基于RBR+CBR双重推理的带式输送机驱动系统故障诊断研究

基于规则推理(RBR)和基于案例推理(CBR)的方法均适用于带式输送机故障诊断领域。针对二者在故障诊断中或侧重原因分析或侧重维修手段的问题,对基于RBR+CBR双重推理的推理机制进行了研究,并建立了专家系统,对带式输送机驱动系统进行了故障诊断。首先,在传统专家系统的结构基础上构建了故障诊断专家系统;然后,根据故障机理建立了驱动系统故障树,采用产生式表示法设计了故障规则库,根据故障案例与专家经验,采用矩阵表示法设计了故障案例库;基于规则推理(RBR)和基于案例推理(CBR)的方法,设计了专家系统推理机制;利用LabVIEW程序开发平台设计了专家系统人机交互界面,实现了传感器—知识库—客户端之间的串联通信;最后,为了验证上述专家系统的可行性,在某矿带式输送机运行现场进行了实验,并进行了结果分析。研究结果表明：该带式输送机专家系统的故障原因分析准确率超过95%,故障维修方案有效性超过94%;与RBR、CBR算法支持下的专家系统相比,该专家系统具有更优的收敛性、有效性和准确性,为带式输送机的故障智能诊断提供了一种有效的方法。     

基于模糊Petri网的门式起重机故障诊断专家系统研究

为了诊断不确定性的门式起重机故障,在传统专家系统的基础上采用模糊Petri网来表示知识并进行逻辑推理进行故障诊断。在基于规则库的诊断基础上,运用模糊Petri网图形化的方法进行逻辑推理和知识表达,对故障信息的模糊性和不确定性进行表示和处理,并通过人机对话进行模糊量化。通过门式起重机故障诊断案例分析,结果基于模糊Petri网的门式起重机故障诊断专家系统可以快速诊断门式起重机的故障。说明采用模糊Petri网的专家系统可以较好地快速诊断不确定性的门式起重机进行故障,具有一定的应用性。     

故障树与案例推理在数控机床故障诊断专家系统中的应用研究

本文根据数控机床的特点及故障诊断过程中存在的问题,应用故障树与案例推理的方法对其故障诊断进行了深入的研究,并针对其各自的局限性探讨了基于故障树与案例推理融合的诊断方法在专家系统中的应用.首先,简述了结合故障树与案例推理的专家系统的特点与诊断过程,并给出了专家系统的框架模型;其次,通过对故障树建立、转化及故障案例特征的提取探讨了其在专家系统中的知识表示;然后,探讨了规则与案例相结合的推理机制在故障诊断过程中的实现;最后,以JSP为编程语言开发了数控镗铣床的原型系统并结合实例验证了方法的有效性.     

基于规则的智能仪器故障诊断专家系统

针对对智能仪器进行故障维护需要耗费大量人力物力且效率较低的问题,提出了使用专家系统进行故障维护的方案。介绍了专家系统的结构和不确定性推理方法。以智能金属检测机为实例,建立了故障分析树并据此导出故障诊断规则树,利用可信度进行基于规则的正向推理,使用Ruby语言构建了故障诊断专家系统。使用20个故障样本对其进行测试,结果表明该专家系统能够正确诊断大多数故障,可供实际使用。     

离心式压缩机故障诊断专家系统研究

分析了当前基于规则的专家系统存在的问题，介绍了基于案例推理（CBR）的概念。建立了一个基于案例的压缩机故障诊断专家系统。介绍了该系统的体系结构、故障案例的表示方法和检索策略。     

基于改进BPNN的电子化指挥系统故障诊断

基于BP神经网络和案例推理模型,建立导弹电子化指挥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.首先对导弹电子化指挥系统的故障机理进行分析,在此基础上研究基于BP神经网络和案例推理相结合模型的故障诊断技术的应用,确定了基于改进BP神经网络的故障诊断专家系统的设计思想和实现方法,并建立了基于BP神经网络和案例推理结合模型的导弹测控系统故障诊断专家系统,弥补了单一故障诊断推理模型的不足.通过对某型导弹电子化指挥系统中语音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.     

基于模糊理论与规则的减速机故障诊断专家系统关键技术研究

为克服减速机故障传统诊断方法存在的诊断效率低、缺乏科学性等弊端,采用专家系统的开发思想与技术实现故障的智能诊断,并将基于贴近度的模糊诊断与基于规则的不精确推理相结合的故障诊断推理技术运用于诊断专家系统的推理中,旨在能够实现故障诊断的快速准确性,保证设备安全、可靠的运行.     

基于模糊理论的柴油机故障诊断专家系统

针对柴油机故障征兆、故障原因及故障机理的复杂性和模糊不确定性,将模糊数学理论与故障诊断专家系统引入柴油机故障诊断。建立故障诊断的模糊模型、模糊隶属度函数,利用模糊产生式系统实现了模糊性知识表达,论述了模糊诊断原则和推理诊断流程,构建了基于模糊理论的柴油机故障诊断专家系统。通过一个具体故障诊断案例证明系统能够快速、准确地推断出故障原因,同时也证明了该方法的实用性。     

活塞式氢气压缩机排气温度超限故障诊断方法

针对活塞式氢气压缩机各级排气温度超限的故障难以用传统故障的二态性准确描述，以及目前未见能对该故障实施自诊断的故障诊断系统等问题，以DW-(5.6-13)/(0.2-0.5)-20型无油润滑变频活塞式氢气压缩机为研究对象，对相关零部件进行了重要度分析，并设计了故障自诊断系统。首先，对该故障搭建了模糊高木-关野(T-S)故障树模型，并利用基于贝叶斯网络(BN)的T-S故障树分析法对底事件进行了重要度分析，以确定薄弱环节和故障零部件诊断顺序；然后，利用模糊数表征了零部件的故障状态，对排气温度超限故障发生概率进行了预测；最后，设计了基于规则的故障诊断专家系统，并对实例进行了故障原因的推理排查。研究结果表明：基于规则的故障诊断专家系统在对现有故障数据进行分析后，其诊断结果与事实相符，说明该系统能够准确地诊断出故障原因，并进行自诊断；同时，基于BN的T-S故障树分析法，使该系统可对顶事件故障发生概率进行预测，为活塞式氢气压缩机故障诊断提供了一个可行方案。     

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。     

减速机故障诊断专家系统的关键技术研究

开发用于减速机故障诊断的专家系统,提供两种诊断方式:基于经验规则的感官现象诊断和基于检测数据的模糊诊断,从而满足不同场合下的故障诊断需要.根据不同产品型号故障特点,对知识库的采用"系列化"设计,并着重讨论采用故障树规则推理和模糊决策技术进行故障推理,发挥它们对不同知识表示时的推理优越性,体现了诊断方法的科学合理性.     

基于置信规则库的电力变压器故障诊断模型

分析电力变压器不完备故障信息,利用置信规则库(Belief Rule Base,BRB)专家系统对电力变压器进行故障诊断.根据故障的决策属性,以最佳决策属性作为置信规则库专家系统的前提属性,建立故障诊断的置信框架.实验结果表明,基于置信规则库的电力变压器故障诊断模型,可以有效的区分电力变压器的多种故障,提高了故障诊断的...     

基于模糊理论的风力机故障诊断专家系统构建

目前,对风力机的故障进行诊断仅停留在人工现场诊断的层面上,使得故障难以及时发现并排除。该文以模糊数学理论和故障诊断技术为基础,建立一个用于风力机故障诊断的专家系统。文中首先介绍了模糊综合评判方法;然后给出了诊断专家系统的结构,其中重点论述了如何根据经验数据和专家优先系数法共同确定模糊关系矩阵的元素、模糊诊断原则的确定及推理流程。最后用一个具体的故障诊断实例进行分析,验证了应用模糊理论,可以提高风力机故障诊断专家系统的运行速度、准确性、可靠性。     

基于故障树的立体车库故障诊断专家系统

针对巷道堆垛式立体车库,采用故障树分析法与基于规则的诊断专家系统相结合的方法,建立了基于故障树的巷道堆垛式立体车库故障诊断专家系统。通过故障树系统、层次性地表述专家知识,通过产生式规则将车库故障知识转变为规则表示形式,从而建立知识库;并根据传感器测得的设备运行数据组建综合数据库。最后利用非精确正向推理机制对故障问题进行求解。     

基于神经网络的塔式起重机电气设备故障诊断系统

为了提高塔式起重机的故障检测效率,将BP神经网络故障诊断应用于起重机电气设备的故障诊断中。该系统一方面可根据新的故障样本自动学习、训练和更新故障知识,形成新的故障诊断规则并添加到专家系统知识库中。另一方面,直接调用神经网络诊断模块实现故障诊断,根据故障现象诊断故障原因,为维修提供指导。     

基于推理机的机械臂故障诊断专家系统优化设计

故障诊断系统是机械臂不可或缺的关键系统，针对机械臂故障诊断的非线性时变特性导致故障诊断效率下降的问题，在机械臂系统结构基础上，构建机械臂故障预测模型，输出故障特征比对后的故障残差统计信息，设计基于诊断规则推理机的专家系统，并借助AMESim硬件在环故障注入平台构建了实验环境，通过注入不同故障信号，模拟机械臂的多样故障，实验数据分析证明，设计的故障诊断专家系统能够高效地准确地检测出机械臂的故障。     

基于粗糙集理论的航空发动机滑油光谱诊断专家系统知识获取方法研究

针对航空发动机滑油光谱诊断专家系统的知识获取问题,本文建立了基于粗糙集理论的航空发动机滑油光谱诊断专家系统知识获取模型。首先建立反映光谱元素浓度及元浓度梯度与发动机磨损故障之间关系的典型故障样本集;然后运用粗糙集理论的离散、约简及规则提取等算法,从大量的故障样本中自动获取知识规则,并将知识规则存储于专家系统知识库中;最后,建立推理机,运用一定的推理策略实现发动机磨损故障诊断。本文利用航空发动机实测的油样光谱数据对所建立的粗糙集知识获取方法,进行了实例验证。     

电动汽车故障诊断多功能系统的研究

文中设计了一种具备工程应用、培训、评价3种功能的故障诊断系统.系统可在互联网环境下应用,采用案例推理和规则推理机制生成诊断参考方案.案例采用多元式表示,通过最近邻算法进行案例检索;规则库采用多知识表示方法,通过故障树分析形成规则.该系统通过二叉数据结构进行人机交互,引导用户诊断故障;提供案例信息进行培训和生成考题,并对...     

发电机组状态巡检与故障诊断系统的研究与实现

针对传统故障诊断专家系统实用性弱等缺点，面向现场实际应用，提出了基于状态预警机制并且融自动诊断、状态巡检和常规专家系统诊断为一体的多层次故障诊断系统设计方案。该方案基于数理统计原理，通过正态性和平稳性检验实现状态预警机制；利用故障模型辨识和诊断规则的量化实现自动诊断；通过对诊断规则的总结形成诊断流程以实现故障普查。利用该设计方案，针对实际汽轮机组和水轮机组，开发了相应的实际应用系统，并取得了很好的应用效果。     

基于知识与模糊神经网络的故障诊断专家系统

提出了一种基于知识与模糊神经网络专家系统故障诊断方法,设计构造了诊断专家系统的整体框架,在框架中体现了在任务工机控制下,规则符号推理和模糊神经网络推理综合诊断的思想。知识库是诊断专家系统的核心,在本系统中定义了广义三层规则库结构,即元规则、故障诊断规则、结论合并规则。Ｒｕｌｅ型的模糊联想记忆器实现专家系统中的分类和综合功能,并讨论了模糊神经网络输入和输出模糊化的问题。本文为旋转机械故障诊断专家系统