态时的飞机舵面故障诊断系统,含有系统和测量噪声及其时变、非线性等特点,采用常规的故障诊断方法很难实现对飞机舵面故障的准确诊断和告警,为了更好的实现对飞机舵面系统的故障诊断,将神经网络信息融合的智能故障诊断方法首次运用到舵面系统故障诊断中.该智能诊断方法应用神经网络的非线性拟合能力扩展舵面相关线位移传感器测量信息,同时采用D-S算法将相关传感器的输出信息进行融合,最后信息融合诊断策略根据这些信息确定出舵面相应的故障类型,从而可以对舵面故障信号进行有效识别和诊断.建立了某机舵面系统故障诊断的数学模型,并利用该模型对提出的智能故障诊断方法进行仿真验证,最后的仿真实验结果表明:该故障诊断结构形式对于舵面常见的故障能够进行识别和告警,诊断效果令人满意.     

基于粗糙集-神经网络集成的故障诊断

综合粗糙集和神经网络的优点,提出一种基于粗糙集-神经网络集成的智能故障诊断模型.在数据采集和预处理的基础上,利用粗糙集(RS)理论对原始故障诊断样本进行离散化处理,并根据条件属性(集)对决策属性的正域的大小来选择属性,提取出对诊断故障贡献最大的最小故障特征子集,从而确定神经网络的拓扑结构;通过网络训练建立故障特征与故障之间的映射关系,采用神经网络集成的方法实现故障的诊断.通过热电厂发电机组的故障诊断实例,表明了这种故障诊断方法的工程有效性.     

一种实时监测与故障诊断专家系统方案

本文提出了一种分布式实时故障检测诊断专家系统,该系统采用层次递阶结构,将基于知识诊断技术与自动检测技术有效地结合起来,并应用动态权衡评估方法实现了智能的数据管理,为航天器故障诊断技术的发展提供了一个新的思路。     

嵌入式系统在液压状态监测与智能故障诊断中的应用

针对国产地F元轨采矿设备液压系统故障率高,而其检测和故障诊断手段落后的背景,提出了一种基于嵌入式系统的液搓状态监测与智能故障诊断模型,陔故障诊断模型通过没置在液压系统中的多源异质传感器实时采集设备特征信息,并采用模糊神经网络来实现数据的融合处理,诊断结果通过界而友好的LCD显示,实现了故障状态的实时岭测和故障的智能诊断。通过该故障诊断模型,有效地解决了无轨采矿没备液搓系统故障率高而其检测和故障诊断手段落后的问题。提高了设备故障诊断的自动化和错能化．增强了设备的市场竞争力。     

基于模型的飞机燃油系统故障诊断系统的设计与实现

燃油系统作为飞机不可或缺的功能和保障系统,对飞机的飞行安全有着重大影响.传统故障诊断方法已经不能满足日益复杂的燃油系统诊断和维护需求.基于模型诊断是为了克服传统诊断方法的缺点而兴起的一项新型的智能推理诊断技术.研究了基于模型的飞机燃油系统故障诊断方法,建立了故障诊断模型,给出了基于模型的燃油系统故障诊断推理策略.设计并...     

基于有色Petri网的工作流故障诊断方法

工作流系统的故障自动诊断和定位是云计算环境提供持续服务的基础;为了提高工作流系统的故障诊断准确性,文章提出了一种基于有色Petri网的故障诊断方法;首先,用开放世系模型对工作流进行建模;然后,提出了一种基于有色Petri网的故障模型;最后,将工作流的开放世系模型转化为有色Petri网故障模型,并提出了相应的多故障诊断方法;实验表明,文章提出的方法不仅故障定位的准确率和执行效率高于相关算法,还能有效的识别系统中的多个故障.     

基于系统参考模型的混合故障诊断技术研究

为满足复杂系统的故障诊断需求,提出了一种基于系统参考模型的混合故障诊断方法。针对不同系统中各节点的多种故障模式和交联关系,采用定性和定量的方法建立混合故障诊断参考模型。首先构建系统对象的故障元模型,然后建立对应的领域模型,最后基于故障诊断推理机实现对系统当前故障的诊断。通过构建某飞行数据设备的故障诊断模型,并进行仿真验证,结果表明该方法可以实时准确地判定系统故障,为提高复杂系统故障诊断的效率、提升系统运行安全提供了有效保障。     

多传感器数据融合技术在故障诊断中的应用

利用多传感器数据融合的方法进行故障诊断,建立融合故障诊断系统.将故障诊断系统按数据融合的方法分为数据级融合模块、特征级融合模块和决策级融合模块.数据级融合模块主要对多传感器的测量信号进行处理,提取出故障诊断的特征信息.特征级融合模块采用3个结构相同的并行神经网络,一是进行局部诊断;二是获得决策级D-S证据理论的基本概率赋值.决策级采用D-S证据理论的方法对特征级局部诊断的结果加以融合,得到最终的诊断结果.利用此系统在汽轮机转子试验台架上进行了故障诊断,得到了令人满意的结果.     

航电设备故障诊断专家系统

故障诊断专家系统在自动测试与诊断领域有着广泛的应用,它是自动测试系统的核心技术之一．介绍了某型机航电设备故障诊断专家系统,运用规则推理与Hash算法相结合的综合推理方式进行故障快速定位及故障预测,提出视情维修建议,提高了航电系统的故障检测率及故障诊断效率．     

基于专家知识和模糊推理的大科学装置故障诊断方法

针对大科学装置技术综合、结构复杂、系统庞大,在故障诊断方面面临的故障机理不清楚,难以建立精确的数学模型;诊断信息不完整、不精确,难以进行确定性推理;诊断数据受限,无法实现数据驱动等诸多问题。提出了基于专家知识和模糊推理相结合的故障诊断方法和模式匹配算法,通过模糊因子的引入和基于数据库的模糊诊断知识可视化建模方法的使用,解决了故障诊断环节的诸多不确定性问题,形成了面向用户的模糊专家系统故障诊断基础平台,并在某大型激光驱动装置测试验证平台中得到初步应用,实现了电气驱动及控制系统故障的智能诊断。     

基于多故障模糊组的序贯多故障诊断方法

由于系统复杂性的显著提高,多故障发生的概率也逐渐增大;针对多故障诊断的困难性,提出一种序贯多故障诊断算法;算法以构建的单故障诊断树为基础,利用集合划分思想和多故障模糊组,并根据信息熵理论实现测试选择,逐渐扩展单故障诊断树,最终得到多故障诊断树;最后的系统实例详细阐述了序贯多故障诊断算法的应用过程,生成了多故障诊断树,可以有效地实现对系统多故障的检测.     

基于神经网络的故障诊断专家系统研究

针对传统专家系统和神经网络的各自特点,将两者有机结合,构造了一种基于神经网络的混合型故障诊断专家系统。提出了神经网络子模块NNM的概念并分析了NNM的具体实现方法。应用该故障诊断模型对某内燃机组供油系统故障进行了模拟验证,试验结果表明神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。     

诊断多智能体重构过程的系统描

在引入可重构故障诊断系统及诊断智能体单元组概念的基础上，提出了可重构故障诊断系统的体系结构和应用系统模型，探讨了被诊断问题的特征以及被诊断问题之间的相似性，构建了基于决策理论的多智能体诊断系统的评价方法．在分析诊断智能体重构过程的基础上，研究了可重构故障诊断系统的重构类型、重构层次和重构步骤．借鉴生物免疫中的调节理论，提出了一种重建故障诊断智能体的算法．最后分别就智能体单元组（AFDS）的物理重构和逻辑重构两种形式进行了举例说明．     

中波广播发射台的一种扩充故障树诊断方法

针对某中波广播发射机台,利用故障树和故障字典方法相结合的新型故障诊断方法--扩充的故障树诊断技术实现了发射机的实时故障诊断功能,并建立了广播发射机故障树的拓扑结构,给出了故障字典的建立方法和故障诊断的具体实现过程,同时将该方法在Windows系统环境下采用Borland C 进行了编程实现.     

基于蝙蝠算法的系统级故障诊断研究

首次将蝙蝠算法用于解决系统级故障诊断问题,从而提出了一种高效的诊断算法——蝙蝠故障诊断算法。在初始化阶段,种群被分成大、小两类,并采用不同的处理方式;根据系统级故障模型的特点,设计出了具有方程约束的适应度函数;为了平衡全局搜索与局部搜索,在速度更新公式中增加一个变系数;为实现寻址的离散化,对蝙蝠速度进行了二进制映射。仿真实验结果表明,蝙蝠故障诊断算法在迭代次数、诊断正确率和最优解的适应度等方面明显优于现有的具有代表性群智能诊断算法——FAFD算法。     

粗糙集与模糊神经网络集成在故障诊断中的研究

考虑模糊聚类的数据离散功能,粗糙集理论对决策系统的约简能力,以及模糊神经网络在模式识别方面具有的优势,提出了粗糙集一自适应模糊神经网络推理系统（ANFIS）集成进行故障诊断的方案：首先,应用SOM方法离散故障诊断数据中的连续属性值;然后,基于粗糙集理论计算诊断决策系统的约简,按照实际需要确定诊断条件;最后,根据系统约简设计ANFIS进行故障诊断。4135柴油机的实际诊断结果验证了文中提出集成故障诊断方案的可行性。在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它机械设备。     

改进的故障树模糊诊断方法及其应用

针对故障诊断中存在的重复诊断问题和不确定性因素,提出了一种基于故障树的模糊故障诊断改进方法。该方法将模糊理论融入到故障诊断中,综合考虑了系统故障树的最小割集和基本组成单元两方面的因素,重点设计了故障树的诊断流程,改进了以往故障诊断中出现的重复诊断的缺陷,优化了诊断过程。以飞机液压子系统为平台,与其他方法进行比较,得出该方法可以保证结果的正确性,并能节省诊断时间。