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     

数控设备远程运行与故障诊断系统体系结构设计

以柔性制造系统中数控设备为制造单元并作为控制对象,以实现CAD/CAM/CAPP智能化、集成化地制造.通过分析网络化环境下数控设备远程运行与故障诊断系统的特点,提出该系统的体系结构,使用BP神经网络进行数控设备的故障诊断,阐述了基于BP神经网络和专家系统混合的神经网络故障诊断专家系统的基本原理,并分析了基于EJB的数控...     

基于神经网络与专家系统的气象仪故障诊断系统

分析了专家系统和神经网络各自的特点,提出将两者相结合的方法,构造基于神经网络与专家系统的气象仪故障诊断系统模型。测试结果表明,神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。     

基于神经网络的数控机床故障诊断专家系统

针对传统专家系统在处理故障诊断中的不足,提出了将神经网络技术与专家系统融合的诊断模型,并用于数控机床的故障诊断中.介绍了诊断系统结构、功能及改进的BP神经网络算法,并给出了应用实例.试验结果表明,该方案合理、可行,有较好的应用前景.     

基于神经网络的导弹故障诊断方法研究

针对传统方法在导弹故障诊断领域应用中的局限性,提出了将神经网络理论与专家系统技术相结合的混合方法用于导弹的故障诊断过程.介绍了BP神经网络推理模型,研究了基于神经网络的导弹故障智能诊断专家系统的结构及功能实现,并对某导弹系统进行了故障分析,给出了具体的诊断实例.将此方法应用于导弹武器系统故障诊断中,可提高诊断的智能性.     

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。     

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。     

基于神经网络的综合智能故障诊断专家系统

神经网络(ANN)和专家系统(ES)是人类智能活动的两种表示方法，它们有优缺点。如果把这两种技术结合起来取长补短，所形成的神经网络智能系统则会更加完善。这已成为人工智能发展的一个重要趋势。本文对神经网络专家系统和传统的专家系统结合起来的综合智能故障诊断专家系统在故障诊断中的应用进行了研究。     

BP神经网络汽车故障诊断专家系统在异响故障中的探讨

针对汽车异响故障诊断的复杂性,提出了将BP神经网络技术引入汽车故障诊断专家系统的思想,并对基于神经网络的专家系统的原理进行探讨。最后,给出了一基于三层BP网的汽车发动机异响故障诊断专家系统的诊断过程。     

基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统

基于齿轮典型故障机理及其信号特征,采用时域、幅值域与频谱分析相结合的诊断方法,建立了齿轮故障诊断神经网络模型,试验验证模型诊断结果具有较高准确性。基于Windows平台和Visual C＋＋语言,开发了基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统,将传统的时频信号分析理论与现代小波分析、神经网络和专家系统技术融入齿轮故障诊断之中,形成一个更加完善基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统。     

基于神经网络专家系统的燃料电池发动机故障诊断系统设计

文章在分析了传统故障诊断方法在燃料电池故障诊断中的局限性的基础上,结合燃料电池发动机的特点,提出了基于神经网络专家系统的智能故障诊断方法,成功开发出一套基于VC++平台的燃料电池故障诊断专家系统软件,实现了燃料电池的状态检测和故障诊断,对保证燃料电池发动机的安全运行有重要的意义。     

神经网络和专家系统在汽车发动机故障诊断中的应用研究

运用神经网络与专家系统两种人工智能技术,通过对汽车发动机废气中CO,HC,CO2和02含量的分析进行故障推理和诊断.神经网络与专家系统主要采用串行连接,用神经网络模块进行故障分类,再经专家系统给出解释并进一步推理,得到具体的诊断结果,从而实现发动机常见故障的快速、准确和智能化诊断.     

Neural-networks-aided fault diagnosis in supervisory control of advanced manufacturing systems

Fault diagnosis presents considerable difficulty to human operators in supervisory control of advanced manufacturing systems. A neural network which employs a symptomatic search strategy by pattern recognition has been developed to aid human operators in supervisory control of a simulated advanced manufacturing system. The abilities of learning-by-example, knowledge generalisation, and parallel processing of neural networks were examined, resulting in the superior performance of neural networks in comparison to expert systems and humans in terms of training, knowledge generalisation, knowledge updating, and taks performance. A more complex system of neural-networks-aided fault diagnosis, employing symptomatic search by hypothesis and test has been designed for the economy of collecting and using symptomatic information. Finally, it is suggested that an integrated supervisory control system with computer-aided fault detection and neural-networks-aided fault diagnosis will make advanced manufacturing systems more attractive in terms of increased productivity as well as improved human jobs.     

一种乳化液泵分级故障诊断方法

针对乳化液泵故障机理复杂、故障诊断难的现状,提出一种乳化液泵分级故障诊断方法。首先,通过深度自编码网络(Deep Auto-Encoder Network,DAEN)实现乳化液泵故障的第一级诊断,以乳化液泵的14个特征参数作为输入,自适应特征学习,识别故障形式;然后,通过专家系统实现乳化液泵故障的第二级诊断,将已识别的故障形式与必要故障信息作为专家系统输入,得到明确的故障定位。实验表明,深度自编码网络平均准确率98.712%,优于深度神经网络和卷积神经网络,可靠性高,可以完成第一级诊断任务,然后通过专家系统完成第二级诊断任务,分析产生原因,操作简单。将该方法编制成后台可运行的程序,嵌入煤矿综采工作面智慧云平台。经过实际测试,该故障分级诊断方法能够快速有效定位故障位置,提高诊断精度。     

基于三种理论的汽油机故障诊断系统应用研究

阐述了模糊逻辑、BP神经网络和专家系统的相关理论,探讨了结合三种理论构建系统的优点,介绍了电控汽油机故障诊断的相关理论。在上述理论的基础上,阐述了电控汽油机模糊神经网络诊断专家系统的构建方法,并运用MATLAB软件针对汽油机故障征兆-故障模式样本集编写了BP神经网络训练程序对样本进行了学习训练和仿真。     

可视化旋转机械故障智能诊断系统设计

介绍了可视化旋转机械故障智能诊断系统设计基本思想、方法和关键技术。讨论了旋转机械故障智能诊断专家知识的获取、可视化专家知识库的建立,及由专家规则、模糊逻辑、神经网络于一体的组合智能推理机。实现了信号采集与分析、特征参数的自动识别与提取、可视化专家知识库和组合智能推理机的集成。编制了整套系统软件,开发了一套故障智能诊断装置,对旋转机械典型故障进行智能诊断,诊断出机组运行中可能存在的故障种类、故障严重程度,故障发生时间及故障治理的专家建议,即可实现故障的检测、故障分离、故障辩识、故障对策等,并具有网络化功能。