基于模糊理论的黑体炉系统故障诊断的设计及实现

为了实现黑体炉系统已发故障或潜在故障的快速高效诊断，根据黑体炉系统运行特性，建立了多库多层次方式的知识库，并采用黑体炉故障类型诊断的反向推理和故障，原因分析及故障消除措施正向推理相结合的混合推理机制，设计了总体目标推理和级目标推理相结合的推理机。应用效果表明，黑体炉故障诊断专家系统的预报准确率较高，具有较大的实用性。     

FAI电喷摩托车故障诊断技术的研究

本文介绍了FAI电喷摩托车发动机远程故障诊断专家系统诊断模块的开发过程。该系统的故障诊断模块采用在线诊断与离线诊断相结合的方法,模仿了专家在诊断过程中推理的思维特点,提高了诊断复杂故障的效率。     

火电机组运行指导系统

采用专家系统和神经网络相结合的方法开发了火电机组运行指导系统。通过在火电站仿真培训机上的运行证明;该系统可根据机组运行参数,结合人机对话信息,对当前机组运行状态进行分析,推理,提示运行人员迅速准确地进行操作及故障处理,它有利于提高机组运行的安全经济性。图1表2参3     

基于模糊神经网络的凝汽器故障诊断系统

凝汽器是凝汽式汽轮机的主要辅助设备之一,凝汽器系统运行中出现的故障与故障征兆之间是非线性关系,具有复杂性、模糊性和随机性,难以用数学公式表示.针对此情况,结合模糊理论与神经网络两种故障诊断方法的优势,建立凝汽器故障诊断专家系统.系统采用模糊隶属度函数表示难以准确描述的领域专家知识,采用神经网络进行推理,使诊断结果具有较高的可靠性.     

基于改进ANFIS网络的绝缘子运行状态诊断研究

针对输电线路绝缘子性能的优劣对整个输电系统的安全运行起非常关键的作用,采用改进的自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)对绝缘子运行状态进行推理诊断,以有效诊断推理绝缘子污秽程度及闪络发生的可能性,训练中采用改进的学习方法,提高了推理网络的学习能力.试验结果表明,设计的绝缘子运行状态诊断系统具有优化学习能力,为准确推断绝缘子运行状态提供依据.     

膜片式热流计的研制报告

现代大型锅炉的安全经济运行是和炉内燃烧的组织有着密切的联系的。为此,需要测定炉内热负荷分布的规律,开展炉膛内热交换的研究。正确地测定局部热负荷,掌握炉内热负荷分布规律,对于指导锅炉设计和运行至为必要。过去测定局部热流曾采用灵敏度很高,并经黑体炉标定过的热电式热流计,使用中易出故障。新研制的膜片式热流计结构简单,制造和使用方便。热流计在工     

太阳能及空气源热泵复合供热系统故障诊断研究与应用

为确保复杂太阳能热水系统的稳定运行,有必要采集实时运行数据从中获取故障特征信号,通过专家系统进行自动故障诊断。采用故障树分析方法,以太阳能热利用系统典型故障为例构建故障树,求解最小割集,并以此为基础建立诊断知识库;运用正向推理结合人工辅助决策机制进行故障诊断和定位,建立故障诊断专家系统。开发故障诊断软件,并在工程中进行测试,验证故障辨识的准确性。     

汽车发动机故障诊断模糊专家系统研究

本文详细介绍了汽车发动机故障诊断模型专家系统的设计要点,模糊诊断知识的组织、模糊诊断推理、智能诊断程序结构,设计的诊断系统可根据模糊故障信号进行故障诊断,并由诊断结果获取相应维修方案。本系统使用模糊技术进行推理,能较好地处理诊断过程中的不确定性问题,该系统由Ｃ语言开发,在ＷＩＮＤＯＷＳ平台上运行。     

火电厂锅炉运行故障诊断专家系统的研究

在火电厂锅炉运行故障诊断中,难以建立对象的精确数学模型,且故障征兆和故障原因之间具有一定的模糊性,采用模糊专家系统可以避免建模的困难,并能在信息不确定的情况下给出合理的解释。给出了该系统的结构,简单介绍了其各模块的功能。研究了模糊事实的表示和基于规则的知识的表示,介绍了推理过程,给出了汽包满水故障诊断实例。该系统通过检测实时数据库中出现的征兆,生成相应的模糊事实,结合规则库中的知识,诊断出可能出现的故障。     

基于非定常模型的黑体炉模糊PID控制

通过黑体炉升温实验发现,工作于高温状态的黑体炉是一个典型的非定常线性系统,其特性随炉内温度变化而变化,常规PID控制达不到令人满意的控温要求,导致黑体炉炉温难以稳定。提出了模糊自适应PID算法,通过模糊推理实时调整PID控制参数,从而实现对黑体炉炉温的稳定控制。仿真结果表明,该方法无振荡,超调量小,控制稳定,具有良好的适应性。     

船用柴油机故障诊断专家系统知识库的构建

以开发某船用柴油机故障诊断系统为目标,根据柴油机常见故障的形式及其特征,按照专家系统设计的一般原则,利用C＋＋Builder开发工具,建立了专家系统及其知识库的总体结构,包括事实库、规则库、初始数据库以及维修记录库等。利用SQLServer作为数据库平台,建立数据袁以及各表之间的联系,实现了专家系统的各种功能。并用实例...     

An isolation enhanced PCA method with expert-based multivariate decoupling for sensor FDD in air-conditioning systems

Principal component analysis (PCA) has been found to be powerful in detecting sensor faults in multivariate processes, but it is inefficient in isolating faults due to its pure data-driven nature, especially when dealing with processes with strongly coupled multiple variables, such as the air-handling processes in typical variable air volume air conditioning systems. This paper presents an expert-based multivariate decoupling method to enhance the capability of the PCA-based method in fault diagnosis by taking advantage of expert knowledge about the process concerned. The decoupling method develops unique fault patterns of typical sensor faults by analyzing the physical cause-effect relations among variables. Through comparing fault symptoms reflected by the residual vectors of the PCA models with fault patterns, a sensor fault can be successfully isolated. The isolation enhanced PCA method is implemented and validated in a typical air-handling process. The test results show that the joint approach to enhance the fault isolation ability of the PCA-based fault detection and diagnosis method is effective. The robustness of the PCA-based sensor FDD method against component faults is also proved to be improved because the fault symptoms of sensor faults are unique.     

基于仿真模型的对分式凝汽器故障样本知识提取研究

在热力设备实施故障诊断的过程中,由于设备、系统及故障本身的复杂性,常见的故障样本知识提取方法往往不能准确、完善地建立热力设备的故障诊断知识库。为此,结合仿真技术在电站热力设备和系统模型方面的优势,提出一种基于模型的热力设备故障样本知识提取新方法。运用该方法,通过建立对分式凝汽器的动态数学模型进行详细的故障仿真试验,结合现场运行经验和理论分析,总结、完善了对分布凝汽器的典型故障知识库。     

基于规则的故障诊断计算复杂性分析

由于大量故障的相互作用使得多故障识别及计算量成为故障状态判断的难题.在复杂系统故障诊断中,基于规则的故障诊断特别是专家系统已得到广泛应用.规则数量是诊断精度的关键因素,潜在规则数量直接影响搜索匹配的计算量,其计算量将成为大系统诊断的重要指标.在分析规则构成的基础上,以征兆数量为输入,确定了诊断系统规模判定指标.以汽轮机轴系振动专家系统为例,展示了规则诊断问题的复杂性和诊断规模的确定方法.     

基于智能事例推理技术的凝汽器在线监测和故障诊断系统

提出了基于知识库和事例推理技术相结合的双背压凝汽器状态监测与故障诊断的方法.通过对凝汽器常见故障特点以及凝汽器主要功能的分析,结合现场经验,建立了以凝汽器真空故障为最高层次的"征兆一原因"层次化结构模型,并由此建立了层次化结构知识库,用于新事例初始化故障智能定位.提出了节点搜索法的事例检索新方法,缩短了事例平均检索时间.介绍了凝汽器在线状态监测与故障诊断系统的体系结构和工作流程.通过某600 MW机组凝汽器现场运行数据和凝汽器故障诊断实例,验证了该方法的有效性,表明系统具有较强的实用价值.     

基于SVM的断路器状态监视诊断方法研究

提出了一种基于支持向量机(SVM)的断路器监视诊断方法,通过对断路器故障时的特性参数向量进行训练推理,实现断路器在线监视诊断,并用实例验证了该方法的准确性和快速性。     

基于数据库与专家系统的柴油机故障诊断软件开发

基于对某型实船柴油机历史运行数据以及系统结构的分析,借助专家系统开展柴油机故障诊断软件的设计和开发。着重介绍了数据库的构成及数据挖掘技术,对实现该故障诊断系统的关键技术,如故障分类、贝叶斯网络推理诊断模型、基于SVM的柴油机故障诊断与预测以及专家系统进行了分析;并对该故障诊断系统的软件实现进行了描述。