基于CBR-FAT的液压机故障诊断专家系统构建

针对压机液压系统的故障诊断困难问题,通过分析压机液压系统的工作原理和常见故障,提出了一种基于CBRFAT的压机液压系统故障诊断专家系统。简述了专家系统的基本知识和CLIPS的推理过程;论述了基于CLIPS的液压故障案例的知识表示、故障树的知识表示、规则推理的方法;最后探讨了故障推理机制在专家系统故障诊断中的实现。试验表明,该系统能够较好地实现压机液压系统故障的诊断。     

基于二叉树和案例推理的汽车起重机液压系统故障诊断

以汽车起重机液压系统故障诊断为应用背景,研究并开发了一个基于二叉树和案例推理的液压故障诊断专家系统原型。为了克服传统故障树的缺陷、优化故障案例关键属性权重并有利于知识的表示和处理,该系统使用了最优二叉树技术、遗传算法和数据库技术,有效地提高了故障诊断的效率和正确率,改进了专家系统的开放性和可扩展性。实验结果表明,该方案的设计思想是合理的,实现方法是有效的。     

基于本体自主学习的农机故障诊断专家系统开发

为满足专家系统在故障诊断过程中的智能化的要求,提出基于本体自主学习的故障诊断专家系统架构,定义故障诊断知识结构,并构建与之相对应的结构本体和核心故障本体;在设计故障诊断数据仓库的基础上,用机器学习中的决策树和Apfiofi算法从数据仓库中挖掘故障知识,实现本体自主学习.并以农机液压系统为原型,开发了基于本体自主学习的农机液压故障诊断专家系统.     

基于本体的混凝土泵车液压故障诊断方法

针对混凝土泵车液压系统故障的特殊性,提出了基于本体知识库的故障诊断方法。采用面向故障诊断知识的三层本体结构模型,将泵车液压系统常见的故障用本体语义表示出来。对常见的油温过高现象与液压系统较易发生故障的结构单元如溢流阀构建单元故障诊断知识库,利用已有的诊断知识对其进行故障分析。对某型混凝土泵车液压系统进行了故障诊断测试实验。结果表明:文中提出的诊断方法克服了以往其他故障诊断方法的不足,提高了泵车液压系统故障诊断的准确率,保障了运行的可靠性,使液压系统的严重故障发生率下降了75.9%。     

基于专家系统的离合器制动器故障诊断

为了提高离合器制动器故障诊断的效率,针对离合器制动器故障的特点,设计了一种基于故障树分析和二元决策图的专家系统结构,提出了一种基于专家系统的离合器制动器故障诊断方法。首先利用鱼骨图分析离合器制动器的故障原因,建立故障树;其次利用二元决策图对故障树进行定性分析,获取诊断专家知识,并用产生式规则表示知识,建立故障诊断知识库;随后利用二元决策图对故障树进行定量分析,求解最小割集的重要度,确定规则优先级,从而解决规则冲突问题,提高故障诊断的效率;最后开发了离合器制动器故障诊断专家系统的原型系统,结果证明了该方法的有效性和可行性。     

基于观测器和神经网络的液压系统故障诊断方法研究

针对液压系统特点,提出基于观测器和神经网络的故障诊断方法.该方法的原理是基于观测器实现故障的判断,利用经观测器输出训练的神经网络实现故障定位.相对于故障树和专家系统等方法,该方法的优点是诊断速度更快、不需要大样本.仿真结果证明该方法有效.     

基于知识的对象Petri网在FMS故障诊断专家系统的应用

本文将基于知识的故障诊断和面向对象的思想、方法应用在Ｐｅｔｒｉ网中，提出一种新的基于知识的对象Ｐｅｔｒｉ网（ＫＯＰＮ），并将它应用在ＦＭＳ故障诊断专家系统中，建立了用ＫＯＰＮ网表示各种故障知识，进行诊断推理和解释的专家系统理论体系。     

融合多传感器信息的数控机床故障诊断专家系统开发

建立一种通用的数控机床故障监测和诊断专家系统,允许用户采用人机交互的方式建立故障树,以产生式规则表示故障树知识,在此基础上融合多种传感器信息,实现了正反向混合推理。实验结果表明:该专家系统能够利用多种传感器信息诊断出故障原因并给出维修方案,实现了对数控机床的故障诊断。     

液压故障诊断专家系统研究

根据液压系统故障诊断的特点，应用专家系统原理和面向对象程序设计方法，以VC＋＋6．0和Microsoft Access为开发工具，开发了《轻轨作业车液压系统故障诊断专家系统》。实现了故障的离线诊断，人机界面友好，并且具有解释查询和系统维护更新的功能。     

机床故障诊断系统知识表示的研究

针对所研究的机床故障诊断专家系统，以故障树分析法为基础，采用面向对象的事件知识表示方法。并以面向对象编程技术给出了知识表示的示例。分析了这种知识表示方法的特点。实践证明，这种知识表示方法在故障诊断专家系统中是确实有效的，而且这种表示方法融合了多种传统知识表示方法的长处，是一种值得研究与应用的方法。     

基于设备组态的旋转机械故障诊断专家系统的研究与实现

根据旋转机械设备种类的多样性及专家系统诊断对象范围窄的特点,研究了基于设备组态的多征兆模糊产生式规则的诊断知识表示和以关系数据库为基础的知识库的建立与维护机制,开发了基于设备组态的旋转机械故障诊断专家系统.系统在满足知识表示和推理模型的有效性和实用性要求下,具有构造简单、推理效率高等优点,有效地提高了旋转机械故障诊断专家系统的适应性和通用性.     

双列多功能制袋机故障诊断系统的研究

针对双列多功能制袋机出现的光电传感器出错、设备运动超速和温控失效等一系列问题,设计了一种故障诊断专家系统(DMMES)。着重介绍了故障诊断专家系统的结构组成、知识库的建立、推理机的设计和知识验证的方式并进行了验证,结果表明:所设计的故障诊断专家系统能够有效地对双列多功能制袋机诊断故障并给出故障建议,可达到较理想的效果。     

冷轧机液压故障诊断专家系统的关键技术研究

通过对液压ACE系统的分析,研究了建立冷轧机液压故障诊断专家系统的关键技术,分析了诊断知识处理的两大关键问题:知识的获取与知识的存储;给出了面向被诊断系统、领域专家和故障诊断系统的分层次的知识获取策略;分析了诊断系统的推理过程,根据知识库的规则顺序和知识库不断更新、扩充的需要,给出了两种最基本的推理方法:正向推理和逆向推理.     

神经网络在复杂液压系统故障诊断中的应用

尝试将BP神经网络应用于液压系统的故障诊断，阐述了基于BP神经网络的故障诊断专家系统的基本结构及知识库组建的方法。结合工程机械液压系统，建立了适合复杂系统故障诊断的复合神经网络结构。该诊断系统具有知识库规模小、推理速度快、推理过程及结论明确等优点。     

基于案例分析技术的液压系统故障诊断

本文将人工智能领域中的新分支CBR(Case—Based Reasoning)技术引入工程装备液压系统的故障诊断与测试维修中，分析了现有液压系统故障的特点，阐述了CBR技术组成与结构特点，建立了液压系统的CBR故障诊断系统。理论分析和实践经验表明，基于CBR的故障诊断系统可以克服现有液压系统故障诊断专家系统某些方面的缺陷，是一种适合液压系统故障诊断的新方法。     

基于BP神经网络的液压系统故障诊断专家系统

本文尝试将BP神经网络应用于液压系统的故障诊断，阐述了基于BP神经网络的故障诊断专家系统的基本结构，以及知识库，正向推理机和解释机的实现方法。     

液压故障诊断方法的研究与实践

准确可靠地诊断液压故障,是修好用好液压设备的前提,也是整个液压技术的一个重要组成部分。液压故障诊断的主要内容是,根据故障症状的特征,历史及环境,运用各种知识,借助于有效手段,进行一系列逻辑思维活动,找出故障的真实原因,弄清故障机制,为有效排除及预防故障提供依据,并积累经验。     

一种翻车机液压系统故障诊断规则提取

针对在少故障样本情况下,建立状态识别决策表时数据离散化的阈值难以确定的问题,提出了将系统正常工作时状态参数变化区间的边界值作为状态参数离散化阈值来建立液压系统故障识别决策表,以此处理某型翻车机液压系统故障识别问题。应用粗糙集理论对建立的决策表进行属性约简,得到系统故障诊断的简化规则,并将这些规则存入故障诊断专家系统的知识库中用于系统故障识别。专家系统的现场诊断结果表明,应用该方法提取的故障诊断规则具有较高的鲁棒性。     

基于Delphi7的机床液压系统故障诊断专家系统的开发

根据机床液压系统故障诊断的特点,以Delphi7和Access为开发工具,研究开发了机床液压系统故障诊断专家系统,该系统具有严密科学的推理机制、突出的自学习功能,能跟踪和记录推理过程并作出解释,可迅速准确地诊断出故障原因并提供相应的解决措施.     

液压系统的智能故障诊断技术的研究现状与发展

分析了神经网络诊断技术、专家系统诊断技术和小波分析诊断技术等智能故障诊断技术在液压系统故障诊断中的应用现状，指出了智能故障诊断技术今后的研究方向。