模糊神经网络推理的实时故障诊断专家系统

将模糊神经网络推理引入专家系统,采用修正的RLS算法训练网络的权系数,以此开发了模糊神经网络实时故障诊断专家系统,并将其成功应用于某化工厂大型PTA装置。文章介绍了系统的总体结构和主要特点,并以溶剂脱水塔釜水浓度高事件为例阐述了系统的具体实现。现场运行表明:该系统预报准确,界面友好,能满足工厂的实际需求,具有良好的易维护性和可扩充性。     

混合神经网络专家系统在故障诊断中的应用

本文探讨了混合神经网络专家系统的基本结构和工作原理。     

计算智能在故障诊断专家系统中的应用

基于知识的专家系统及其在故障诊断中的应用研究十分活跃,形成一类故障诊断专家系统,但该方法存在知识获取的瓶颈、推理能力弱及难于处理不确定知识等问题,其进一步发展受到严重的阻碍。与此同时,神经网络、模糊逻辑和遗传算法等计算智能在近年来却取得了一系列的进展,并具有专家系统等符号智能所缺乏的优势。将计算智能应用到专家系统中即与符号智能相结合起来能有效地解决诊断专家系统的难题,该文对此进行了探讨,并提出了一些新的思路。     

神经网络在导弹故障诊断专家系统中的应用

介绍了基于BP神经网络的导弹故障诊断专家系统的主要实现方法，详细讨论了该专家系统的知识库设计、知识表示及样本选择，以及神经网络推理机的关键实现技术，最后结合某型导弹故障诊断特点给出仿真试验，证明将神经网络应用至专家系统中诊断快速、准确率高，具备较强的实用价值。     

神经网络专家系统在火电厂锅炉故障诊断的应用

针对自然循环煤粉锅炉热工生产过程的特点，采用故障诊断神经网络专家系统。其中神经网络采用多个子网络并联结构．神经网络输入采用模糊数学方法对参数的不确定性进行逻辑量化．实现了系统多故障同时性诊断，仿真结果表明效果良好。     

专家系统在机械手故障诊断中的应用

本文介绍一个用于煤饼装箱机械手电气故障的专家诊断系统.专家诊断系统与机械手控制系统通过信号联络线同步运行,能够实时、在线地检测和诊断步进电机的驱动电路.专家诊断系统以单片机8031为核心,执行汇编语言程序,采用产生式规则建立知识库,用广度优先搜索法进行向后推理,运用并行推理方式提高搜索速度.样机运行结果表明,专家诊断系统达到了设计要求.     

ADO在故障诊断专家系统中的应用

作为新型的数据库访问技术，简要介绍了ADO技术及其特点，重点介绍了ADO技术在专家系统中的应用，利用ADPO技术实现了对两个数据源的访问，为建立在自动测试系统上的故障诊断专家系统提供了入口参数，最后用Visual C 语言实现了编程。     

生产过程故障诊断专家系统及其应用

吸取神经嘲络和专家系统两种方法的优点、弥补各自的不足,把启发式规则推理和神经网络诊断方法进行有机集成,建立一个集成专家系统,更加准确地模拟人脑的真实思维过程.以火电厂化学水处理为例,在采集了充分的故障数据后,结合典型的故障经验数据,进行了故障诊断的仿真试验,并给出实际应用效果,以此说明了该故障诊断专家系统的实用性.     

基于知识和神经网络相结合的实时故障诊断专家系统

以钢厂冷轧生产线为对象，介绍如何将神经网络方法与传统的专家系统方法复合在一起，更好地解决故障诊断。具体介绍了系统的框架设计，神经网络的设计研究，并举例了说明了神经网络故障诊断的推理过程。     

基于神经网络和专家系统的故障诊断

分析了专家系统和神经网络在故障诊断中的应用，针对两种技术各自的优缺点，建立了一个基于神经网络和专家系统的采煤机集成故障诊断系统，介绍了系统的结构，诊断策略及神经网络的学习算法，并给出了仿真结果。     

太阳能热发电站故障诊断专家系统应用研究

为确保太阳能高温热发电系统的稳定运行,减少电站中出现故障后的误操作,研究设计了塔式太阳能热发电站故障诊断专家系统.用专家系统理论将故障诊断的专家知识转化为存储于数据库的规则,通过时电站设备状态的监测与故障诊断,为电站设备维修的辅助决策提供有力支持.同时面向运行人员及时发现设备隐患,迅速诊断出故障种类和故障原因,并提供冶理的专家建议,显著地减小设备故障带来的损失.     

一种改进的神经网络机械故障诊断专家系统

针对传统BP神经网络训练中收敛速度较慢的缺点,提出一种基于L-M算法的神经网络应用于机械设备故障诊断的专家系统。论述了神经网络的专家系统结构,并以7216圆锥轴承试验研究为例,建立了基于该算法的故障诊断模型。仿真结果表明:该模型显著缩短了训练时间,具有较高的准确性。运用该神经网络专家系统进行机械故障诊断是有效的。     

基于神经网络专家系统的钻井事故诊断

结合石油钻井工程的实际情况,依据钻井过程的监测参数,设计了利用神经网络进行知识获取、专家系统进行事故诊断的钻井工程事故智能诊断系统。通过神经网络对钻井复杂问题实例的不断学习训练,获得用于智能诊断的知识,完成对事故发生可能性的初步诊断。经过专家系统的进一步启发式反向推理验证事故是否存在,给出最后确诊,以此监控钻井参数,指导钻井参数调整的实施。应用实例结果表明,该智能诊断系统应用于钻井事故诊断是有效的,对减少钻井事故的发生与发展具有重大的实际应用价值。     

基于贝叶斯网络的超速离心机故障诊断专家系统研究

研究了一种超速离心机故障诊断专家系统。系统采用人机对话方式,以专家知识库为基础,对离心机运转时的实时数据采样或者通过人工对界面输入故障征兆知识;采用贝叶斯网络方法进行推理,从而诊断出故障原因和各原因可能发生的概率。使维修更具针对性,实现智能化超速离心机故障诊断,提高了设备可靠性与安全性。     

机电一体化系统故障诊断专家系统研究

随着人工智能技术的不断进步,诊断技术已开始进入一个新阶段,即智能化诊断阶段。将人工智能领域的各种方法加以综合利用并用于故障诊断,特别是针对大型复杂机电一体化设备的诊断对象,将更有利于深入细致地刻画与描述故障的特征,使推理过程与客观实际更加相符。本文提供了一种用于机电一体化设备智能故障诊断的通用方案,对于类似系统的设计开发具有借鉴意义。     

An expert system for engine fault diagnosis: development and application

The mass production and wider use of automobiles and the incorporation of complex electronic technologies all indicate that the control of faults should be given an integral part of engine design and usage. Today, artificial intelligence (AI) technology is widely suggested for systematic diagnosis of faults where the amount of well-defined diagnosis knowledge is vast and the sequence of steps required to identify the fault is very long. This article describes on an expert system application for automotive engines. A new prototype named EXEDS (expert engine diagnosis system) has been developed using KnowledgePro, an expert system development tool, and run on a PC. The purpose of the prototype is to assist auto mechanics in fault diagnosis of engines by providing systematic and step-by-step analysis of failure symptoms and offering maintenance or service advice. The result of this development is expected to introduce a systematic and intelligent method in engine diagnosis and mai ntenance environments.     

模糊神经网络变幅液压系统故障诊断

针对变幅液压系统复杂性、不确定性、模糊性的特点,提出基于故障树的模糊神经网络作为变幅液压系统故障诊断的方法。该方法利用故障树知识提取变幅液压系统故障诊断的输入变量和输出变量,引入模糊逻辑的概念,采用模糊隶属函数来描述这些故障的程度,利用Levenberg-Marquardt优化算法对神经网络进行训练,系统推理速度快,容错能力强,并通过实例分析验证了变幅液压系统模糊神经网络故障诊断的有效性。     

汽车故障诊断专家系统关键技术的研究与发展

在收集整理大量国内外相关研究文献的基础上,针对知识获取方法、知识表示方法及推理策略等这些关键技术相应的解决方法进行了分析,包括对传统方法的改进,如故障规则的自动获取、组合的知识表示方法和推理方法的多样化等,以及新理论新技术的应用,如基于案例的专家系统、基于模糊的专家系统、基于神经网络的专家系统以及基于行为的专家系统等,并提出智能化、网络化和集成化是未来故障诊断专家系统的发展方向。     

模糊神经网络抓斗纠偏系统故障诊断

针对抓斗纠偏系统复杂性、不确定性、模糊性的特点,提出基于故障树的模糊神经网络作为抓斗纠偏系统故障诊断的方法。该方法利用故障树知识提取抓斗纠偏系统故障诊断的输入变量和输出变量,引入模糊逻辑的概念,采用模糊隶属函数来描述故障的程度,利用Levenberg-Marquardt优化算法对神经网络进行训练,系统推理速度快、容错能力强,并通过实例分析验证了抓斗纠偏系统模糊神经网络故障诊断的有效性。