特种车辆柴油发动机故障诊断专家系统实现问题

为了实现特种车辆柴油发动机已发故障或潜在故障的快速高效诊断,根据特种车辆柴油发动机运行过程特征参数知识表示的模糊特性,建立了多库多层次方式的知识库,并采用柴油发动机故障类型诊断的反向推理和故障原因分析及故障消除措施正向推理相结合的混合推理机制设计了总体目标推理和级目标推理相结合的推理机.该系统采用V isual Basic6.0进行编程,在windows2000平台上运行.应用效果表明,特种车辆柴油发动机故障诊断专家系统的预报准确率较高,具有较大的实用性.     

框架理论在故障诊断中的应用研究

本文介绍了故障诊断专家系统的知识表示和推理方式,研究采用框架知识表示法,运用模糊集合理论,利用框架推理,以局部符合的深度优先搜索构建推理机,将模糊关系矩阵和模式识别相结合设计了一个诊断模型。     

烧结过程异常状况诊断专家系统SPADES(Ⅱ) --关键技术

知识库构造和推理机设计是实现专家系统的关键技术.烧结过程异常诊断的知识具有模糊性、不确定性与因果性强,定性知识与定量知识并存的特点.采用模糊逻辑表达烧结过程信息的模糊特性,研究了表达烧结过程异常诊断知识的综合型知识表达方式.知识库的组织包括数据库、事实库、模型库和规则库.规则库中的规则根据用途不同分组存放,同组规则按优先级别排序,这样的知识组织方式为实现高效快速推理奠定了基础;SPADES系统的知识库具有管理与维护功能,知识学习采用专家指导学习方式;烧结过程异常诊断专家系统的推理机采用多级目标推理的混合推理机总体目标推理采用过程化推理,按异常类型判断、异常原因分析、操作决策顺序进行;烧结过程异常状况的诊断采用模糊诊断确定假定异常集合,再通过反向推理验证假定异常集合中的元素,确定出现的异常类型;异常原因分析和操作决策采用正向推理.对于本系统中模糊规则的模糊性传递问题,采用基于确定因子法的不精确推理策略,以及基于模糊规则的模糊匹配方法.SPADES系统在生产现场的应用结果证明了本系统知识表达方式和推理机可以实现模糊知识的表达和高效推理.     

水电机组故障诊断中的推理策略

在水轮发电机组监测与故障诊断专家系统中，推理机的设计是专家系统的核心．针对水电机组的特点，讨论了知识的表达方式、专家系统推理机推理策略的实现，并讨论了规则可信度的计算．该推理方法用于白莲河水电站监测与故障诊断系统中，成功地对机组的故障原因进行了推理，证明该推理方法是可行的，并为其他电站故障诊断推理机的设计提供了参考。     

地理专家系统的推理机设计

运用地理专家系统的推理机设计原理和方法,探讨了推理机的基本控制策略及其程序实现的算法,以及推理知识的搜索策略;讨论了地理专家系统中的不精确推理问题,分析了不精确推理的Ｂａｙｅｓ算法的基本思路及其推理规则的构造原理与方法．并以水土保持专家系统的推理机构造为例,论述了推理网络的组织原理和推理规则的设计方法及其推理算法．     

基于遗传算法和神经网络优化的故障诊断专家系统

传统故障诊断专家系统中存在知识获取困难和推理能力弱的问题,采用模糊神经推理控制器作为推理机可改善此类问题,为进一步提高系统的性能,用遗传算法对推理机进行离线训练．在系统中,使用了传统故障诊断专家系统给予规则的推理方式,使系统在提高灵活性的基础上保持了透明性。     

铝电解模糊专家控制器的开发与应用

介绍了最新开发的铝电解模糊专家控制器的规则库、论域自调整机制以及推理机的构造．采用了基于“近似推理”原理的模糊专家系统的推理技术构造推理机,使其具有同时处理精确知识和模糊知识的优点,并且建立了“论域自调整”机制,使控制器可根据槽况的变化和控制模式的切换,自动调整输入模糊变量和／或输出模糊变量所对应的精确值的论域,从而简便而有效地达到在线自动调整控制器的工作点和动、静态品质的目的．应用结果表明,改进的效果显著．     

基于6槽VXI测试仪的雷达故障专家诊断推理机的设计

雷达故障专家诊断推理机利用VXI测试仪器为硬件平台,设计了基于征兆（测试点）的集成推理软件平台。它可对征兆的测试数据（含结果）进行采集、处理,再进行故障的合理推理和判断,推断出正确的结果。     

基于分级规划的工艺决策推理与知识管理策略

论述了基于分级规划的工艺决策推理控制策略、混合式推理策略以及工艺决策知识和数据管理策略．推理控制策略将复杂的工艺决策推理机分解成性质不同的三个子推理机,简化了推理机的结构．混合式推理策略综合了变异法、创成法以及人机交互法的优点,便于解决复杂多变的工艺决策问题．工艺决策知识管理策略使工艺决策知识和数据按三个子推理机分类存储,从而便于规则的搜索、存储、管理与维护．     

卢卡西维茨多值逻辑在模糊模态逻辑中的应用

模态推理是人工智能研究的重要内容.已有的推理方法,由于计算复杂等原因,使用范围受到限制.将模态逻辑转换为卢卡西维茨多值逻辑,再将卢卡西维茨多值逻辑转换为布尔逻辑的推理机计算简单,而且还能用于模糊模态和模糊谓词推理中.基于此,验证了模态逻辑和卢卡西维茨的三值逻辑的相符性,并将推理机应用于模糊模态逻辑中.     

柴油机冷启动过程模糊逻辑推理异常诊断

在分析柴油机冷启动异常诊断知识特点的研究基础上,采用清晰集构建模糊集的方法对柴油机冷启动过程运行状态参数进行相应的模糊化处理,并采用模糊逻辑推理算法对柴油机冷启动过程进行异常诊断,从而提出了一种基于模糊逻辑推理的柴油机冷启动异常诊断方法.应用实例表明,柴油机冷启动过程中启动困难异常的可能性为0.752,应该对柴油机冷启...     

车用柴油机故障诊断模糊推理算法及应用

在分析车用柴油机故障诊断知识的基础上，采用模糊优化方法对车用柴油机运行状态参数进行处理，采用模糊推理的算法来表达车用柴油机故障诊断知识．应用效果表明，车用柴油机模糊推理算法的建立，具有较大的实用性．     

柴油机故障诊断技术的现状及展望

柴油机作为一种复杂动力机械,其运行状态监测和故障诊断技术越来越受到人们的关注。在柴油机故障诊断领域,信号处理、故障特征提取及识别方法已初具雏形,但离实用化还有一定距离。笔者分析了柴油机常见故障及影响因素,综述了现代柴油机故障诊断技术中常用的各种基于振动信号的时频分析法、瞬时转速波动法、铁谱及光谱分析法、灰色系统理论诊断法、神经网络诊断法及专家系统诊断法的原理、特点及不足,最后指出了柴油机故障诊断的难点和发展方向。     

一种柴油机燃油系统故障诊断的新方法

提出一种基于小波变换和模糊C-均值聚类分析的柴油机燃油系统故障诊断方法.对测得的柴油机高压油管压力波形进行小波变换,提取了反映故障状态的5个特征参数.给出了模糊C-均值聚类算法的原理及一般步骤,指出用划分系数、划分熵和分离系数可以评价模糊聚类的有效性.利用模糊C-均值聚类算法建立标准故障特征模式,通过待识样本与标准模式的贴近度计算和比较,可以完成故障模式的模式识别.该方法应用于柴油机燃油系统的典型故障诊断中,测试表明采用小波分析和模糊C-均值聚类分析后,提高了判别故障的准确性.     

一种混合智能故障诊断方法及柴油机故障诊断

提出了一种模糊聚类、粗糙集理论与神经网络集成的混合智能故障诊断方法。引入聚类有效性函数和点分布密度函数。对模糊c-均值聚类算法进行改进,形成了自适应模糊聚类算法并依据该算法将连续的故障特征值离散化。应用粗糙集理论处理离散化的故障诊断数据。采用基于信息熵的方法,约简冗余的故障特征。依据约简结果构建神经网络,采用遗传算法优化网络的权值和阈值。将该方法用于柴油机气门故障诊断,并与普通神经网络进行对比。结果表明,该方法提高了故障诊断的正确率。     

基于EMD和模糊聚类的柴油机故障诊断

根据柴油机故障振动信号的特点,提出了一种经验模式分解和模糊c均值聚类相结合的柴油机振动信号故障诊断新方法.首先,采用经验模式分解方法对柴油机排气门间隙为0.4,0.6及0.75mm的3种工况下的振动信号时间序列进行分解,对分解求得的前6个固有模态函数分别求其能量比并将其作为反映故障状态的特征参数,再利用模糊c均值聚类方法对特征参数进行聚类分析.实验结果表明:所有样本的测试结果均与实际状况相一致,该方法可以有效地对气门间隙故障进行诊断.     

汽车发动机点火系统故障诊断专家系统的开发

介绍了在汽车发动机点火系统故障诊断中应用专家系统的一些方法,对其中的关键技术知识的获取和表达、推理方法和如何使系统具有学习功能等进行了探讨。