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。     

FMS故障诊断专家系统模糊推理算法的研究

本文研究了柔性制造系统（FMS）故障诊断专家系统基于模糊产生式规则的模糊推理算法，解决了模糊感观、直观现象和意向的推理问题，利用神经网络的正向推理和从故障现象到故障原因的反向推理相结合的算法，较好地满足FMS故障快速推理诊断的需要。     

数控机床故障诊断本体建模研究

??针对数控机床故障诊断领域知识复杂、异构、表示不完备和共享困难等问题,采用了一种基于本体的知识表示方法,结合故障诊断需求,提出了一种适用于数控机床故障诊断领域的本体构建方法及知识表示模型,构建了包含故障现象、故障原因、故障部位和解决方法等的数控机床故障诊断知识本体。使用本体开发工具Protégé4.3构建了某型号数控机床故障诊断本体并做了相关的一致性检验,为数控机床智能故障诊断的本体推理提供了研究基础。     

航天复杂系统的加权模糊Petri网故障诊断建模

针对模糊Petri网模型难以解决航天复杂系统故障诊断中存在的状态组合空间爆炸、故障关系不清晰、故障源对故障影响程度等问题,提出了基于加权模糊Petri网的故障诊断方法,同时定义了加权模糊Petri网转化成分层着色Petri网的规则。该方法将加权思想与模糊Petri网相结合,建立加权模糊Petri网模型;将加权模糊Petri网转换为分层着色Petri网模型;通过图形反向推理诊断思想实现加权模糊Petri网的知识表示与推理规则,诊断故障发生的原因。最后,对某航天测试系统的一级稳定系统中的放大器系统故障诊断实例进行了仿真,结果表明:该方法对本实例的应用效果较好,故障传播路径清晰,对于规则变化具有良好的适应性,为其他复杂系统的故障诊断提供了一定的参考。     

基于Petri网的液压马达故障诊断

针对液压马达故障诊断中特征提取的瓶颈问题,提出一种基于Petri网的液压马达故障诊断方法。以叶片式液压马达为例,分析液压马达常见的故障及原因,利用Petri网的知识表示方法提取故障征兆和故障原因,建立基于petri网的液压马达故障诊断模型,经过Petri推理,结果表明该方法是有效的。     

基于本体的转子故障知识建模研究

针对目前转子故障诊断知识表示对领域中的术语、问题及其相互关系的描述通用性不强,对复杂故障概念及其之间关系的推理能力和灵活性不足等问题,提出了转子故障知识体系模型和基于本体的转子故障知识表示模型。构建了包含转子故障类型、振动特征、敏感参数、故障原因,以及治理措施的转子故障知识本体。采用基于属性和准则的方法,结合上下文语义环境,实现了转子故障知识本体的进化。通过设计类间关系的继承算法和类间的相离关系算法,验证了转子故障本体知识的一致性。     

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。     

基于模糊Petri网的压缩机故障诊断

针对压缩机故障诊断系统知识具有不确定性和模糊性的特点,给出了基于模糊产生式规则的模糊Petri网模型和反向推理算法,并以Ⅰ级压力过低故障诊断为例,说明了该模型具有直观,表达能力强和易于推理的优点。     

基于改进模糊故障Petri网的复杂系统故障诊断与状态评价EI北大核心CSCD

为提高复杂系统的可靠性,在综合模糊Petri网和故障Petri网优点的基础上,提出了改进模糊故障Petri网的建模及推理方法。该模型定义了库所、托肯及变迁的着色规则,并结合模糊产生式理论,应用于复杂系统的故障推理,从而更加直观、明确地描述故障状态及信息。该模型的正向推理反映了故障传播的固有特性,采用基于智能点火判断矩阵的正向演绎算法,实现了故障状态快速、准确的智能评价。该模型的逆向推理为故障诊断过程,引入智能的逆向推理矩阵,并结合基于Petri网关联矩阵的最小割集诊断法,实现了模型中任意库所故障的逆向自动诊断,同时根据故障易发率得出最小割集优先顺序,提高故障诊断的效率。以数控机床进给系统的故障分析为例,验证了所提模型和方法的正确性与高效性。     

电动汽车故障诊断多功能系统的研究

文中设计了一种具备工程应用、培训、评价3种功能的故障诊断系统.系统可在互联网环境下应用,采用案例推理和规则推理机制生成诊断参考方案.案例采用多元式表示,通过最近邻算法进行案例检索;规则库采用多知识表示方法,通过故障树分析形成规则.该系统通过二叉数据结构进行人机交互,引导用户诊断故障;提供案例信息进行培训和生成考题,并对...     

飞机故障诊断专家知识库的构造

针对飞机知识的特点,给出了有关飞机故障、征兆与故障原因相互关系的三个定义;利用定义,采用逻辑型产生式规则建立了主要飞机故障的知识库;在总结和归纳专家诊断飞机故障经验的基础上,建立了飞机故障诊断推理框架,并给出了推理中的核心算法。实践表明,采用逻辑型产生式规则减少了规则的数量,提高了飞机故障诊断专家系统推理的速度和准确性。     

基于TS算法的FPN鱼雷电子系统故障诊断方法

针对鱼雷电子系统故障传播的连续性,以及故障征兆与故障原因之间的模糊不确定性特点,提出一种基于禁忌搜索算法的模糊Petri网的鱼雷电子系统故障诊断方法.该方法定义了一个十元组的模糊Petri网,给出了表示模糊产生式规则的三种基本的模糊Petri网模型,在此基础上采用禁忌搜索算法对模糊Petri网模型参数进行优化.当模糊Petri网模型参数得到优化后,根据库所信度的大小通过故障推理进行故障定位.将其应用到某型鱼雷电子系统的故障诊断系统中,结果表明,该方法能够有效的提高模型故障诊断能力,具有较强的实用性.     

基于本体的机械故障诊断贝叶斯网络

针对机械设备维护与故障诊断过程中的不确定性,提出了一种将本体语义表示与贝叶斯网络相结合的故障概率推理模型。从异构多源的维护诊断信息和非结构化的专家经验知识出发,建立语义知识模型并进行概率扩展。利用贝叶斯分类器实现异常工况识别,给出了基于最大可能解释(MPE)的故障概率推理算法,从而根据运行工况、故障征兆和证据信息推理获得故障诊断解释。将本体语义描述的精确性和贝叶斯网络的概率推理能力相结合,既实现了诊断领域知识的形式化描述与共享,又能在一定程度上消除诊断过程的不确定性。某凉水塔风机转子典型故障诊断实例表明,该模型具有较好的故障识别效果。     

基于本体的机械故障诊断贝叶斯网络

针对机械设备维护与故障诊断过程中的不确定性,提出了一种将本体语义表示与贝叶斯网络相结合的故障概率推理模型。从异构多源的维护诊断信息和非结构化的专家经验知识出发,建立语义知识模型并进行概率扩展。利用贝叶斯分类器实现异常工况识别,给出了基于最大可能解释(MPE)的故障概率推理算法,从而根据运行工况、故障征兆和证据信息推理获得故障诊断解释。将本体语义描述的精确性和贝叶斯网络的概率推理能力相结合,既实现了诊断领域知识的形式化描述与共享,又能在一定程度上消除诊断过程的不确定性。某凉水塔风机转子典型故障诊断实例表明,该模型具有较好的故障识别效果。     

卷接机组故障诊断的模糊行为Petri网研究

根据卷接机组故障诊断推理中知识的模糊性,给出模糊行为Ｐｅｔｒｉ网（ＦＢＰＮ）的定义,研究用模糊行为Ｐｅｔｒｉ网表示模糊产生式规则的方法,提出一种模糊反向推理机制,给同算法的实现。最后以ＭＫ９－５ 卷接机组烟支空松故障为例,证明该方法的可行性和有效性     

自动化制造系统的智能故障诊断方法

一、概述 系统的高度自动化和系统结构的复杂性,给其故障诊断和排除带来很大困难,它已成为自动化制造系统发展的关键,本系统的研制是在理论和实践两方面对自动化制造系统的故障诊断和快速排除技术进行研究。首先我们从理论上对复杂的、自动化的机械加工系统故障诊断作了较深入和详细的研究,应用现代控制理论、可靠性理论、数理统计、模糊理论、人工智能等多学科理论和工程技术方法,以南京金城机械厂“FMS—500”柔性制造系统为实验基地,建立了一个智能的故障排除系统,该系统的特点是采用故障层次分类法建立了FMS故障模型,采用框架表示和规则表示结合的知识表示方法,并应用了深浅知识混合求解模型以及正、反向混合推理和不精确推理机制。     

一种分层模糊Petri网风险评估方法

针对传统模糊Petri网在对不确定环境下的专家系统的知识表示与推理时无法兼顾不确定知识的模糊性与随机性、在复杂的故障情况下故障的因果关系表达不清晰、定量推理计算时缺乏层次性、不能局部求解的问题,构建一种基于云模型的分层模糊Petri网以加强模糊Petri网的知识表示能力和提高推理过程的计算效率。利用专家知识和Petri网层次分解原则将系统故障模式和故障原因之间的因果关系进行建模,使故障建模更具结构性,计算更加灵活;应用云模型处理知识的模糊性和不确定性;通过合理考虑局部权重和全局权重,结合Petri网层次分解原则和云聚合算子给出相应的推理算法。实例验证表明,所提方法能够有效对系统进行风险评估,且在知识表示和推理方面优于其他方法。     

模糊Petri网在电梯故障诊断中的应用

介绍了基于模糊Petri网的知识描述方法及推理算法，并采用模糊Petri网作为电梯故障诊断专家系统中的知识表示方法和推理搜索策略，对故障信息的模糊性和不确定性进行表示和处理，实现了知识表示和推理模型的集成和统一，有效的解决了诊断推理过程中知识表示与推理等关键问题。     

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.     

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。