基于专家系统神经网络的武器系统故障诊断

针对专家系统和神经网络具有"互补"的特性,研究改进了一种专家系统与神经网络相互结合的方法,介绍了算法步骤,并利用改进的算法对某武器系统进行故障诊断,通过仿真及实例验证,该算法具有良好的运算精度和预测功能。     

神经网络在发动机状态监控与故障诊断中的应用综述

神经网络由于具有强大的非线性映射能力和并行处理能力,近年来,在航空航天领域中,被广泛地应用于发动机的状态监控和故障诊断.全面总结了神经网络在发动机状态监视与控制、故障诊断以及可靠性分析与设计上的应用情况,系统地分析了所采用的反向传播神经网络、径向基函数神经网络、自组织神经网络、概率神经网络以及模糊神经网络等网络模型及其最新的进展情况,最后指出了未来的重点研究方向.     

航天飞机主发动机故障诊断专家系统

航天飞机主发动机(SSME)故障的早期检测与诊断是很重要的,由此可以有充足的时间防止故障发生和采取纠正措施。因为象SSME这样一个复杂系统中的绝大多数故障发生很快,早期地、及时地检测和诊断这些故障对航天飞机的生存是至关重要的。我们设计了一个专家系统,可以自动学习、检测、识别、证实和纠正异常的推进器系统动作。本文详述了这种专家系统自动训练方面所采用的新颖的机器学习方法。     

导弹复合故障诊断专家系统研究

由于防空导弹系统的复杂性和不可测性，在对导弹试射过程进行故障诊断时采用单一的诊断方法往很难完成，文中提出了一种基于神经网络和传统专家系统的混合故障诊断方法，在诊断中充分融入两者特点，从而有实现了导弹系统的故障诊断。     

基于神经网络专家系统的炮兵射击指挥系统故障诊断

基于神经网络专家系统的炮兵射击指挥系统故障诊断系统采用多层感知器组建专家知识库,建立激光仪子网、故障子模块,构建合成网络模块及训练样本.将各训练样本输入相应神经网络中训练,得到的权值和阈值存入数据文件.推理模块调用诊断知识库,输入各故障征兆,计算隐含层和输出层的神经元输出.解释模块由给定的法则判定输入神经元的输出是否有故障.     

专家系统在导弹测试故障诊断中的应用

该文向大家介绍了针对我军装备的某型导弹而研制的“导弹测试故障诊断专家系统”。文中论述了将专家系统引入导弹故障诊断的必要性及可行性，分别讲述了专家系统的基本概念，如何将专家系统引入到导弹故障诊断中，如何获取专家经验，该系统的研制原则及系统组成和各模块功能。     

专家系统在数控机床故障诊断上的应用

本文介绍了专家系统知识在制造领域应用的经验,详细说明了数控机床故障诊断专家系统外壳的开发和知识库的建立。总结了项目研制中遇到的困难、目前专家系统应用于工程制造存在的问题,提示了今后的工作方向。     

基于神经网络的导弹测发控系统故障诊断专家系统

目的；基于BP神经网络推理模型，建立导弹测发控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，方法：首先对导弹测发控系统的故障机理进行了分析，在此基础上研究基于BP神经网络推理模型的故障诊断技术的应用，确定了基于BP神经网络的故障诊断专家系统的设计思想和实现方法，结果：建立了基于BP神经网络推理模型的导弹测控系统故障诊断专家系统，弥补了传统的故障树推理模型的不足。结论；通过对某型导弹发控系统中配电分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。     

基于数据库的专家系统在导弹故障诊断中的应用

随着高技术的发展，导弹系统复杂性也不断增加，使人工进行导弹故障诊断的难度也相应增大。将数据库和人工智能技术结合起来，构建导弹故障诊断专家系统是解决这个难题的有效途径之一，该系统采用产生式知识表示方法，运用DBMS管理知识库，推理机采用广度优先搜索方式的正向推理。     

汽车发动机点火系统故障诊断专家系统的研究开发

介绍在汽车发动机点火系统故障诊断中应用专家系统的一些方法，对其中的关键技术——知识的获取和表示，推理方法，故障树的图形表示及如何使系统具有学习功能等进行了探讨．     

基于RBF网络的鱼雷控制系统故障诊断

文中研究了将RBF（径向基）网络应用于鱼雷深度控制系统的故障诊断方法。根据鱼雷深度控制规律．设定五类故障．并应用相关数据对RBF网络进行训练．然后使用满足训练要求的网络对故障数据进行分析，判断属于何类故障。仿真实验结果表明该方法能够有效地解决鱼雷深度控制系统故障诊断问题。     

神经网络技术在雷达电路故障诊断中的应用

简要介绍了雷达电路故障模式和BP神经网络的算法,针对雷达故障诊断的复杂性,提出了采用神经网络技术实现雷达的故障诊断。并以典型故障为例,设计了一个基于BP网络的故障诊断系统,通过实际仿真和应用,取得了较好的效果。     

基于故障树的导弹发动机失效诊断专家系统设计与实现

故障树分析法是分析复杂系统失效问题的有效方法。利用故障树分析法对导弹发动机失效原因进行分析，结合自学习机制完成知识库的建造和更新，根据其特点运用正向推理机制构建专家系统，达到发动机失效诊断的目的。     

Elman型神经网络在液体火箭发动机故障预测中的应用

提出一种将Elman神经网络应用于液体火箭发动机故障预测的模型,并进行了多参数多步预测。仿真计算结果表明,较传统的静态BP网络预测模型,该模型结构简单,动态特性好,对于液体火箭发动机重要参数的预测效果较好,收敛速度快且精度高,具有较好的非线性时序预测能力,说明其在液体火箭发动机的故障预测中应用的可行性。     

基于小波和模糊神经网络的导弹涡喷发动机故障诊断方法研究

针对海防中远程导弹普遍采用高效率的小型涡喷（涡扇）发动机,为了减小体积和重量,发动机设计寿命较短,导弹维护（中、长期维护）、准备阶段不允许对发动机进行热试车,提出了一种基于小波和模糊神经网络的涡喷发动机故障诊断方法.将该方法成功地应用于某型涡喷发动机的故障诊断,结果表明该方法诊断效果明显.     

粗糙集傅立叶神经网络及在故障诊断中应用

提出了粗糙集和傅立叶神经网络相结合的方法,进行粗糙集布尔逻辑离散化,并在此基础上求取初始隶属函数,以提高隶属函数准确性;再使用傅立叶神经网络进行诊断网络训练。以连续搅拌反应釜故障诊断为实例,研究结果表明,此方法可以减少网络训练时间并提高诊断精度,有效进行故障诊断。     

基于数据库的专家系统在武器系统电子箱故障诊断中的应用

文中介绍了基于数据库的武器系统电子箱故障诊断专家系统的设计。针对电子箱故障的特点,通过对知识库中规则的优化设计,提高了故障诊断效率。设计中采用Access数据库组建知识库,并结合C＋＋语言建立推理机制,根据相应规则实现故障定位。     

基于规则的牵引车故障诊断专家系统设计

针对某型舰船出海期间牵引车故障多、维护难的问题,开发一种基于规则的牵引车故障诊断专家系统。介绍牵引车故障诊断专家系统的基本架构、功能模块,结合产生式规则给出知识库与规则库的结构,同时运用混合推理技术设计推理机,详细描述推理算法,利用Access数据库和VB可视化编程技术实现专家系统。分析结果表明：该系统能够较为准确地判断出故障原因并提出故障解决方法,维护简单,实用高效,易于部队接受。