模糊故障Petri网在飞机电源系统故障诊断中研究

针对飞机电源故障诊断专家系统中存在的知识表示复杂、不确定性等问题,采用一种基于模糊故障Petri网模型来进行知识表示,同时提出一种正向推理和反向推理相结合的推理算法,该推理算法先用正向推理从故障原因出发,正向查找故障原因导致的故障现象,然后再针对故障现象进行反向推理查找产生此故障的原因,验证故障诊断的真实度。以飞机电源系统中典型故障现象为例,建立故障诊断模型,采用正反结合推理算法加以应用验证,验证结果表明该算法对飞机电源系统故障诊断准确,可操作性强。     

模糊Petri网在电梯故障诊断中的应用

介绍了基于模糊Petri网的知识描述方法及推理算法，并采用模糊Petri网作为电梯故障诊断专家系统中的知识表示方法和推理搜索策略，对故障信息的模糊性和不确定性进行表示和处理，实现了知识表示和推理模型的集成和统一，有效的解决了诊断推理过程中知识表示与推理等关键问题。     

自动化制造系统的智能故障诊断方法

一、概述 系统的高度自动化和系统结构的复杂性,给其故障诊断和排除带来很大困难,它已成为自动化制造系统发展的关键,本系统的研制是在理论和实践两方面对自动化制造系统的故障诊断和快速排除技术进行研究。首先我们从理论上对复杂的、自动化的机械加工系统故障诊断作了较深入和详细的研究,应用现代控制理论、可靠性理论、数理统计、模糊理论、人工智能等多学科理论和工程技术方法,以南京金城机械厂“FMS—500”柔性制造系统为实验基地,建立了一个智能的故障排除系统,该系统的特点是采用故障层次分类法建立了FMS故障模型,采用框架表示和规则表示结合的知识表示方法,并应用了深浅知识混合求解模型以及正、反向混合推理和不精确推理机制。     

遗传优化算法在压缩机故障诊断中的应用

设计了一种模糊神经网络推理系统诊断汽车空调压缩机故障，并且应用遗传算法对系统进行优化及对BP网络算法进行改进。这种方法能够优化模糊系统的参数和结构。并且能删除无用的模糊规则。结果证明这种推理系统具有收敛速度快，泛化能力好、推广性强的特点，极大提高了汽车空调压缩机故障诊断的效率和准确性。     

基于模糊Petri网的飞机故障推理建模技术研究

将数学建模和可视化技术相互融合,将飞机部件间的逻辑关系量化并通过可视化的方式表达,建立基于特定机型的飞机故障推理系统,对飞机维修排故前期具有一定指导意义。首先介绍了Petri网的相关理论,着重阐述了模糊Petri网理论及其应用领域,提出把模糊Petri网理论应用于故障推理系统;在模糊Petri网理论的基础上实现基于模糊Petri网可视化建模飞机故障推理系统,实现在人机交互界面的模糊Petri网的可视化建模,并采用矩阵推理算法对建立的模糊Petri网模型进行故障推理。最后以飞机维修故障实例对该系统进行验证。     

基于改进的Petri网汽车故障检测技术研究

汽车故障纷繁多样,具有动态性和不确定性的特点,伴随着时代的变迁,现有的Petri网推理算法已经不能满足现今的汽车故诊断技术,针对这个情况,本文提出了一种改进型的算法,先用模糊产生优化的Petri网的推理算法,最后对故障进行诊断,并用具体的例子进行了阐述和分析,突出了这种改进型算法的优势,非常的适用。     

离心压缩机组的模糊诊断决策树

离心压缩机组是大型化工厂的关键设备,其正常运转与故障的迅速诊断对企业生产具有重大意义。文章主要研究利用模糊诊断决策树对离心压缩机组的故障现象进行迅速诊断。文中建立离心压缩机组模糊诊断决策树,针对决策空间中无序分布决策类提出了新的推理策略,并重新定义了多类别问题的信息熵计算公式。工程实践检验结果证明了该算法的有效性。     

减速机故障诊断专家系统的关键技术研究

开发用于减速机故障诊断的专家系统,提供两种诊断方式:基于经验规则的感官现象诊断和基于检测数据的模糊诊断,从而满足不同场合下的故障诊断需要.根据不同产品型号故障特点,对知识库的采用"系列化"设计,并着重讨论采用故障树规则推理和模糊决策技术进行故障推理,发挥它们对不同知识表示时的推理优越性,体现了诊断方法的科学合理性.     

基于改进模糊故障Petri网的复杂系统故障诊断与状态评价EI北大核心CSCD

为提高复杂系统的可靠性,在综合模糊Petri网和故障Petri网优点的基础上,提出了改进模糊故障Petri网的建模及推理方法。该模型定义了库所、托肯及变迁的着色规则,并结合模糊产生式理论,应用于复杂系统的故障推理,从而更加直观、明确地描述故障状态及信息。该模型的正向推理反映了故障传播的固有特性,采用基于智能点火判断矩阵的正向演绎算法,实现了故障状态快速、准确的智能评价。该模型的逆向推理为故障诊断过程,引入智能的逆向推理矩阵,并结合基于Petri网关联矩阵的最小割集诊断法,实现了模型中任意库所故障的逆向自动诊断,同时根据故障易发率得出最小割集优先顺序,提高故障诊断的效率。以数控机床进给系统的故障分析为例,验证了所提模型和方法的正确性与高效性。     

卷接机组故障诊断的模糊行为Petri网研究

根据卷接机组故障诊断推理中知识的模糊性,给出模糊行为Ｐｅｔｒｉ网（ＦＢＰＮ）的定义,研究用模糊行为Ｐｅｔｒｉ网表示模糊产生式规则的方法,提出一种模糊反向推理机制,给同算法的实现。最后以ＭＫ９－５ 卷接机组烟支空松故障为例,证明该方法的可行性和有效性     

层次故障诊断模型的模糊Petri网推理

本文提出在故障诊断的层次化分解基础上,结合模糊Petri网(FPN,Fuzzy Petri Network)实现故障推理过程.首先将层次化的诊断分解模型采用Petri网中变迁和位置的转移来进行描述.推理算法采用矩阵运算,充分利用了Petri网的并行性处理能力,并能够描述故障传递状态.该推理过程简单,并能够使诊断效率得到提高.     

基于虚拟仪器的CH-85 FMS集成化监测系统技术研究

根据对FMS集成化监测系统的功能分析，结合FMS的结构特点，将FMS集成化监测的硬件采用分层次、模块化和递阶控制的结构形式。针对柔性制造系统技术国家重点实验室的主实验系统(CH-85FMS)的运行故障数据，对其主要系统单元进行了故障分析，确定了CH-85FMs薄弱环节及主要故障模式，设计了监测系统的系统功能图，并开发了基于虚拟仪器的CH-85FMS集成化监测系统。     

一种分层模糊Petri网风险评估方法

针对传统模糊Petri网在对不确定环境下的专家系统的知识表示与推理时无法兼顾不确定知识的模糊性与随机性、在复杂的故障情况下故障的因果关系表达不清晰、定量推理计算时缺乏层次性、不能局部求解的问题,构建一种基于云模型的分层模糊Petri网以加强模糊Petri网的知识表示能力和提高推理过程的计算效率。利用专家知识和Petri网层次分解原则将系统故障模式和故障原因之间的因果关系进行建模,使故障建模更具结构性,计算更加灵活;应用云模型处理知识的模糊性和不确定性;通过合理考虑局部权重和全局权重,结合Petri网层次分解原则和云聚合算子给出相应的推理算法。实例验证表明,所提方法能够有效对系统进行风险评估,且在知识表示和推理方面优于其他方法。     

小型FMS实时动态调度专家系统的研究和开发

专家系统是人工智能领域的工具,它和FMS实时调度系统的结合有利于解决FMS实时调度中复杂的决策问题。 本文主要介绍一种基于规则的小型FMS实的动态调度专家系统,该系统中的知识描述采用产生式规则,推理机采用控制策略推理、原推理及目标推理三级正向推理方式、初步实践表明,该系统的原理和结构是合理可行的。     

FMS故障诊断网上专家系统的设计与实现

构造网上专家系统是FMS故障诊断研究和应用的发展趋势,对解决单机型专家系统所存在的“信息孤岛”问题提供了良好的解决方案。结合FMS运行设备的故障模式特点,深入分析了基于WEB的专家系统的体系结构和核心部件（推理机和知识库）的实现方法,提出模糊查询法以解决规则的“组合爆炸”问题,使系统诊断的成功率大大增加。ASP．NET是建立FMS故障诊断网上专家系统的优选工具。     

CNC系统的故障诊断方法及专家系统研究

通过对CNC系统的故障分析,把数据控系统划分为多个子系统,用故障树表示各子系统的故障结构,并且故障树模糊分析方法,对系统建立了模型,给出了求解算法,用Turbo-Prolog语言编制了软件,调试获得成功。通过研究认为,该分析方法对同样类型的系统或更大型的系统FMS、CIMS,在解决故障诊断问题时有一定的参考价值。     

基于模糊规则的电厂风机故障诊断研究

针对当前风机发生故障原因和故障征兆间的非线性、模糊关系,提出一种基于模糊规则和案例推理结合的的阈值诊断策略。在生成初始故障解集后利用案例推理的思想定位故障,并通过风机转子振动的故障分析来验证方法的有效性。     

拉深模试冲故障模糊综合诊断系统的研究

建立了拉深模故障模糊综合诊断模型,使用Delphi语言开发了一个拉深模故障模糊综合诊断系统.介绍了系统的总体结构和各模块功能,阐述了拉深模故障综合诊断系统知识库的推理过程.     

基于模糊Petri网的液压系统故障诊断研究

某型多用工程车负载敏感液压系统采用负载敏感节能技术,具有系统复杂、作业环境恶劣、故障多发、故障模糊性强等特点,对其进行故障诊断、推理定位一直是维修保障的重点与难点。该文利用模糊Petri网并行推理机制以及与故障树的映射关系,建立了基于故障优先级的反向推理诊断。诊断结果表明:模糊Petri网适合于故障多发、系统复杂、模糊性强的液压系统故障推理诊断。     

空调设备故障诊断专家系统的设计

本文简述了用Ｐｒｏｌｏｇ语言设计的空调设备故障专家系统，该专家系统的主体由预测模块和推理模块组成，其预测模块可作为这类专家系统的模糊统计决策的外壳，推理模块可作为调用具体型号空调设备故障诊断知识库的工具。