汽机调节故障处理专家系统研究

为进行电厂汽轮机调节系统的应急故障分析和快速处理,建立了基于规则的故障处理专家系统.形成了汽轮机调节系统的故障树,借助专家系统开发工具vp-expert进行了相应知识库的开发.该专家系统根据调节系统的故障现象可进行自动诊断并给出专家处理意见,为调节系统的故障处理提供了行之有效的方法.     

空调系统故障诊断专家系统

为进行空调系统的故障诊断,建立了基于开发工具CLIPS的专家系统解决方案.通过对故障的分析和规则描述,形成了空调系统故障诊断专家系统.实际应用表明该专家系统有较强的故障识别和处理能力,为实现空调系统的故障自动诊断提供了一种有效的方法.     

基于故障树的导航装备故障诊断专家系统研究

针对导航装备比较常见的故障诊断方法，提出了基于故障树的通用故障诊断的概念，为使故障诊断专家系统具有通用性，在分析故障树流程图特点的基础上，提出了逻辑关系的数字编码和故障诊断数据库的思想，设计了对导航装备故障诊断专家系统具有通用性的系统软件及数据库。     

基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统

发动机是车辆的核心部件,及时有效地发现并排除故障,对降低维修费用,减少经济损失,增加发动机工作时的可靠性,避免事故发生具有重大的意义。以某型号发动机为研究对象,运用测试技术、信号处理、小波分析、神经网络和模糊控制理论,提出了基于模糊神经网络的智能故障诊断系统。建立了发动机故障信号采集试验台,在试验台上人工模拟3种转速下6种工况,通过加速度传感器采集正常工况和异常工况的振动信号,之后利用小波包技术进行消噪处理,并提取出故障信号的特征值,作为网络训练和测试的样本数据。用样本数据训练和检测自适应模糊神经网络,完成对信号的离线模式识别,之后以测试样本数据实现在线故障诊断,通过仿真分析,取得了很好的诊断效果。与传统的BP神经网络故障诊断方法进行对比,无论在诊断精度上还是学习速度上,模糊神经网络在故障诊断中更具有优势。同时,在专家系统的理论基础上,将模糊神经网络与专家系统进行信息融合,实现数据接口通信,利用网络的自学习能力建立智能故障诊断数据库和诊断规则库,通过程序语言快速高效的设计出智能诊断系统。最后,通过发动机故障诊断实例仿真分析,验证了基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统的可行性。     

基于故障树的掘进机故障诊断专家系统的研究

本文通过故障树的形式建立专家诊断知识库,较为直观的反映出故障及其产生原因之间的结构和逻辑关系。能全面、系统、层次的将专家知识表述出来,以visual basic为编程语言,应用人工智能诊断方法和面向对象的程序设计方法,开发出了具有友好的人机界面掘进机故障诊断专家系统。     

基于CLIPS的嵌入式故障诊断系统设计与实现

利用故障树分析法对系统故障进行深入分析,建立了覆盖软件、硬件和链路的规则库。开发了一个嵌入式故障诊断专家系统,对专用网络中的计算机软硬件、交换机等网络设备及链路故障进行实时诊断和控制。并利用CLIPS嵌入式编程设计了远程用户交互接口和知识获取接口。     

滚动轴承振动信号的小波奇异性故障检测研究

该文以滚动轴承振动信号为分析对象 ,基于小波奇异性分析原理进行滚动轴承故障检测新方法的研究。通过求解待测信号的小波变换极大模来检测和识别信号中奇异点位置和奇异性大小 ,以及对噪声极大模的抑制处理 ,达到抑制或消除噪声的目的 ;最后 ,在剩余小波极大模的基础上进行信号重构 ,展现原待测信号中的故障信号模式。通过对铁路货车车轮用滚柱轴承振动信号的分析表明 ,此方法在大幅度地提高信噪比的同时 ,对由轴承损伤冲击造成的信号突变仍保持了较高的灵敏度和分辨率。为滚动轴承故障检测打下了良好的基础。     

浅析故障树分析法在KY系列牙轮钻液压系统故障诊断中的应用

简单介绍了故障树分析法,和I（Y系列牙轮钻液压系统的基本构成。以该液压系统中“钻具的进给和提升都无力,尤其钻具提升出现爬行现象”的故障为典型,通过建立故障树,并依据故障树进行故障排查和诊断。此方法简单、直观、实用,在液压系统故障诊断中,取得了令人满意的效果。     

应用Petri网改进基于故障树的诊断方法

故障树是表示故障发生和故障传播关系的一种逻辑模型,基于故障树诊断方法的广泛应用由于实际故障树分析过程的ＮＰ困难问题而受到妨碍。而Ｐｅｔｉｒ网是一种特殊的有向网,适合于描述故障的传播关系。本文提出了两种基于Ｐｅｔｒｉ网的改进方法,与下行法相比,用该方法寻找最小割集和最小路集能有效地节省上计算时间,提高推理速度和效率;最后还应用Ｐｉｔｒｉ网的状态方程分析方法提出了基于Ｐｅｔｒｉ网的故障监测和诊断方法。     

形态学广义分形维数在发动机故障诊断中的应用

发动机故障信号是一种典型的非线性信号,分形几何理论为描述非线性故障信号的特性提供了一个有力的分析工具。广义分形维数能够很好的描述信号的几何特征和局部尺度行为,所蕴含的信息比单一的分形维数要深刻而全面。针对传统的广义分形维数计算方法的缺陷,本文提出基于数学形态学操作的广义分形维数计算方法,并对发动机正常、失火和气门间隙过大故障信号进行了分析,结果表明,与传统的盒计数法计算的广义分形维数相比,形态学广义分形维数能够更加有效地区分发动机在不同状态下的信号,并且数学形态学只涉及简单的加减和取大、取小运算,因此计算简单快速,为准确判断发动机故障状态提供了一种快速有效的新方法。     

神经网络在电路诊断中的应用

目的：阐述了目前电路基于数据库技术和人工智能专家系统及神经网络原理的故障诊断系统。方法：将所记录的模糊症状输入到系统中，通过模糊运算后，运用神经网络学习算法来寻找故障类型。结果：介绍了人工神经网络技术在电路诊断中的应用，并给出系统故障诊断软件的设计，结论：所用专家系统和神经网络相结合的方法改进电子电路故障诊断是可行的。     

Expert Diagnosing system for a Rotation Mechanism Based on a Neural Network

By combining the artificial neural network with the rule reasoning expert system,an expert diagnosing system for a rotation mechanism was established.This expert system takes advantage of both a neural network and a rule reasoning expert system;it can also make use of all kinds of knowledge in the repository to diagnose the fault with the positive and negative mixing reasoning mode.The binary system was adopted to denote all kinds of fault in a rotation mechanism.The neural networks were trained with a random parallel algorithm (Alopex).The expert system overcomes the self-learning difficulty of the rule reasoning expert system and the shortcoming of poor system control of the neural network.The expert system developed in this paper has power ful diagnosing ability.     

真空冶金设备抽气装置专家系统及应用实例

介绍了专家系统的特点和应用,分析了大型真空冶金抽气装置的特性、故障多发原因以及排查中的困难,指出采用专家系统的可行性和实际意义,明确了在真空冶金抽气装置中建立专家系统的具体内容.以宝钢RH-KTB炉外精炼真空系统为例,给出了设备运行监测方案,建立了专家系统知识库,编制的软件可对设备的运行状态进行即时评价和故障预报,当真空系统出现故障时,采用逆向推理机制,从目标出发,寻找故障可能原因,并给出推理解释.专家系统对监测参数阈值的机器学习,提高了专家系统实际应用中的推理效率和准确性.专家系统软件经离线测试和现场在线应用达到预期的目标,可以推广应用.     

故障诊断中的计算机辅助测试

本文阐述了复杂技术系统故障诊断特点,认为在复杂技术系统中对于故障的测试是一个有穷递归过程,根据这一特点我们采用专家系统方法进行故障诊断。文中提出测试是故障诊断过程中的基本元素,在复杂技术系统故障诊断模型的每一个结点所进行的“收集症状→检测→决策”是整个诊断过程的基础与驱动力。另外还论述了建造故障诊断专家系统过程中的一些技术问题。     

A Fault Diagnosis Expert System for a Heavy Motor Used in a Rolling Mill

A fault diagnosis expert system for a heavy motor used in a rolling mill is established in this paper.The fault diagnosis knowledge base was built,and its knowledge was represented by production rules.The knowledge base includes daily inspection system,brief diagnosis system and precise diagno-sis system.A pull-down menu was adopted for the management of the knowledge base.The system can run under the help of expert system development tools.Practical examples show that the expert system can diagnose faults rapidly and precisely.     

通用雷达故障诊断专家系统的设计

目的：为了提高雷达装备故障诊断的效率和可靠性。方法：通过对雷达装备综合测试和故障诊断要求和方法的分析。介绍一种适用于雷达装备的故障智能诊断专家模型，探讨了该模型的基本结构和相应的推理机制及故障诊断策略。结果：结论雷达故障诊断的特点，研究了该模型及诊断方法在雷达装备中的具体应用，证实了该方法是有效的。结论：将自动测试技术和专家系统相结合，可以提高故障诊断的效率和可靠性。     

神经网络专家系统在数控机床机械故障诊断中的应用

依据单一的专家系统或神经网络在处理故障诊断中各自存在着局限性,提出将神经网络技术与专家系统融合的集成式故障诊断专家系统,并用于数控机床的机械故障诊断中。介绍神经网络专家系统结构、特点及诊断方法,利用获得的机床机械故障知识、故障样本数据对系统进行验证。结果表明该系统人机界面友好,操作简单,有效地提高数控机床机械故障诊断的水平和效率。     

模糊数学在制冷故障诊断专家系统中的应用

基于专家系统的诊断方法是故障诊断领域中最为引人注目的发展方向之之一。在故障诊断专家系统中，无论从现象的获得或现象到故障的推理，甚至故障诊断的基本原理三个方面都存在着模糊性。本文将模糊数学引入制冷系统故障诊断技术中，较好地解决了这一问题。     

基于专家系统与神经网络集成的故障诊断的应用研究

本文针对工业生产中使用的直流电动机,应用人工智能的相关理论对其故障进行了广泛深入地研究。在此基础上,探讨了专家系统与人工神经网络相集成的电动机故障智能诊断方法并加以实现。实践证明,网络的学习时间显著缩短,整个系统的推理效率明显提高,并验证了集成式专家系统的诊断效果比传统的专家系统或神经网络更为全面、准确和迅速。电动机故障的集成式智能诊断方法是一个既有理论研究意义又有实际使用价值的课题与方向。     

Integrated reliability analysis system (IRAS)

This paper will introduce a computer aided reliability analysis system, IRAS, which is a Unix-based software package. It provides the following features: a model builder, failure mode effect and criticality analysis (FMECA), fault tree synthesis and analysis (FTA) and real time fault location (RTFL). 1. The model builder allows the creation of reliability models for production systems, which are able to reflect the initiation and propagation of serious deviations outside the production and performance tolerances. The modelling procedure allows hierarchical modelling. 2. The failure mode effect and criticality analysis (FMECA) option uses the causal trees and cause-consequence diagrams that are created automatically from the IRAS model data base. The trees can be analysed by the user and the basic events can be grouped according to their criticality, probability and severity. 3. The fault tree analysis and synthesis (FTA) option enables the graphical analysis of fault trees. The generated tree can be trimmed automatically or by the user. It is also possible to extract the minimal cut-set from the complete tree. 4. RTFL enables the fast detection of the most probable fault locations in the system, during the continuous measuring of sensors of the production system and comparing the signals with the expected values of the stored operational vector. It alarms the user in case of serious deviations, thus reducing the out of work stage of the system by making quicker and more efficient reaction of the maintenance facility operators. The failure searching time reduction results in lower maintenance cost.