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。     

基于CBR的机载雷达故障诊断专家系统研究

以故障诊断的理论和方法为基础,综合运用神经网络、基于案例推理(CBR)和专家系统理论,对雷达装备的故障诊断问题进行研究,形成一个集成的智能诊断专家系统。介绍了系统的总体结构和工作原理,并给出具体的诊断实例,此方法充分利用神经网络和CBR的优点,将提高雷达装备故障诊断的正确性和效率。     

浅析模拟电路故障诊断中神经网络与专家系统的应用

介绍专家系统应用于模拟电路故障诊断的原理,并指出该方法在故障诊断中的应用现状和存在的问题;提出神经网络和专家系统的结合方式,利用专家系统和BP神经网络的优点,克服它们的一些缺点。     

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。     

基于模糊神经网络的故障诊断方法研究

将模糊原理引入神经网络,对机械设备的故障诊断方法进行了研究,介绍了具体实现过程及原理,论证了单症兆和多症兆诊断的模糊模型分别与一定条件的单层神经网络等价,建立了单症兆和多症兆诊断的模糊神经网络模型,并由此模型建立了模糊神经网络故障诊断专家系统(FNN)模型.介绍了该模型在66-10空压机上的具体实现过程.     

概率神经网络在水/水热泵机组故障诊断研究中的应用

基于模式识别的设备状态监测和故障诊断原理,根据水／水热泵机组的运行特性,提出一种基于人工神经网络的智能故障诊断方法,通过应用2个概率神经网络估计器,实现对水／水热泵机组运行状态的实时监测和故障诊断。此外,建立水脉热泵机组常见故障与征兆之间的关系库,构建基于人工神经网络的水脉热泵机组状态监测和故障诊断系统的模型结构,以期为开发水脉热泵机组的智能故障诊断系统开辟一条新的可行途径。     

基于ANN的单、双级耦合热泵分布式故障诊断专家系统的构建

针对单、双级耦合热泵系统结构的复杂性和运行模式的多样性，本文将分布式人工智能技术引入到该热泵系统的故障诊断技术研究中，提出一种适用于单、双级耦合热泵系统的分布式故障诊断专家系统，并深入研究该故障诊断专家系统的任务分解、各子任务的求解和各子任务的综合等关键问题。在此基础上，利用人工神经网络，实现专家系统内部各诊断模块的运行状态实时监测和故障快速推理，构建出单、双级耦合热泵分布式故障诊断专家系统的模型，为开发基于ANN的单、双级耦合热泵分布式故障诊断专家系统奠定研究基础。     

边坡稳定分析的神经网络方法

基于人工神经网络理论，提出了边坡稳定分析神经网络方法，开发了边坡稳定性分析神经网络专家系统，经实例验证该方法是科学合理的。     

真空包装机的智能化故障诊断系统

提出并实现了一种基于专家系统和神经网络集成的方法。同时给出了系统的硬、软件结构，并通过实验证明该智能故障诊断系统的可靠性和准确性。     

基于RBF网络的除湿机故障诊断

应用基于人工神经网络的故障诊断方法,建立了除湿机故障诊断的RBF网络模型,并利用六种典型故障状态参数样本数据对神经网络进行训练。结果表明对于训练样本集和检验数据集,网络的输出与希望结果相符,表明基于人工神经网络的除湿机系统的故障诊断是行之有效的。