基于神经网络的智能故障诊断系统的开发研究

针对传统专家系统在故障诊断领域应用中的局限性,提出了将神经网络理论与专家系统技术相结合的混合方法用于现代制造系统的故障诊断过程,并介绍了神经网络的智能故障诊断系统的体系结构,并对系统性能和构建中的一些关键技术,如神经网络构造、数据准备和网络训练等进行了探索和分析。     

电控汽油机故障诊断模拟实验系统的设计

提出了一个由PC机进行控制,人机交互良好并辅助一定多媒体教学的电控发动机故障诊断模拟实验系统。系统通过在硬件上切换数据传输通道改变电子控制单元(ECU)的数据获取情况,使用Visual Basic和SQL Sever 2000数据库实现数据的存储与管理,同时通过大量的实验建立了故障基库。     

基于模糊神经网络的锅炉系统故障诊断研究

在介绍人工神经网络的基本原理和基于神经网络的锅炉系统故障诊断原理的基础上,将模糊逻辑引入了神经网络,研究了集成的模糊神经网络在锅炉系统故障诊断方面的应用,并给出了锅炉样本的一个实例训练过程及测试结果,与传统的标准BP网络算法对比,证实了该方法在锅炉的故障诊断方面能够取得更好的效果。     

基于神经网络的故障诊断系统研究

研究了基于神经网络的故障诊断专家系统的基本原理和结构,论述了基于神经网络的故障诊断系统在知识表示、知识获取及推理机制方面的基本方法和特点。     

基于BP神经网络的汽车故障诊断的研究

研究了一种基于BP神经网络的汽车故障诊断方法。主要结合了专家系统判断推理的思想,通过多个子BP神经网络形成一条诊断链,从故障征兆出发,对汽车故障进行分级连续诊断,使故障诊断范围逐级缩小,最终确定汽车故障的具体原因。该方法符合人的逻辑思维,实现简洁,同时具有很高的诊断精度和很好的鲁棒性,可行性强。     

Rough集理论在故障诊断专家系统中的应用研究

在传统故障诊断专家系统的基础上，引入Rough集理论，提出了基于Rough集的故障诊断专家系统模型，并对模型中规则处理模块和冗余处理模块进行了功能分析和设计。     

基于SSA优化BP神经网络的故障诊断系统研究

针对煤矿井下防爆电动无轨胶轮车故障问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的电动无轨胶轮车故障诊断方法.以电动无轨胶轮车永磁驱动电机为例,通过提取电机不同运行状态下的振动信号特征参数,将特征参数用BP神经网络和SSA-BP神经网络进行训练、仿真测试.测试效果表明:基于SSA-BP神经网络的电动无轨胶轮...     

基于多级模糊神经网络的故障诊断在化工生产过程中的应用

化工生产过程一般都非常复杂，控制回路与测控参数很多，生产过程的故障检测与诊断问题非常困难。文中提出一种基于神经网络的多级故障诊断系统。采用三级递阶模糊神经网络，降解整个系统故障诊断问题的复杂性，同时采用所有子神经网络全局并行的推理方式，具有快速处理能力，适合系统实时在线故障诊断。     

神经网络和专家系统在汽车发动机故障诊断中的应用研究

运用神经网络与专家系统两种人工智能技术,通过对汽车发动机废气中CO,HC,CO2和02含量的分析进行故障推理和诊断.神经网络与专家系统主要采用串行连接,用神经网络模块进行故障分类,再经专家系统给出解释并进一步推理,得到具体的诊断结果,从而实现发动机常见故障的快速、准确和智能化诊断.     

基于BP神经网络的某型装备故障诊断专家系统

为提高现代工程装备在复杂现场环境下的维修保障能力,提出了基于神经网络的专家系统故障诊断方法。进行了该装备各个组成系统的故障模式与故障元件分析,研究了专家系统知识库的建立步骤并完成了故障诊断专家系统的知识库构建,并设计了基于神经网络推理技术的专家系统正向推理机制。研究成果在工程兵部队进行了应用,有效地提高了部队的装备故障维护与保障能力。     

基于神经网络专家系统的燃料电池发动机故障诊断系统设计

文章在分析了传统故障诊断方法在燃料电池故障诊断中的局限性的基础上,结合燃料电池发动机的特点,提出了基于神经网络专家系统的智能故障诊断方法,成功开发出一套基于VC++平台的燃料电池故障诊断专家系统软件,实现了燃料电池的状态检测和故障诊断,对保证燃料电池发动机的安全运行有重要的意义。     

基于两级BP网络伺服阀故障诊断专家系统的研究与应用

运用人工智能提高电液伺服阀的故障诊断水平,研究伺服阀静态特性曲线和伺服阀状态的对应关系,在特性曲线上提取状态特征参数作为人工神经网络样本,把训练好的经网络作为专家系统的知识库。状态特征参数提取方法能提高训练样本的质量。利用两级ＢＰ网络建立的伺服阀故障诊断专家系统已成功应用于液压ＡＧＣ测控系统,并具有推广价值。     

基于故障树的康明斯发动机故障诊断专家系统

运用故障树分析法进行康明斯发动机的故障分析,并转化成二叉故障树;采用产生式规则和框架表示法相结合构建知识库;采用层次分析法设计了故障诊断专家系统.基于Windows平台和Del-phi7.0语言开发了故障诊断专家系统.为工程兵部队提供了一套简单、实用的故障诊断工具,给部队装备的故障诊断带来极大的方便.     

基于层次分析法的发动机故障诊断专家系统

运用故障树分析法进行康明斯发动机的故障分析,建立了发动机常见故障的层次树模型,并将其转化成二叉故障树以构建专家系统的知识库;研究了系统的推理诊断流程:采用层次分析法设计了故障诊断专家系统.基于Windows平台和Delphi7.0语言开发了故障诊断专家系统.提供了一套简单、实用的故障诊断工具,给装备的故障诊断带来了极大的方便.     

汽车发动机电控系统故障诊断策略研究

本文以迈腾B8L国五版CUGA发动机电控系统作为研究对象,分别从控制逻辑、故障现象出发,研究汽车发动机电控系统故障。通过故障类型总结、切分,分析检测、诊断的过程及方法,获得了发动机故障类型,故障诊断策略和测量工具的选用依据,测量方式对检测结果的影响,并进行了故障案例分析。     

基于ART-并行BP神经网络的柴油机故障诊断研究

造成柴油机故障的因素十分复杂,既存在单一类的故障,也存在多故障并存的现象,而且还会出现新型故障,仅仅依靠单一神经网络技术的故障诊断已经很难满足对柴油机的有效诊断要求。本文在信息决策层融合的基础上,以自适应谐振理论ART和误差反向传播并行BP两种神经网络为基础,建立了用于柴油机故障诊断的新型神经网络模型,以对柴油机系统工作过程多种故障进行诊断识别。通过与单一神经网络诊断识别结果的分析和比较,验证了该神经网络诊断模型的可行性,它能够进行多传感器信息综合诊断,既能识别单故障和并发故障,又具有识别新型故障的能力,可有效地提高对柴油机故障诊断的准确性和可靠性。     

概率神经网络PNN在发动机故障诊断中的应用

介绍了概率神经网络的模型，分析了其特点，并探讨了基于PNN的发动机故障诊断方法。通过MATLAB进行仿真试验，结果表明基于概率神经网络的故障诊断方法可以最大程度地利用故障先验知识，提高发动机故障诊断的准确率。     

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。