基于神经网络的多级行星齿轮箱故障诊断专家系统

多级行星齿轮传动比大、结构复杂,按照传统的事后检修、计划检修难以满足实际生产需要.因此采用基于人工神经网络的故障诊断专家系统来实现多级行星齿轮增/减速器的不解体故障诊断.根据多级行星齿轮的初始条件,得出齿轮箱的各轴端的特征频率,分析了齿轮箱的各种常见故障.将专家系统与神经网络结合,采用产生式规则表示知识的方法,运用基于模型的推理方法构建专家系统的知识库和推理机,通过人工神经网络的样本分析,改进了专家系统的学习和推理功能,并提出了1种能有效解决多级行星齿轮增/减速器各种故障的诊断方法.     

基于产生式人工神经网络的汽轮发电机组故障诊断专家系统研究

针对人工神经网络训练样本难以获取的困难,提出１种从专家系统获取训练样本的方法,使得产生式人工神经网络能够有效地逼近传统专家系统的诊断推理行为,系统已被应用于１２５ＭＷ汽轮发电机组的故障诊断。     

基于规则推理的地空导弹智能故障诊断研究

简要介绍了故障诊断专家系统的工作机理，建立了基于规则推理的地空导弹武器系统故障诊断专家系统结构，研究了故障知识的获取与表示方法、故障诊断的推理机制和解释机制以及知识库管理与维护等关键内容。     

基于Alopex神经网络的旋转机械故障诊断专家系统

提出了一种可以减小网络规模的故障表示方法,并将Alopex算法引入神经网络模型的训练过程,将人工神经网络与规则推理相结合,建立了旋转机械故障诊断的神经网络专家系统。该系统充分利用了神经网络与规则推理的优点,采用正反向混合推理方式调用知识库中的各种知识进行诊断。采用二进制数码表示机械的各种故障,基于Alopex算法训练神经网络。建立的专家系统克服了基于规则专家系统的自学习困难问题和基于神经网络诊断系统的系统控制能力弱的缺点,具有较强的诊断能力。     

汽轮发电机组故障智能诊断系统的研究

本文以汽轮发电机组为对象，研制了一个智能故障诊断系统，该系统将传统专家系统的符号推理与神经网络的并行计算相结合，采用并行推理为主，串行推理为辅的混合推理机制，并在推理过程中采用神经网络技术对机组的运行信息进行智能识加以自动获取诊断所需要的症状信息，且以人工神经网络技术为基础通过对诊断实例的自学习来实现专家系统的知识获取，实践表明通过以上方法可以提高诊断系统的智能化水平，自动化程度和诊断结果的准确性     

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。     

基于决策树和规则引擎的挖掘机液压故障诊断专家系统

为提高挖掘机液压故障诊断专家系统知识获取的效率和精确度,将数据库技术和数据挖掘的决策树算法运用于专家系统的知识获取过程中,分析了挖掘机液压故障诊断系统中数据库立方体构建方法和利用决策树算法获取知识的关键技术,并且将规则引擎用于专家系统的推理机构建过程中,在这基础上成功地开发了基于规则的挖掘机液压故障诊断专家系统.     

基于神经网络的故障诊断系统研究

研究了基于神经网络的故障诊断专家系统的基本原理和结构,论述了基于神经网络的故障诊断系统在知识表示、知识获取及推理机制方面的基本方法和特点。     

电能三级管理网络分散式故障诊断专家系统的研制

针对电能三级管理网络的故障问题,在分析一般故障诊断专家系统的基础上,提出了一种分散式故障诊断专家系统的设计方法,并对知识库、数据库、推理机制的构成等方面作了较详细的分析。     

数控机床故障诊断专家系统的设计

建立了一个数控机床故障诊断专家系统。详细地介绍了ＴＣＧ１６ＣＮＣ机床故障诊断专家系统的结构与功能，以及采用基于知识的诊断推理，诊断目标的建立、诊断知识库的组成两个关键性技术问题的解决方法。最后介绍了ＴＣＧ１６ＣＮＣ机床故障诊断专家系统在工厂的应用。