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     

基于复杂知识的转子多故障诊断系统

针对转子故障的复杂特点，提出复合嵌套概率推理网络知识表达形式及多推理方式并存的推理机制，建造了转子故障诊断专家系统。通过转子故障诊断实例，验证了系统诊断的可行性。     

基于神经网络与专家系统在泵站机组故障诊断中的研究

该文描述了人工神经网络的基本原理及其在故障诊断专家系统中的应用。分析了基于人工神经网络的故障诊断专家系统的设计思想、系统结构及知识表示、知识获取和推理机制等方面的基本方法。并以注水泵机组故障诊断专家系统为例说明神经网络故障诊断的推理过程。诊断结果表明了该方法的有效性。     

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WEB的液压系统故障诊断专家系统的开发

根据工程机械液压系统工况特点，设计了基于WEB的液压系统故障诊断专家系统。介绍了专家系统的总体结构；着重论述了该专家系统的知识库的构成及其内部的推理机制。系统利用了WEB数据库及网页编程的技术特点，充分发挥。Internet收集、共享知识和数据的优势，改善了诊断专家系统的性能并扩展增强了系统的诊断功能。在专家系统的内部推理机制上利用了专家系统的正向推理及深度优先的搜索方式。已将该系统运用到某工程机械的推铺机液压系统的故障诊断中，收到了很好的效果。     

锦纶—6浸胶帘子布生产故障诊断专家系统研究

基于锦纶－６浸胶帘子布的特定生产条件，提出了一种多层分布式故障诊断专家系统的总体结构；结合专家系统开发工具ＫＰＷｉｎ，着重探讨了面向对象的知识表示、知识组织及推理机制，提出在宏观和微观两种层次上组织知识，将每一故障诊断知识单元按面向对象的原则做成一小型产生式系统，并设计了基于面向对象知识表达机制的对象内、对象外及元推理的综合推理策略。实际运行效果表明，改善了知识库的质量，提高了推理效率     

故障树与案例推理在数控机床故障诊断专家系统中的应用研究

本文根据数控机床的特点及故障诊断过程中存在的问题,应用故障树与案例推理的方法对其故障诊断进行了深入的研究,并针对其各自的局限性探讨了基于故障树与案例推理融合的诊断方法在专家系统中的应用.首先,简述了结合故障树与案例推理的专家系统的特点与诊断过程,并给出了专家系统的框架模型;其次,通过对故障树建立、转化及故障案例特征的提取探讨了其在专家系统中的知识表示;然后,探讨了规则与案例相结合的推理机制在故障诊断过程中的实现;最后,以JSP为编程语言开发了数控镗铣床的原型系统并结合实例验证了方法的有效性.     

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。     

一种基于设备结构的振动故障诊断专家系统

根据设备种类的多样性及振动故障诊断专家系统诊断对象范围窄的特点,研究了基于设备组成结构的多征兆模糊产生式规则的诊断知识表示,和以关系数据库为基础的知识库建立与维护机制,通过ADO技术实现对知识库的访问和推理,并开发基于设备结构的振动故障诊断专家系统.应用表明,系统具有构造简单,推理效率高等优点,有效地提高了机械设备故障诊断专家系统的适应性和通用性.     

柴油机故障诊断专家系统的研究

该文讨论创建柴油机故障诊断专家系统的要点和方法，介绍了所建系统的结构、数据库和推理机制。     

Sensors incipient fault detection and isolation of nuclear power plant using extended Kalman filter and Kullback–Leibler divergence

Sensor real-time monitoring is an indispensable to achieve reliable plant operation along with stricter safety and environmental measures. This paper presents a statistical algorithm for sensors time-varying incipient fault detection and isolation. The proposed approach formulates the fault detection index and fault signature using the extended Kalman filter. Algorithm relaxes assumption on a monitored system stability and a priori knowledge of the fault profile. Further, fault decision statistics has been devised using Kullback–Leibler Divergence (KLD) and mixed with an Exponential Weighted Moving Average (EWMA) control chart. Pressurized water reactor nuclear power plant temperature and neutron flux sensors incipient fault detection and isolation have been demonstrated to illustrate the effectiveness of proposed methodology.     

变精度粗糙集理论VPRS在镇流器智能检测中的应用

将变精度粗糙集理论VPRS引入电子镇流器的在线质量检测中,提出了一种基于变精度粗糙集理论的知识发现模型。在满足检测工艺流程要求的条件下,增加了对于不一致检测规则的容错处理能力。在此基础上,经过属性约简和属性值约简,得出了有用的智能检测规则。通过镇流器质量检测的工程实例,验证了该知识发现模型的有效性。     

基于粗糙集的逻辑故障树方法及其应用

故障树是一种分析复杂系统可靠性、诊断系统故障的有效方法。在传统的故障树方法中 ,故障树的生成通常靠人工完成。故障知识的获取以及故障树结构的确定一直是有待解决的瓶颈问题。这里结合粗糙集、专家系统及人工智能等理论 ,提出了构造逻辑故障树进行故障诊断的方法并给出了相应的故障树评价标准。这种方法利用粗糙集对知识系统的知识发现和知识提取能力 ,从系统运行状态样本中建立基于知识的故障树模型。通过实例讨论了如何运用该方法对工业监控过程进行故障建模 ,检测系统运行过程中所发生的故障。     

基于"结构FMEA"的故障树自动构建方法研究

研究由产品设计知识生成诊断知识是非常有意义的，它能很好地缓解诊断知识匮乏带来的窘境。在此思想的指导下，分析了基于“结构FMEA（Failure Mode and Effect Analysis）”的诊断模型构建的可行性，并以发动机润滑系统为对象研究从“结构FMEA”自动生成故障树的方法，从而最终实现设计知识到诊断知识的转化。与手工建树相比，这种方法可以高效、准确地得到具有较完备诊断知识的故障树。     

基于粗糙集理论的装载机故障诊断研究

采用粗糙集理论来进行装载机故障知识的获取，给出了装载机诊断推理的策略和流程。该方法提高了诊断系统的容错性，为在不完备信息下的装载机故障诊断提供了一种新的思路。实例诊断结果证明了该方法的有效性。     

基于WA-ESN的建筑起重机械故障检测

为了提高建筑起重机械故障检测精度,提出了小波消噪和回声状态网络(ESN)的建筑起重机械故障检测方法(WA-ESN)。首先,采用小波分析(WA)去除建筑起重机械故障振动信号的噪声,并提取故障部件振动号故障特征,然后,将特征向量作为回声状态网络的输入向量,故障类型作为输出,进行训练,建立建筑起重机械故障智能检测模型。测试结果表明,该方法提高了建筑起重机械故障检测精度,减少了建筑起重机械故障检测检测误差,具有较高的实际应用价值。     

基于故障树的某型装备故障诊断专家系统

基于故障树逻辑编码的某型设备故障诊断专家系统,用具有逻辑关系的数字编码建立故障树模型。再以故障树表形式表述专家知识,并通过故障树自动生成专家系统推理规则。该系统基于Visual Prolog编程语言,包括知识表示、知识库、推理和解释机制的设计。     

基于知识网格的故障诊断专家系统模型

利用知识网格能够提供更广范围的知识获取与数据挖掘、便于构造更有效且完备的知识库以及知识库之间的知识共享与协同能力等特点,提出了基于知识网格的故障诊断专家系统模型,构造基于本体的故障诊断知识库、基于资源空间模型的知识规范管理、及其网格环境下故障诊断推理机制.知识网格故障诊断专家系统易于知识的动态扩充、知识的广域存放以及异构知识源的有效融合.该研究不仅为故障智能诊断研究提供了一条崭新的途径,同时也促使了传统专家系统的新发展.     

基于卷积稀疏表示及等距映射的轴承故障诊断

针对卷积稀疏表示(convolution sparse representation,简称CSR)在轴承故障脉冲提取过程中过于依赖惩罚因子的缺点,提出了一种基于卷积稀疏表示、希尔伯特变换(Hilbert transform,简称HT)以及流形学习降维相结合的轴承故障诊断方法。首先,通过在不同惩罚因子下的CSR提取不同稀疏特征的脉冲;其次,针对提取的一系列脉冲进行希尔伯特变换,构造脉冲包络空间;最后,利用等距映射(isometric feature mapping,简称Isomap)流形学习算法对脉冲包络空间求解低维本征包络,以实现故障诊断。通过仿真数据以及台架实验数据验证表明:基于CSRHT-Isomap算法的轮对轴承故障诊断方法可以很好地提取轴承内圈及滚动体故障特征,通过与基于聚合经验模态分解和小波包变换的包络空间算法进行比较,证明该方法在提取本征包络、强化本征包络谱以及放大故障特征频率的谐波数方面具备较大优势。     

基于EEFL知识库的数控设备远程故障诊断技术研究

研究了基于知识库的数控设备远程故障诊断技术,提出基于EEFL(expand element functionlanguage)的数控设备诊断知识表达方式,建立相应数据库的规划,并在此基础上融合故障树推理机制设计了基于EEFL的树型推理模型,研究了该推理模型的诊断原理和诊断过程,进行了诊断实例的分析。研究结果为数控设备建立通用远程诊断知识库和推理机制提供了一种新的方式和思想。