基于Petri网的水电机组故障诊断专家系统研究

针对水电机组故障诊断的多样性、复杂性,提出采用Petri网模型表示水电机组故障诊断专家系统的产生式规则,基于水电机组振动故障征兆信息可快速推理故障源.诊断实例表明,该诊断推理方法快速、准确、有效,可供借鉴.     

电喷发动机故障诊断专家系统

本文介绍了控制燃油喷射发动机故障诊断专家系统的基本结构和功能。此系统通过对采集到的冷却水温度、起动电流、起动电压、氧传感器信号、进气歧管压力、爆燃传感器信号及转速等参数和进行了数据分析，并且据此诊断电喷发动机的故障。还阐述了故障诊断专家系统的有效性和实用性。     

基于模糊神经网络的发动机故障诊断专家系统的研究

根据发动机的组成结构、功能原理及维修专家的实际经验，提出了一种基于模糊神经网络的故障诊断方法，将模糊逻辑和神经网络与传统的专家系统结合起来，开发出发动机故障诊断专家系统软件。该系统具有推理过程简单、快捷和准确等优点。     

基于专家系统的水轮机导水机构故障诊断

阐述了专家系统应用在水轮机导水机构故障诊断中的目的,通过查阅文献并结合专家经验构建了水轮机导水机构故障诊断知识库,并引入模糊综合评判为诊断方法.最后以一个故障诊断实例进行具体分析,验证了模糊理论在水轮机导水机构故障诊断中的可行性.     

液压系统故障诊断专家系统的建立

1　综述随着现代化进程的加快 ,建立自动化、智能化的液压故障诊断专家系统已是迫在眉睫。进行液压系统故障诊断的根本目的在于保证液压系统能够可靠而有效地发挥其功能 ,主要包含三点 :首先是保证液压系统无故障 ,运行可靠 ;其次是“物尽其能”,保证液压系统发挥其最大效益 ;然后是要保证液压系统如将有故障或已发生故障 ,能及时而正确地诊断 ,以减少维修时间 ,提高维修质量 ,保证正常运行。诊断的第一步是提取液压系统状态的特征信号。一般说来液压系统的特征信号具有两种表现形式 ,一种是可以以能量方式表现的特征信号 :压力、振动、噪声…     

专家系统在发动机故障诊断中的应用

本文介绍了专家系统的结构及发动机故障诊断中的应用。     

基于模糊关系矩阵推理的发动机故障诊断专家系统

描述了一个在ＷＩＮＤＯＷＳ环境下开发的故障诊断专家系统的设计与实现,并介绍了有关模糊知识表示与推理的研究工作,详细介绍了该系统结构,知识表示与获取,推理机制的设计实现方法。     

船舶柴油机故障诊断专家系统研制

结合神经网络和D-S证据理论,采用JAVA作为开发工具,JESS作为诊断工具,研制开发了柴油机故障诊断专家系统.系统可根据推理模型,结合历史数据和柴油机实时监测数值,在柴油机发生故障时,显示故障的有关信息、故障的可能原因以及维修建议.     

基于模糊神经网络的发动机故障诊断专家系统的研究

根据发动机的组成结构、功能原理及维修专家的实际经验,提出了一种基于模糊神经网络的故障诊断方法,将模糊逻辑和神经网络与传统的专家系统结合起来,开发出发动机故障诊断专家系统软件.该系统具有推理过程简单、快捷和准确等优点.     

火电厂锅炉运行故障诊断专家系统的研究

在火电厂锅炉运行故障诊断中,难以建立对象的精确数学模型,且故障征兆和故障原因之间具有一定的模糊性,采用模糊专家系统可以避免建模的困难,并能在信息不确定的情况下给出合理的解释。给出了该系统的结构,简单介绍了其各模块的功能。研究了模糊事实的表示和基于规则的知识的表示,介绍了推理过程,给出了汽包满水故障诊断实例。该系统通过检测实时数据库中出现的征兆,生成相应的模糊事实,结合规则库中的知识,诊断出可能出现的故障。     

基于专家系统的水轮机故障诊断研究

针对水轮机故障征兆与原因间的复杂关系,结合专家实际经验,采用模糊综合评判为推理方法,构建了故障诊断专家系统.应用实例表明,该系统推理准确性高、可信度好,并能满足水轮机故障诊断的有效性及实用性要求.     

基于神经网络的发动机故障多媒体诊断专家系统

提出了一种基于神经网络的汽油发动机智能故障诊断专家系统,该系统是专家系统与神经网络和多媒体技术相组合的智能化诊断系统。根据汽油发动机的组成结构、功能原理及维修专家的实际经验,用计算机模拟建立故障诊断权,由诊断提炼出训练样本,提供给神经网络学习,学习结束后生成的权值和阈值组成知识库。其的特色是专家系统与神经网络、模糊数学等有机结合,从不同角度、不同层次进行诊断推理,并以神经网络来完成自学习功能,大大提高了诊断的效率,克服了传统故障诊断的一些不足,并采用多媒体技术,使诊断过程和结果显示更加直观。     

燃油系统模糊神经网络故障诊断专家系统研究

专家系统前景广阔，前人在该领域的理论和实践方面已做了大量的工作，但传统的专家系统存在许多缺陷，因此欲使其得到进一步发展就必须引入其它先进技术。为解决传统专家系统知识获取和经验性知识的不确定性等“瓶颈”问题，提出将模糊神经网络技术引入到专家系统中。介绍了基于模糊神经网络的专家系统构成的原理、方法、结构和实现技术。将基于模糊多层感知器构成的专家系统应用于柴油机燃油系统故障的分类诊断中，收到了很好的效果。     

基于气体组分比组合的变压器故障诊断方法研究

油色谱分析是判断变压器内部故障的有效方法,但传统油色谱分析方法的准确度有待提高。提出了一种基于气体组分比组合的变压器故障诊断新方法,将氢气、甲烷、乙炔、乙烯和乙烷等5种气体组成10组气体比值,从中选择了6组气体比值作为故障识别的基本参数,在此基础上将这6组气体比值组成15组气体比值组合,从中选择3组最有效的气体组分比组合作为故障分辨的特征参数,并划分了故障判别区域。通过对比试验表明,该方法的准确性高于Doernenburg、Rogers、IEC等传统油色谱分析方法。     

基于加权中智C均值算法的变压器故障诊断模型

为提高变压器故障诊断准确度,提出了一种基于加权中智C均值算法的变压器故障诊断方法。该方法利用基于样本相似度的加权方法对样本特征进行加权,再引入中智理论对样本的分布重新分配,建立起基于加权中智C均值算法的变压器故障诊断模型。研究结果表明,该方法不仅弥补了传统FCM相同权重分配的不足,有效提高了故障诊断的准确率,且诊断结果产生的中智点对故障的变化预测具有重要意义。     

基于改进的BP神经网络学习算法的变压器故障诊断

电力变压器的故障除了给其自身带来重大损失外,还对电力系统的安全造成很大影响。利用BP神经网络对变压器故障进行诊断,针对BP神经网络学习率的缺点,提出了一种跟踪型自适应学习率的确定方法,该方法仅需整定一个参数,有效地提高了BP神经网络的收敛性和训练时间,进而通过构建变压器故障诊断训练样本集,验证了该方法的可行性,获得了更精确的诊断结果。     

基于数据库与专家系统的柴油机故障诊断软件开发

基于对某型实船柴油机历史运行数据以及系统结构的分析,借助专家系统开展柴油机故障诊断软件的设计和开发。着重介绍了数据库的构成及数据挖掘技术,对实现该故障诊断系统的关键技术,如故障分类、贝叶斯网络推理诊断模型、基于SVM的柴油机故障诊断与预测以及专家系统进行了分析;并对该故障诊断系统的软件实现进行了描述。