多知识集成的高加系统故障诊断机制

对于复杂的高压加热器设备,现有的高加诊断系统在工程使用中很容易造成误诊和漏诊。为克服其不足,借助于多知识的运用和集成,建立了高加系统的故障树模型,给出了高压加热器的定性微分方程,并将故障树分析、故障矛盾检测和故障模糊模式识别这三种深知识有机地结合在一起,提出了基于多知识集成的高加系统故障诊断推理控制机制,从而提高了高加系统诊断推理的效率和故障诊断的准确性。     

知识图谱驱动的变压器智能故障诊断系统设计∗

针对传统故障诊断系统在电网复杂关系场景下智能诊断和决策存在的不足,基于知识图谱的知识表示和推理 能力,设计了面向变压器智能故障诊断的系统,从理论和实现角度完整地阐述了变压器智能故障诊断系统的框架组成和 层次架构,具体介绍了知识图谱驱动的变压器故障诊断系统的实现方法,为实际的变压器故障诊断工作提供支撑.     

基于虚拟仪器的电路板故障检测与诊断系统的研究

针对当前精密系统电路存在故障检测复杂、可扩展性差和辅助维修难度大等问题,设计了一种新型的电路板故障检测与诊断系统,基于LabVIEW开发软件,选用PCI8613和USB2810数据采集卡采集重构电路板信号.根据智能故障诊断与容错控制技术,建立故障树的贝叶斯网络模型,应用动态贝叶斯网络推理,实现电路板元件级的故障检测.对...     

火电厂回热系统故障诊断专家系统的设计与实现

火电厂回热系统是电厂热力系统的核心,回热系统故障已成为影响机组稳发满发的主要原因之一。为保证火电厂回热系统的安全经济运行,实现故障诊断和故障排除,设计了一个适用于回热系统的故障诊断专家系统。介绍了该系统的结构、功能、自学习能力和知识库的建立与推理机的实现。重点阐述了利用知识库中知识推理,进行故障诊断的方法。     

基于键合图理论的故障诊断方法及在锅炉给水泵上的应用

利用键合图模型知识表达方式，可创建系统设备之间的复杂因果推理关系，从而生成故障树，进行系统的故障诊断。文中以锅炉给水泵为对象，提出一种基于键合图理论的定性故障诊断方法。在介绍故障树和键合图基本理论后，提出利用键合图生成故障树的概念，然后通过给水泵系统的键合图模型，给出了基于倒置因果分析方法的给水泵故障树，并为因果树中元素分配了定性值，利用故障树边界层元素的定性值分析法，定位出引起给水泵初始故障集的故障源。此方法具有定性故障诊断的优点，通过给水泵动态特性的仿真结果验证了该方法的正确性。     

基于CLIPS的发射车诊断系统的设计与实现

以发射车为例,采用基于故障树和基于案例的故障诊断方法,利用CLIPS专家系统开发工具设计专家系统的知识库和推理机,借助C＃编程语言开发人机接口界面以及管理模块等,实现一种高效的故障诊断专家系统。将故障树的结构信息和上下层节点之间的逻辑关系,以及案例知识均以CLIPS的事实语法结构进行保存。系统借助CLIPS开发推理机,实现基于故障树的正反向混合推理,以及基于含有字符串型和枚举型属性的案例的推理,从而提高了故障诊断和推理的准确性与可靠性。     

火电厂回热系统故障诊断专家系统的研究与应用

为保证火电厂回热系统的安全经济运行,应及时进行故障诊断和故障排除。本文设计了一个适用于回热系统故障诊断的专家系统,介绍了该系统的结构、功能、自学习能力和知识库的建立与推理机的实现。重点阐述了利用知识库中知识推理,进行故障诊断的方法。     

基于无量纲的电站加热器变工况建模和研究

回热系统是发电机组热力系统重要组成部分,加热器是其主要的辅助设备。传统回热系统加热器变工况运行的数学模型非常复杂,建模过程中涉及流体相变问题。本文基于电站加热器在实际运行中的数据,采用无量纲方法建立加热器运行模型,无需考虑加热器内部复杂的传热过程。将模型用于某660 MW超超临界汽轮机组的低压加热器上,结果表明:利用该模型计算的加热器出口水温和实际测量数据偏差很小;在满足精度要求的情况下,该模型简单方便,工程上可用于回热系统加热器的经济运行指导和故障诊断。     

基于新型故障树的微控制器系统故障诊断方法

为更好解决以微控制器为主控芯片系统的故障诊断与故障搜寻问题,提出一种输入输出型的故障树模型,应用这种特殊故障树可简化故障推理机制,简便迅速的进行故障诊断与搜寻。该方法从故障树层间引出检测节点,并建立输入输出型最小割集故障树模型,实现了在某新型火炮上的快速自动化检测和精确的故障诊断与故障定位。     

水电机组故障诊断的集成知识表示与推理

针对水电机组故障诊断知识较为复杂多样的特点,提出了半产生式模糊规则表示、神经网络表示和可视化故障知识表示等多种方法综合集成的知识表达方式和诊断堆推理策略。诊断实例表明,该集成知识表达和推理方式的引入有助于增强水电机组故障诊断专家系统的知识获和表达能力,提高了系统的推理匹配能力。     

基于优先级诊断树的旋转机械故障诊断专家系统

针对旋转机械故障知识的膨胀导致的专家系统诊断效率低下以及知识库难以维护的问题,提出了一种新的、基于优先级诊断树的专家系统框架。将诊断设备分解建立诊断树并划分领域知识库,再利用模糊群组多属性决策方法排序诊断树导出元知识,并在弹性匹配模式基础上改进了规则的匹配方式。诊断时,推理机从优先级最高的节点开始,按照元知识进行规则的搜索、匹配,以此建立某设备动力与传动装置的故障诊断系统。研究表明,与传统专家系统相比,新系统具有更高的效率、并且诊断结论更可靠、可维护性也更好。     

计及警报信息时间特性的故障诊断模型

电力系统发生故障时的警报信息具有时间特性,如果能够充分与合理地利用这一特性,可以 提高故障诊断结果的准确性和加快诊断速度。但至今,还没有一个电力系统故障诊断方法能 够系统地处理警报信息的时间特性。以外展推理(abductive inference)和简洁覆盖集理 论(parsimonious set covering theory)为基础,对计及警报信息时间特性的电力系统故 障诊断问题做了一些初步的研究工作。采用时间图表示元件故障与警报信息及其时间特性之 间的关系,时间图中的节点表示警报信息,节点间的有向支路表示这两个节点所代表的警报 信息出现的先后次序。在此基础上,首次建立了描述这一问题的优化模型(0-1整数规划模型 ),给出了用Tabu搜索技术求解该问题的算法。最后,用一个简单的例子说明了所建立的故 障诊断模型的正确性和Tabu搜索方法的可行性。     

采用知识网格技术的智能输电网故障诊断方法

针对现有电网故障诊断专家系统在省级及以上调度中心应用时所存在的诊断速度慢、专家知识在线维护困难等问题,提出基于知识网格技术的智能输电网故障诊断方法。首先将知识网格技术引入智能输电网故障诊断领域;其次结合智能输电网故障诊断的实际应用背景,构建智能输电网故障诊断知识地图,并介绍智能输电网故障诊断知识地图中各个部分的生成方法;最后根据实际案例,对比分析基于专家系统的方法和基于知识网格技术的电网故障诊断方法在诊断效率和知识维护等方面的差异,并指出这2种方法的适用环境。     

基于决策树的变电站故障诊断知识表示与获取

针对传统的知识表示与获取方法的不足,提出基于决策树的知识表示与获取方法.该方法充分利用决策树把知识表示与获取融于一身的优点,使知识表示与知识获取同时进行,克服了传统人工智能系统中知识表示与知识获取分离的缺点.将其用于变电站故障诊断知识的获取与表示中,结果表明,提出的方法不仅能够实现知识的自动获取与表示,而且所获得的以决策树形式表示的知识具有很高的推理效率.     

面向PLC控制系统的故障诊断专家系统

描述了面向PLC控制系统的故障诊断专家系统的组成与功能 ,介绍了其开发与实现手段 ,并提出了基于故障树的三层次知识获取方法。该系统具有适用范围广、实用性强、用户界面友好、易于修改和维护、可支持网络应用等特点 ,其有效性在实际应用中得到了验证     

汽轮发电机组振动故障诊断系统自学习的研究

对于一个已建立起来的故障诊断系统,其识别诊断故障的能力取决于诊断系统的知识容量。然而,人们对故障机理的认识是有限的,诊断系统不可能覆盖所有可能发生的故障,因此,对某些异常现象无法作出准确的辨识。文章着重研究振动故障的非线性特征,通过计算振动故障的分形维数提取新故障样本,提出了一种诊断能力自我扩充的理论方法,并进行了帝例验证。