基于层次诊断模型的机电设备故障诊断专家系统

针对某武器系统机电设备的模块化设计思想和分级结构特点，设计了基于层次诊断模型．利用故障树分析法，融经验诊断和原理诊断为一体的故障诊断专家系统。介绍了系统的设计思想、总体框架结构、知识表达、推理机制和系统的实现方法。     

基于神经网络专家系统的炮兵射击指挥系统故障诊断

基于神经网络专家系统的炮兵射击指挥系统故障诊断系统采用多层感知器组建专家知识库,建立激光仪子网、故障子模块,构建合成网络模块及训练样本.将各训练样本输入相应神经网络中训练,得到的权值和阈值存入数据文件.推理模块调用诊断知识库,输入各故障征兆,计算隐含层和输出层的神经元输出.解释模块由给定的法则判定输入神经元的输出是否有故障.     

神经网络专家系统在发动机故障诊断中的应用

将神经网络与专家系统相结合形成了神经网络专家系统,其核心部分采用BP神经网络．以发动机为诊断对象,获取故障数据后,采用3层BP神经网络模型对网络进行训练,经过几种不同网络参数的对比后,设定了合理的网络训练参数,训练后获得了期望的误差值0．01,并采用VB6．0软件设计了专家系统的人机交互界面,为专家系统在发动机故障诊断中的应用提供了有益的参考．     

基于VC6.0的武器系统故障诊断专家系统实现

介绍使用MFC（Microsoft foundation Class）和ADO（ActiveX Data Object）数据库访问技术．开发可视化武器系统故障诊断专家系统的方法。探讨了使用面向对象、数据库技术和图形图像技术实现故障诊断可视化的技术途径。着重介绍了面向对象知识表示、推理过程可视化的对象式框架知识模型实现。实践表明这种方法是有效的．具有良好的实用价值。     

一种故障诊断专家系统的设计与实现

针对某武器系统，设计了一种集故障诊断，多媒体教学，设备管理为一体的故障诊断、教学、管理综合专家系统a介绍了系统的总体框架结构和系统的设计，重点介绍故障诊断的知识表示和推理。还对系统的实现作了说明。该综合专家系统具有故障诊断、示范教学、设备管理等多项功能。     

基于神经网络的导弹测发控系统故障诊断专家系统

目的；基于BP神经网络推理模型，建立导弹测发控系统故障诊断专家系统的基本结构，并给出一个具体的应用实例，方法：首先对导弹测发控系统的故障机理进行了分析，在此基础上研究基于BP神经网络推理模型的故障诊断技术的应用，确定了基于BP神经网络的故障诊断专家系统的设计思想和实现方法，结果：建立了基于BP神经网络推理模型的导弹测控系统故障诊断专家系统，弥补了传统的故障树推理模型的不足。结论；通过对某型导弹发控系统中配电分系统的故障诊断实例，说明了该故障诊断专家系统的可行性。     

基于数据库的专家系统在武器系统电子箱故障诊断中的应用

文中介绍了基于数据库的武器系统电子箱故障诊断专家系统的设计。针对电子箱故障的特点,通过对知识库中规则的优化设计,提高了故障诊断效率。设计中采用Access数据库组建知识库,并结合C＋＋语言建立推理机制,根据相应规则实现故障定位。     

导弹复合故障诊断专家系统研究

由于防空导弹系统的复杂性和不可测性，在对导弹试射过程进行故障诊断时采用单一的诊断方法往很难完成，文中提出了一种基于神经网络和传统专家系统的混合故障诊断方法，在诊断中充分融入两者特点，从而有实现了导弹系统的故障诊断。     

镶嵌式神经网络与专家系统集成的故障诊断方法

本文将人工智能中的两种方法：神经元网络、专家系统有机结合用于故障诊断。系统用二级神经网络作为集成系统的一部分预处理器，专家系统既用作后处理又用作诊断。     

基于深度学习的某型远火武器系统故障诊断方法研究

远火武器系统是我国陆军现代化、成建制的武器系统,由于其构造复杂,参训人员在进行训练时,装备一旦发生故障,很难及时有效地排除和维修。从复杂武器装备故障诊断和健康管理出发,结合远程火箭炮武器系统装备结构特点与深度学习的优势,借助远火半实物仿真训练模拟器,通过研究故障机理建模、故障模拟、数据处理,采用卷积神经网络的学习算法对武器装备进行故障诊断。与深度学习中其他神经网络相比,实验证明该方法准确性高,对于远火武器系统的故障诊断具有重要意义。     

基于RBF网络的鱼雷控制系统故障诊断

文中研究了将RBF（径向基）网络应用于鱼雷深度控制系统的故障诊断方法。根据鱼雷深度控制规律．设定五类故障．并应用相关数据对RBF网络进行训练．然后使用满足训练要求的网络对故障数据进行分析，判断属于何类故障。仿真实验结果表明该方法能够有效地解决鱼雷深度控制系统故障诊断问题。     

基于无线网络的大型武器装备故障诊断系统

基于无线网络的大型武器装备故障诊断系统,其下位机在32位微处理器S3C2410A基础上,进行外围扩展.包括信号采集、信号调理电路、JTAG接口、LED显示、无线网卡接口及RS232接口,从而实现大型武器装备数据采集及和上位机的无线数据交互.上位机由配置无线网卡微机组成.并采用笔记本电脑,通过无线网卡接受各下位机采集的信息并显示.通过调用数据库,对数据进行分析,查找故障原因.     

武器装备故障诊断专家系统平台的初步设计

介绍了专家系统平台的概念及在军事领域中应用的意义.详细描述了建立专家系统平台的知识表示和推理方式等关键内容.提出了一种多知识表示、多推理方式的故障诊断专家系统平台.     

基于一种新型神经网络的姿态控制故障诊断方法

在导弹姿态控制系统的故障检测和诊断中,针对BP神经网络自身存在的收敛速度慢等缺点,介绍了一种新型神经网络——带偏差单元的递归神经网络的结构及算法。将它和一改进算法的BP（称为FBP）网络分别用来对同一导弹姿态控制系统进行故障诊断,结果表明,这种算法提高了故障诊断的快速性,增加了诊断的准确性,故障诊断的正确率优于FBP神经网络。     

基于无线网络的大型装备在线监测与故障诊断

针对某大型武器装备系统庞大、故障检测难的特点，提出一种基于无线网络技术的在线监测与故障诊断方案。方案中下位机在ARM920T构架的32位微处理器S3C2410A基础上，进行外围扩展。包括信号采集、信号调理电路、JTAG接口、LED显示、无线网卡接口及RS232接口，从而实现大型武器装备各部位状态信息的数据采集及和上位主机的无线数据交互。上位主机由配置无线网卡微机组成，采用笔记本电脑，通过无线网卡接收各下位机采集的信息并显示，在专家系统的支持下给出检测诊断结论与故障信息。实验表明，该技术方案能实现大型武器装备的快速、准确故障定位与远程监测。     

基于案例推理的自行火炮故障诊断专家系统

快速有效地诊断和排除自行火炮故障是当前装备维修保障工作的重点。对这样复杂的设备进行故障源的充分暴露和故障定位，仅依靠传统方法有较大的局限性。将故障诊断专家系统引入自行火炮故障诊断领域为自行火炮故障诊断提供了新的方法。该系统由诊断信息获取模块、案例库管理系统、诊断推理机制、学习模块、人机界面和诊断报告模块组成。利用CBR技术建立的故障诊断专家系统可提高自行火炮的维修效率和自行火炮装备故障诊断的正确性和效率。     

专家系统支持下的故障诊断测试点优化配置方法

针对系统可测试性设计和故障诊断中的测试点选取问题,设计了专家系统支持下的测试点选取的优化配置策略.为此,建立了信号拓扑有向图并进行快速相关性建模,通过专家系统将可疑故障点定位到有向图网络的局部,简化相关性矩阵,提出最优故障诊断策略.专家系统支持下的测试点设计策略充分利用了故障特征,在尽可能少的步骤、时间内快速完成了系统故障检测与隔离.     

基于自组织神经网络的地空导弹武器系统退役模型研究

通过对影响地空导弹武器装备退役的主要因素的分析,建立了不同于传统模糊聚类法的自组织神经网络-竞争型神经网络模型,实验证明该模型能够很好地解决武器系统退役问题.建议同时采取以上两种模型来辅助装备部门决策.