基于Drools的变压器故障诊断专家系统

针对现有的变压器故障诊断系统普遍存在知识固化的问题,提出了一种基于Drools的变压器故障诊断专家系统。首先,利用Drools框架搭建变压器故障诊断专家系统的架构,实现规则文件与逻辑文件的分离;然后,结合真实案例与权威专家的经验,从过热、放电、绝缘和绕组变形四大类故障入手,确定故障模式。选取机械性能、电气性能和热性能三个方面中最能反映变压器状态变化的特征量,并与故障模式相关联,构建专家规则库;最后,使用Java代码编写Drools专家系统,利用规则库实现变压器的故障诊断。实践证明,系统具有较快的反应能力和准确的诊断能力,具备较好的工程推广价值。     

基于分类树归纳的模糊轴系诊断规则抽取

轴系故障一直是困扰电力生产的主要问题,基于专家系统的轴系故障诊断方法存在知识获取困难、诊断精度不高的问题。本文提出了基于归纳学习的分类树构造方法,实现从运行数据中提取诊断规则,分析了基于分类归纳的诊断规则抽取方法对噪声的容忍能力,在不同噪声类型和噪声规模下,分析发现属性约简和剪枝技术都能有效提高诊断规则的泛化性能。本文进一步提出了将数值型规则转化为模糊规则,提高诊断规则的可理解性和推广能力,为实现故障诊断系统的自学习提供了可行的途径。     

基于Petri网的水电机组故障诊断专家系统研究

针对水电机组故障诊断的多样性、复杂性,提出采用Petri网模型表示水电机组故障诊断专家系统的产生式规则,基于水电机组振动故障征兆信息可快速推理故障源.诊断实例表明,该诊断推理方法快速、准确、有效,可供借鉴.     

一种基于D-S证据理论的水轮机故障诊断方法

为解决不确定条件下水轮机故障诊断问题,在故障样本集的基础上通过粗糙集约简冗余属性获取了诊断规则进行故障诊断.对检测信息不完备时根据检测条件属性通过贝叶斯定理计算缺失属性发生的概率用于故障判断.针对多个诊断中出现的问题,通过D-S证据理论进行融合以获取一致性输出.示例证明了该方法的可行性与有效性.     

模糊专家系统及其在汽轮发电机组故障诊断中的应用

提出了一种用于汽轮发电机组故障诊断的模糊专家系统,分析了人机界面、解释机、知识库及推理机四部分功能;通过研究诊断规则的前提条件、权系数、前提真度及模糊结论置信度的确定方法,实现了知识库中模糊产生式规则表达;研究了基于正向推理控制策略的模糊推理方法,并分析了诊断结果的冲突消解方法。通过对汽轮发电机组汽流激振故障的案例分析,验证了本文模糊专家系统的有效性,为汽轮发电机组故障诊断提供了一种有效可行的方法。     

基于SDG推理规则和定量分析的故障诊断技术

符号有向图（Signed Directed Graph,SDG）是一种基于定性模型和因果分析的故障诊断方法,针对最初的算法效率低下,不适合实际大规模过程的特点,给出了一个将SDG模型转化为一系列规则的方法,这样不仅可以大幅度地提高诊断的速度和精度,同时可以同已有的诊断专家系统相结合;诊断时应用所建立的规则进行比较,得到故障模式的定性诊断结果。然后对某些定性特征一样而定量值不同的故障模式,通过结合模糊理论在SDG中加入适当定量信息,并计算和比较被诊断模式对已知故障模式的隶属度来确定系统的故障。案例试验表明本文所给出的方法是可行的。     

火电厂锅炉运行故障诊断专家系统的研究

在火电厂锅炉运行故障诊断中,难以建立对象的精确数学模型,且故障征兆和故障原因之间具有一定的模糊性,采用模糊专家系统可以避免建模的困难,并能在信息不确定的情况下给出合理的解释。给出了该系统的结构,简单介绍了其各模块的功能。研究了模糊事实的表示和基于规则的知识的表示,介绍了推理过程,给出了汽包满水故障诊断实例。该系统通过检测实时数据库中出现的征兆,生成相应的模糊事实,结合规则库中的知识,诊断出可能出现的故障。     

旋转机械振动故障诊断知识库的研究与实现

重点收集整理了曲型旋转机械振动故障的故障特征，以这些故障特征为基础，应用专家系统的基本原理和诊断知识处理的方法，建立起旋转机械振动故障诊断知识库，借助专家系统工具CLIPS编写知识库，实现了基本的旋转机械振动故障诊断。     

太阳能及空气源热泵复合供热系统故障诊断研究与应用

为确保复杂太阳能热水系统的稳定运行,有必要采集实时运行数据从中获取故障特征信号,通过专家系统进行自动故障诊断。采用故障树分析方法,以太阳能热利用系统典型故障为例构建故障树,求解最小割集,并以此为基础建立诊断知识库;运用正向推理结合人工辅助决策机制进行故障诊断和定位,建立故障诊断专家系统。开发故障诊断软件,并在工程中进行测试,验证故障辨识的准确性。     

粗糙集理论和贝叶斯网络在汽轮机振动故障诊断中的应用

针对实际的汽轮发电机组振动故障诊断中常存在冗余和不确定性信息这一问题,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,提出了一种汽轮机振动故障诊断新方法.利用粗糙集信息表约简方法实现对故障特征的约简,以获取最小诊断规则.基于最小规则的贝叶斯网络模型可以有效降低网络构造的复杂性,同时利用贝叶斯网络来发现节点间的潜在关系,解决故障诊断过程中的不确定推理问题,从而提高诊断效率.最后,进行了故障实例分析,结果证明了该方法的有效性.     

汽轮机控制系统现场故障诊断技术的研究

提出了汽轮机控制系统７种常见故障的诊断规则和模型,介绍了汽轮机超速、调节系统晃动、调节系统不能维持空负荷运行、主油泵磨损、调速油泵磨损、高压调节阀阀杆断裂、调节阀扩散器碎裂等７种故障的特征故障征兆和诊断规则,作者还给出了汽轮机控制系统基于可靠性理论的诊断模型,以及这７种故障发生概率的计算公式和一些应用实便。     

FAI电喷摩托车故障诊断技术的研究

本文介绍了FAI电喷摩托车发动机远程故障诊断专家系统诊断模块的开发过程。该系统的故障诊断模块采用在线诊断与离线诊断相结合的方法,模仿了专家在诊断过程中推理的思维特点,提高了诊断复杂故障的效率。     

基于IEC三比值法与融合权重法的变压器可拓关联故障诊断

提出了基于DGA三比值融合权重的变压器可拓关联故障诊断法,以IEC三比值法中5种气体的三对比值为诊断指标,建立相应的物元模型,应用熵值法对各项指标进行客观赋值,并将专家经验的主观赋值和熵值法的客观赋值进行综合得到融合权重,再将融合权重应用到故障诊断模型中,利用关联函数的计算进行变压器故障诊断。最后结合大量实例数据,进行诊断结果的分析、对比与统计,此方法有较高的准确率。结果证明,该方法的诊断结果更准确、全面、可靠。     

船用柴油机故障诊断专家系统知识库的构建

以开发某船用柴油机故障诊断系统为目标,根据柴油机常见故障的形式及其特征,按照专家系统设计的一般原则,利用C＋＋Builder开发工具,建立了专家系统及其知识库的总体结构,包括事实库、规则库、初始数据库以及维修记录库等。利用SQLServer作为数据库平台,建立数据袁以及各表之间的联系,实现了专家系统的各种功能。并用实例...     

Transient pattern analysis for fault detection and diagnosis of HVAC systems

Modern building HVAC systems are complex and consist of a large number of interconnected sub-systems and components. In the event of a fault, it becomes very difficult for the operator to locate and isolate the faulty component in such large systems using conventional fault detection methods. In this study, transient pattern analysis is explored as a tool for fault detection and diagnosis of an HVAC system. Several tests involving different fault replications were conducted in an environmental chamber test facility. The results show that the evolution of fault residuals forms clear and distinct patterns that can be used to isolate faults. It was found that the time needed to reach steady state for a typical building HVAC system is at least 50–60 min. This means incorrect diagnosis of faults can happen during online monitoring if the transient pattern responses are not considered in the fault detection and diagnosis analysis.     

电力系统继电保护专家系统的构建

针对电力系统继电保护故障诊断中存在的信息不完备和不确定性等问题,构建了电力系统继电保护专家系统。着重论述了该系统的构建,对结构、推理规则和数据采集等进行了分析,结果表明能很好地解决电力系统继电保护中的一些故障问题,提高了故障诊断的准确度,从而确保电力系统的可靠运行。     

A review on model-based diagnosis methodologies for PEMFCs

The proton exchange membrane fuel cell systems (PEMFC)s are interesting devices for energy conversion. Recent researches are aimed at developing new monitoring and diagnosis techniques; a good management of these systems would allow optimizing the performance and reducing their degradation. The objective of a suitable diagnostic tool is to identify and isolate the different faults that may occur in the system being monitored in real time. Therefore, the main features of computational methods are accuracy, reliability and high computational speed. In order to perform the diagnosis, it is necessary to evaluate different approaches. In this work different model-based approaches are investigated as well as their validation and applications. An overview of different methodologies available in the literature is proposed, which is oriented to help in developing suitable diagnostic tool for PEMFC monitoring and fault detection and isolation (FDI).