复合系统智能诊断方法研究

随着电子设备系统的日益复杂化,依靠单一的推理技术的故障系统已难以满足复杂系统的诊断要求.将多种不同的推理技术结合起来的集成诊断系统,能够充分利用各自的优点,从而提高系统诊断的正确性和效率,是目前智能诊断研究的一个发展趋势.本文将研究复合系统的智能诊断问题,提出在一个复合系统的诊断过程中,运用基于规则的诊断和基于模型的诊断,两种诊断技术相结合将在诊断的不同阶段发挥出各自的作用,从而建立一个融合了RBD和MBD技术优点的、具有一定学习能力的智能诊断系统.     

一种集成型智能系统在故障诊断中的应用

随着制造系统设备和功能的日益复杂化，采用单一的故障诊断方法已经越来越不能 满足要求，本文试着把神经元网络和基于案例的推理的故障诊断方法结合起来形成一个集成的智能诊断系统，充分利用各自的优点，从而提高系统诊断的正确性和效率．     

基于领域本体的中医语义推理诊断系统

本文基于本体理论建立中医系统知识库,并在此基础上开发智能诊断系统。为了在诊断推理中与用户输入的症状相匹配,文中采用统计学中的TFIDF结合语义思想的方法进行相似度计算排序解决,该系统为中医临床医生提供一个诊疗决策的优良工具。     

VES：阴道炎症（vaginitis）辅助诊断专家系统设计与实现

阐述基于规则诊断推理技术的阴道炎症辅助专家系统的设计与实现。针对阴道炎症医疗诊断的特点,讨论该系统在建立过程采用的关键技术,描述系统的结构框架、知识表示、推理方法和实现技术。整合数据库技术,人工智能技术及阴道炎症医疗诊断技术,为实现阴道炎症智能诊断系统提供有价值的探讨。     

基于神经网络的化工聚合过程故障诊断方法

针对化工聚合反应的特点,结合BP神经网络和专家系统各自在在故障诊断中的优点,利用神经网络的自学习能力和专家系统的解释机能,构建了基于专家经验的神经网络故障诊断系统,用于解决在生产过程中出现异常情况的故障诊断。仿真结果表明,该诊断系统不仅提高了系统运行的可靠性和准确性,而且运用神经网络的并行处理能力来完成推理过程,大大提高了故障诊断的速度。     

基于实例的多智能体储集层伤害诊断模型的研究

针对钻井过程储集层伤害类型诊断涉及的因素繁多 ,往往是根据以往类似问题诊断的经验与结果来求解所面临的问题 ,本文利用基于实例推理和 Agent的概念与技术 ,将钻井过程储集层伤害类型诊断实例构造为具有知识、目标和能力的智能实体 ,提出一个基于实例的多智能体储集层伤害类型诊断模型 ,并通过建立实例智能体之间的偏序关系进行问题的诊断 ,从而提高了推理系统的诊断性能     

防空导弹飞行试验集成故障诊断专家系统*

为了对防空导弹飞行试验中的故障进行有效诊断,在分析现有基于知识、案例、模型、集成神经网络等推理的特点和局限性的基础上,探究了几种集成诊断推理的可能实现方法,再根据防空导弹故障模式特点,提出了一种集规则、案例、结构/功能模型和集成人工神经网络等诊断方法于一体的集成智能诊断专家系统。给出并研究了基于多深度知识、多层次推理的防空导弹诊断系统结构;研究了诊断系统的知识模型及问题求解策略。     

飞机航电设备综合智能故障诊断专家系统研究

目前,智能诊断方法主要有基于规则推理、模糊模型和案例等诊断方法.在分析了上述方法的特征和局限性的基础上,取长补短,提出了综合智能故障诊断方法,通过综合推理策略及统一协调机制,提高诊断系统的故障诊断能力和诊断效率.说明了专家系统综合知识库的建立、综合推理机及软件设计的实现等技术.     

电子设备智能故障诊断系统的研究

近几十年来人工智能技术的迅速发展,特别是专家系统、人工神经网络和模糊理论在诊断领域中的进一步应用,为智能诊断开辟了新的途径。随着人们对故障诊断技术的不断深入研究,认识到对于复杂系统的故障诊断仅仅依靠单一智能技术很难获得令人满意的效果。因此,多种不同的智能技术结合起来的混合诊断系统是智能故障诊断研究的一个发展趋势。     

基于本体的机场跑道侵入智能违规诊断研究*

为保证机场场面运行安全,从知识建模角度出发,提出智能信息处理方法诊断违规项目,使用SWRL、领域本体等技术构建跑道侵入违规诊断系统的本体模型。研究了将跑道侵入案例用语义规则形式化表示的方法,构建推理规则得出违规项目和硬件预防措施。结果表明,提出的方法较传统方法,结合本体和SWRL推理技术的方法准确率更高,性能更佳。     

基于故障树和模糊推理的故障诊断研究

针对地空导弹武器装备结构复杂,用传统专家系统进行故障诊断时存在知识获取困难和推理效率低的问题,提出了一种基于故障树分析和模糊推理相结合的智能故障诊断方法。对某型地空导弹武器装备的故障分析诊断表明,该方法具有诊断速度快、诊断结果准确率高的特点,有效实现了装备故障的智能分析诊断。     

基于ANN的组合智能故障诊断专家系统的设计

介绍了基于ANN的组合智能故障诊断专家系统的总体结构和诊断模型，在此基础上给出了故障诊断系统的推理机制和诊断策略，并对其各诊断模块的诊断方法进行了较为深入的研究，为进一步开发基于某导弹通用测试系统的导弹故障诊断系统提供了主要的依据，具有一定的指导意义和实践价值。     

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。     

支持向量机在机械故障诊断中的应用研究

在机械故障诊断中,通常不具备有大量的故障样本,因此,制约了故障诊断技术向智能化方向发展。而基于统计学习理论(SLT)的支持向量机(SVM)方法正好克服了这方面的不足。统计学习理论是专门研究少样本情况下的统计规律及学习方法的理论。SLT理论和SVM方法为故障诊断技术向智能化发展提供了新的途径。该文讨论了支持向量机在故障诊断领域中应用的分类算法。并以滚动轴承的振动信号为例进行了试验论证。试验表明:SVM方法对具有少样本的故障诊断领域具有很强的适应性。     

基于实例推理的电路故障诊断系统研究

本文简要介绍了CBR和多Agent的技术,并将它们融合到故障诊断过程中,研究了多Agent的CBR电路故障诊断系统的实现。     

基于智能多代理者的故障诊断系统

智能多代理者系统(MAS)为电子设备的故障定位和诊断提供了一种新的分析和求解思路。本文展示了应用MAS体系结构设计和实现的智能故障诊断系统——MDIDS。文章首先介绍MDIDS系统的数据结构——分为三个层次的代理者群体,给出了系统中代理者的知识表示。然后说明MDIDS使用的诊断推理算法,并提出了一种新的基于估价函数的故障状态空间搜索算法。该算法能够实现对复杂电路的快速故障定位。文章最后总结了MDIDS系统的特点和将来的工作。     

基于免疫原理的故障诊断推理模型研究

智能故障诊断系统作为人工智能技术在故障诊断领域的应用,在实践中取得了较好的成效,但随着系统设备和功能的日益复杂化,各种故障现象成因越来越复杂,同时异常故障也时有发生,现有固定的诊断推理模型却难以满足复杂系统诊断面临的全部要求。针对故障诊断系统中常规固定诊断推理模型难以适应动态变化环境的缺点,该文在分析生物体免疫应答过程中免疫细胞协作机制基础上,采用多Agent技术构建了一种具有进化重构特性、适合于复杂系统故障问题求解的诊断推理模型,并给出了其工作流程。     

基于产生式规则的网络故障智能诊断修复系统

计算机网络日益复杂,网络故障带来的影响日趋严重,这对网络故障的诊断提出了更高的要求,需要向着自动化、智能化的方向发展．本论文研究提出,在专家与网络工程师的网络故障诊断及修复经验基础上,归纳形成基于产生式规则的故障知识,以规则推理机制来进行故障诊断,并自动生成修复方案;同时,通过SQLServer数据库的发布订阅服务,对故障知识进行共享机制设计,实现全网同型号设备的网络故障自动免疫功能．最终设计实现了一套网络故障智能诊断修复系统,达到了在无人干预情况下智能完成网络故障诊断和自动修复的工作．