基于模糊Petri网的无线顺序控制系统的故障诊断

通过分析基于无线传感器网络的顺序控制系统,给出它的故障传播规则。针对模糊Petri网在故障诊断中的置信度模糊推理算法的不足,进行了添加阈值判断的改进。运用改进后的模糊Petri网推理算法对无线顺序控制系统进行故障诊断,计算控制器故障发生的概率,得出其中控制逻辑重新发送概率最大,理论结果与现场实际测试结果基本一致。     

改进型证据更新规则的动态故障诊断算法

火炮装填系统故障的成因复杂,单因素、单模型的故障诊断方法已显其不足。提出了改进型证据更新规则的动态故障诊断算法,并将所述的人工智能方法应用到火炮自动装填故障诊断系统中。该方法通过对模糊规则库的描述来确定故障诊断的辨识框架,应用新型的模糊推理方法生成诊断证据,并通过证据更新规则对所获取前后时刻的诊断证据进行动态更新,将更新融合后的证据进行故障决策,从而解决了故障特征的不确定性、故障模式多样性以及动态故障诊断问题。实例分析证明：该方法达到了有效提高故障诊断确诊率的目的。     

基于改进的证据更新工业过程故障诊断研究

工业生产过程的故障成因颇为复杂,一种故障的故障特征可能有多种表现形式,而多种故障又有可能表现出一种故障特征。因此单模型、单因素的故障诊断方法已显其不足。提出了改进的证据更新的动态故障诊断算法,并结合人工智能方法应用到硝酸生产过程故障诊断系统中。该方法通过对模糊神经网络的描述来确定故障诊断的辨识框架,应用新型的模糊推理方法生成诊断证据,诊断证据再基于改进的证据更新规则来实现证据的动态更新,根据结果来进行故障决策,从而解决了故障模式多样性、故障诊断动态性以及故障特征不确定性的问题。经实例验证,该方法的应用可提高故障诊断确诊率。     

复杂电子系统的TEAMS测试性研究

系统测试性是准确地判定产品工作状态并隔离其内部故障的一种设计特性,多信号模型是利用分层有向图表示系统属性的因果关系,对系统故障传播特性建立的模型.采用多信号模型描述复杂电子装备的因果依赖关系,在故障空间使用TEAMS建模并进行测试性评估,可高效灵活地构建复杂电子装备的故障诊断模型,提高电子系统测试的故障隔离率和覆盖率.多信号模型建模方法简单,诊断速度快,能够改进系统的测试性,可应用于复杂系统的测试性设计、故障模式影响与危害度分析、TPS开发、故障诊断和测试性评估等,适应现代复杂电子系统的故障诊断需求.     

因果图用于复杂系统故障诊断研究

在信度网基础上发展起来的因果图模型,克服了信度网的一些不足,具有重要的工业应用价值。经过文献犤5犦犤6犦犤7犦的研究,目前因果图已发展成一个能够处理离散变量和连续变量的混合因果图模型。文章讨论了将因果图用于复杂系统故障诊断的关键问题。给出了基于因果图的故障知识表达方法,给出了故障模式的静态求取方法和动态求取方法以及故障模式的概率计算方法。以核电站二回路系统为研究对象,在自行研制的因果图智能故障诊断平台上进行了故障诊断测试,诊断结果与实际情况相符,诊断迅速、效果较好。     

基于模糊推理图的故障诊断

根据系统元件之间的连接结构构建故障诊断模糊推理图,通过对模糊推理图进行化简及模糊运算实现对系统的故障诊断。以观测点作为属性准则形成诊断矩阵,在推理图中按照原因-结果对进行连续推理,获得一个模糊诊断的优先级别排列,以减少故障的排查时间。     

基于模糊推理的电机故障诊断专家系统研究

利用小波的多分辨率分析方法对某电机的噪声信号进行分析,将小波分解后得到的高频能量作为故障特征向量,作为故障检测的依据;针对电机故障的特点及故障诊断的要求,设计了基于模糊推理的专家系统,采用模糊产生式规则表示知识,利用已获得的各种故障的高频能量特征向量构造规则的前提条件,通过实时获得的故障特征向量与各条规则前提条件进行模糊匹配,采用正向推理的模糊推理方法实现推理机制,直接得出诊断结果,经实验验证是可行的,并且具有较高的实时性以及准确性。     

基于模糊推理的配电网单相接地故障诊断方法

提出了一种基于模糊推理的配电网单相接地故障诊断方法,即采用模糊理论对传统的零序电流群体比幅法、暂态零序电流互积求和法、信号注入法这三种传统的配电网单相接地故障诊断方法进行改进,根据模糊推理理论将三种故障诊断方法的诊断结果融合以综合判断;针对配电网支路多且复杂,但每条支路并不长的特点,对配电网络进行化简分层,并采用基于模糊推理的配电网单相接地故障诊断方法对分层后的配电网进行逐层判断,最终确定诊断结果。分析结果表明,该故障诊断及电网分层诊断方法能够准确、快速地判断出故障线路。     

多值因果图的推理算法研究

针对多值因果图存在的两个困难：（1）不严格满足概率论；（2）将其用于实际问题时，推理结果可能出现错误，提出了一种基于因果影响可能性分配的推理算法，该算法将多值因果图的推量分成3个阶段，首先对多值因果图进行补充定义，使多值因果图能够兼容单值因果图；接着将多值因果图转化为单值因果图进行概率计算，最后对多值因果图进行可能性计算，将单值因果图计算得到的概率按多值因果图计算得到的可能性进行分配，以核电站二回路系统中蒸汽发生器故障诊断因果图为例，展示了该算法推理计算的全过程，实例表明，该算法能够有效地克服多值因果图存在的困难，其推理过程严谨，计算结果符合实际情况，而前面提出的推理算法基础上，针对其不能处理模型情况的局限性，提出了一种模糊推理算法，该算法对多值因果图进行了模糊扩展定义，在读数变量和事件变量之间建立了用于表达模糊知识的模糊对应关系，在事件变量上定义了一个等价的虚拟模糊状态，使读数变量取值对应一个模糊状态，把读数和模糊推理转化为对应模糊状态的非模糊推理，通过本文的工作，目前因果图已发展成了一个能够处理离散变量和连续变量的混合因果图模型。     

基于模糊推理的物流车辆故障诊断专家系统

物流车辆故障诊断专家系统可以对物流车辆的故障进行诊断和排除. 为了提高该系统快速、准确诊断的能力, 在分析物流车辆的故障模式和故障机理的基础上, 建立故障树, 采用改进的CLIPS可以进行正向、反向两种模糊推理机制, 同时建立知识库管理系统对模糊规则和事实进行管理. 研究结果表明: 改进的CLIPS与VC++的结合, 使物流车辆故障诊断专家系统拥有模糊诊断故障的能力, 提高了物流车辆故障诊断的智能化水平.     

基于组合逻辑的故障诊断方法

针对复杂系统故障传播和故障分析的模糊性和不确定性,首先,在逻辑Petri网和模糊Petri网的理论基础上,根据逻辑Petri网的传值不确定性以及模糊Petri网对模糊信息的表示和推理能力的特点,提出模糊逻辑Petri网的概念及推理规则,考虑不同故障源对故障的影响程度,将概率信息引入模糊逻辑Petri网,对故障源赋予置信度,使故障诊断过程更符合实际。其次,利用模糊逻辑Petri网对故障诊断系统进行建模,用模糊逻辑Petri网描述了系统故障状态组合的逻辑关系,并进一步简化了系统模型的表达形式,具有良好的封装性、重构性和可维护性,在一定程度上缓解了状态组合空间爆炸问题。针对故障的传播性,采用可达性分析方法对故障信息的传播路径进行模拟论证,提高了故障诊断效率。最后,通过离心式压缩机故障诊断过程实例分析,验证了该方法的有效性和可行性,提高了故障诊断过程的准确性和高效性。     

模糊推理算法及信息不确定条件下的诊断应用

针对系统动态特征信息的随机性、模糊性和不完备性，借助模糊数学理论的逻辑推理方法，构造一种可实现农作物病虫害模糊推理诊断模型，给出在已知症状信息条件下的求解算法。仿真算例表明，模糊逻辑推理诊断模型及算法能够有效完成农作物病虫害在多因素、多症状及症状信息不完备条件下的诊断推理，具有一定智能化程度、简单实用等主要技术特点，表现出一定的诊断可靠性。     

DF控制推理模型的研究

针对控制系统中对象的模糊性和动态性,基于动态模糊集(Dynamic Fuzzy Sets)及动态模糊逻辑(Dynamic FuzzyLogic)系统理论,给出DF控制推理模型的相关概念,如DF向量、DF语言变量、DF语言规则和DF蕴涵关系等,并在此基础上探讨基于DF语言规则的DF推理方法,最后通过实例说明这些概念和方法的应用。     

基于T-S模糊神经网络的抽油机井故障诊断

针对油田抽油机井故障的特点,提出了基于T-S模糊神经网络的抽油机井故障诊断方法。即将神经网络的学习能力引入到模糊系统中,将模糊系统的模糊化处理、模糊推理、精确化计算通过分布式的神经网络来表示,从而提高系统的学习能力和表达能力。提出了基于LM优化的BP算法以提高网络收敛速度,利用MATLAB神经网络工具箱建立模糊神经网络诊断模型,经仿真测试表明,所提出的故障诊断方法能有效地对抽油机故障识别,正确率较高、效果较稳定,可提高网络训练及诊断速度。     

SDG故障诊断规则的知识约简

符号有向图(SDG)是揭示流程系统深层知识的定性模型,用于描述流程系统的状态变量及其变量间的故障信息传递关系.当系统的状态变量过多,运用SDG故障诊断算法生成的故障规则过于庞大,推理困难.粒矩阵的知识约简算法能有效约简冗余属性.因此,将粒矩阵的知识约简算法引入SDG故障诊断,以电站除氧器系统为例,使用粒矩阵的知识约简算法约简主要故障的故障规则,简化规则中的冗余节点,提高故障诊断效率,最后验证了约简后的故障诊断规则的正确和有效.     

基于神经网络和模糊逻辑的工业过程故障诊断与报警系统

用单一理论和方法对复杂系统进行故障诊断效果不太好.文章讨论了基于神经网络和模糊系统的故障诊断以及它们之间结合方式的特点,提出了一种保障工业生产安全可靠运行的有效方法:分级故障诊断算法 过程监控与报警,仿真并设计了基于工控网络的工业过程故障诊断与报警系统.研究表明基于径向基函数神经网络 模糊逻辑的算法具有较快的训练速度和较好的泛化能力,可识别多回路故障.     

基于模糊逻辑和组合证据理论的信息融合技术在网络管理中的应用

研究基于模糊逻辑和组合证据理论的综合信息融合技术在网络管理中的应用．研究了用于网络管理的来源于多信息源的关联规则的融合方法和推理机制，以及故障与故障原因的模糊关系和模糊规则的融合方法及推理机制；在故障定位方面，采用组合证据理论对网络专家、规则推理和模糊推理所给出的故障原因进行融合得出综合的诊断结果。