基于神经网络专家系统的大型异步电动机故障诊断

针对大型异步电动机发生故障时 ,故障征兆与故障原因之间复杂的对应关系 ,提出了一种利用神经网络专家系统对电动机进行故障诊断的新方法 ,专家系统作为神经网络的外壳 ,充分发挥了专家系统和神经网络各自的特点。文章介绍了系统的构成、功能、算法及实现。该算法利用MATLAB的神经网络工具箱进行了仿真。结果表明 ,该算法可行 ,可大大提高故障诊断的准确性     

基于神经网络和专家系统的故障诊断

分析了专家系统和神经网络在故障诊断中的应用，针对两种技术各自的优缺点，建立了一个基于神经网络和专家系统的采煤机集成故障诊断系统，介绍了系统的结构，诊断策略及神经网络的学习算法，并给出了仿真结果。     

基于神经网络的故障诊断专家系统研究

针对传统专家系统和神经网络的各自特点,将两者有机结合,构造了一种基于神经网络的混合型故障诊断专家系统。提出了神经网络子模块NNM的概念并分析了NNM的具体实现方法。应用该故障诊断模型对某内燃机组供油系统故障进行了模拟验证,试验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。     

一个基于神经网络故障诊断专家系统研究

本研究开发了一套航空电子系统的故障诊断专家系统,系统采用了故障树分析方法,利用神经网络的自学习功能以及基于规则的推理方法.研究了在开发专家系统过程中常用的一些关键技术:知识库设计、推理方法及自学习方法.     

故障诊断型神经网络专家系统

本文总结了传统的基于知识的专家系统（KBS）所存在的问题，并阐述了一个通用的应用人工神经网络（Ar－tificialNeuralNetwork）与专家系统（ES）相结合的故障诊断智能系统，给出了系统开发的设计原则，总体结构与功能、实现过程及关键技术。     

基于BP神经网络与专家系统的故障诊断系统

针对目前国内油田压缩机故障诊断存在的效率低、自动化程度不高的问题,设计了一种基于BP神经网络和专家系统的油田压缩机故障诊断系统,利用专家先验知识和神经网络的数值推理、自学习能力,对油田压缩机的故障进行分析处理,与以往油田压缩机故障诊断方法相比,该系统自动化程度高,诊断可靠准确。     

混合神经网络专家系统在故障诊断中的应用

本文探讨了混合神经网络专家系统的基本结构和工作原理。     

基于BP神经网络模型的电机故障诊断专家系统

针对传统机械设备故障诊断专家系统存在知识获取能力弱、求解有一定局限性等问题，介绍了BP神经网络旋转机械故障诊断专家系统，对单位BP算法，BP神经网络的建立、训练及应用作了具体说明。该系统学习效率高，故障诊断准确，已成功应用于铁路机车走行部的轮对电机在线故障诊断。     

基于神经网络和专家系统的雷达故障诊断方法

针对专家系统在雷达故障诊断中存在的不足,构建了一种人工神经网络和专家系统融合的故障诊断模型,给出了该模型的组成和功能表述,分析了诊断参数的选取方法、知识库的建立过程及神经网络模块结构等.并用实例讨论了诊断方法有效性.     

基于遗传算法和神经网络的导弹故障诊断专家系统

首先简要介绍遗传算法原理,然后在搜集专家经验和专业知识的基础上,提出导弹故障智能诊断方法,设计BP算法以及遗传算法,最后研究基于遗传算法神经网络的导弹故障智能诊断专家系统的结构,并对某导弹发射控制系统进行故障分析,给出具体的诊断实例将此方法应用于导弹武器系统故障诊断中,提高了诊断的智能性.     

基于模糊神经网络的导弹故障诊断专家系统

为了实现对导弹测发控系统的故障诊断,研究了模糊神经网络理论与算法,以及和专家系统的结合方式;综合神经网络、专家系统和模糊逻辑的各自优点和特点,提出了构建基于模糊神经网络的故障诊断专家系统的基本原则,并给出了一种构建方法;通过将传统的专家系统技术与模糊神经网络技术相融合,文中构造了某型导弹测发控系统智能故障诊断系统,验证了方案的可行性,为类似系统的进一步实现进行了有益的探索。     

引用神经网络的变压器故障诊断专家系统

针对传统专家系统和神经网络在变压器故障诊断领域应用中的局限性,提出了将两者结合起来的集成的故障诊断系统,并介绍了系统的结构以及神经网络的构造。实践证明网络的学习时间明显缩短,推理效率明显提高。     

火电厂生产过程故障诊断神经网络专家系统

将人工神经网络和专家系统结合地火电厂生产过程的故障诊断，提出并设计了热工过程故障诊断系统。同时对常规ＢＰ算法做了改进，神经网络则采用分层化与并联运用相结合的结构，从而使系统诊断速度和准确率得到提高。仿真结果表明了该系统设计的合理性和可行性。     

基于神经网络的柴油发动机故障预测研究

为了保证设备安全可靠地运行,需要对设备进行故障预测,及时消除故障;探讨了故障预测技术的应用及神经网络预测原理和建模的方法,给出了神经网络模型在预测过程中的学习算法和改进的神经网络的训练算法,并用于柴油发动机运行中的故障预测,经过多种柴油机的试验证明试验结果满意,对故障的实时检测有重要意义,具有良好的应用前景.     

基于神经网络的复杂电子装备故障诊断系统

文章针对复杂电子装备故障诊断难的特点,以一种典型设备的几种主要故障为例,设计了一种新型神经网络模型,并对系统进行了诊断,讨论了以此模型为基础进行诊断的可能性和正确性。实践表明了该模型的有效性和合理性,与传统方法相比,提高了故障诊断的准确度,而且充分运用了工作经验、专家知识,具有很大的工程应用价值。     

基于小波和神经网络的异步电机转子故障诊断方法研究

基于小波包变换的频率划分特性．对定子电流的Park矢量模信号进行小波包分解，建立了转子断条的故障特征矢量，准确地提取了转子断条故障的特征信息．克服了传统基于FFT分析方法难以提取故障特征频率分量的难点，结合BP神经网络非线性映射及分类识别的优点，将BP神经网络应用于电机转子断务故障的识别，实验结果表明，该方法可实现转子断条故障的可靠诊断。     

神经网络专家系统在火电厂锅炉故障诊断的应用

针对自然循环煤粉锅炉热工生产过程的特点，采用故障诊断神经网络专家系统。其中神经网络采用多个子网络并联结构．神经网络输入采用模糊数学方法对参数的不确定性进行逻辑量化．实现了系统多故障同时性诊断，仿真结果表明效果良好。