包装机械故障诊断的新方法——神经网络专家系统(PMNS)

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,设计了包装机械故障诊断的神经网络专家系统的知识获得、知识库、推理机制等主要功能模块,并实现了基于改进型神经网络的包装机械诊断专家系统。     

基于人工智能的数控机床故障诊断分析

在现代机械制造领域中,数控机床是十分重要的加工设备。作为一种高端加工装备,数控机床集合了机械、自动化以及计算机等大量的先进技术,属于典型的机电一体化产品。数控机床在使用过程中不可避免地会出现故障,影响机床正常的加工作业,严重的还会导致机床停机,因此需要对机床的故障进行诊断。为了提高数控机床故障诊断的智能化水平,在数控机床故障诊断中引入普通神经网络,但存在着收敛速度不够以及训练容易陷入局部极值等问题。针对这种情况,该文对数控机床存在的故障进行了分析,以RBF神经网络为基础,建立数控机床故障诊断模型,并在此基础上提出了数控机床故障诊断算法,对研究数控机床的智能化故障诊断有一定的参考价值。     

模糊专家系统在包装机械故障诊断中的应用

阐述包装机械故障诊断中运用模糊专家系统的必要性,介绍模糊专家系统的基本结构、知识表示和推理机制.通过实例介绍模糊专家系统在包装机械故障诊断中的应用.     

浅析模拟电路故障诊断中神经网络与专家系统的应用

介绍专家系统应用于模拟电路故障诊断的原理,并指出该方法在故障诊断中的应用现状和存在的问题;提出神经网络和专家系统的结合方式,利用专家系统和BP神经网络的优点,克服它们的一些缺点。     

神经网络在电路诊断中的应用

目的：阐述了目前电路基于数据库技术和人工智能专家系统及神经网络原理的故障诊断系统。方法：将所记录的模糊症状输入到系统中，通过模糊运算后，运用神经网络学习算法来寻找故障类型。结果：介绍了人工神经网络技术在电路诊断中的应用，并给出系统故障诊断软件的设计，结论：所用专家系统和神经网络相结合的方法改进电子电路故障诊断是可行的。     

基于CBR的机载雷达故障诊断专家系统研究

以故障诊断的理论和方法为基础,综合运用神经网络、基于案例推理(CBR)和专家系统理论,对雷达装备的故障诊断问题进行研究,形成一个集成的智能诊断专家系统。介绍了系统的总体结构和工作原理,并给出具体的诊断实例,此方法充分利用神经网络和CBR的优点,将提高雷达装备故障诊断的正确性和效率。     

基于人工神经网络的故障诊断专家系统

将人工神经网络引入故障诊断专家系统,探讨了该系统的原理及结构,分析了神经网络在该系统中的运用特点,并介绍了基于神经网络的学习机及推理机的原理,最后介绍了基于人工神经网络的66-10空压机故障诊断专家系统.     

数控机床故障诊断与维修分析

做好数控机床故障诊断与维修保障生产和实训教学正常使用。数控机床各部分组成和具有的功能,数控机床日常维护。数控机床数控装置、驱动伺服系统和机械部分故障维修,实用故障诊断方法。     

基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统

发动机是车辆的核心部件,及时有效地发现并排除故障,对降低维修费用,减少经济损失,增加发动机工作时的可靠性,避免事故发生具有重大的意义。以某型号发动机为研究对象,运用测试技术、信号处理、小波分析、神经网络和模糊控制理论,提出了基于模糊神经网络的智能故障诊断系统。建立了发动机故障信号采集试验台,在试验台上人工模拟3种转速下6种工况,通过加速度传感器采集正常工况和异常工况的振动信号,之后利用小波包技术进行消噪处理,并提取出故障信号的特征值,作为网络训练和测试的样本数据。用样本数据训练和检测自适应模糊神经网络,完成对信号的离线模式识别,之后以测试样本数据实现在线故障诊断,通过仿真分析,取得了很好的诊断效果。与传统的BP神经网络故障诊断方法进行对比,无论在诊断精度上还是学习速度上,模糊神经网络在故障诊断中更具有优势。同时,在专家系统的理论基础上,将模糊神经网络与专家系统进行信息融合,实现数据接口通信,利用网络的自学习能力建立智能故障诊断数据库和诊断规则库,通过程序语言快速高效的设计出智能诊断系统。最后,通过发动机故障诊断实例仿真分析,验证了基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统的可行性。     

基于BP神经网络的复杂电子设备实时故障诊断专家系统

以某型通信设备为例，介绍了如何将BP神经网络和传统的专家系统结合在一起，构成实时的故障诊断系统，从而避免传统的专家系统存在的一些问题，更好地解决故障诊断的问题。     

Design of Vibration Monitoring System of CNC Machine

CNC machine have a fast development and is widely used in China. Generally, CNC machine tool, includs CNC lathes and CNC milling machine. CNC machine tool is a necessary tool for machining. It plays an important role in the mechanical design and machining fields. CNC machine tool is mainly composed of two parts of the machine body and the computer control system. Mechanical equipment failures usually related information such as vibration, sound, pressure, temperature performance. CNC machine tool vibration monitoring system with piezoelectric accelerometer, the eddy current displacement sensor, signal amplifier, signal conditioning modules. We can take an advantage of the CNC machine tool vibration monitoring system for vibration monitoring and fault diagnosis of CNC machine tools.     

基于专家系统与神经网络集成的故障诊断的应用研究

本文针对工业生产中使用的直流电动机,应用人工智能的相关理论对其故障进行了广泛深入地研究。在此基础上,探讨了专家系统与人工神经网络相集成的电动机故障智能诊断方法并加以实现。实践证明,网络的学习时间显著缩短,整个系统的推理效率明显提高,并验证了集成式专家系统的诊断效果比传统的专家系统或神经网络更为全面、准确和迅速。电动机故障的集成式智能诊断方法是一个既有理论研究意义又有实际使用价值的课题与方向。     

基于专家系统与神经网络集成的故障诊断的应用研究

本文针对工业生产中使用的直流电动机，应用人工智能的相关理论对其故障进行了广泛深入的研究。在此基础上，探讨了专家系统与人工神经网络相集成的电动机故障智能诊断方法并加以实现。实践证明，网络的学习时间显著缩短，整个系统的推理效率明显提高，并验证了集成式专家系统的诊断效果比传统的专家系统或神经网络更为全面、准确和迅速。电动机故障的集成式智能诊断方法是一个既有理论研究意义又有实际使用价值的课题与方向。     

Expert Diagnosing system for a Rotation Mechanism Based on a Neural Network

By combining the artificial neural network with the rule reasoning expert system,an expert diagnosing system for a rotation mechanism was established.This expert system takes advantage of both a neural network and a rule reasoning expert system;it can also make use of all kinds of knowledge in the repository to diagnose the fault with the positive and negative mixing reasoning mode.The binary system was adopted to denote all kinds of fault in a rotation mechanism.The neural networks were trained with a random parallel algorithm (Alopex).The expert system overcomes the self-learning difficulty of the rule reasoning expert system and the shortcoming of poor system control of the neural network.The expert system developed in this paper has power ful diagnosing ability.     

基于模糊神经网络的机载设备智能故障诊断系统

针对某型飞机机载设备故障多,且具有模糊性、复杂性的特点,本文将模糊逻辑和神经网络相结合,采用模糊隶属函数来描述这些故障的程度,建立了模糊神经网络故障诊断模型.采用图形化编程技术,开发了一种故障诊断推理流程图,方便了用户的开发.该系统依据专家知识和测试数据,可将故障隔离到内场可更换单元(SRU)或某个功能电路.实践证明该诊断系统是有效的,具有推广应用价值.     

基于知识的单面瓦楞纸板机生产故障诊断系统的研究

首先介绍了单面瓦楞纸板机生产中常出现的故障诊断技术的基本内容，然后指出了单纯基于数据处理的各种传统诊断方法的缺点，进而探讨了专家系统方法用于系统故障论断的基本原理及其优越性，并概括介绍了ＳＣＲ直流调速装置的故障诊断专家系统－ＳＣＳＤ以及ＳＣＳＤ的功能、特点及其模拟故障诊断实验结果。     

基于增量学习的数控机床故障诊断系统

针对数控机床中主轴轴承和刀具同时出现故障或机床主轴转速改变时的故障诊断问题,提出了基于增量学习的深度卷积诊断模型。首先,将常用转速下的主轴轴承和刀具振动数据集,输入结合了批量归一化算法的一维卷积神经网络,实现单一转速下故障诊断;然后,人工判断跨转速诊断时的未知故障类型,对其打标签后重新输入网络,通过增量学习实现知识迁移并使模型学习新数据特征;最后模型在跨转速故障诊断领域的准确率为76.49%~86.09%,且与Fine Tuning和Joint Training两种经典跨领域算法相比,基于增量学习的深度卷积诊断模型提高了准确率,缩短了训练用时。