故障诊断系统中模糊推理算法的研究

针对故障诊断系统的特点，提出了一种基于模糊ＰｅｔｒｉＮｅｔｓ模型的反向模糊推理算法，并将人的感官信息加于其中，提高了故障诊断系统推理的效率。     

模糊专家系统在水轮发电机组故障诊断中的应用

根据水轮发电机组的结构特点 ,建造了一个故障诊断模糊专家系统 ,论述了系统的组成及其功能原理和系统建造过程中的规则表示、知识获取、推理机制等重要功能模块 .系统以水轮发电机组温度异常故障为诊断对象 ,采用模糊正向推理方法 ,能够对机组运行过程中产生的故障及时作出诊断 ,实现了故障诊断自动化的功能     

模糊专家系统在水轮发电机组故障诊断中的应用

根据水轮发电机组的结构特点，文内建造了一个故障诊断模糊专家系统，就系统的组成及其功能原理和系统建造过程中的规则表示、知识获取、推理机制等重要功能模块进行论述文章结合水轮发电机组温度异常故障诊断给出了应用实例     

故障诊断的模糊Petri网模型

针对故障诊断系统知识具有不稳定性和模糊性的特点，给出了Petri网的定义和故障诊断的模糊Petri网模型，并以实际故障诊断为例，说明了该模型具有直观，表达能力强和易于推理的优点。     

模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用

提出并研究了模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用问题。以油色谱分析数据作为输入，故障类型作为输出，建立了邦联诊断的模糊网络模型。故障实例的测试结果表明了这咎方法的有效性。     

因果图定性分析法及其在故障诊断中的应用

在故障诊断中经常用到因果图分析法,因果图理论是基于信度网(Belief Network)[1]上发展起来的,因其完全基于概率论,具有良好的理论基础,对于网络的拓扑结构也没有限制,所以得到了广泛的应用,如故障诊断;定性分析法在故障诊断中有广泛的应用,具体方法有结构重要度系数法、概率重要度以及关键重要度法,主要介绍结构重要度系数法定性分析故障原因,进而采取预防措施。     

多级模糊神经网络在故障诊断中的应用

提出一种基于模糊神经网络的多级故障诊断系统,根据多级的需要,除了建立故障谱和识库外,还分别建立了频谱特征知识库、振动变化特征知识库和故障位置特征知识库,并对其主要功能做了比较细致和论述。文中特别对第1,3级采用的基于模糊组织径向基函数神经网络及第2级采用的模糊逻辑神经网络的学习算法做了较全面的论述,同时解决了模糊神经网络随着输入变量的增加,模糊规则呈指数增长带来网络训练的困难。通过试验,研究了该系统在某炼油厂重催化机组故障诊断中的具体应用。     

模糊逻辑在智能电路板故障诊断中的应用

模糊性是人类思维和客观事物普遍具有的属性之一,为了克服传统二元逻辑的局限性,模糊逻辑应运而生.本文简要讨论了模糊逻辑、模糊推理在智能电路板故障诊断中的应用.     

机械产品方案设计中模糊知识表示与推理策略的研究

对机械产品方案设计中的模型知识进行分析,提出四种针对不同类型知识的模糊处理方法,在此基础上进一步提出一种用信息度矢量来作为设计因素模型性度量,择近原则作为模糊推理策略的模糊推理方法。     

加权模糊Petri网在故障诊断中的应用

提出了一种对复杂装备进行故障诊断的加权模糊Petri网模型,并对于装备故障传播的逻辑关系进行了描述。然后,根据实际的故障诊断中的不确定推理问题,给出了一种新的加权模糊推理算法,以更加符合工程实际。为提高诊断时的并行推理能力,给出了诊断推理的形式化算法。用实际的诊断案例说明了该方法的有效性。     

不精确推理模型及其应用

对三种常用的不精确推理模型:确定性理论、主观Bayes方法和证据理论作了粗略的评述,着重分析了模糊推理的原理和方法以及如何将这种推理模型应用于模糊病诊断系统中。     

故障诊断专家系统中的模糊推理算法

研究故障诊断专家系统的模糊推理算法。方法将正常推理和臆测推理中多种情况分开处理,处理采用反向符号推理和正向数字推理相结合的方法,并利用模糊理论设计证据输入接口。结果提出一种故障诊断模糊综合推理算法,开发了ＦＭＳ故障诊断专家系统。     

模糊数学在机械设备故障诊断中的应用

通常 ,机械故障诊断是基于概率论的。然而 ,在机械故障诊断中模糊性是固有的 ,其主要表现在两个方面 :一是设备状态从正常到异常都有一个渐变过程 ,而结构的“完好”与“失效”之间往往不存在清晰的界限 ;二是故障原因与相应的症状之间往往没有明确的规律可循。为此 ,本文在简要介绍了机械故障诊断的基本概念及其随机性和模糊性后 ,给出了模糊诊断的具体方法 ,并通过一个故障诊断实例 ,说明故障诊断数学化的可行性 ,为计算机辅助故障诊断 ,缩短诊断时间 ,提高准确性 ,提供了一条可行的途径。     

Fuzzy ART及其在故障诊断中的应用

ＦｕｚｚｙＡＲＴ是近几年出现的一种新型ＡＲＴ技术,文中介绍了该技术的实现方法,并用它对实测的不同工况的机器振动信号进行自组织聚类,收到了令人满意的效果,分析结果表明,采用这种无督学习的神经网络具有有督学习神经网络所无法替代的优势。文中同时对该技术在故障诊断领域中的应用前景作了展望。     

故障诊断专家系统学习机制

根据机器学习的特点，提出并设计了一种能在故障诊断过程中进行参数修正学习、知识扩充，并在诊断结束后能对知识进行归纳的专家系统学习机制。这一系统在可视化工程环境（ＶＥＥ）平台下实现，能有效地运行，使用方便。     

模糊专家系统开发环境的思想及其实现

介绍一个通用规则型专家系统的开发环境模型及其实现的思想，并论述了ＦＵＺＺＹ专家系统中的知识表示，知识获取，推理机和机器的自学习过程和语文检测。     

基于BP网络的伺服阀故障诊断方法

介绍应用ＢＰ网络诊断伺服阀故障的原理和方法,在试验的基础上建立了用于伺服阀故障诊断的ＢＰ网络,并成功地实现了伺服阀状态的模式识别