基于ANN与CBR相结合的复杂装备故障诊断研究

在分析了神经网络(ANN)方法与案例推理(CBR)方法的特点和互补性的基础上,设计了基于ANN与CBR相结合的复杂装备故障诊断模型.将人工神经网络方法融入CBR推理的故障库分类、案例检索、案例修改等多个阶段中,较好地解决了复杂电子装备故障诊断的快速与准确问题.最后通过对雷达情报综合电子信息系统故障实例的诊断仿真,验证了该算法的有效性.     

基于CBR的信息化装备故障案例推理复用技术研究

针对信息化装备技术保障要求,在对信息化装备故障案例特点进行分析的基础上,运用CBR理论解决信息化装备故障诊断的实际问题,提出了信息化装备故障案例推理复用策略,为构造实用的信息化装备故障诊断专家系统提供支持,对加强信息化装备技术保障具有积极的意义.     

基于 CBR 的装备故障诊断技术研究*

针对传统装备故障诊断理论对故障案例信息利用率不高的问题,研究了基于CBR的装备故障诊断方法。首先介绍了CBR的基本原理,分析了CBR的基本流程,然后研究了CBR各个阶段的实现策略,最后利用 Visual C＋＋、Matlab 7．0和MySQL关系型数据库构建了一个基于CBR的故障诊断专家系统,对CBR在维修信息知识化中的作用进行了验证。     

CBR故障诊断系统中的案例自修改方法研究及应用

CBR(case-based reasoning)是根据历史经验解决当前问题的一种策略,而案例修改是CBR的重要环节和难点。在讨论了CBR的基本推理原理和方法的基础上,提出并研究了基于特征差异的案例自修改方法,并以飞机故障诊断专家系统为例介绍了案例修改的过程。     

基于RBR和CBR的故障诊断专家系统研究

本文将CBR和RBR相结合的推理机制应用于控制系统的故障诊断,针对控制系统故障诊断的要求,确定了所使用的推理策略,设计了专家系统的结构,使用树状的数据结构将规则和案例两种知识组织起来,建立了专家系统的知识库。最后,采用VC6.0和SQLServer2000实现了专家系统的软件并进行数学仿真实验。实验结果表明,本专家系统对于卫星控制系统的故障诊断能够快速可靠地进行诊断,具有很好的实用性。     

案例推理的故障诊断技术研究综述

基于案例推理(case-based reasoning,CBR)的故障诊断作为一种新的智能诊断技术,模拟人类求解问题的思路,通过历史案例发现新问题的解。概述了CBR的理论基础和基本原理;从工作过程和集成框架两个方面综述了CBR故障诊断技术的研究现状,其中工作过程包括案例的表示、检索和重用,以及案例库的维护,集成框架包括CBR与基于规则推理、CBR与人工神经网络以及CBR与多智能体等三种情况;比较了六种故障诊断技术的特点及应用范围;总结了CBR故障诊断技术有待解决的问题。     

基于案例与规则推理的故障诊断专家系统

设计并实现基于案例的推理(CBR)与基于规则的推理(RBR)的故障旋转机械诊断专家系统。采用CBR与RBR串行方式进行推理,优先通过案例匹配方式寻求诊断结果,在不适用情况下转入通用性规则推理,并将诊断结果反馈给知识库进行优化。应用结果表明,该系统诊断结果与实际相符合,且诊断速度快、针对性强。     

基于多Agent的坦克故障诊断专家系统的设计

以信息技术为核心的高技术群的发展,对装备维修的方法和效率提出了更高的要求.为提高装备故障诊断效率,缩短维修时间,该文以主战坦克为研究对象设计了一种基于多Agent的故障诊断专家系统.该系统按照坦克结构划分,为每一个独立的功能模块构造相应的诊断Agent,每个Agent内部采用基于案例、基于规则、基于神经网络的三层推理方法进行推理决策,然后采用集中式方案对各Agent进行集成.该方法构建的故障诊断专家系统具有通用性和实用性.     

装备BIT和故障案例融合诊断方法研究

针对新型装备故障诊断难的问题,将机内测试(BIT)诊断与故障案例诊断融合的推理机制引入到新型装备故障诊断系统设计中,以装备BIT诊断为前导,故障案例推理为后置补充的结合方式,建立BIT和故障案例融合推理模型。充分利用基于总线技术的装备BIT系统和从维修记录中提取的案例知识,提高故障诊断精确度和效率。通过典型火炮故障诊断实例分析,验证了基于BIT和案例融合的综合诊断系统的诊断效能。     

基于案例的推理在农业专家系统中的应用

该文将基于案例的推理方法CBR应用到农业专家系统中。在对CBR方法作了简单介绍后,提出了在农业专家系统中面向对象的案例表示、案例库组织的两层结构,并以大豆专家系统中病虫害诊断模块为例阐述了CBR推理在农业专家系统中的具体实现过程。     

网络远程维护系统技术研究

远程维护技术是利用网络在异地对现场设备进行监测,并根据监测数据调用诊断资源进行故障诊断和设备维护的技术。探讨了虚拟仪器技术与专家系统,为更好地实现网络远程维护提供参考。     

基于公共电话网的远程故障诊断专家系统设计

针对雷达基站的一些特殊环境限制及信息安全性的要求,提出一种基于公共电话网(PSTN)的远程故障诊断专家系统.将故障诊断技术与专家系统相结合,通过调制解调器(modem)拨号建立外场维修与基地维修之间的连接,实现快速、有效的故障诊断.公共电话网进行信息传输,满足了军用设备对信息安全性的要求.该系统已经成功应用于某军用雷达...     

BP神经网络在雷达故障诊断中的应用研究

对雷达混合电路故障诊断问题进行了研究,针对传统雷达故障诊断中的“自适应差”,“过分依赖故障数学模型”的缺陷。采用了一种故障诊断表示模型,提出将专家系统与神经网络相结合的诊断方法,避免了在实际中雷达电路难以建立精确的数学模型的问题。利用人工神经网络理论为其建立了BP神经故障诊断网络,增加了雷达电路故障诊断系统的“自适应性”。进而给出了网络训练算法和诊断步骤,最后给出了在某型雷达设备上仿真调试诊断的实例。     

基于故障树的专家系统在雷达电源故障诊断中的应用

故障树是故障诊断专家系统问题求解策略的一种重要方法,为了减小知识表示和获取的难度,可将基于故障树的专家系统应用到雷达电源故障诊断中,通过构建和实现某雷达通用电源故障诊断系统,可达到简化和诊断高效的目的。经实例验证,基于故障树的雷达电源故障诊断专家系统,具有较高的诊断效率和准确性。     

建造和丰富武器故障诊断专家系统的知识库

为了模拟现实专家的诊断过程,计算机专家系统中将知识分为原理知识和经验知识,对应的诊断为原理诊断和经验诊断。文中介绍了获取有关电子类设备故障诊断时所需原理知识和经验知识的基本方法,分析了原理诊断和经验诊断之间的关系,进而研究了专家系统的一种自学习新方法CBR,即把原理诊断的成功案例当作知识源,通过对案例进行学习,从而获取经验知识,完善经验知识库,在后续的诊断中可以大量节约诊断成本。这种方法较好地模拟了现实专家的诊断过程。同时对丰富类似的专家系统的经验知识库的知识,有参考价值。     

基于混合智能的航天器故障诊断系统

面向航天器测控管理,研究了一种基于专家系统（ES）、案例推理（CBR）以及故障树（FT）的混合智 能诊断技术．文中,故障树双向混合推理机制被用于实现航天器故障定位和预测．同时案例推理的k 最近邻检索 策略（KNN）采用了简单实用、易收敛特性的多感官群集算法（MSA）．基于案例推理和故障树的航天器专家系 统（SESCF）采用了2 种融合模式．案例推理和故障树采用独立运行模式,专家系统与案例推理和故障树之间则采 用了松耦合运行模式．出于改善推理效率的目的,文中提出了一种将遥测信息转化为语义信息的结合特定推理方法 的非线性转换方法．某卫星供配电分系统的测试证实了SESCF 系统诊断的有效性．测试结果表明,相对于专家系 统,SESCF 系统具有更高的诊断准确度和可靠性．SESCF 系统采用的非线性转换方法在航天器故障诊断过程中简 单实用且容错性较好．