基于模糊理论的风力机故障诊断专家系统构建

目前,对风力机的故障进行诊断仅停留在人工现场诊断的层面上,使得故障难以及时发现并排除。该文以模糊数学理论和故障诊断技术为基础,建立一个用于风力机故障诊断的专家系统。文中首先介绍了模糊综合评判方法;然后给出了诊断专家系统的结构,其中重点论述了如何根据经验数据和专家优先系数法共同确定模糊关系矩阵的元素、模糊诊断原则的确定及推理流程。最后用一个具体的故障诊断实例进行分析,验证了应用模糊理论,可以提高风力机故障诊断专家系统的运行速度、准确性、可靠性。     

基于案例推理的车辆故障诊断专家系统研究

针对传统故障诊断方法的局限性及在汽车开发试验过程中的高效率故障诊断的需求,研究基于案例推理的车辆诊断专家系统。定义故障事件的知识输入的规则,建立推理模型依据案例数据进行故障根本原因分析并给出检测指导。并利用分析过的案例形成不断丰富的知识库和规则库。以自动变速箱诊断为例编写了故障诊断专家系统,在实例使用中进行了方法有效性的验证。     

基于故障树的电力变压器故障分析

通过分析电力变压器故障现象及故障原因,构建了相应的故障树,结合专家系统在故障诊断领域的优势,构建了基于故障树的电力变压器故障诊断专家系统。在专家系统中以规则表示及模糊表示法构建相应的知识库,采用专家正反向推理及模糊推理相结合构建了推理机,实现了变压器故障诊断知识的更新,提高了故障查找的准确率,有利于预防电力变压器的故障。     

FMS实时故障诊断专家系统的研究

将专家系统技术应用在ＦＭＳ故障诊断中，建立了一个具有在线故障数据采集和故障自动诊断功能的ＦＭＳ实时故障诊断专家系统，同时介绍了专家系统的总体结构、知识表示和自动推理机制     

轴承故障智能诊断专家系统的研究CSCD

为满足RV减速器轴承故障分析的需要,实现对轴承故障的智能诊断,提出了一种基于专家系统的轴承故障智能诊断方法。针对RV减速器轴承的特点,通过模拟实际工况进行试验,提取不同故障类型的特征数据,结合轴承故障判别依据以及先验知识,采用Visual Studio软件建立RV减速器轴承故障智能诊断专家系统,提高轴承故障类型的识别率以及故障位置、程度的诊断精度。通过试验对故障诊断推理模块、知识更新模块、知识库管理模块等功能模块进行了验证,保证了专家系统的可靠性。     

基于规则的智能仪器故障诊断专家系统

针对对智能仪器进行故障维护需要耗费大量人力物力且效率较低的问题,提出了使用专家系统进行故障维护的方案。介绍了专家系统的结构和不确定性推理方法。以智能金属检测机为实例,建立了故障分析树并据此导出故障诊断规则树,利用可信度进行基于规则的正向推理,使用Ruby语言构建了故障诊断专家系统。使用20个故障样本对其进行测试,结果表明该专家系统能够正确诊断大多数故障,可供实际使用。     

基于粗糙集理论的变压器故障诊断专家系统研究

在传统的变压器故障诊断专家系统的基础上 ,引入粗糙集理论以解决专家系统较难获取完备知识的瓶颈问题。该系统从历史故障数据所形成的决策表出发 ,运用粗糙集理论进行约简 ,构建专家系统知识库模型。通过计算规则隶属粗糙度 ,来表示诊断规则的置信程度。利用推理机和故障事例库 ,实现对知识库的动态维护。     

FMS实时故障诊断专家系统的研究

将专家系统技术应用在ＦＭＳ故障诊断中，建立了一个具有在线故障数据采集和故障自动诊断功能的ＦＭＳ实时故障诊断专家系统，同时介绍了专家系统的总结结构，知识表示和自动推理机制。     

基于模糊理论的柴油机故障诊断专家系统

针对柴油机故障征兆、故障原因及故障机理的复杂性和模糊不确定性,将模糊数学理论与故障诊断专家系统引入柴油机故障诊断。建立故障诊断的模糊模型、模糊隶属度函数,利用模糊产生式系统实现了模糊性知识表达,论述了模糊诊断原则和推理诊断流程,构建了基于模糊理论的柴油机故障诊断专家系统。通过一个具体故障诊断案例证明系统能够快速、准确地推断出故障原因,同时也证明了该方法的实用性。     

轴承故障智能诊断专家系统的研究

为满足RV减速器轴承故障分析的需要,实现对轴承故障的智能诊断,提出了一种基于专家系统的轴承故障智能诊断方法。针对RV减速器轴承的特点,通过模拟实际工况进行试验,提取不同故障类型的特征数据,结合轴承故障判别依据以及先验知识,采用Visual Studio软件建立RV减速器轴承故障智能诊断专家系统,提高轴承故障类型的识别率以及故障位置、程度的诊断精度。通过试验对故障诊断推理模块、知识更新模块、知识库管理模块等功能模块进行了验证,保证了专家系统的可靠性。     

实现内燃机振动故障诊断专家系统的方法

本文结合传统的振动诊断技术，模糊诊断方法和人工智能技术，对专家系统在内燃机振动诊断方法的应用进行了初步的探讨。     

基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统

基于齿轮典型故障机理及其信号特征,采用时域、幅值域与频谱分析相结合的诊断方法,建立了齿轮故障诊断神经网络模型,试验验证模型诊断结果具有较高准确性。基于Windows平台和Visual C＋＋语言,开发了基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统,将传统的时频信号分析理论与现代小波分析、神经网络和专家系统技术融入齿轮故障诊断之中,形成一个更加完善基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统。     

船舶气象仪故障诊断系统的研制

研制了一种船舶气象仪故障诊断系统,该故障诊断系统硬件采用模块化设计,其主要模块均设计为基于AVR单片机的低功耗嵌入式系统,软件设计有专家系统故障诊断模型。试验结果表明,该故障诊断系统能够对现有各型号船舶气象仪的故障快速识别和准确定位,提高了船舶气象仪的维修保障能力。     

RESEARCH ON EXPERT SYSTEM OF FAULT DETECTION AND DIAGNOSING FOR PNEUMATIC SYSTEM OF AUTOMATIC PRODUCTION LINE

Fault detection and diagnosis for pneumatic system of automatic production line are studied. An expert system using fuzzy-neural network and pneumatic circuit fault diagnosis instrument are designed. The mathematical model of various pneumatic faults and experimental device are built. In the end, some experiments are done, which shows that the expert system using fuzzy-neural network can diagnose fast and truly fault of pneumatic circuit.     

基于虚拟仪器的往复压缩机小波分析系统

利用虚拟仪器技术开发机械设备状态监测与故障诊断系统,是机械故障诊断领域中的研究热点。以LabVIEW软件为开发环境,开发了往复压缩机振动信号多层小波分析系统,系统可对振动信号进行多层小波分解和重构。通过对故障状态与正常工作状态下的振动信号的对比分析,能实时发现运行中的压缩机所存在的故障。该研究方法能够为压缩机的检测提供一种新的切实可行的方案。     

基于ARM的便携式导弹武器液压系统故障诊断仪设计

为提高导弹的生存能力,设计一种基于ARM1176JZF-S内核和Linux操作系统的便携式导弹武器液压系统故障诊断仪。介绍了系统的软硬件架构,并详细讨论了信号采集、A/D转换、供电方式、故障诊断算法、用户界面等关键技术。该系统通过采集液压系统的压力、流量、温度、振动等信号对液压系统故障进行诊断,采用基于案例和神经网络的混合推理机制作为故障诊断方法。应用结果表明,该诊断仪能够快速、有效地实现液压系统的故障诊断。     

汽车电气设备故障诊断专家系统的设计与实现

介绍了汽车电气设备状态检测及智能故障诊断仪的结构和系统组成,描述了故障诊断专家系统的知识组织模型、知识表达方法以及推理机制的构成,建立了一个实用的基于知识的故障诊断专家系统。     

基于模糊群决策的智能仪器故障诊断专家系统

本文介绍了采用专家系统解决智能仪器故障诊断的方法.针对智能仪器的故障特点,采用规则推理和事例推理相结合的混合推理技术.在规则推理中,提出了分层搜索的诊断思路,并且在不同搜索层次中,各规则优先权的确定采用基于模糊多属性群决策的方法.针对这种推理方法,采用数据库技术实现了知识库的设计,并用VS.net软件开发出了一套高效率智能仪器故障诊断专家系统.该系统在实际使用中表现出比第一个版本更高的诊断效率.     

Neural network based expert system for induction motor faults detection

Early detection and diagnosis of incipient induction machine faults increases machinery availability, reduces consequential damage, and improves operational efficiency. However, fault detection using analytical methods is not always possible because it requires perfect knowledge of a process model. This paper proposes a neural network based expert system for diagnosing problems with induction motors using vibration analysis. The short-time Fourier transform (STFT) is used to process the quasi-steady vibration signals, and the neural network is trained and tested using the vibration spectra. The efficiency of the developed neural network expert system is evaluated. The results show that a neural network expert system can be developed based on vibration measurements acquired on-line from the machine.     

一种基于动态流量软测量技术的液压伺服系统故障诊断方法

为了提高液压伺服系统故障诊断的确诊率，提出了一种基于动态流量软测量技术的液压伺服系统故障诊断方法，重点阐述该方法的体系结构和软件设计，并讨论了测试数据管理和粗集神经网络专家系统等主要关键技术。采用虚拟仪器平台完成了系统的构建，实现了基于流量的故障诊断及结果的Web发布。