粗糙集理论在智能故障诊断中的应用

神经网络和规则推理是智能故障诊断的两种重要方法。给出了粗糙集理论在这两种系统中的应用，粗糙集－神经网络（RNN）系统，粗糙集作为神经网络系统的预处理，仿真结果表明RNN系统提高了诊断准确率和诊断速度，粗糙集用于故障诊断专家系统的规则获取，可得出确定性规则和可能性规则。结果表明粗糙集方法能处理由于类重叠引起的样本信息不精确，不一致情况下的规则获取，消除故障诊断中的误报和漏报现象对诊断性能的影响。     

基于神经网络专家系统的工艺推理研究——以轴类零件为例

目前,传统专家系统工艺推理时存在零件信息提取不完整、知识获取困难和推理能力弱的问题,采用基于神经网络和规则的混合推理机制替代传统专家系统可以解决有效上述问题。首先,运用特征技术提取零件信息,将零件信息转换为特征矩阵,作为神经网络专家系统的输入;然后,根据特征矩阵搜索推理策略,基于轴类零件特征将神经网络分为精度、形状和热处理三类子网络,采用动量-自适应学习率BP算法训练网络;最后设计与实现了混合系统工艺推理过程。     

神经网络型铣刀磨损故障诊断专家系统

运用人工智能提高铣刀磨损的故障诊断水平，在神经网络诊断系统中，对BP算法进行了探讨和改进，采用正向和混合双向推理技术，并考虑了系统的解释功能，基于实例和基于规范相结合的解释方法大大增强了系统的解释功能。文章较详细地介绍了系统的总体结构和各功能模块的具体实验，系统的诊断结果表明，在诊断成功率，推理速度，知识获取和自学习功能等方面优于基于规则的诊断专家系统。     

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.     

基于神经网络的旋转机械故障智能诊断系统

利用专家系统和神经网络技术建立了旋转机械故障的智能诊断系统，该系统具有神经网络诊断及专家系统的综合诊断能力，发挥了各自的优点，取得了很好的效果。     

烟气轮机的SOM网络故障监测与诊断专家系统应用研究

针对大型烟气轮机故障诊断问题,从基于智能和知识的角度进行研究,利用自组织特征映射神经网络（SOM网络）对故障现象进行自动分类,从而得出它们对应的故障原因;在面向对象的知识获取和管理工具,以及推理机的框架结构下,利用该诊断专家系统的经验知识进行决策推理与诊断,同时结合S8000系统,建立了一种SOM网络的烟气轮机故障监测与诊断专家系统。实践表明,该系统的诊断效果良好。     

薄板裂纹诊断的专家系统

将人工神经网络与规则推理相结合,建立了薄板裂纹诊断的专家系统,该系统充分利用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薄板结构的裂纹诊断,采用基于实验的计算机仿真技术建立裂纹诊断的标准谱,基于模拟退火算法训练神经网络,实例表明,本文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系统控制能力弱的缺点,具有较强的诊断能力。     

小波神经网络在铝合金焊接缺陷诊断中的研究

总结了铝合金焊接气孔缺陷及原因，应用小波神经网络技术对铝合金焊接气孔缺陷进行智能诊断。描述了小波神经网络的建模过程，编制了智能诊断的实现软件。具体实例的诊断结果表明，小波神经网络缺陷诊断专家系统稳定性好，诊断速度快，能以较高的置信度诊断出多故障，提高了诊断精度及置信度，这对提高小波神经网络缺陷诊断专家系统的实际应用效果具有现实意义。     

基于模糊群决策的智能仪器故障诊断专家系统

本文介绍了采用专家系统解决智能仪器故障诊断的方法.针对智能仪器的故障特点,采用规则推理和事例推理相结合的混合推理技术.在规则推理中,提出了分层搜索的诊断思路,并且在不同搜索层次中,各规则优先权的确定采用基于模糊多属性群决策的方法.针对这种推理方法,采用数据库技术实现了知识库的设计,并用VS.net软件开发出了一套高效率智能仪器故障诊断专家系统.该系统在实际使用中表现出比第一个版本更高的诊断效率.     

三维CAPP的智能工艺决策技术研究

三维CAPP的智能工艺决策技术,从三维CAD模型上获取零件的制造信息,作为工艺推理的参数依据;利用工艺知识数据库作为理论支撑;借助专家系统逻辑推理与工艺知识分离的特点,通过推理机的推理决策,快速准确的得到零件的加工工艺路线。以键槽特征为例,验证了智能工艺决策技术的有效性。     

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。     

基于神经网络的机械加工质量分析与诊断智能系统

本文引入了神经网络的系统理论，应用专家系统技术，开发了一个高智能化机械加工质量分析与诊断系统，以实现机械加工质量控制的前期工作，并解决了常规智能系统通常难以解决的知识获取的“瓶颈”问题以及推理过程中的“匹配冲突”问题。     

时域波形智能识别专家系统

根据时域波形的特点,建立一个波形智能识别专家系统。以波形处理工具库实现波形的理解;以形态获取器和编译技术实现知识的获取;以混合推理技术实现波形的智能识别。     

大型水电设备健康状态智能分析系统的研究

以大型水电设备中的水轮机、发电机、输变电、主要辅机等主要设备为研究对象,通过数据采集,特征提取,智能分析以及维修决策构建了大型水电设备健康状态智能分析系统.系统将专家系统推理、神经网络推理、模糊逻辑推理有机结合,再通过数据融合处理,对设备健康状态做出分析,对设备性能进行评价和预报,达到指导设备维修和管理的目的.     

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.     

基于成组技术的微机辅助设计诊断系统

本文简介了一个以成组技术与专家系统理论为基础的微机辅助设计诊断系统。本系统在获取机械图纸相关信息后，依据系统本身的知识库，数据库，通过推理机的推理判断，可获得对一般机械产品关键性问题如密封，振动，噪声的诊断结果，并可对原设计方案进行了合理的修改。该系统与ＣＡＤ集成，可提高ＣＡＤ的可靠性和质量。     

基于神经网络与专家系统在泵站机组故障诊断中的研究

该文描述了人工神经网络的基本原理及其在故障诊断专家系统中的应用。分析了基于人工神经网络的故障诊断专家系统的设计思想、系统结构及知识表示、知识获取和推理机制等方面的基本方法。并以注水泵机组故障诊断专家系统为例说明神经网络故障诊断的推理过程。诊断结果表明了该方法的有效性。     

基于专家系统与神经网络集成的故障诊断的应用研究

针对工业生产中使用的直流电动机 ,应用人工智能的相关理论对其故障进行了广泛深入地研究。在此基础上 ,探讨了专家系统与人工神经网络相集成的电动机故障智能诊断方法并加以实现。实践证明 ,网络的学习时间显著缩短 ,整个系统的推理效率明显提高 ,并验证了集成式专家系统的诊断效果比传统的专家系统或神经网络更为全面、准确和迅速。电动机故障的集成式智能诊断方法是一个既有理论研究意义又有实际使用价值的课题与方向。     

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.     

基于知识的FMS集成化工况监测与故障诊断专家系统设计

以ＦＦＳ－１５００－２ＦＭＳ为例，介绍了一具基于知识的ＦＭＳ集成化工况监测与故障诊断专家系统，包括系统的体系结构，故障数据采集，知识获取与表达以及诊断推理机制等，重点介绍了作为专家系统瓶颈问题的知识获取与表达。