基于免疫机制的诊断系统重构技术研究

在复杂动态系统故障诊断中,采用传统单一的诊断推理模型常常难以实时诊断出所有的故障.在分析免疫机制的基础上,采用多智能体技术构造了一种具有进化和重构特性的故障诊断推理模型.讨论了重构过程中诊断模型中各智能体之间的免疫协同进化关系,诊断模型重构的方法,并采用Petri网技术对模型重构的基本过程进行了分析.     

多智能体故障诊断重构技术研究及应用

智能故障诊断技术为保障工程技术系统的可靠性和安全性开辟了新的途径。随着系统设备和功能的日益复杂化,发生故障的机率以及由此带来的损失越来越大,现有单一、固定的故障诊断方法却难以满足复杂系统诊断的全部要求。针对故障诊断特点,探讨了重构故障诊断系统的解决方案,提出了系统的多智能体模型,讨论了诊断重构的方法,并通过实例初步验证了可行性,为今后故障诊断系统的开发提供了新的理念和方法。     

面向故障诊断的重构模式及应用研究

智能故障诊断技术为保障工程技术系统的可靠性和安全性开辟了新的途径,随着系统设备和功能的日益复杂化,发生故障的机率以及由此带来的损失越来越大,现有单一、固定的故障诊断方法却难以满足复杂系统诊断的全部要求.针对故障诊断特点,探讨了基于软件复用的重构故障诊断系统的解决方案,提出了系统的重构层次模型,采用多智能体技术构造了一种具有进化和重构特性的故障诊断推理模型,讨论了诊断模型重构的方法,并通过实例初步验证了可行性,为今后故障诊断系统的开发提供了新的理念和方法.     

基于模糊神经网络的雷达印制板故障智能诊断系统研究

以故障诊断理论和方法为基础．综合运用人工智能、模糊理论和神经网络理论．对雷达印制板故障智能诊断问题进行了研究，给出了模糊神经网络故障智能诊断系统的实现过程。仿真结果表明，该方法是一种行之有效的故障智能诊断方法。为雷达印制板的故障诊断提供了一务新的途径。     

嵌入式智能代理用于装备远程故障诊断

针对目前武器装备故障诊断过程中存在的诸多问题,为了从根本上满足智能监测与诊断的需要,提出了一种基于嵌入式智能代理的远程故障诊断方式,在该方式下,通过利用现代互联网技术、嵌入式智能系统技术,系统可根据设备的具体工作情况,提取并传输诊断、预测和决策所需的信息,以实现异地间的监测,优化维护方案;通过对智能代理理论的研究提出了远程故障诊断嵌入式智能代理,并具体研究了该模型的硬件实现方案.     

基于多Agent的汽车起重机故障诊断模型

该文提出一种基于多Agent的可重构能力强、实时性好、智能程度高、便于实际应用的分布式智能故障诊断系统模型,并详细阐述该模型诊断工作过程。模型根据汽车起重机各子系统并行感知故障的情况,动态地组建Agent诊断组,共同完成诊断任务。在某工程机械企业的远程监控与维护系统应用中,该模型能快速、准确地进行故障成因分析,给出合理的决策意见,取得了与专家相似的诊断结果,提高了企业的安全运行效率。     

可重构制造系统故障诊断多Agent自学习模型

提出了一种基于多Agent的可重构制造系统故障诊断自学习模型,模型为3层结构,从下向上分别为监测Agent层、诊断Agent层和管理Agent层,详细分析了模型的故障诊断自学习机理,自学习性是基于数据挖掘和基于粗糙集的.示例表明可重构制造系统重构前后,均能有效完成故障诊断.     

基于Multi-agent的飞机智能故障诊断与监控系统设计

在对飞机故障进行分析的基础上,以Agent为基本单元,建立了飞机智能故障诊断模型,并对诊断任务的分解、飞机智能诊断与监控系统的结构、智能诊断与监控功能的实现方法等进行了分析和研究,设计了飞机故障诊断与监控系统仿真实验方案,对实验准备,实验过程进行了详细的介绍;仿真实验结果表明,基于智能Agent的飞机故障诊断与监控系统,提高了诊断效率及诊断结果的准确性,增加了诊断系统的灵活性和快速性及对故障的监控能力.     

基于免疫原理的故障诊断推理模型研究

智能故障诊断系统作为人工智能技术在故障诊断领域的应用,在实践中取得了较好的成效,但随着系统设备和功能的日益复杂化,各种故障现象成因越来越复杂,同时异常故障也时有发生,现有固定的诊断推理模型却难以满足复杂系统诊断面临的全部要求。针对故障诊断系统中常规固定诊断推理模型难以适应动态变化环境的缺点,该文在分析生物体免疫应答过程中免疫细胞协作机制基础上,采用多Agent技术构建了一种具有进化重构特性、适合于复杂系统故障问题求解的诊断推理模型,并给出了其工作流程。     

复杂系统的图模型多智能体协同故障诊断

为解决复杂、不确定系统的故障诊断实时推理问题,提出了基于图模型-多连片贝叶斯网络架构下多智能体协同推理的故障诊断方法。该方法将一个复杂贝叶斯网分割成若干有重叠的贝叶斯子网,使监控网络的单个智能体被抽象为一个拥有局部知识的贝叶斯网,利用成熟的贝叶斯网推理算法可完成智能体的自主推理。随后,通过重叠的子网接口进行多智能体间消息的传播,实现了多智能体协同故障诊断推理。实验结果表明了基于图模型多智能体的协同故障诊断方法的正确性和有效性。     

基于多Agent的分布式故障智能诊断原型系统研究

近年来，基于多Agent的分布式故障系统已成功地应用于众多领域，本文将多Agent技术应用于故障诊断领域研究，以开发故障智能诊断的多Agent系统，提出了基于原型系统 的基本框架和系统实现途径及方法，其中着重研究了基于多Agent理论的诊断问题分布式任务分解与控制问题，以及诊断Agent之间的协调合作问题，原型系统的研究，为实际应用系统的研制开发提供了理论指导和方法依据。     

基于多Agent的智能监测与诊断技术

由于Agent系统是一个具有自主性、反应性、主动性和社会性的基于硬件和软件的计算机系统,其具有强的环境适应性,能够提高故障诊断的准确率,文中把Agent技术引入智能故障诊断之中。本文以诊断Agent为基础,构造了基于多Agent的监测与诊断模型,并对协作诊断中的任务分解策略、通信机制和诊断结果的综合等关键技术进行了分析,同时对模型实现中的软件机制进行了研究,从而为智能监测诊断的实现提供了支持。     

变压器故障诊断方法的研究

变压器的运行状况直接关系到整个电力系统的安全稳定运行,有效对变压器进行故障诊断具有重要的实际意义。电力变压器油中溶解气体分析（Dissolved Gas Analysis, DGA）已经成为油浸式变压器故障诊断的一种有效支持数据,本文在利用DGA数据的基础上,首先总结了常规IEC比值法的优缺点,并针对其边界问题总结了几种有效改进方法。其次,本文总结了人工神经网络,支持向量机,粗糙集,模糊数学、极限学习机、贝叶斯网络、聚类、人工免疫和petri网络等9种智能算法在变压器故障诊断中的运用,针对其固有问题总结了各自的优化方法。最后,本文介绍了以证据理论为主的综合诊断方法,分析了它优于单一智能算法的方面,并介绍了一些其他方法在变压器故障诊断中的应用。最终得出结论,相比于单一智能方法,信息融合的综合诊断办法能更好地对变压器故障进行诊断。     

多Agent信息融合的故障诊断研究

该文介绍了将分布式多Agent系统应用于信息融合对装备进行故障诊断的智能故障诊断技术,将多Agent技术与信息融合技术进行了有机的结合,并对多Agent的信息融合理论和故障诊断方法进行了研究。最后,分析了基于此技术的体系结构。     

烧碱生产线集成化智能故障诊断系统的研究

本文结合某化工厂烧碱生产线，讨论了复杂化工过程诊断问题求解的分解诊断策略，并对集成化智能故障诊断系统的原理、结构、功能和实现等问题进行了较详细的阐述。此外，还论述了面向对象的元知识表达方法及其在本系统中的应用。     

基于免疫原理的多Agent故障诊断系统

随着系统设备和功能的日益复杂化,各种故障现象成因越来越复杂,现有固定的诊断推理模型却难以满足复杂系统诊断面临的全部要求。针对故障诊断系统难以适应动态变化环境的缺点,该文以励磁设备的在线故障诊断为背景,研究故障识别的症兆与诊断决策置信度之间的机制,借鉴生命体的相似性原理与免疫应答的调节理论构造诊断模型重构控制的细胞免疫型结构模型,研究免疫型诊断模型的选择激励与重构动力,提高诊断系统确诊率,设计基于免疫原理的多Agent故障诊断系统．为复杂的电气设备诊断开发提供便捷的工具。     

多Agent环境下过程设备的分布式智能决策支持

以化工企业过程设备为对象,论述了利用多Agent技术建立的过程设备分布式智能决策支持系统.系统以基本的状态监测Agent为基础,将人工智能与专业知识相结合,建立设备预决算、寿命预测、故障诊断、检修计划、设备管理等多Agent,并构建多Agent之间的通信和协调机制.系统充分利用企业底层的生产信息,依靠多Agent的优势,及时制定合理的维修策略,延长设备的使用寿命,从而达到降低设备全寿命周期费用的效果.     

多Aqent环境下过程设备的分布式智能决策支持

以化工企业过程设备为对象，论述了利用多Agent技术建立的过程设备分布式智能决策支持系统。系统以基本的状态监测Agent为基础，将人工智能与专业知识相结合，建立设备预决算、寿命预测、故障诊断、检修计划、设备管理等多Agent，并构建多Agent之间的通信和协调机制。系统充分利用企业底层的生产信息，依靠多Agent的优势，及时制定合理的维修策略，延长设备的使用寿命，从而达到降低设备全寿命周期费用的效果。     

ISHM-oriented adaptive fault diagnostics for avionics based on a distributed intelligent agent system

In this paper, an integrated system health management-oriented adaptive fault diagnostics and model for avionics is proposed. With avionics becoming increasingly complicated, precise and comprehensive avionics fault diagnostics has become an extremely complicated task. For the proposed fault diagnostic system, specific approaches, such as the artificial immune system, the intelligent agents system and the Dempster–Shafer evidence theory, are used to conduct deep fault avionics diagnostics. Through this proposed fault diagnostic system, efficient and accurate diagnostics can be achieved. A numerical example is conducted to apply the proposed hybrid diagnostics to a set of radar transmitters on an avionics system and to illustrate that the proposed system and model have the ability to achieve efficient and accurate fault diagnostics. By analyzing the diagnostic system's feasibility and pragmatics, the advantages of this system are demonstrated.