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以汽车起重机液压系统故障诊断为应用背景,研究并开发了一个基于二叉树和案例推理的液压故障诊断专家系统原型。为了克服传统故障树的缺陷、优化故障案例关键属性权重并有利于知识的表示和处理,该系统使用了最优二叉树技术、遗传算法和数据库技术,有效地提高了故障诊断的效率和正确率,改进了专家系统的开放性和可扩展性。实验结果表明,该方案的设计思想是合理的,实现方法是有效的。 相似文献
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针对轴向柱塞泵故障机理的复杂性和故障信息的不确定性,提出了基于粗糙集与神经网络相结合的故障诊断方法,并详细阐述了基于粗糙集与神经网络的轴向柱塞泵故障诊断系统的设计步骤和实现技术。实验结果表明,该方法不仅能优化神经网络的拓扑结构,同时能有效提高轴向柱塞泵故障诊断的精度和效率。 相似文献
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