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针对主要的故障诊断专家系统进行了系统的归纳和分类,主要关注故障诊断专家系统在军事领域的应用;重点讨论了基于规则的诊断专家系统、基于模型的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统的技术要点、发展现状、优缺点。 相似文献
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随着智能故障诊断技术的不断发展,当前飞机机械设备安全性检测方面使用最多的就是智能故障诊断专家系统。下面,本文就将在简单介绍智能故障诊断技术的基础上,从适应程度、生产成本高低、可靠性能及系统运行的完整性这四个方面对智能故障诊断专家系统的特点进行具体分析。 相似文献
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通过对汽车专业电类课程的职业核心能力培养要求的分析,提出汽车专业电类课程的仿真实训软件关键是围绕故障诊断分析的活动过程而进行,并以此构建知识与技能并进的诊断型专家系统。软件结合专家领域的知识库、推理机、动态数据库、人机接口等,构建汽车电路故障诊断的简单专家系统模型。在此基础上,结合车辆实际故障诊断的生产要素:选择运用万用表等检测仪器,辅助故障诊断分析表,构建专家知识库和推理机。构建的汽车启动系统仿真实训软件(专家系统),通过知识挖掘与分析,演绎实际故障诊断的过程,从而达到仿真性实训的目的。汽车启动系统仿真实训软件的上网运用,极大地提高了汽车专业电路实训教学的效果,有效降低了实训教学成本。 相似文献
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粗糙集理论在变压器故障诊断专家系统中的应用研究 总被引：7，自引：0，他引：7
在传统的变压器故障诊断专家系统的基础上，为解决专家系统较难获取完备知识的瓶颈问题，提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断专家系统。该系统从历史故障数据所形成的决策表出发，运用粗糙集理论进行约简，构建专家系统知识库模型。通过计算诊断规则粗糙度，确定诊断规则的置信程度。利用推理机和故障事例库，实现对知识库的动态维护。 相似文献
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故障诊断是保障电力系统可靠运行的重要手段,本文对基于知识的电力系统故障诊断方法进行了综述,分析介绍了专家系统、人工神经网络、优化技术、petri网络、模糊集理论、多代理系统、粗糙集理论、贝叶斯网络等方法,最后对基于知识的电力系统故障诊断方法的发展趋势进行了展望。 相似文献
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提出了电力线路故障诊断专家系统中基于BP神经网络知识获取的方法,利用神经网络的自学习功能,解决了知识更新的问题,并在一定程度上弥补了专家系统在知识获取上的不足。 相似文献
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基于故障树分析法建立专家系统有利于知识库的建立和扩充,为拖拉机复杂系统故障源的搜寻提供了一种有效的途径。拖拉机故障诊断专家系统通过＂最小割集＂将故障树与专家系统知识库联系起来,应用相关算法实现故障树的建立、故障树的BDD图转换、BDD图的定性分析和定量分析等,并通过＂规则框架法＂实现推理机过程,验证了故障树专家系统设计的可行性。 相似文献
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民航飞机在运营过程中不可避免地会发生各种故障,故障诊断对保证其安全正常地运营十分重要。由于对其进行故障诊断的复杂性和困难性,往往需要专家的参与,而专家的数量又很有限。本文对故障诊断专家系统进行了研究,以实现排故知识共享、提高机务人员排故工作效率、缩短维修时间。 相似文献
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振动压路机智能故障诊断专家系统研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对振动压路机自身特点及压路机故障的复杂性,利用专家系统在表达和处理复杂知识方面的特长,采用ACCESS数据库的形式建立了专家系统的知识库;并通过visualc 中的DAO访问数据库功能实现推理机制的实现,从而完成智能故障诊断的实现。 相似文献
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针对民航飞机的飞控系统高可靠性设计要求,研究基于专家系统的故障诊断与健康评估方法,构建了健康监控系统的功能结构和实现流程,实现综合前期、实时、长期统计信息的数据库和基于故障树的专家系统知识库,最后基于CPCI总线开发出一套适合于客机的飞控健康监控验证系统。 相似文献
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HXD3电气故障诊断专家系统能根据故障征兆自动寻找匹配的顶层事件,并在有多个可能的故障原因时,用反向诊断验证.该系统在提高HXD3的电气故障诊断效率和降低电气故障诊断难度方面,具有实际的可行性和拓展性. 相似文献
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《科技通报》2016,(6)
大型机械设备组成结构复杂,容易产生故障,通过对大型机械设备的振动系统故障诊断,提高大型机械设备的稳定运行性能。传统的故障诊断方法采用海量振动样本特征数据聚类分析方法进行故障分类和诊断,诊断性能受到振动数据样本采集和环境的特征的限制,故障检测效果不好。提出一种基于大型机械设备振动系统故障特征专家系统构建的故障诊断模型,并采用abaqus软件进行仿真分析。构建故障诊断专家系统,包括对模糊数据库、模糊知识库和模糊推理机的构建,设计故障诊断的神经网络模糊控制学习算法,通过设计人机结构,实现对大型机械设备振动系统故障的准确推断决策。利用abaqus软件在计算机上建立测试虚拟样机,实现故障诊断在线模型仿真,了解复杂机械系统设计的故障运行性能。仿真结果表明,该系统能有效提高对大型机械设备振动系统的故障诊断能力,实现智能故障诊断控制和自适应故障处理,在机械状态监测等领域具有较好的应用价值。 相似文献
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伴随着人工智能技术的高速发展,利用人工智能技术及时准确发现和处理变压器故障是电力系统的主要发展方向之一。本文提出了运用专家系统和人工神经网络相结合进行变压器故障诊断的方法,并进行了实例仿真测试,证明了该方法的有效性,对人工智能技术应用于电力系统故障诊断具有指导意义。 相似文献