基于神经网络的数控机床故障诊断专家系统

针对传统专家系统在处理故障诊断中的不足,提出了将神经网络技术与专家系统融合的诊断模型,并用于数控机床的故障诊断中.介绍了诊断系统结构、功能及改进的BP神经网络算法,并给出了应用实例.试验结果表明,该方案合理、可行,有较好的应用前景.     

基于神经网络的综合智能故障诊断专家系统

神经网络(ANN)和专家系统(ES)是人类智能活动的两种表示方法，它们有优缺点。如果把这两种技术结合起来取长补短，所形成的神经网络智能系统则会更加完善。这已成为人工智能发展的一个重要趋势。本文对神经网络专家系统和传统的专家系统结合起来的综合智能故障诊断专家系统在故障诊断中的应用进行了研究。     

基于神经网络的雷达故障诊断专家系统

介绍一种基于神经网络的雷达故障诊断专家系统,以及系统结构、神经网络的学习算法,给出应用实例,诊断结果表明该方法的有效性。     

机载火控系统故障诊断神经网络专家系统

对作战飞机火控系统的故障检测,传统的方法是使用多种检测仪器对机载火控设备进行性能检查,技术含量低,不能满足现代战争的需要.为提高部队的作战效能,采用微电子技术、人工智能技术、计算机测量与控制技术,研制了机载火控系统故障检测装置;该装置在实际应用中取得了良好效果,并具有测试结果准确,自动化程度高,工作稳定可靠,操作简便,易于转移和维护等优点,不仅适用与内场,还可用于在外场对机载火控系统进行原位检测,为技术人员进行机载火控系统的性能及故障检测提供了便利.     

基于神经网络的船用柴油机故障诊断专家系统

介绍一种基于神经网络的船用柴油机的故障诊断专家系统，以及系统结构、神经网络的学习算法，给出应用实例，诊断结果表明该方法的有效性。     

基于知识与模糊神经网络的故障诊断专家系统

提出了一种基于知识与模糊神经网络专家系统故障诊断方法,设计构造了诊断专家系统的整体框架,在框架中体现了在任务工机控制下,规则符号推理和模糊神经网络推理综合诊断的思想。知识库是诊断专家系统的核心,在本系统中定义了广义三层规则库结构,即元规则、故障诊断规则、结论合并规则。Ｒｕｌｅ型的模糊联想记忆器实现专家系统中的分类和综合功能,并讨论了模糊神经网络输入和输出模糊化的问题。本文为旋转机械故障诊断专家系统     

基于神经网络与专家系统的气象仪故障诊断系统

分析了专家系统和神经网络各自的特点,提出将两者相结合的方法,构造基于神经网络与专家系统的气象仪故障诊断系统模型。测试结果表明,神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。     

神经网络型铣刀磨损故障诊断专家系统

运用人工智能提高铣刀磨损的故障诊断水平,在神经网络诊断系统中,对BP算法进行了探讨和改进,采用正向和混合双向推理技术,并考虑了系统的解释功能,基于实例和基于规范相结合的解释方法大大增强了系统的解释功能。文章较详细地介绍了系统的总体结构和各功能模块的具体实验,系统的诊断结果表明,在诊断成功率,推理速度,知识获取和自学习功能等方面优于基于规则的诊断专家系统。     

基于Alopex神经网络的旋转机械故障诊断专家系统

提出了一种可以减小网络规模的故障表示方法,并将Alopex算法引入神经网络模型的训练过程,将人工神经网络与规则推理相结合,建立了旋转机械故障诊断的神经网络专家系统。该系统充分利用了神经网络与规则推理的优点,采用正反向混合推理方式调用知识库中的各种知识进行诊断。采用二进制数码表示机械的各种故障,基于Alopex算法训练神经网络。建立的专家系统克服了基于规则专家系统的自学习困难问题和基于神经网络诊断系统的系统控制能力弱的缺点,具有较强的诊断能力。     

基于规则的模糊神经网络故障诊断专家系统

提出了一种基于规则的模糊神经网络专家系统诊断方法,该方法采用了广义三层规则库结构及推理机制,把Ｒｕｌｅ型的模糊联想记忆器作为专家系统的分类和综合算法,使基于规则的知识处理方法与模糊神经网络有机地结合在一起。并讨论了模糊神经网络输入和输出模糊化的问题。为旋转机械故障诊断专家系统提供了一个易于实现的框架结构。     

无人机指挥控制系统的神经网络专家故障诊断

将神经网络与专家系统相结合，提出了一种应用于无人机指挥控制系统的智能故障诊断方法。给出了该故障诊断系统的结构组成，详细阐述了它故障诊断的原理。利用MATLAB对系统仿真的结果表明，该方法应用于无人机指挥控制系统的故障诊断是有效的。     

基于神经网络的故障诊断方法的研究

介绍了神经网络的优缺点,针对目前较热门的三种神经网络与其他诊断方法融合的复合故障诊断方法进行分析,指出了各自的适用性和局限性,并对目前故障诊断的方向进行了展望.     

基于证据理论的齿轮故障诊断

针对传统方法在齿轮故障诊断中可靠性不高的问题,提出了基于证据理论的混合诊断算法.根据齿轮故障特征向量,采用两个并行的BP神经网络进行局部故障诊断,获得彼此独立的证据.再用证据理论对各证据进行融合,最终实现对齿轮的故障诊断.实例结果表明,该方法可充分利用各种故障的冗余和互补信息,有效地提高诊断的可信度.     

汽车故障诊断专家系统技术研究

阐述汽车故障诊断专家系统模型的发展及应用成果,叙述了汽车故障诊断系统技术研究的发展趋势及需要解决和把握的关键问题等.     

机械设备故障诊断专家系统的设计

着重论述了机械设备故障诊断专家系统的设计，包括知识库的设计思想和实现方法、专家知识的获取和表示、推理机的设计、综合数据库的结构设计等组成部分的具体设计过程。     

基于神经网络的FMS故障诊断方法研究

对神经网络理论应用于FMS（Flexible Manufacture System,柔性制造系统）故障诊断进行研究,在介绍了神经网络基本理论的基础上,提出一种FMS故障诊断的神经网络计算方法。     

蚁群算法融合BP神经网络的齿轮故障模式识别

为了提高齿轮故障诊断的准确性,引入了一种蚁群算法融合BP神经网络的方法。根据齿轮的故障特征量,建立其神经网络的故障诊断模型。以网络的权值和阈值为自变量,通过蚁群算法的迭代运算,搜索出误差全局最小值,再进行网络的二次学习训练,最终实现对齿轮的故障诊断。实例仿真结果表明,该方法具有较高的故障诊断精度,可减少诊断的不确定性。     

气动生产线故障诊断专家系统的原理与实验研究

本文通过对气动生产线回路故障特点的研究,提出模糊-神经网络故障诊断专家系统的诊断方法。充分发挥软硬软件各自的优势,设计完成气动回路故障诊断仪和气动多支路自动切换阀,采用检测与诊断相结合的方法,力求诊断迅速、准确。