基于人工免疫系统的智能故障诊断研究

随着设备和系统的日益复杂化和智能化,传统的故障诊断技术难以满足复杂系统的故障诊断要求,因此以智能信息处理技术为核心的智能故障诊断技术得到越来越多的重视和应用;借鉴免疫机理介绍了故障诊断的一般思路,结合人工免疫网络的自适应"学习"和"进化"理论给出了故障诊断模型,重点介绍了阴性选择算法的原理、特点、实现及改进,并以飞机操作故障诊断检测系统为例进行了算法验证,最后对未来的主要发展方向进行了探讨.     

智能工程及其在过程工业故障诊断自动化中的应用

本文分析了过程工业故障诊断自动化的特点及研究现状,探讨了目前过程工业故障诊断存在的难点和关键技术。简介了智能工程的一般内容,并引入智能工程的理论和技术,讨论了集成化智能故障诊断系统的设计原理、系统结构及实现方法。最后,结合某化工厂烧碱生产线故障诊断,介绍了我们在集成化智能故障诊断系统方面所做的工作。     

智能电网故障诊断技术分析

由于现代电力系统的规模日益扩大,电网结构越来越复杂,这使得传统的电网控制技术无法满足当前需求,因此,将现代化的信息技术应用的传统的电网控制系统中去,这样就形成了智能电网。由于智能电网综合应用了各种现代化的信息技术及控制策略,这使得其出现故障的概率大增,对其故障诊断技术进行研究十分必要,本文主要介绍了基于关联规则数据挖掘技术的电网故障诊断、基于BPN方法的智能电网故障诊断、基于柔性SCADA的电网复杂故障诊断方法三种常用的智能电网故障诊断方式,以便为电力工作人员进行智能电网故障诊断提供参考。     

多Agent信息融合的故障诊断研究

该文介绍了将分布式多Agent系统应用于信息融合对装备进行故障诊断的智能故障诊断技术,将多Agent技术与信息融合技术进行了有机的结合,并对多Agent的信息融合理论和故障诊断方法进行了研究。最后,分析了基于此技术的体系结构。     

一种面向对象的智能故障诊断专家系统的实现

本文论述了一种面向对象的智能故障诊断专家系统,在简要介绍系统原理和组成部件的基础上,着重阐述了系统中诊断知识的表示方法、管理和获取机制、推理控制策略及诊断结论的图形显示等技术,最后给出某设备智能故障诊断系统的实例。     

智能故障诊断技术研究综述与展望

智能故障诊断是人工智能领域基于知识处理的故障模式识别,其发展为工业设备持续正常运行提供良好的技术支撑.首先阐述了故障诊断技术的研究意义和基本概念,然后从原理、应用、优缺点以及方法改进等方面总结了目前应用广泛的几种智能故障诊断技术,最后对各种智能故障诊断技术进行了分析和展望,同时给出了诊断技术的选择建议.     

电子设备智能故障诊断系统的研究

近几十年来人工智能技术的迅速发展,特别是专家系统、人工神经网络和模糊理论在诊断领域中的进一步应用,为智能诊断开辟了新的途径。随着人们对故障诊断技术的不断深入研究,认识到对于复杂系统的故障诊断仅仅依靠单一智能技术很难获得令人满意的效果。因此,多种不同的智能技术结合起来的混合诊断系统是智能故障诊断研究的一个发展趋势。     

复杂过程的故障诊断技术

对于具有控制复杂,难以精确描述数学模型的复杂过程,介绍了智能化故障诊断方法。故障检测由基于知识系统实现,通过过程的深层浅层知识获得故障检测产生式规则。通过智能故障诊断技术实现故障诊断功能。     

复杂过程的智能集成故障诊断模型研究

由于复杂过程与一般工业过程的本质区别,使得传统的依赖对象精确数学模型的故障诊断方法难以取得令人满意的结果。而智能技术具有无需建立对象精确模型的优势,并且可以充分利用人类专家的经验知识,因此利用智能故障诊断模型研究适合复杂过程实现的故障诊断技术既是必要的也是可行的。通过比较目前研究较多的智能故障诊断模型,提出基于模糊逻辑、神经网络与专家系统的智能集成故障诊断模型,以便有效地解决复杂过程的故障诊断问题,并具体分析了模型组成机理、结构和网络学习算法,从而为复杂过程的故障诊断技术研究提供了新的途径。     

基于CBR的火控雷达故障诊断专家系统研究

将基于案例推理(CBR)和专家系统理论应用到故障诊断领域,对雷达装备的故障诊断问题进行研究,形成一个集成的智能诊断专家系统.本文浅析了基于案例推理,介绍了系统的总体结构和工作原理,并给出了具体的诊断实例.利用CBR技术建立的故障诊断专家系统可提高雷达装备故障诊断的正确性和效率.     

智能优化算法在机械故障诊断领域的应用综述

开展机械设备的故障诊断对保障设备的稳定运行和企业的安全生产具有重要意义.故障诊断的准确率在很大程度上受所提取特征质量、诊断模型参数的影响,因此采用优化算法进行特征优选、寻找模型最优参数是提高诊断准确率的关键.介绍了3种经典智能优化算法和3种新型智能优化算法的原理、基本运算过程及应用现状;总结了算法的优缺点,提出了改进算法;重点分析了各算法在机械故障诊断中的具体作用,并对未来智能优化算法在故障诊断领域的研究方向进行了展望.     

基于模糊神经网络的雷达印制板故障智能诊断系统研究

以故障诊断理论和方法为基础．综合运用人工智能、模糊理论和神经网络理论．对雷达印制板故障智能诊断问题进行了研究，给出了模糊神经网络故障智能诊断系统的实现过程。仿真结果表明，该方法是一种行之有效的故障智能诊断方法。为雷达印制板的故障诊断提供了一务新的途径。     

基于粗集理论的一种混合智能故障诊断新方法

采用基于需求的约简方法,将依赖于系统数学模型和依赖于故障特征信忠的两类故障诊断方法相融合．提守一种混合智能故障诊断新方法,以非线性系统故障诊断为例,给出了混合智能故障诊断方法提取系统故障诊断规则的步骤,该方法不仅可以扩大故障诊断的范围,而且能紧密联系工程实际．最后以异步电动机常见故障的诊断为具体买例,说明了该方法的可行性和有效性．     

同步发电机励磁故障诊断系统研究及实现

智能故障诊断系统作为人工智能技术在故障诊断领域的应用,在实践中取得了较好的成效,同步发电机励磁装置诊断系统是在对励磁单元的结构层次、工作原理及其故障模式、故障机理展开分析和研究的基础上来进行设计的,针对现场实际的需要,对智能故障诊断系统在励磁系统故障诊断的应用技术进行了研究,分析了诊断系统的层次结构和主要组成模块,采用DSP作为控制器件,设计了诊断系统的硬件结构和软件结构,最后讨论了诊断系统的诊断机理和工作流程。     

SCP软件故障诊断模型研究

现有网络对于智能网中SCP软件可靠性的要求越来越高,其故障诊断成为智能网领域一个重要的研究课题,建立一种合适的诊断模型尤为重要.基于以上背景,SCP软件故障的特点被着重分析,包括症状的呈现方式、故障原因分析、故障症状和故障原因的相关性分析等,提出了一种基于信度网的SCP软件故障诊断模型,并对于该模型的结构进行了规则定义与结构设计,定义了节点、边、矩阵和层次,明确了其学习规则.该模型目前已经应用于现有SCP软件的故障诊断并且在不断地完善中.     

基于Multi-agent的飞机智能故障诊断与监控系统设计

在对飞机故障进行分析的基础上,以Agent为基本单元,建立了飞机智能故障诊断模型,并对诊断任务的分解、飞机智能诊断与监控系统的结构、智能诊断与监控功能的实现方法等进行了分析和研究,设计了飞机故障诊断与监控系统仿真实验方案,对实验准备,实验过程进行了详细的介绍;仿真实验结果表明,基于智能Agent的飞机故障诊断与监控系统,提高了诊断效率及诊断结果的准确性,增加了诊断系统的灵活性和快速性及对故障的监控能力.     

基于信息融合原理的智能故障诊断模型

针对传统设备故障诊断方法中存在的局限性,文章在对设备智能故障原理和方法初步探索和研究的基础上,提出了基于信息融合原理的智能故障诊断方法。该方法利用多源异质传感器采集设备的各种特征信息,并采用模糊神经网络融合诊断中心作为诊断判决的执行机构,从而实现准确诊断设备故障诊断原因以及对设备运行工况进行态势评估的过程。并且通过对单传感器与多传感器信息融合诊断结果的对比表明多传感器信息融合诊断比单个传感器具有更高的准确性。     

基于贝叶斯网络的故障诊断专家系统

现代系统设备的日趋复杂化和自动化,对故障诊断技术提出了更高的要求;随着人工智能技术的发展,故障诊断技术向智能化方向发展,如何将人工智能技术应用到故障诊断中去,是当前研究的重点;为了实现对汽车发动机已发故障和潜在故障的快速高效诊断,根据发动机故障知识结构特性,将贝叶斯网络因果有向图的故障知识表示方法引入到专家系统中,并采用可在线监控和离线诊断的推理机制,在G2平台下实现了汽车发动机故障诊断专家系统,系统应用的效果表明了该方法的可行性.     

基于神经网络信息融合的智能故障诊断方法

飞行状态时的飞机舵面故障诊断系统,含有系统和测量噪声及其时变、非线性等特点,采用常规的故障诊断方法很难实现对飞机舵面故障的准确诊断和告警,为了更好的实现对飞机舵面系统的故障诊断,将神经网络信息融合的智能故障诊断方法首次运用到舵面系统故障诊断中.该智能诊断方法应用神经网络的非线性拟合能力扩展舵面相关线位移传感器测量信息,同时采用D-S算法将相关传感器的输出信息进行融合,最后信息融合诊断策略根据这些信息确定出舵面相应的故障类型,从而可以对舵面故障信号进行有效识别和诊断.建立了某机舵面系统故障诊断的数学模型,并利用该模型对提出的智能故障诊断方法进行仿真验证,最后的仿真实验结果表明:该故障诊断结构形式对于舵面常见的故障能够进行识别和告警,诊断效果令人满意.