基于B/S模式的远程故障诊断专家系统

文章介绍了Browser／Server模式的远程故障诊断系统的基本结构及工作原理，对其关键技术进行了研究。     

汽车故障诊断专家系统诊断模型的研究

本文以专家系统，人工智能基本理论为基础，针对汽车故障的特点，将故障诊断知识分为确定型和不确定型两类，并引入模糊数学原理对不确定型故障进行了深入的刻画，运用模式识别方法建立了诊断模型，辅之故障度，信息度作为启发因子进行有效的诊断。     

基于故障诊断专家系统的数控机床故障诊断

论述了数控机床结构组成及基本工作原理,阐明了现代故障诊断技术,并在此基础上设计了基于故障诊断专家系统的数控机床故障诊断技术.     

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。     

汽车发动机故障诊断专家系统的研究

对汽车发动机的故障诊断系统进行了研究,系统用TURBO－PROLOG语言编写,它总结了领域专家的经验,建立了故障树,并用产生式规则构成知识库。依据故障诊断的特性,该系统采用不同精确推理和有限深度搜索策略,能完成汽车发动机40多种故障的诊断。     

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.     

在C#.NET中调用CLIPS的技术实现与应用

介绍了CLIPS语言,研究了在C#中引用Clips NET组件的实现技术和方法,C#.NET中调用CLIPS编程的技术实现方法和过程,及开发专家系统的新途径。通过车轮专家系统设计实例,实现了高效开发专家系统的Windows用户界面。该方法可以提高专家系统的开发效率,降低开发成本,对使用C#.NET语言进行专家系统开发具有指导作用。     

汽车发动机故障诊断专家系统的研究

对汽车发动机的故障诊断系统进行了研究.系统用TURBO-PROLOG语言编写,它总结了领域专家的经验,建立了故障树,并用产生式规则构成知识库.依据故障诊断的特性,该系统采用不精确推理和有限深度搜索策略,能完成汽车发动机40多种故障的诊断.     

实现内燃机振动故障诊断专家系统的方法

本文结合传统的振动诊断技术，模糊诊断方法和人工智能技术，对专家系统在内燃机振动诊断方法的应用进行了初步的探讨。     

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.     

基于故障树的电动公交车故障诊断专家系统

在故障树分析的基础上,建立电动公交车的故障诊断专家系统,用户通过人机界面提供故障征兆,专家系统利用知识库中存储的知识(包括规则和故障知识),按一定的推理策略逐步求解问题,推理结果再通过人机界面显示给用户.另外,系统还添加解释机制,对规则、故障树以及推理的过程和各中间结果进行必要的解释.用户rl-'~断知识库进行完善、更新也通过人机界面进行.     

一种基于设备结构的振动故障诊断专家系统

根据设备种类的多样性及振动故障诊断专家系统诊断对象范围窄的特点,研究了基于设备组成结构的多征兆模糊产生式规则的诊断知识表示,和以关系数据库为基础的知识库建立与维护机制,通过ADO技术实现对知识库的访问和推理,并开发基于设备结构的振动故障诊断专家系统.应用表明,系统具有构造简单,推理效率高等优点,有效地提高了机械设备故障诊断专家系统的适应性和通用性.     

电梯故障诊断专家数据库的实现

介绍了故障诊断系统的结构及特点,电梯管理人员通常仅能解决一些普通的维修问题,大多数疑难、综合故障仍得靠电梯维修专家来处理.特别是现代化的电梯,电梯设备种类众多、结构复杂、自动化程度高,对电梯人员的专业水平要求更高,一旦出现故障,部分电梯人员往往束手无策,这将会影响电梯安全,电梯公司每年要为此花费大量的成本.因此开发智能故障诊断系统就显得非常必要.     

减速机故障诊断专家系统的关键技术研究

开发用于减速机故障诊断的专家系统,提供两种诊断方式:基于经验规则的感官现象诊断和基于检测数据的模糊诊断,从而满足不同场合下的故障诊断需要.根据不同产品型号故障特点,对知识库的采用"系列化"设计,并着重讨论采用故障树规则推理和模糊决策技术进行故障推理,发挥它们对不同知识表示时的推理优越性,体现了诊断方法的科学合理性.     

A study on fault diagnosis and maintenance of CNC-WEDM based on binary relational analysis and expert system

The paper presents a binary relational analysis and expert system base module for maintenance and fault diagnosis of CNC wire EDM. The module proposes a framework of integrated maintenance and fault diagnosis system. The study explores the binary coded matrix system, which plays an important role in prediction and diagnosis of wire electrical discharge machining (WEDM) faults on the spot by expert guidance. In this study, 15 inputs were considered to observe eight probable causes with the help of the forward and backward propagation algorithms. Inputs and output matrices were considered in the form of a square matrix. To explain the fault diagnosis and to realize the importance of maintenance through advice, the detection of faults is investigated through forward and back propagation of matrix transformation on the spot. It is an integrated backup that can be individually focused when input and output parameter do not match. It is a time saving, knowledge acquisition, easy to maintain, and capable of self-learning system. To verify the developed framework, 120 data sets were generated for proper analyzing of acquired output through graphical representation. The paper also presents some of the important features of maintenance schedule and probable causes of wire breakage with remedial actions in tabular form. The developed system can help the operators, trainees, and manufacturing engineers in achieving trouble free machining through quick detection of faults and proper maintenance of machines in actual practice.     

A study on fault diagnosis and maintenance of CNC-WEDM based on binary relational analysis and expert system

The paper presents a binary relational analysis and expert system base module for maintenance and fault diagnosis of CNC wire EDM. The module proposes a framework of integrated maintenance and fault diagnosis system. The study explores the binary coded matrix system, which plays an important role in prediction and diagnosis of wire electrical discharge machining (WEDM) faults on the spot by expert guidance. In this study, 15 inputs were considered to observe eight probable causes with the help of the forward and backward propagation algorithms. Inputs and output matrices were considered in the form of a square matrix. To explain the fault diagnosis and to realize the importance of maintenance through advice, the detection of faults is investigated through forward and back propagation of matrix transformation on the spot. It is an integrated backup that can be individually focused when input and output parameter do not match. It is a time saving, knowledge acquisition, easy to maintain, and capable of self-learning system. To verify the developed framework, 120 data sets were generated for proper analyzing of acquired output through graphical representation. The paper also presents some of the important features of maintenance schedule and probable causes of wire breakage with remedial actions in tabular form. The developed system can help the operators, trainees, and manufacturing engineers in achieving trouble free machining through quick detection of faults and proper maintenance of machines in actual practice.     

基于数据挖掘的故障智能诊断系统研究

在分析故障诊断专家系统的关键技术和存在问题的基础上，针对舰船推进系统，提出了基于数据挖掘的故障诊断(Data。Mining-based Fault Diagnosis，DMFD)方法，给出了DMFD模型的具体实现过程，解决了其实现过程中的核心问题。采用：DMFD模型的故障诊断系统(DMFDSystem，DMFDS)具备有自动获取诊断经验知识和进行全方位运行状态并常诊断的能力，在一定程度上克服了传统故障诊断专家系统存在的知识获取困难和诊断只能针对某一特定运行状态异常的缺点。     

柔性制造系统设备故障诊断专家系统的开发研究

通过建立单元子知识库、行为子知识库和故障树子知识库,将复杂的故障信息进行有效分解,并利用知识库中的管理子系统管理各子知识库;采用正反推理混合方式以及单元推理、行为推理和故障树推理的方式,提高故障诊断效率。     

基于B／S的网络制造系统

为实现中小型企业的网络化制造,研究开发了一个基于浏览器／服务器（B／S）模式的网络制造系统,介绍了该系统的体系结构以及实现过程,并对其关键技术进行了深入研究。该系统采用ASP．NET、SQLServer、XMLHTTP技术,提高了B／S模式下数据传输的效率以及对远程设备的实时监控能力,实现了企业的网络化管理。试验结果表明,该系统运行状况良好,能极大地提高企业的生产管理效率。     

液压凿岩台车液压系统故障诊断软件的研究与开发

对液压凿岩台车液压系统的工作原理、作业程序及故障特点进行了全面分析。运用数据库、DP神经网络以及专家系统等技术,开发了液压凿岩台车液压系统故障诊断软件,并对其中的关键技术进行分析。