汽轮机振动故障诊断知识信息服务系统

汽轮机组故障诊断推理过程大多在信息不完备的情况下进行，需要解决规则不确定性、推理不确定性及规则参数获取等问题。针对上述问题，依据故障诊断规则的充分性、必要性属性提出了基于双参数的加权推理方法。汽轮机组故障诊断的专家经验知识是故障诊断工作的重要保障，知识信息服务系统的研究是开发故障诊断专家系统的基础。文中设计并实现了结合数据库技术、网络技术的知识信息服务系统，实际工程应用表明,该系统具有广阔的应用前景。     

汽轮机振动故障诊断知识信息服务系统

汽轮机组故障诊断推理过程大多在信息不完备的情况下进行,需要解决规则不确定性、推理不确定性及规则参数获取等问题。针对上述问题,依据故障诊断规则的充分性、必要性属性提出了基于双参数的加权推理方法。汽轮机组故障诊断的专家经验知识是故障诊断工作的重要保障,知识信息服务系统的研究是开发故障诊断专家系统的基础。文中设计并实现了结合数据库技术、网络技术的知识信息服务系统,实际工程应用表明,该系统具有广阔的应用前景。     

基于规则与案例推理的汽轮发电机组故障诊断专家系统

汽轮发电机组故障特征具有多样性与不确定性,单一推理方式的故障诊断系统不能有效地给出诊断结果及维修策略,设计出结合规则推理与案例推理的集成故障诊断专家系统,研究了其智能推理的工作流程。提出基于置信度的不确定性推理方法对故障进行规则推理,在诊断结果不确定或无结果时采用基于案例的推理机制;选择案例推理时,利用贝叶斯模型进行案例索引和改进的Euclid贴近度的方法检索历史案例,并对出现的新案例进行修正与学习。采用CLIPS专家系统开发工具、SQL数据库和C#编程语言3种软件开发设计该专家系统,通过实例测试表明,该专家系统具有较好的性能,诊断效率较高。     

BP网络在水电机组振动故障诊断中的应用研究

介绍了人工神经网络的基本性能和BP网络模型及算法,并将神经网络中的BP模型应用于水轮发电机组振动故障诊断中,比较了选择不同的网络参数对诊断系统性能的影响。实验证明,基于BP网络的水轮发电机组振动故障诊断方法具有较高的实用价值。     

BP网络在水电机组故障诊断中的应用研究

介绍了人工神经网络的基本性能和ＢＰ网络模型及算法,并将神经网络中的ＢＰ模型应用于水轮发电机组振动故障诊断中,比较了选择不同的网络参数对诊断系统性能的影响。实验证明,基于ＢＰ网络的水轮发电机组振动故障诊断方法具有较高的实用价值。     

BP网络在水轮发电机组振动故障诊断中的应用研究

该文介绍了人工神经网络的基本性能和BP网络模型及算法 ,然后将神经网络中的BP模型应用于水轮发电机组振动故障诊断中 ,比较了选择不同的网络参数对诊断系统性能的影响。实验证明 ,基于BP网络的水轮发电机组振动故障诊断方法具有很高的实用价值。图 2表 5参 9     

BP网络在水轮发电机组振动故障诊断中的应用研究

将人工智能引入水轮发电机组的故障诊断,有利于大中型水电厂“无人值班（少人值守）”管理模式的加速发展。本文首先简单介绍了人工神经网络的基本性能和ＢＰ网络模型及算法,然后将神经网络中的ＢＰ模型应用于水轮发电机组振动故障诊断中,比较了选择不同的网络参数对诊断系统性能的影响。实验证明,基于ＢＰ网络的水轮发电机组振动故障诊断方法具有很高的实用价值。     

基于神经网络的水轮发电机组振动故障诊断专家系统

本文介绍了以水轮发电机组振动故障诊断为研究对象,基于神经网络的专家系统的研究与实现。结合盐锅峡水电站5#水轮发电机组的真机试验研究,通过对试验数据的分析和诊断,结果表明用神经网络专家系统进行方法水轮发电机组振动故障诊断是可行和有效的。这里着重介绍试验研究过程,以及如何用本文所设计的软件进行分析和诊断。     

用C++ Builder实现水轮发电机组故障诊断专家系统

水轮发电机组的工作状态监测与故障诊断系统是水电站水轮发电机组的重要组成部分。提出了一种用C++ Builder实现水轮发电机组故障诊断专家系统的方法，给出了状态监测与故障诊断系统硬件总体简化框图，故障诊断软件系统的设计、功能、专家系统各部分的实现方法等，重点在于推理机的控制策略及不精确推理算法。     

粗糙集理论在水轮发电机组故障诊断中的应用

为了对水轮发电机组故障诊断过程中大量的冗余信息特征进行压缩,提高诊断的效率,本文将粗糙集理论引人到水轮发电机组故障诊断中.并采用基于遗传算法的粗糙集知识约简方法,对水轮发电机组故障信息进行压缩处理.通过对具体诊断实例分析,结果表明:该方法能够在保证故障分类结果不变的情况下,有效剔除具有冗余信息,找出对故障分类起主要作用的特征,减少了对诊断信息的需求,有效地提高了水轮发电机组故障诊断的效率.     

机载电子设备故障诊断专家系统的设计与实现

针对航空机载电子设备故障知识日益膨胀导致的故障诊断系统效率低下、难以快速有效地进行电子装备维护的问题,提出了一种新的、基于专家系统的机载电子设备故障诊断系统。分析了专家系统的原理和结构,研究了一般产生式规则与模糊产生式规则相结合的知识表示方法及精确推理与模糊推理相结合、基于规则推理、案例推理、模型推理及混合推理的推理机制。以Delphi7．0和Oracle9i为开发环境,开发了该专家系统。系统能快速分析故障现象,列出可能的故障原因,输出故障报告,提供故障处理指导。研究表明,新系统具有更高的效率、并且诊断结论也更可靠、可维护性也更好,在实际的航空机务维护工作中取得了良好的效果。     

基于特征挖掘的电网故障诊断方法

专家系统在应用方面的主要瓶颈是:规则库的维护;推理的速度和准确度的协调。分析了故障信息序列中必有或特有的信息,提出了基于特征挖掘的关联规则挖掘方法。结合电网故障信息的特征,改进了频繁模式(frequent pattern,FP)–算法:考虑了故障信息的特征,如时序和因果关联关系、故障性质、严重故障、稀有故障等因素;增加了规则的或逻辑;改进了FP-树的修剪技术。算例表明该算法能够大量减少无效挖掘,推理速度和准确度显著提高,适用于在线诊断。     

利用CPLD实现故障诊断专家系统高速逻辑推理

专家系统的推理时间取决于问题的复杂程度,难以满足系统实时性要求,限制了其应用。对此,提出一种利用复杂可编程逻辑器件(CPLD)实现故障诊断专家系统高速推理的方法。详细分析了一般故障诊断专家系统推理过程;利用故障树的概念将专家知识转换为二值或多值推理,并用一般门电路,进而利用CPLD实现推理过程;将其应用于高压断路器故障诊断系统,代替原来的软件推理。经过实验验证,该方法实现的专家系统推理过程迅速,特别适用于基于单片机、数字信号处理器(DSP)等所实现的专家系统。     

火电厂汽轮机振动故障诊断专家系统设计与实现

为了及时有效地根据火电厂汽轮机振动信号诊断出故障原因,并为设备提供检修参考意见,讨论了利用汽轮机组的振动频率对故障进行模块划分,使用VisualC 和专家系统工具CLIPS开发了火电厂汽轮机振动诊断故障诊断专家系统。该系统能够根据汽轮机振动现象进行故障诊断,最后的诊断实例验证了其可靠性。     

基于复杂事件处理技术的电网故障信息分析及诊断方法

针对现有故障信息处理及诊断中存在的"数据过剩而信息不足"的现状,引入复杂事件处理技术,从信息、事件处理的本质层面开展电网故障信息分析和诊断方法的研究。分析了故障信息处理自身存在的层次性特点,并结合该特点,提出了故障信息的分层处理模型;在此基础上,对传统的故障诊断专家系统方法进行了改进,提出了基于复杂事件处理技术的故障诊断方法。该方法符合故障诊断信息处理过程的本质特征,其在故障数据处理中所具有的层次性、结构化特点,不仅使诊断规则生成更容易,且增强了规则的适用范围,同时改善了故障诊断过程的黑箱特性。算例测试结果表明所提的故障诊断模型合理、方法有效,且具有较好的应用前景。 关键词：;故障诊断;复杂事件处理;事件抽象层次;聚合规则     

电力变压器故障红外诊断专家系统

介绍了一种实用的电力变压器故障红外诊断专家系统，对红外诊断的基本原理，故障诊断的数学模型模糊知识的表示和推理机制进行了研究，还详细叙述了该专家系统的结构，知识表示与获取及推理机制的设计，实现方法。     

具有冗余保护的变电站模糊Petri网故障诊断

针对750kV变电站的双网双重保护配置特点及保护装置、断路器存在的误动和拒动等不确定性情况,提出一种基于冗余保护的变电站模糊Petri网故障诊断方法。在该方法中利用双重保护装置的信息对元件诊断模型进行冗余知识表示,依据电网拓扑结构和保护配置等形成规则约束,在此基础上建立了故障元件的模糊Petri网冗余诊断模型,并将其分为主网和冗余网两个子网模型。在模型中采用信息熵确定初始信息的可信度,通过模糊推理获得最小故障诊断结果集。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于粗糙集理论和贝叶斯网络的电力变压器故障诊断方法

电力变压器故障诊断对电力系统的安全运行有着十分重要的意义。文中基于智能互补融合的思想,将粗糙集理论与贝叶斯网络有机结合在一起,提出了一种电力变压器故障诊断的新方法。利用粗糙集信息表约简技术来实现对专家知识的简化与故障特征的压缩,获得最小诊断规则,基于最小诊断规则的贝叶斯网络模型可以有效降低网络结构的复杂性与故障特征获取的难度;同时利用贝叶斯网络实现概率推理,便于描述故障特征的变化及对变压器故障原因的快速分析。最后,进行了变压器故障实例分析,诊断结果证明该方法的正确性和有效性。     

基于粗糙集理论的变压器故障诊断专家系统

在传统的变压器故障诊断专家系统的基础上,为解决专家系统较难获取完备知识的瓶颈问题,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断专家系统。该系统从历史故障数据所形成的决策表出发,运用粗糙集理论进行约简,构建专家系统知识库模型,通过计算诊断规则粗糙度,确定诊断规则的置信程度,利用推理机和故障事例库,实现对知识库的动态维护。