基于模糊c-均值-粗糙集-自适应模糊神经网络推理系统集成的故障诊断

考虑模糊聚类的数据离散功能，粗糙集理论对决策系统的约简能力，以及模糊神经网络在模式识别方面具有的优势，提出了模糊c-均值(FCM)—粗糙集—白适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)集成进行故障诊断的方案：首先，应用FCM聚类方法离散故障诊断数据中的连续属性值；然后，基于粗糙集理论计算诊断决策系统的约简，按照实际需要确定诊断条件；最后，根据系统约简设计ANFIS进行故障诊断。4135柴油机的实际诊断结果验证了文中提出集成故障诊断方案的可行性。在数据充分的条件下，该方案可以推广应用于其它机械设备。     

点火提前角对氢发动机性能的影响及智能控制技术

进行了进气管喷射的氢发动机点火提前角对发动机性能影响的研究，试验指出了点火提前角对氢发动机动力性，经济性和排放性能有较大影响。建立了模糊神经网络控制系统对点火提前角进行优化控制，建立了一个改进的模糊神经网络系统代替传统的试验方法来求解氢发动机的最佳点火提前角(MAP)。仿真和试验结果的对比研究给出该方法具有较高的运行精度。     

汽车发动机故障诊断模糊专家系统研究

本文详细介绍了汽车发动机故障诊断模型专家系统的设计要点,模糊诊断知识的组织、模糊诊断推理、智能诊断程序结构,设计的诊断系统可根据模糊故障信号进行故障诊断,并由诊断结果获取相应维修方案。本系统使用模糊技术进行推理,能较好地处理诊断过程中的不确定性问题,该系统由Ｃ语言开发,在ＷＩＮＤＯＷＳ平台上运行。     

基于模糊神经网络的发动机故障诊断专家系统的研究

根据发动机的组成结构、功能原理及维修专家的实际经验，提出了一种基于模糊神经网络的故障诊断方法，将模糊逻辑和神经网络与传统的专家系统结合起来，开发出发动机故障诊断专家系统软件。该系统具有推理过程简单、快捷和准确等优点。     

基于奇异谱分析的发动机燃油系统故障诊断

通过研究离散动力系统奇异谱的特征，探讨了由离散动力系统建立奇异谱分析的方法，以及奇异谱谱型最佳分类、奇异谱的特征参数和奇异谱分析在发动机故障诊断中的应用。根据某发动机缸盖振动信号的特征与其燃油系统的激振特性，建立了该发动机缸盖振动的非线性动力系统信息模型，采用奇异谱分析的方法提取故障诊断特征，应用模糊最佳故障分类法对某发动机燃油系统的故障进行识别，在实验中取得了预期的效果。     

基于加权模糊优选理论的发动机磨粒智能识别

磨粒识别是实现发动机故障诊断和状态监测的关键环节；模糊优选理论应用于磨粒识别一般采用的都是均权模型。引进了一种模糊相对权重的概念，将其与模糊优选理论结合运用到铁谱分析的磨粒智能识别中，提出了一种新的基于加权模糊优选理论的磨粒识别方法，实际计算表明，该方法在发动机磨粒智能识别中取得了很好的识别效果。     

发动机异响故障的模糊专家诊断方法研究

基于模糊综合评价诊断方法,建立了发动机异响故障的模糊综合诊断模型,并开发了计算机辅助诊断系统.研究结果表明,发动机异响故障的模糊综合诊断模型充分考虑了实际诊断中的各种因素,开发的计算机辅助诊断系统可以为检测诊断人员指明方向,提高发动机异响故障诊断的工作效率,具有一定的应用价值.     

发动机磨损模式的FGRD识别模型

发动机磨损模式识别是实现发动机故障诊断和状态监测的关键环节.根据灰色系统理论和模糊数学,引进了一种灰关联度综合评价模型和模糊相对权重的概念.根据铁谱分析的磨粒识别结果,将两者相结合运用到铁谱分析的磨粒识别中,提出了一种新的基于模糊灰关联度的发动机磨损模式识别方法,计算表明,方法是有效的.     

基于燃烧过程分析及模糊诊断技术的柴油机故障诊断方法研究

利用先进的内燃机燃烧学和热力学模型，建立了基于模糊诊断技术的柴油机故障诊断方法，应用数理统计方法确定了柴油机工作过程参数隶属度函数，构造了模糊故障诊断矩阵，并应用计算机技术实现了对柴油机常见故障的模糊诊断，在柴油机故障诊断应用中取得了良好的效果。     

基于模糊神经网络的故障诊断方法的应用

针对大型机组的状态监测与故障诊断问题,为了克服单一故障诊断方法的局限性,对现有的大型设备故障诊断方法作了分析之后,提出一种基于区间值模糊神经网络的诊断方法。该方法根据设备故障诊断的不同阶段,利用基于规则库、区间值模糊集理论、模糊神经网络和模糊模式识别等方法。该方法在某炼油厂重催化机组故障诊断中得到了具体应用。     

基于模糊理论的增压系统故障诊断

提出了一种评判柴油机增压系统状态的新方法,增压系统的状态主要与进气管中空气的压力和温度有关,对上述两个参数进行模糊化处理,并利用模糊综合评判方法得出增压系统状态的准确评判结果,对评判不合格的增压系统,通过检测压力、温度、流动阻力等参数,提取反映故障状态的特征向量,利用模糊诊断技术可以实现对增压系统故障原因和部位的不解体诊断。     

柴油机模糊诊断专家系统的研究

介绍了一种以关系数据库为基础的机车柴油机多征兆模糊故障诊断专家系统,研究了多征兆模糊产生式规则的诊断知识表示和知识库的建立;利用ADO技术实现对知识库的访问和诊断管理。在柴油机故障诊断应用中,该数据库取得了良好的效果。     

汽油机点火系故障单片机检测诊断系统

介绍一种利用单片机检测、诊断汽油机点火系故障的分析系统，主要特点是通过检测点火初级线圈在充电、放电时的电流波形，分析诊断出汽油机点火系统故障点部位。同时介绍该系统在分电器在试验台上的实验情况。结果表明，该系统诊断断点系故障快速准确。     

模糊故障树分析法在内燃机可靠性中的应用研究

提出了一种用于内燃机可靠性研究的模糊故障树分析方法。在常规故障树分析法中,故障事件发生的概率被描述为一确定值,在实际生活中,内燃机零部件发生故障不仅仅是由一些随机不确定性因素造成的,而且还有一些是模糊不确定性因素引起的。在本文提出的方法中故障事件发生的概率被定义为一模糊数。基于模糊集理论和故障树分析方法,模糊故障树分析方法解决了传统故障树分析法不能处理同时存在有随机不确定性和模糊不确定性的故障事件的问题。就该方法在内燃机可靠性分析中的应用给出了实例。     

基于时频谱图与图像分割的柴油机故障诊断

将图像分割理论引入柴油机故障诊断中,提出一种基于时频谱图、图像分割和模糊模式识别的柴油机故障诊断新方法.首先利用二进小波对柴油机缸盖振动信号进行预处理,然后用时频谱图对柴油机气门机构4种状态下的缸盖表面振动信号进行时频分析,并将谱图结果根据图像分割理论对其等高图进行分割,最后通过选取分割后图像的特征体质心位置、特征体面积、数目和熵作为特征参数,并利用模糊C均值聚类对图像进行分类识别.试验结果表明,新方法提取的振动信号图像几何特征与形状特征参数能充分反映柴油机气门工作状态的信息,对不同类型的气门故障均能正确诊断.     

柴油机燃油喷射系统故障诊断研究

柴油机喷油器故障直接影响到燃油的喷射质量,导致燃烧过程恶化,影响柴油机的性能指标。常规的模糊神经网络中,模糊运算往往采用静态的、局部优化运算方法,往往存在技术上的难点,为此提出了一种基于补偿模糊神经网络的智能诊断系统。该系统将神经网络和补偿模糊逻辑相结合,采用动态、全局优化的运算,充分利用了相互间的优点,使网络更适应、更优化,加快训练速度。运用到柴油机燃油喷射系统故障中,取得了较好的效果。