基于故障树的某型装备故障诊断专家系统

基于故障树逻辑编码的某型设备故障诊断专家系统,用具有逻辑关系的数字编码建立故障树模型。再以故障树表形式表述专家知识,并通过故障树自动生成专家系统推理规则。该系统基于Visual Prolog编程语言,包括知识表示、知识库、推理和解释机制的设计。     

基于故障树的立体车库故障诊断专家系统

针对巷道堆垛式立体车库,采用故障树分析法与基于规则的诊断专家系统相结合的方法,建立了基于故障树的巷道堆垛式立体车库故障诊断专家系统。通过故障树系统、层次性地表述专家知识,通过产生式规则将车库故障知识转变为规则表示形式,从而建立知识库;并根据传感器测得的设备运行数据组建综合数据库。最后利用非精确正向推理机制对故障问题进行求解。     

基于规则的轴向柱塞泵故障诊断专家系统设计与应用

针对轴向柱塞泵故障诊断智能化、高效化的要求,提出轴向柱塞泵专家系统的开发方法和研究思路.通过故障树分析法建立柱塞泵常见故障的故障树,利用产生式规则和关系型数据库相结合建立该专家系统的知识库,推理机制采用正向推理技术.最后给出知识库管理和诊断推理界面.     

基于故障树的电力变压器故障分析

通过分析电力变压器故障现象及故障原因,构建了相应的故障树,结合专家系统在故障诊断领域的优势,构建了基于故障树的电力变压器故障诊断专家系统。在专家系统中以规则表示及模糊表示法构建相应的知识库,采用专家正反向推理及模糊推理相结合构建了推理机,实现了变压器故障诊断知识的更新,提高了故障查找的准确率,有利于预防电力变压器的故障。     

减速机故障诊断专家系统的关键技术研究

开发用于减速机故障诊断的专家系统,提供两种诊断方式:基于经验规则的感官现象诊断和基于检测数据的模糊诊断,从而满足不同场合下的故障诊断需要.根据不同产品型号故障特点,对知识库的采用"系列化"设计,并着重讨论采用故障树规则推理和模糊决策技术进行故障推理,发挥它们对不同知识表示时的推理优越性,体现了诊断方法的科学合理性.     

基于Web的工程机械故障诊断专家系统设计与实现

通过对设备工程机械各系统的工作原理、系统故障现象进行分析,确定诊断系统由故障巡检和故障诊断专家系统组成,系统知识库采用树状知识组织形式来描述,知识表达采用生产式规则和面向对象的知识表示法相结合的方式.在故障诊断的方法中引入了故障树分析,同时将领域专家的经验知识转化为诊断系统的知识,构建采用正向推理机制的诊断系统.     

旋转机械故障诊断实验专家系统

针对旋转机械故障诊断实验模拟出的典型故障,在专家系统工作原理的基础上,通过VC及Prolog缡程语言结合SQL数据库组建出一套面向对象,以用户为中心的故障诊断专家系统设计方案.将规则推理、正反推理、多传感器及知识库相结合形成阶梯式故障推理机制;对不同旋转机械,通过对比知识库中的已录入的专家知识经验得出故障类型,产生原因并给出解决办法.     

基于规则推理的地空导弹智能故障诊断研究

简要介绍了故障诊断专家系统的工作机理，建立了基于规则推理的地空导弹武器系统故障诊断专家系统结构，研究了故障知识的获取与表示方法、故障诊断的推理机制和解释机制以及知识库管理与维护等关键内容。     

FTA分析法在液压压砖机远程故障诊断专家系统中的应用研究

以YP4800型全自动液压压砖机为例,分析了液压系统的故障模式和推理过程,建立液压系统故障树,将故障树理论和专家系统相结合,建立了基于故障树的液压压砖机的远程故障诊断专家系统.根据割集和最小割集的重要度优先级,用规则和框架相结合对故障树进行推理诊断.     

故障树与案例推理在数控机床故障诊断专家系统中的应用研究

本文根据数控机床的特点及故障诊断过程中存在的问题,应用故障树与案例推理的方法对其故障诊断进行了深入的研究,并针对其各自的局限性探讨了基于故障树与案例推理融合的诊断方法在专家系统中的应用.首先,简述了结合故障树与案例推理的专家系统的特点与诊断过程,并给出了专家系统的框架模型;其次,通过对故障树建立、转化及故障案例特征的提取探讨了其在专家系统中的知识表示;然后,探讨了规则与案例相结合的推理机制在故障诊断过程中的实现;最后,以JSP为编程语言开发了数控镗铣床的原型系统并结合实例验证了方法的有效性.     

基于粗糙集理论的变压器故障诊断专家系统研究

在传统的变压器故障诊断专家系统的基础上 ,引入粗糙集理论以解决专家系统较难获取完备知识的瓶颈问题。该系统从历史故障数据所形成的决策表出发 ,运用粗糙集理论进行约简 ,构建专家系统知识库模型。通过计算规则隶属粗糙度 ,来表示诊断规则的置信程度。利用推理机和故障事例库 ,实现对知识库的动态维护。     

故障树分析法在雷达发射机故障诊断中的应用

故障树分析方法是一种实用的故障分析方法。根据输入的故障征兆自动寻找匹配的底事件,然后生成顶事件故障树并求出最小割集,按照最小割集重要度大的部件优先检测的顺序生成测试流程,提示操作人员按照测试流程进行测试并找出故障源。通过构建故障树来进行某型雷达发射机的故障诊断分析,不仅可以方便推理机构寻找潜在故障进行故障诊断,而且较好地解决了专家知识获取难的问题,在确保诊断知识完整性的同时充分发挥了专家知识故障诊断快速高效的优点。     

气门磨损失效分析专家系统知识库的构建与推理研究

在讨论气门磨损失效形式和影响因素的基础上，建立了发动机气门磨损失效分析专家系统的知识库，提出了气门磨损失效分析专家系统的知识库结构——树状结构、知识获取与表示方法，给出了采用数据库技术构造的知识库体系与推理机制。在气门磨损失效分析专家系统中，要提高产生式系统的可理解性，应当通过对规则的适当划分，将规则组织成易于管理的功能模块。将故障树分析法和基于产生式规则的失效诊断专家系统有机地结合起来，能很好的解决基于产生式规则的专家系统最突出的弱点，即知识获取难的问题。为了更快、更准寻找到气门磨损失效的影响因素，采用最好优先搜索法。     

Web-Based Fault Diagnostic and Learning System

Web-based technology holds great potential for enabling the rapid dissemination of information and facilitating distributed decision-making. This paper presents a novel knowledge-based multi-agent system for remote fault diagnosis, which is composed of diagnostic and learning agents (DLAs), machine agents (MAs) and a central management agent (CMA). Machines are remotely diagnosed by the DLAs through the communication channels between the MAs and the DLAs. In addition, the DLAs can learn new expertise from the users, and the CMA can update the central knowledge base (CKB) shared by all the DLAs with the valuable expertise. When faults that cannot be solved with the present knowledge base occur, the DLA can acquire new knowledge, translate it into rules using a rule builder, and update the rules into the CKB. The CKB will become mature through a continuous learning process. A prototype system has been developed and used for remote fault diagnostics of tool wear in computer numerically controlled (CNC) machining. This revised version with a corrected online cover date was published online in April 2004.     

一种基于设备结构的振动故障诊断专家系统

根据设备种类的多样性及振动故障诊断专家系统诊断对象范围窄的特点,研究了基于设备组成结构的多征兆模糊产生式规则的诊断知识表示,和以关系数据库为基础的知识库建立与维护机制,通过ADO技术实现对知识库的访问和推理,并开发基于设备结构的振动故障诊断专家系统.应用表明,系统具有构造简单,推理效率高等优点,有效地提高了机械设备故障诊断专家系统的适应性和通用性.     

基于ART—2神经网络的故障诊断系统

对ART－2模拟量模式识别神经网络算法的改进能使其有效地适用于故障诊断,神经网络的预处理场F0具有增强对比度,抑制基底噪声的能力,神经网络的F2场根据优先级选择竞争节点。网络模式识别的结果作为专家系统输入的类别及其选取概率。专家系统搜索由知识库构造的关系树并依规则进行推理。本文方法结合神经网络和专家系统的优点,以得到可信的故障诊断结果。本文还给出了验证系统正确性的自动液压机故障诊断实例。     

设备故障的二级模糊综合诊断方法的研究

在设备故障诊断中,由于故障原因繁多且相互交织和影响,导致设备故障具有一定的模糊性。本文将模糊理论引入设备故障的诊断过程中,针对每种故障原因,建立一个故障原因两两比较模糊矩阵,通过故障原因两两比较模糊矩阵,确定故障症状对故障原因的隶属度,从而建立了模糊诊断矩阵,在模糊综合诊断过程中,由于模糊算子对信息的取舍均带有一定的倾向性,为抑制其偏激,我们首先分别采用5种模糊算子进行综合诊断,然后根据诊断的结果,将可信度较高的3种模糊算子诊断的结果加权平均,作为最终诊断结果,以提高诊断结果的可靠性。最后,通过实例演示了故障的诊断过程。     

基于故障先兆判定模型和动态置信度匹配的主轴润滑故障预测方法

为提高数控机床主轴传动系统润滑不良故障的预测能力和预知性维护能力,针对现有故障预测方法的局限性以及主轴零部件耦合、故障并发等特征,提出一种基于故障先兆判定模型和动态置信度匹配的主轴润滑故障预测方法。根据关联程度约简故障先兆表征参数,基于故障历史数据集定义故障先兆状态序列,结合小波分析和概率神经网络技术构建故障先兆判定模型,设计动态置信度匹配算法,进而从可靠性和正确性的角度融合各故障先兆参数状态匹配结果,在线预测故障发生的概率及时间。试验结果表明,该方法能够有效实现主轴传动系统润滑不良故障的预测。