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。     

基于机理/数据混合驱动的变压器故障诊断模型研究

通过研究变压器常见缺陷和故障,提出基于机理/数据混合驱动的变压器设备故障诊断策略。该策略首先需要根据历史记录建立变压器故障案例库,然后对待检测案例进行案例匹配,若库中存在相似案例则快速得到诊断结论,若没有相似案例则启动故障推理模块。故障推理模块通过对变压器故障模式进行划分,基于不同故障模式,形成不同的推理规则,构建变压器故障树,以此进行故障推理。通过最后的案例分析,证明该策略能够对变压器设备故障进行准确、有效、快速的诊断和分析,且诊断结论可靠,实用性强。     

基于模糊专家系统的风机预警策略研究

针对当前汽车涂装车间风机发生故障原因和故障征兆问的非线性、模糊关系,无法准确地给出风机运行状态的问题,提出了一种基于模糊专家系统的阈值预警策略。在该策略中,通过模糊故障诊断模型得到风机故障向量,结合系统给定的阈值,给出预警信息。最后通过对风机转子振动大的故障分析来验证系统的有效性。结果表明模糊专家系统不仅能解决故障发生原因的多因素问题,而且能及时地给出预警信息,为重要设备的预警策略研究提供一种可行、有效的方法。     

FMS故障诊断专家系统模糊推理算法的研究

本文研究了柔性制造系统（FMS）故障诊断专家系统基于模糊产生式规则的模糊推理算法，解决了模糊感观、直观现象和意向的推理问题，利用神经网络的正向推理和从故障现象到故障原因的反向推理相结合的算法，较好地满足FMS故障快速推理诊断的需要。     

基于案例推理(CBR)的流动式起重机故障诊断

研究了基于案例推理的专家诊断模型中的关键技术——故障案例库的建立、故障案例检索、故障案例的重用,研究探讨了案例检索机制中字符串相似度的计算方法,建立了故障检索机制的模型。结合实际工作的需要,设计实现了一个基于案例推理(CBR)的流动式起重机故障诊断系统,系统以基于案例推理的诊断技术为基础,采用关系型数据库存储数据,实现了流动式起重机械的故障诊断。     

基于神经网络的模糊系统在电厂风机故障诊断中的应用

设备的故障与征兆之间往往很难找到一一对应关系。本文基于模糊理论,通过对电厂风机的故障机理的研究,提出了基于神经网络的风机模糊诊断模型,并解决了其中的关键技术。     

基于模糊Petri网的飞机故障推理建模技术研究

将数学建模和可视化技术相互融合,将飞机部件间的逻辑关系量化并通过可视化的方式表达,建立基于特定机型的飞机故障推理系统,对飞机维修排故前期具有一定指导意义。首先介绍了Petri网的相关理论,着重阐述了模糊Petri网理论及其应用领域,提出把模糊Petri网理论应用于故障推理系统;在模糊Petri网理论的基础上实现基于模糊Petri网可视化建模飞机故障推理系统,实现在人机交互界面的模糊Petri网的可视化建模,并采用矩阵推理算法对建立的模糊Petri网模型进行故障推理。最后以飞机维修故障实例对该系统进行验证。     

180平主抽同步电机启动振动大的原因分析

运用正向推理原理将风机可能出现振动故障全部列出,利用故障诊断技术采取逐个排除的方法找出故障源并提出处理意见.     

基于模糊Petri网的液压系统故障诊断研究

某型多用工程车负载敏感液压系统采用负载敏感节能技术,具有系统复杂、作业环境恶劣、故障多发、故障模糊性强等特点,对其进行故障诊断、推理定位一直是维修保障的重点与难点。该文利用模糊Petri网并行推理机制以及与故障树的映射关系,建立了基于故障优先级的反向推理诊断。诊断结果表明:模糊Petri网适合于故障多发、系统复杂、模糊性强的液压系统故障推理诊断。     

案例推理在印刷机械故障诊断中的应用

借助于案例推理技术在知识获取、易于理解方面的优势,结合印刷机械设备的特点,将基于案例推理的方法引入到印刷设备的故障诊断领域,研究基于案例推理技术的原理和方法,详细论述了案例推理在设备故障诊断系统中的实现过程,最后给出了该方法在印刷机械设备故障诊断中的应用实例。     

基于BN和T-S模糊故障树的起重机变幅机构可靠性评估

针对汽车起重机变幅机构的复杂性以及故障状态的模糊性,提出了一种模糊贝叶斯网络与T-S模糊故障树相结合的可靠性评估方法.首先,通过建立T-S模糊故障树,映射为模糊贝叶斯网络;其次,结合专家利用"信心指数法"得到的底事件的故障概率,正向推理得到顶事件的故障概率以及底事件的重要度,再通过反向推理可以得到系统出现故障后底事件的...     

烧结风机故障诊断

运用正向推理的方法将5100烧结风机可能出现的振动故障全部列出,利用故障诊断技术,采取逐个排除的方法找出故障源,并提出处理建议.     

风机运行状态的模糊诊断

风机运行状态的模糊诊断铜陵有色金属公司第一冶炼厂王海一、前言风机的运行状态一般分为正常、异常和故障三种。为了使风机安全可靠、经济合理地运行，就必须对它的运行状态进行有效地诊断，以便及时消除异常因素，避免故障特别是破坏性故障的发生。根据风机运行的劣化过...     

风力发电机组振动故障诊断案例推理系统

介绍了风力发电机组振动故障诊断案例推理系统的研究背景、系统流程、算法及界面。应用这一系统,可以针对风力发电机组的振动故障特征,采用基于形式概念的相似度算法进行案例推理,并可以实现振动故障相似历史案例的智能推荐,节约人力和时间成本。     

基于案例推理与模糊粗糙集理论的汽轮机故障诊断系统研究

案例推理(CaseBasedReasoning,CBR)适于表达复杂的综合性知识,其思想和工作机制对故障诊断有重要意义。应用案例推理技术,可通过检索机制在诊断系统的案例库中对故障的征兆信息进行检索,匹配到与当前问题相似的历史案例比对后得出结论,并对新问题的知识经验进行归纳总结,作为新的案例存储到案例库中。由于汽轮发电机组的故障特征具有复杂性和多样性,应用粗糙集理论对历史案例中的故障特征进行提取,得到对故障识别有贡献的故障特征,对冗余的特征进行筛检和剔除,构建出故障诊断特征库,根据故障特征对故障模式进行识别。     

一种分层模糊Petri网风险评估方法

针对传统模糊Petri网在对不确定环境下的专家系统的知识表示与推理时无法兼顾不确定知识的模糊性与随机性、在复杂的故障情况下故障的因果关系表达不清晰、定量推理计算时缺乏层次性、不能局部求解的问题,构建一种基于云模型的分层模糊Petri网以加强模糊Petri网的知识表示能力和提高推理过程的计算效率。利用专家知识和Petri网层次分解原则将系统故障模式和故障原因之间的因果关系进行建模,使故障建模更具结构性,计算更加灵活;应用云模型处理知识的模糊性和不确定性;通过合理考虑局部权重和全局权重,结合Petri网层次分解原则和云聚合算子给出相应的推理算法。实例验证表明,所提方法能够有效对系统进行风险评估,且在知识表示和推理方面优于其他方法。     

拉深模试冲故障模糊综合诊断系统的研究

建立了拉深模故障模糊综合诊断模型,使用Delphi语言开发了一个拉深模故障模糊综合诊断系统.介绍了系统的总体结构和各模块功能,阐述了拉深模故障综合诊断系统知识库的推理过程.     

模糊故障Petri网在飞机电源系统故障诊断中研究

针对飞机电源故障诊断专家系统中存在的知识表示复杂、不确定性等问题,采用一种基于模糊故障Petri网模型来进行知识表示,同时提出一种正向推理和反向推理相结合的推理算法,该推理算法先用正向推理从故障原因出发,正向查找故障原因导致的故障现象,然后再针对故障现象进行反向推理查找产生此故障的原因,验证故障诊断的真实度。以飞机电源系统中典型故障现象为例,建立故障诊断模型,采用正反结合推理算法加以应用验证,验证结果表明该算法对飞机电源系统故障诊断准确,可操作性强。     

基于改进模糊故障Petri网的复杂系统故障诊断与状态评价EI北大核心CSCD

为提高复杂系统的可靠性,在综合模糊Petri网和故障Petri网优点的基础上,提出了改进模糊故障Petri网的建模及推理方法。该模型定义了库所、托肯及变迁的着色规则,并结合模糊产生式理论,应用于复杂系统的故障推理,从而更加直观、明确地描述故障状态及信息。该模型的正向推理反映了故障传播的固有特性,采用基于智能点火判断矩阵的正向演绎算法,实现了故障状态快速、准确的智能评价。该模型的逆向推理为故障诊断过程,引入智能的逆向推理矩阵,并结合基于Petri网关联矩阵的最小割集诊断法,实现了模型中任意库所故障的逆向自动诊断,同时根据故障易发率得出最小割集优先顺序,提高故障诊断的效率。以数控机床进给系统的故障分析为例,验证了所提模型和方法的正确性与高效性。     

焦炉煤气风机工频振动故障的诊断

马钢(合肥钢铁)焦化厂焦炉煤气风机因振动大出现多次联锁停车,经诊断分析,判断风机轴瓦存在故障。检修时重新浇铸了风机瓦,机组恢复到正常状态。这是一个典型的以工频振动为主的故障案例。