电机智能CAD神经网络专家系统的原理与结构

应用专家系统进行电机智能ＣＡＤ，存在着知识获取瓶颈和推理过程中的匹配冲突、组合爆炸、无穷递归等问题。本文研究了神经网络专家系统的基本原理，即知识的神经网络表示方法、推理机制和知识获取。针对电机设计的特点，提出了一种智能ＣＡＤ神经网络专家系统的结构     

一种电机智能CAD神经网络专家系统

应用专家系统进行电机智能ＣＡＤ，存在着知识获取瓶颈和推理过程中的匹配冲突、组合爆炸、无穷递归等问题。文中提出了一种新的智能ＣＡＤ模型——神经网络专家系统，研究了它的基本原理，即基于神经网络的知识表示、推理机制和知识获取。针对电机设计的特点，提出了一种电机智能ＣＡＤ神经网络专家系统的结构。     

水电机组故障诊断的集成知识表示与推理

针对水电机组故障诊断知识较为复杂多样的特点,提出了半产生式模糊规则表示、神经网络表示和可视化故障知识表示等多种方法综合集成的知识表达方式和诊断堆推理策略。诊断实例表明,该集成知识表达和推理方式的引入有助于增强水电机组故障诊断专家系统的知识获和表达能力,提高了系统的推理匹配能力。     

专家系统在电站故障诊断中的应用

介绍了专家系统在电站故障诊断中的应用现状，并针对电站故障诊断问题的特点，对专家系统在该领域中应用存在的知识表示，不精确推理和诊断策略等问题进行了初步探讨。     

变压器红外诊断专家系统

介绍一种实用的变压器红外专家诊断系统的基本原理和诊断数学模型，并介绍该系统的结构、知识表示与获取推理机制的设计，实现方法。     

电机智能CAD神经网络专家系统的原理与结构

应用专家系统进行电机智能ＣＡＤ，存在着知识获取瓶颈和推进的匹配冲突，组合爆炸，无穷递归等问题。本文研究了神经网络专家系统的基本原理，即知识的神经网络表示方法，推理机制和知识获取。针对电机设计的特点，提出了一种智能ＣＡＤ神经网络专家系统的结构。     

基于神经网络与专家系统的汽轮发电机组故障诊断系统

根据模糊神经网络和专家系统的特点。建立了模糊神经网络与专家系统相结合的汽轮发电机组故障诊断系统。系统采用模糊隶属度函数表示难以准确描述的领域专家知识;推理过程中,采用神经网络进行前向推理,并参考神经网络的输出。用专家系统进行反向推理,结合了神经网络求解迅速和专家系统解释清晰的优点,并提高了系统诊断能力;最后,采用信息融合方法处理冗余的诊断结果,提高了系统的综合诊断性能。     

基于产生式规则的煤性——炉型耦合专家系统的设计与研究

将产生式规则应用于专家系统的研究与开发,设计了基于产生式规则的煤性-炉型耦合专家系统的构架模型,并且提出了一种知识库的设计方案;对专家系统体系结构、知识表示模式、推理机制、冲突消解策略、解释机制作了简要介绍。     

机载电子设备故障诊断专家系统的设计与实现

针对航空机载电子设备故障知识日益膨胀导致的故障诊断系统效率低下、难以快速有效地进行电子装备维护的问题,提出了一种新的、基于专家系统的机载电子设备故障诊断系统。分析了专家系统的原理和结构,研究了一般产生式规则与模糊产生式规则相结合的知识表示方法及精确推理与模糊推理相结合、基于规则推理、案例推理、模型推理及混合推理的推理机制。以Delphi7．0和Oracle9i为开发环境,开发了该专家系统。系统能快速分析故障现象,列出可能的故障原因,输出故障报告,提供故障处理指导。研究表明,新系统具有更高的效率、并且诊断结论也更可靠、可维护性也更好,在实际的航空机务维护工作中取得了良好的效果。     

Petri网规则表示方法在操作票专家系统中的应用

规则表示和推理机制是计算机形成操作票过程中的关键问题,分析了在操作票专家系统中广泛采用的产生式规则表示方法的局限性,指出推理程序对规则表示的依赖是制约操作票专家系统通用性的根本原因。针对上述问题,首先研究了产生式规则的Petri网表示方法,提高规则表示的灵活性;其次,研究了基于Petri网规则表示的推理方法,使推理程序与规则表示完全分离,最后,结合应用实例说明了基于Petri网的规则表示方法和推理机制可以有效地提高操作票专家系统的适应能力。     

利用CPLD实现故障诊断专家系统高速逻辑推理

专家系统的推理时间取决于问题的复杂程度,难以满足系统实时性要求,限制了其应用。对此,提出一种利用复杂可编程逻辑器件(CPLD)实现故障诊断专家系统高速推理的方法。详细分析了一般故障诊断专家系统推理过程;利用故障树的概念将专家知识转换为二值或多值推理,并用一般门电路,进而利用CPLD实现推理过程;将其应用于高压断路器故障诊断系统,代替原来的软件推理。经过实验验证,该方法实现的专家系统推理过程迅速,特别适用于基于单片机、数字信号处理器(DSP)等所实现的专家系统。     

电力设备故障红外诊断系统的研究与实现

随着电力企业状态检修工作的深入开展,红外测温因其不用停电并能检测设备是否存在故障的优势,已成为电力设备带电检测的重要手段,但目前红外测温图谱的分析工作主要依靠专业技术人员凭借经验完成,因人员专业技术水平的差异、人员细心程度和工作疲劳程度等原因可能导致设备诊断出现偏差给设备安全运行埋下隐患。基于上述原因,文章介绍一种以人工智能领域规则和案例推理为基础的电力设备故障红外诊断系统,实现电力设备红外测温现场的测温数据录入和设备故障诊断。     

基于事例和规则混合推理的变电站故障诊断系统

故障诊断是保证电力系统安全运行的重要手段,目前多采用基于规则推理的专家系统,但其知识获取困难,自学习能力差,很难适应电网发展的要求.文中介绍了基于事例推理(CBR)和基于规则推理(RBR)的混合推理的变电站故障诊断专家系统.该系统采用CBR方法确定故障情况,再利用规则评价继电保护和开关的动作情况.事例库包括用RBR系统自动生成的基本事例库及无确定规则的特殊事例,在使用中还可不断地增加新事例以提高系统判断复杂故障的能力.由于采用了混合推理,系统故障诊断快速可靠,动作评价准确,自学习能力也得到很大提高,可减轻运行人员的工作量.     

基于模糊数学和概率论的变压器故障诊断

为克服现有专家系统人工神经网络和模糊数学等诸多不足,基于前人对变压器故障诊断理论的研究,综合考虑变压器电气试验、油中溶解气体检测分析及观测信息,并引入模糊数学、概率推理和节约覆盖集理论,建立了一个新的变压器故障综合诊断模型。模糊隶属函数利用各专家的语义强度和经验,建立变压器故障性质与故障征兆之间的因果强度关系,再将概率统计和模糊数学相结合,利用节约覆盖集的理论重新筛选故障征兆集,重构相对似然函数。形成的模型能最大限度融入专家的知识,充分考虑了变压器的历史检修记录,使诊断结论更准确、可信。案例分析表明,该模型即使在只有部分征兆的情况下亦能准确诊断,对综合诊断变压器故障性质具有明显的优越性。     

模糊概率符号有向图单元模型及电站高加系统故障诊断

针对复杂系统的符号有向图(signed directed graph,SDG)模型结构复杂,搜索路径组合爆炸等缺点,将SDG符号识别能力和知识库易于维护的特点相结合,提出了模糊概率SDG单元模型,建立了模糊概率SDG单元库,并描述了基于SDG单元库的故障推理方法。复杂系统的测点不完备性和参数耦合性是故障诊断中亟需解决的问题,在建立SDG单元库时,充分考虑了这两个问题。以某600MW机组高加系统为例,采取仿真与现场经验相结合建立SDG单元库,并通过现场故障实例验证了该故障推理方法的有效性。SDG单元模型结构简单,推理快速,有效避免了组合爆炸的问题,故障诊断准确率高,能有效克服现场测点缺失和系统参数耦合问题。     

基于粗糙集理论的变压器故障诊断专家系统

在传统的变压器故障诊断专家系统的基础上,为解决专家系统较难获取完备知识的瓶颈问题,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断专家系统。该系统从历史故障数据所形成的决策表出发,运用粗糙集理论进行约简,构建专家系统知识库模型,通过计算诊断规则粗糙度,确定诊断规则的置信程度,利用推理机和故障事例库,实现对知识库的动态维护。     

基于改进Petri网模型的电网故障诊断新方法

将Petri网理论用于电网故障诊断中,提出了一种改进的Petri网故障诊断模型。分别以线路和母线为例说明了Petri网模型的构建方法、推理过程及解析表示方法。该方法对于电网的单一故障、多重故障及存在保护和断路器不正确动作等情况的严重故障均能快速准确地定位故障元件,自动给出可靠有效的诊断结果,适用于电力系统在线故障诊断。在四平地区电力系统中的测试结果证明了基于该模型的故障诊断系统的实用性和有效性。     

提高电站故障诊断智能化水平的途径

该文分析了目前电站故障智能诊断系统存在的某些不足，指出知识获取、知识表示和诊断推理以及征兆的自动获取是影响故障诊断系统智能化水平的关键，并提出了相应的解决方法。图２参４     

模糊专家系统在火电厂汽包水位运行故障诊断中的应用

介绍了火电厂汽包水位控制系统存在的问题及预警和诊断的重要性。提出了采用模糊专家系统方法对汽包水位运行故障进行诊断。该方法通过检测电厂实时数据库中出现的故障征兆,结合规则库中的知识,通过模糊推理机制,诊断出汽包水位在运行过程中可能发生的故障。诊断结论用故障置信度的趋势图来表示。通过诊断实例验证了该系统的实用性。