融合多种算法的堆垛机诊断专家系统

针对堆垛机设备在运行过程中呈现的复杂性、不确定性等问题,设计了基于故障树和贝叶斯网络的混合诊断专家系统。采用故障树分析技术对堆垛机进行故障建模,得到最小割集,建立了以规则为知识表示形式的规则库。根据输入的故障征兆系统自动寻找匹配的故障事实库,建立了以该事件作为顶事件的故障树,并转化得到相应的贝叶斯网络,形成了基于规则的推理和贝叶斯网络的概率计算混合诊断机制。该方法有效利用了故障树分析和贝叶斯网络两种算法的优势,为复杂机器的故障诊断提供了一种新途径。试验表明,该系统有效解决了传统诊断专家系统存在的推理模式单一、知识获取困难等问题。概率计算混合诊断机制是一种快速诊断堆垛机的可行方式。     

复杂机电设备故障诊断专家系统的设计及实现

介绍了一种知识库可更新的复杂机电设备故障诊断专家系统;选用产生式规则与三角模糊数相结合表示机械设备故障知识,采用故障树表示电控系统故障知识;针对知识表示方式的不同,研究了机械故障冲突消解策略,设计了基于正反向推理和故障树模型推理的混合推理机以完成故障部件定位;以Microsoft Access 2003和Visual Basic6.0为工具,通过DAO接口编程实现了以故障诊断和数据维护为核心功能的阵地机电设备故障诊断软件设计.     

基于故障树的故障诊断IDSS的设计

将智能决策支持技术引入故障诊断,给出系统的总体设计,并详细阐述基于故障树的知识库和推理机的设计。采用面向对象基于框架、规则、元知识集成的广义故障树知识表示方法,同时给出了基于故障树最小割集和最小路集的故障快速推理算法,实现了故障的迅速诊断。     

基于故障树的故障诊断IDSS的设计

将智能决策支持技术引入故障诊断，给出系统的总体设计，并详细阐述基于故障树的知识库和推理机的设计。采用面向对象基于框架、规则、元知识集成的广义故障树知识表示方法，同时给出了基于故障树最小割集和最小路集的故障快速推理算法，实现了故障的迅速诊断。     

热轧加热炉DCS故障诊断专家系统的研究

热轧加热炉集散控制系统(DCS)从检测单元到执行机构的各个单元之间存在着错综复杂的关系,其肿大量的是因果关系。本文针对其中的因果关系,结合故障树分析法便于对事件进行分析、易于转化为专家系统中的规则知识、规则推理具有直观性和速度快的优点,从而建立故障树。然后以故障树来获取和分析知识,以产生式规则建立知识库,以规则匹配来进行推理,从而建立起步进式热轧加热炉DCS故障诊断专家系统。此方案充分利用了故障树和专家系统在故障诊断中的优势。     

基于专家系统的建筑自动化系统故障诊断

针对建筑自动化系统(BAS)故障诊断日趋困难的问题,将专家系统与故障树分析法相结合,提出一种基于专家系统的BAS故障诊断方法。采用框架和规则相结合的知识表示法,建立相应的知识库。设计基于“框架规则+不确定性推理”的推理模式,给出专家诊断系统的实现方法。实验结果表明,该系统能提高推理结果的可用性。     

知识存储与诊断专家系统在低温系统中的应用

为实现EAST低温系统的智能故障诊断,提出一种基于故障树的低温系统知识存储与诊断专家系统。根据故障树模型的结构,设计知识在关系型数据库中的分级存储方式。应用故障树分析法进行故障建模与诊断推理,结合可靠性因子辅助不确定性推理,并以实例说明推理算法。模拟诊断结果表明,该系统具有友好的人机接口,运行稳定且诊断结果及时可靠。     

卫星接收故障诊断专家系统的研究

文章分析了卫星接收系统的故障机理,研究了基于故障树的专家系统推理机的实现,提出了一种卫星接收故障诊断专家系统的设计思想及实现方法。推理过程以正向推理技术为主,应用二叉搜索树建立故障树,采用产生式表示法表示事实知识和规则知识,应用数据库作为知识库,构造了卫星接收故障诊断专家系统,用于对实时卫星接收过程的故障判断,指导操作员排疑解难。     

基于故障树的等级测评专家系统模型研究*

结合等级测评、风险评估和专家系统的相关技术,提出了一种将故障树和专家系统技术用于等级测评结果的综合分析模型。该模型通过将评价标准转换成规则固化在知识库中,利用故障树对知识进行展示和分析,并利用不确定推理方法对评估事实进行推理,得到该信息系统存在的安全问题可能会发生什么安全事件,从而紧密地将等级保护要求和用户安全需求联系在一起,极大地提高了用户实践等级保护的积极性,并为等级测评与风险评估有机结合提供了一种新的思路。另外,本系统还利用粗糙集理论从信息安全事件中自动获取推理规则,使得推理规则能随着安全状态的变化     

基于故障树和规则的故障诊断专家系统

故障树具有便于分析系统结构、刻画系统各事件的关联性优点;规则推理则具有推理直观、符合人类思维习惯优点,文章结合故障树分析和规则推理,提出一种故障诊断专家系统结构,相对解决了专家系统中知识获取困难和如何提高推理效率两个主要难点,最后以一个压一码转换电路板故障为诊断实例,证明了算法和结构的有效性.     

基于故障树的梭式窑故障诊断专家系统*

为实现对梭式窑运行异常特别是燃烧异常的故障检测和定位,研究并设计了一种基于故障树的故障诊断专家系统。首先给出梭式窑故障诊断专家系统的形式化定义,进而详细分析并设计了专家系统的各个组成部分;最后重点介绍使用故障树来设计知识库的原理与方法,以及使用故障树来进行故障诊断推理的算法。工程实践表明,该系统知识模型适应性好,使用简单方便,故障诊断结果可靠稳定。     

基于逻辑推理的转子故障诊断专家系统

采用人工智能专家系统计算机技术模拟故障诊断领域专家的推理思维方式,对机械设备发生的故障实现迅速准确的诊断,同时缩短故障停机时间具有重大意义。本文应用Visual prolog语言,构造了转子系统故障诊断专家系统,提出了一阶谓词逻辑子句表达知识的方法,建立了专家知识库。系统的推理机采用深度优先的推理策略。应用表明系统有效完成旋转机械常出现的十多种故障的诊断,并运行可靠。     

基于贝叶斯理论的冗余开关量传感器信号的融合研究

基于贝叶斯理论提出了火电机组开关量检测系统融合规则的代价分析方法,针对多传感器冗余测量系统,采用等风险和不等风险系数进行了各种逻辑组合方法的误动和拒动代价的比较,得出了修正“三取二”方法的具体方案。按代价最小的原则,在被测对象正常概率P0的不同范围内采用分段融合方法,真实反映了对象状态,并提高了测量系统的正确性。     

回归型支持向量机在电机故障诊断中的研究

通过分析电机故障模式识别的原理,提出应用回归型支持向量机进行电机故障特征学习和分类的方法;从回归型支持向量机的基本原理出发,探讨线性回归与非线性回归两种情形,对其预测能力进行分析得到误差计算公式;在其基础上建立同步电机故障诊断模型并进行仿真,通过电压波形处理前后的对比,能够及时检测到故障的发生并进行识别,从而验证了回归型支持向量机是电机故障诊断在线检测的一种有效方法;但如何把已有的先验知识应用到SVM训练中仍然是一个悬而未决的问题.     

SS4改型电力机车电子柜故障诊断专家系统的设计

提出了基于专家系统的SS4改型电力机车电子柜故障诊断系统;系统知识库内容丰富,结合了多种知识表示方法,结构清晰,易于管理;推理机根据不同测试方法,采用正向推理与反向推理两种推理策略,诊断被测系统故障位置,提高了系统的灵活性与通用性;系统界面友好,操作简单,知识的可维护性使系统在实践中逐步完善;详细的测试过程解释文件,供用户查看分析;系统框架具有一定的普遍适用性,易于移植,具有较好的推广应用价值;系统现已投入使用,效果令人满意.     

基于粗糙集的旋转机械故障诊断方法研究——使用明析矩阵的属性值约简新方法

论文探讨了旋转机械故障诊断中,用粗糙集理论进行知识获取的方法。粗糙集理论在知识获取方面有很多的优越性能。在使用粗糙集理论进行知识获取时,决策表约简是关键一步。明晰矩阵可以进行属性约简和属性值约简。但是使用明晰矩阵存在占用存储空间大,运算时间长的缺点。论文提出了一种基于明析矩阵的属性值约简新算法。这种算法能够有效地缩短计算时间和节约存储空间,操作简便。     

基于模糊产生式规则推理的电脑故障诊断系统

根据电脑故障知识结构性差、耦合性不强及特征参数不易提取的特点,采用适合该问题的模糊产生式算法进行故障诊断推理,设计了故障知识的三层模型、表达方法和知识库结构,给出了基于模糊区间的语义距离计算公式、基于故障树的防止规则组合爆炸的规则分组方法和带误差控制的阈值选取方法,运用面向对象的理论设计和实现了电脑故障智能诊断系统,其中描述了B/S模式下分布式计算环境的系统结构和规则类的设计。     

降雨量传感器的故障诊断方法研究

降雨量的测量对气象预报及防汛减灾具有重要作用,因此当降雨量传感器发生故障时需要能快速修复。而目前应用最广泛的翻斗式降雨量传感器其故障类型多样,致使故障诊断难度大。为此,本文提出一种基于故障树理论与灰色关联法的降雨量传感器故障诊断新方法,采用故障树理论及灰色关联分析法建立了专家系统,通过故障知识获取、故障树建立、灰色关联度获取、知识库构建和推理机推理设计,实现了降雨量传感器的故障诊断。试验验证表明,该方法故障诊断快速准确,实现系统自动诊断替代人工检测与排查,准确率可达到90%以上,提高了降雨量传感器的诊断与维修效率。     

邻域知识图算法在旋转机械设备故障诊断中的应用

旋转机械应用过程中极易出现内环故障、外环故障、滚动体故障的情况,而这也直接影响机械部件的使用寿命。为准确诊断设备元件的故障行为,达到延长旋转机械设备寿命水平的目的,针对邻域知识图算法在旋转机械设备故障诊断中的应用展开研究。求解邻域知识图算法的函数表达式,并以此为基础,完成对故障数据的推荐,再通过预处理的方式,实现对旋转机械设备故障数据的深度挖掘。融合关键故障数据,并对其进行降维处理,根据核特征定义条件,完善具体的故障诊断流程,完成基于邻域知识图算法的旋转机械设备故障诊断算法的设计。实验结果表明,上述方法的应用,可以准确诊断出内环故障、外环故障、滚动体故障三种故障表现行为,通过适当方法对所诊断出故障行为加以处理,可以达到延长旋转机械设备使用寿命的目的。     

基于OWL的电厂设备故障特征的知识表示

为了对电力行业复杂的故障信息进行有效的知识管理,本文将本体论方法引入到设备故障信息的知识表示中。利用OWL本体语言的知识表示特性,介绍了基于OWL的电厂设备故障特征知识表示的过程,为特定领域知识的公共一致表示提供了新的思路,本研究结果不仅可以促进电力行业知识的共享和重用,还方便了电力行业内部以及企业间知识管理和信息交换。