液压AGC系统故障诊断专家系统的实现

针地板带轧机液压ＡＧＣ系统,根据专家系统基本原理,结合古典信号处理方法、模糊理论、神经网络理论,建立了系统故障诊断系统的结构形式和学习算法。利用模糊诊断理论进行模糊推理以解决系统故障的实时诊断,利用神经网络对模糊推理模型进行训练以提高诊断的准确率,并可对未知的知识进行了学习和补充。开发了液压厚度自动控制（ＡＧＣ）系统故障诊断专家系统软件,通过实验证明所用方法有效。     

恒功率变量泵故障诊断专家系统的研究

实践证明,专家系统在液压系统故障诊断领域中具有其独特的优点。该文在传统专家系统的基础上,结合神经网络及模糊理论,开发一种基于Visual C++与Matlab联合编程应用于恒功率变量泵的模糊神经网络专家系统。     

基于知识与模糊神经网络的故障诊断专家系统

提出了一种基于知识与模糊神经网络专家系统故障诊断方法,设计构造了诊断专家系统的整体框架,在框架中体现了在任务工机控制下,规则符号推理和模糊神经网络推理综合诊断的思想。知识库是诊断专家系统的核心,在本系统中定义了广义三层规则库结构,即元规则、故障诊断规则、结论合并规则。Ｒｕｌｅ型的模糊联想记忆器实现专家系统中的分类和综合功能,并讨论了模糊神经网络输入和输出模糊化的问题。本文为旋转机械故障诊断专家系统     

基于三种理论的汽油机故障诊断系统应用研究

阐述了模糊逻辑、BP神经网络和专家系统的相关理论,探讨了结合三种理论构建系统的优点,介绍了电控汽油机故障诊断的相关理论。在上述理论的基础上,阐述了电控汽油机模糊神经网络诊断专家系统的构建方法,并运用MATLAB软件针对汽油机故障征兆-故障模式样本集编写了BP神经网络训练程序对样本进行了学习训练和仿真。     

起升机构液压系统模糊神经网络故障诊断

基于起升机构液压系统故障诊断的特点,提出基于故障树的模糊神经网络作为汽车起重机起升机构液压系统故障诊断的方法。该方法利用故障树知识,提取汽车起重机起升机构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,运用模糊隶属度函数来描述这些的程度,利用共轭梯度优化算法对神经网络进行训练,并通过实例分析,验证了汽车起重机起升机构液压系统模糊神经网络故障诊断的有效性。     

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。     

四余度舵机智能故障诊断专家系统设计研究

针对机电液高度耦合的某型四余度舵机，提出了一种基于模糊诊断法和神经网络诊断法的专家系统故障诊断方法。根据实际需求，将系统分为元件、部件及系统3种不同层次的故障诊断问题，分别建立了模糊故障诊断模型和BP神经网络故障诊断模型，最后介绍了智能故障诊断专家系统的实现及功能。     

旋转机械故障智能诊断与预报方法综合研究

系统地介绍了由灰色理论、模糊理论、神经网络理论及模糊神经网络理论等各类先进的诊断技术汇总开发的一套旋转机械故障智能诊断与预报系统软件 ,实现了多类方法进行综合诊断的功能 ,并且通过实例验证了该诊断与预报系统软件的可行性 ,从而为旋转机械故障诊断与预报专家系统的研究与开发提供了一定的借鉴。     

电液伺服激振系统的智能故障诊断研究

该文针对电液伺服激振系统,根据故障诊断的基本原理,结合模式识别理论、人工智能理论和计算机科学,建立了系统故障诊断的结构模式和学习算法。利用BP神经网络与遗传算法相结合的方法,对系统故障进行模式识别和诊断,缩短了平均诊断时间,提高了诊断效率和故障识别精度。     

神经网络与D-S证据理论融合的液压系统故障诊断方法（英文）

针对液压驱动火箭炮随动系统故障类型的多样性以及故障信息不确定性等问题,提出了证据理论与神经网络综合集成的故障诊断方法。为克服单一神经网络自身的缺点,在普通节点处建立2个改进神经网络模型来简化网络结构,分别以铁谱数据和压力、流量、温度特征参数作为输入向量进行初始故障诊断,并将诊断结果作为证据理论的基本概率分配,从而实现了赋值的客观化。然后,利用D-S证据理论对2个改进神经网络的初始诊断结果进行融合。实验结果表明:该方法避免了神经网络识别时的误诊,提高了液压驱动的火箭炮随动系统故障诊断的准确性。     

FAULT DIAGNOSIS EXPERT SYSTEM FOR ROTATING MACHINERY BASED ON A FUZZY PROBABILITY LOGIC INFERENCE MODEL

ＦＡＵＬＴＤＩＡＧＮＯＳＩＳＥＸＰＥＲＴＳＹＳＴＥＭＦＯＲＲＯＴＡＴＩＮＧＭＡＣＨＩＮＥＲＹＢＡＳＥＤＯＮＡＦＵＺＺＹＰＲＯＢＡＢＩＬＩＴＹＬＯＧＩＣＩＮＦＥＲＥＮＣＥＭＯＤＥＬＸｉｏｎｇＧｕｏｌｉａｎｇ；ＺｕｏＨｕｉｊｉｎｇ（ＥａｓｔＣｈｉｎａＪｉ...     

Fault detection and diagnosis for non-Gaussian stochastic distribution systems with time delays via RBF neural networks

A new fault detection and diagnosis (FDD) problem via the output probability density functions (PDFs) for non-gausian stochastic distribution systems (SDSs) is investigated. The PDFs can be approximated by radial basis functions (RBFs) neural networks. Different from conventional FDD problems, the measured information for FDD is the output stochastic distributions and the stochastic variables involved are not confined to Gaussian ones. A (RBFs) neural network technique is proposed so that the output PDFs can be formulated in terms of the dynamic weighings of the RBFs neural network. In this work, a nonlinear adaptive observer-based fault detection and diagnosis algorithm is presented by introducing the tuning parameter so that the residual is as sensitive as possible to the fault. Stability and Convergency analysis is performed in fault detection and fault diagnosis analysis for the error dynamic system. At last, an illustrated example is given to demonstrate the efficiency of the proposed algorithm, and satisfactory results have been obtained.     

基于模糊理论的风力机故障诊断专家系统构建

目前,对风力机的故障进行诊断仅停留在人工现场诊断的层面上,使得故障难以及时发现并排除。该文以模糊数学理论和故障诊断技术为基础,建立一个用于风力机故障诊断的专家系统。文中首先介绍了模糊综合评判方法;然后给出了诊断专家系统的结构,其中重点论述了如何根据经验数据和专家优先系数法共同确定模糊关系矩阵的元素、模糊诊断原则的确定及推理流程。最后用一个具体的故障诊断实例进行分析,验证了应用模糊理论,可以提高风力机故障诊断专家系统的运行速度、准确性、可靠性。     

基于专家知识融入的模糊神经元网络结构及在镗削颤振判别中的应用

在制造系统状态监控中采用神经元网络作为模式识别器,已被证明是一种行之有效的方法。但是,由于制造系统中的加工情况复杂、包含的信息量大,所以神经元网络的学习需要大量样本才能保证它的准确性。本文利用模糊集理论,将专家知识转化为神经元网络可直接处理的模糊ｉｆ－ｔｈｅｎ规则,利用专家知识作为典型样本对模糊神经元网络进行训练,这样节省了大量获取样本的时间,同时又不降低网络的准确性。将之应用于镗削加工中颤振的判别,取得了良好的效果。     

基于模糊理论的PMT水下防爆试验故障树分析

为解决光电倍增管（photomultiplier tubes,简称PMT）水下防爆试验系统的故障诊断问题以及故障发生概率存在模糊不确定性的特点,应用模糊集数学方法和可能性理论,把模糊数学和故障树模型相结合,提出一种基于三角形模糊数算法的PMT试验系统失效模式分析方法。根据试验系统工作原理,采用下行法建立故障树并对其进行定量分析,获得了顶事件的结构函数及多种失效模式,进而利用专家语言评价法,计算顶事件发生的模糊概率和各底事件的模糊重要度,得到了PMT试验中故障发生率较高的环节,最后对故障分析结果进行改进测试。结果表明,该方法能够准确地诊断出存在的故障,为PMT防爆试验系统进行故障诊断以及提高PMT保护罩的水下防爆性能提供参考依据。     

基于故障树的汽车起重机液压故障诊断专家系统

根据汽车起重机液压系统故障诊断的特点,建立了汽车起重机液压故障诊断专家系统。该系统提出将故障树和模糊神经网络相融合,并以汽车起重机常见故障为例建立了相应的故障树模型,完成了基于专家规则表示与模糊表示下知识数据库的构建与推理机的实现。解决了传统专家系统知识获取困难的问题;运用模糊神经网络的自学机制,保证知识库的完整性和正确性;实现了对汽车起重机液压系统的故障诊断内容的不断的更新和扩充,并及时将已发生及预测到的的故障写入数据库中,提高了查找故障的准确率及效率,有利于预防和控制汽车起重机液压系统的故障。     

旋转机械故障诊断KBE系统中的知识表达技术

对旋转机械故障诊断KBE系统中的知识获取、知识表达和知识推理进行了研究，在开发出的可视化模糊神经网络的知识表达平台上建立了旋转机械故障诊断专家知识库，利用旋转机械故障智能诊断预报模拟实验台对该系统的有效性和可靠性进行了实验验证，取得了较好的效果。     

基于模糊神经网络的航空发动机故障诊断研究

提出了一种基于模糊神经网络的航空发动机故障诊断方法 ,介绍了该方法的原理及实现算法 ,并利用某型发动机地面定检状态实测的数据作为样本数据 ,建立了基于模糊神经网络的航空发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识 ,结果表明该方法具有学习速度快、诊断精度高等优点。可用于航空发动机及其它装备的故障诊断。