旋转机械故障诊断专家系统

在旋转机械最佳诊断方法理论的指导下,依据基于黑灰白的推理机技术开发了旋转机械故障诊断专家系统。本文着重说明了故障诊断系统中推理机和知识库这两部分的设计及实现,最后根据工厂实际数据进行验证,列出了验证的结果。     

旋转机械运行过程故障诊断专家系统

为满足设备现场的需要，提出了能对旋转机械的运行状态进行在线监测和对其故障进行自动诊断的专家系统。介绍了该系统的基本结构及其主要功能的实现方法。     

基于Visual Prolog的旋转机械故障诊断专家系统

采用人工智能专家系统计算机技术模拟故障诊断领域专家的推理思维方式,对机械设备发生的故障实现迅速准确的诊断,同时缩短故障停机时间具有重大意义。应用Visualprolog语言,构造了旋转机械故障诊断专家系统,提出了一阶谓词逻辑子句表达知识的方法,建立了专家知识库。系统的推理机采用深度优先的推理策略。应用表明系统有效完成旋转机械常出现的十多种故障的诊断,并运行可靠。     

旋转机械故障诊断专家系统的属性和求解策略的探讨

本文讨论了旋转机械故障诊断专家系统的属性,提出旋转机械故障诊断专家系统是正向求解问题的、模糊的、病态结构系统的观点.并针对其基本属性,提出以频域模糊聚类分析为正向推理求解策略的思想与基本框架.同时,对知识库的容量与提高病态结构系统确定性的关系作一探讨.     

基于Alopex神经网络的旋转机械故障诊断专家系统

提出了一种可以减小网络规模的故障表示方法,并将Alopex算法引入神经网络模型的训练过程,将人工神经网络与规则推理相结合,建立了旋转机械故障诊断的神经网络专家系统。该系统充分利用了神经网络与规则推理的优点,采用正反向混合推理方式调用知识库中的各种知识进行诊断。采用二进制数码表示机械的各种故障,基于Alopex算法训练神经网络。建立的专家系统克服了基于规则专家系统的自学习困难问题和基于神经网络诊断系统的系统控制能力弱的缺点,具有较强的诊断能力。     

旋转机械运行过程故障诊断专家系统

为满足设备现场的需要，提出了能对旋转机械的运行状态进行在线监测和对其故障进行自动诊断的专家系统。介绍了该系统的基本结构及其主要功能的实现方法。     

旋转机械振动故障诊断中专家系统知识获取方法探讨

讨论了旋转机械故障诊断专家系统的知识获取原则、知识库初始化与完善和先验的针对性知识在故障诊断专家系统中的作用。提出以模糊聚类方法获取针对性知识的数学模型和以该模型为基础的一种旋转机械故障诊断专家系统的知识获取策略     

水电机组旋转机械故障诊断专家系统研究

在水电机组旋转机械故障诊断专家系统中，推理机是核心部分，单纯的产生式推理构造的推理机推理速度慢，缺乏知识的分类和组织。针对旋转机械振动信号的特点，在产生式推理的基础上，提出了加入模糊模式识别的分类方法，实现了知识的分类和组织，取得了较好的效果。     

基于知识与模糊神经网络的故障诊断专家系统

提出了一种基于知识与模糊神经网络专家系统故障诊断方法,设计构造了诊断专家系统的整体框架,在框架中体现了在任务工机控制下,规则符号推理和模糊神经网络推理综合诊断的思想。知识库是诊断专家系统的核心,在本系统中定义了广义三层规则库结构,即元规则、故障诊断规则、结论合并规则。Ｒｕｌｅ型的模糊联想记忆器实现专家系统中的分类和综合功能,并讨论了模糊神经网络输入和输出模糊化的问题。本文为旋转机械故障诊断专家系统     

旋转机械故障诊断实验专家系统

针对旋转机械故障诊断实验模拟出的典型故障,在专家系统工作原理的基础上,通过VC及Prolog缡程语言结合SQL数据库组建出一套面向对象,以用户为中心的故障诊断专家系统设计方案.将规则推理、正反推理、多传感器及知识库相结合形成阶梯式故障推理机制;对不同旋转机械,通过对比知识库中的已录入的专家知识经验得出故障类型,产生原因并给出解决办法.     

旋转机械状态监测与故障诊断系统

本文作者以旋转机械为对象，开发研制了一个集数据采集、状态实时监测与报警、工况在线分析及邦联智能诊断于一体的状态监测与故障诊断系统。该系统已在汽轮发电机和透平压缩机组上投入运行，应用实践表明它能广泛适用于各类放置机械的状态监测与故障诊断。     

旋转机械故障诊断专家知识的表示与故障模拟基准频谱的探讨

本文针对高速旋转机械常见故障信号的识别与诊断问题,根据故障信号的频域特征,以低频故障,工频故障、倍频故障和广谱故障分类,对失稳、不平衡、不对中和摩擦与松动等十多种故障信号的频域特征作一总结,结合故障诊断的频谱模糊聚类分析模型提出的,介绍一种故障频域特征专家知识的表示方法一故障模拟基准频谱。同时,本文就故障诊断中专家知识的作用及逻辑型、算法型等不同故障诊断方法中,领域专家知识的表示作一简介。     

旋转机械故障诊断监测专家系统中的时间序列模式识别技术研究

介绍了时间序列法进行故障模式识别的基本原理和优点，并由ＡＲ（Ａｕｔｏ－ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）时间序列模型入手，建立了旋转机械的信息距离判别函数。将这一方法应用到旋转机械故障诊断专家系统的模式识别规则库中，　并进一步进行了试验台试验。     

旋转机械故障诊断KBE系统中的知识表达技术

对旋转机械故障诊断KBE系统中的知识获取、知识表达和知识推理进行了研究，在开发出的可视化模糊神经网络的知识表达平台上建立了旋转机械故障诊断专家知识库，利用旋转机械故障智能诊断预报模拟实验台对该系统的有效性和可靠性进行了实验验证，取得了较好的效果。     

旋转机械的故障诊断

简介了旋转机械故障诊断的意义及其理论基础.以压缩机为例阐述了诊断方法,最后得出了其所具有的优越性等结论.     

旋转机械智能故障诊断系统的研制

根据故障诊断的需要研制了ＥＮ－ ８０００ 旋转机械智能故障诊断系统。论述了系统的结构、功能和特点,提出了诊断知识的处理方法和系统的软件设计方法,提高了故障诊断的自动化水平和诊断结果的准确性。     

旋转机械故障诊断研究现状

对旋转机械故障产生的机理、特征提取、装置的开发与研究,分别进行了阐述.并且对旋转机械故障诊断的人工智能专家系统、模式识别技术、分形理论、数据挖掘方法、信息融合技术的研究现状进行了综述.     

基于并行联想记忆的机械故障诊断专家系统

大型回转机械的故障诊断是一件十分复杂的工作。本文提出一种基于双向联想记忆模型的故障诊断专家系统,运用专家经验,综合故障信息进行深层推理。双向联想记忆知识存贮的矩阵形式及输入与输出层间的异联想功能为专家系统的知识获取与表征、不确定推理等提供了全新的途径,它在大型回转机械故障诊断专家系统中的实践充分显示了其高度的容错性、鲁棒性、实时性和自适应性。     

旋转机械故障诊断软件平台的研制

分析了旋转机械故障诊断系统软件平台的总体结构,深入研究了作为软件平台核心部分的故障诊断平台的要求,结构、功能与系统组成,应用事件代数的方法,分布式的思想与ＰｏｗｅｒＢｕｉｌｄｅｒ技术作为诊断平台任务管理策略与运算规则。并指出了其实用性。