基于神经网络的抽油机井井下故障诊断专家系统

介绍了一种基于神经网络的有杆抽油机井井下故障诊断专家系统 ,从抽油泵的泵功图入手 ,简述了神经网络特征参数的选取 .以一个故障子网为例 ,描述了网络结构 ,并举例说明了神经网络故障诊断的过程 .

基于神经网络的油井井下故障诊断专家系统

本文介绍了一种基于神经网络的油井井下故障诊断专家系统,给出了系统的结构,具体描述了神经网络专家系统的基本原理。并举例说明了神经网络故障诊断的推理过程。诊断结果表明了该方法的有效性。

基于故障树和产生式规则的故障诊断专家系统设计

[目的]为充分运用核动力装置的运行管理经验辅助核动力操纵人员进行故障诊断,设计一种船用核动力装置故障诊断专家系统。[方法]首先,根据故障树与产生式规则之间的逻辑一致性,提出一种将故障树知识转化为产生式规则的方法;然后,对采用正、反向混合推理方法的专家系统知识库和推理机进行优化设计,并依据故障树最小割集和重要度分析结果设计正向推理策略以简化推理流程;最后,根据人工对故障状态判断的思路设计状态监测模块,实时采集关键设备参数以转化为专家系统可识别的设备信息。[结果]结果显示,采用所提方法可解决专家系统知识获取困难的问题,能在保证推理准确度的前提下提升推理效率,实现了专家系统的在线故障诊断功能。[结论]研究表明采用所提方法可提升专家系统获取知识的能力和推理效率,对保障核动力装置的运行管理安全具有重要意义。

基于CBR和FTA的直升机故障诊断专家系统设计

直升机各个系统之间交联关系非常复杂,而当前国内直升机外场故障诊断主要依靠维修人员经验,难以快速准确地进行故障定位,严重影响直升机的维护和使用。基于相关问题,对以往型号中积累的经验进行深入研究,形成故障诊断所需的知识库,建立基于案例推理(CBR)和故障树(FTA)的直升机故障诊断专家系统,并在实际工作中得到应用。该系统充分利用以往积累的经验和知识,以期提升故障诊断的效率,减轻维修人员的工作负担。

基于深度学习的物联网故障诊断专家系统算法优化与性能评估

随着物联网技术的迅猛发展,物联网设备的故障诊断成为一项关键任务。传统的故障诊断方法在处理大规模、复杂的物联网系统时存在局限性,因此基于深度学习的物联网故障诊断专家系统备受关注。该论文旨在通过优化深度学习算法并评估其性能,提出一种高效准确的物联网故障诊断专家系统。文章设计了一个基于深度学习的专家系统架构,包括数据预处理、模型选择与优化、模型训练与调优等步骤。文章采用了真实的物联网故障数据集进行了实验评估,并使用多种评估指标对系统性能进行了全面分析。实验结果表明,提出的系统在故障诊断准确性、效率和鲁棒性方面都取得了显著的改进。该论文的研究成果对于提升物联网设备故障诊断的效率和准确性具有重要意义,为物联网系统的稳定运行和维护提供了有力支持。

基于推理机的机械臂故障诊断专家系统优化设计

故障诊断系统是机械臂不可或缺的关键系统,针对机械臂故障诊断的非线性时变特性导致故障诊断效率下降的问题,在机械臂系统结构基础上,构建机械臂故障预测模型,输出故障特征比对后的故障残差统计信息,设计基于诊断规则推理机的专家系统,并借助AMESim硬件在环故障注入平台构建了实验环境,通过注入不同故障信号,模拟机械臂的多样故障,实验数据分析证明,设计的故障诊断专家系统能够高效地准确地检测出机械臂的故障。

基于一维卷积神经网络的定向钻机故障诊断专家系统设计

针对目前定向钻机的监测主要依靠人力,其故障的诊断主要依靠专家经验,速度缓慢,效率较低,提出基于一维卷积神经网络(1D CNN)的定向钻机故障诊断专家系统,利用1D CNN实现了推理机的设计,利用SQL Server 2005建立知识库,最后通过LabVIEW和Python混合编程开发专家系统。经模拟测试,该专家系统能快速给出故障原因、部位和处理建议,提高了定向钻机故障诊断的速度和效率,为进一步实现矿用装备的智能化奠定基础。

基于深度学习的小口径弹药装配设备故障诊断专家系统

针对小口径弹药装配设备故障诊断智能化程度不足、诊断效率低以及误诊率高等问题,开展小口径弹药装配设备故障诊断技术和专家系统研究。为提高复杂装备故障知识推理及判别精度,研究基于知识图谱和故障树的故障类别知识库构建方法,提出基于规则和案例的故障知识推理方法,采用深度学习算法进行故障知识推理和更新,构建故障诊断模型并用于小口径弹药装配设备故障诊断专家系统。结果表明:该系统可实现对小口径弹药装配设备故障的智能预测和分析,符合制造装备智能化发展要求,为制造装备智能化、信息化的研制发展和推广应用提供参考。

基于专家系统的故障诊断模块应用

基于专家系统的故障诊断模块可实现对工艺系统、设备运行状态和控制系统的在线监测及故障诊断,可进一步给出故障处理操作指导或进行故障自动处理,实现设备和功能故障自恢复。以故障根源分析、智能预警等为目标,以专家系统为手段的智能报警系统,通过及时鉴别和显示生产系统,能够有效确保电厂高效生产,提高系统可靠性。

基于故障树的锂电池模组生产线故障诊断专家系统研究

针对现代生产线故障排查困难、维修成本高及维修人员不足等问题,提出了一种基于故障树的锂电池模组生产线故障诊断专家系统,对生产线进行全线智能诊断。首先,建立激光清洁工位故障树,对故障进行定性定量分析;其次,确定系统整体框架结构,并在此基础上进一步分析诊断专家系统知识库和推理机构建方法;然后,采用C#语言设计并实现了锂电池模组生产线故障诊断系统;最后,采用工业相机故障案例检验了系统的可行性。实验结果表明:基于故障树和贝叶斯网络的锂电池模组生产线故障诊断专家系统能高效定位故障点,可以为维修人员快速查找检修目标提供可靠参考依据。

基于CBR的舰船液压故障诊断专家系统

为解决传统专家系统推理方法中存在的不足,将基于案例推理方法引入某型舰船液压故障诊断系统的设计中,阐述了基于案例推理的故障诊断机理,从案例表示方法、案例检索算法、系统结构及工作流程三个方面介绍了基于案例推理的某型舰船液压故障诊断专家系统设计方法。故障诊断实例分析结果表明,所设计的系统能够提高舰船液压系统故障诊断的准确性和高效性。

复合数控机床液压故障诊断专家系统优化设计

复合数控机床液压系统是重要的动力传输以及控制的关键系统,其发生液压故障具有多样性,针对复合数控机床的液压故障诊断复杂问题,在复合数控机床液压系统结构基础上,构建了双主从式故障诊断拓扑结构,设计基于液压故障特征的故障诊断专家系统,在构建的复合数控机床液压系统故障诊断实验环境中进行了大量的故障模拟实验,来验证该优化设计方法的可靠性。实验结果表明,采用的优化设计方案能够快速的提升复合数控机床液压系统故障诊断效率和准确性。

基于模糊专家系统的矿用电机车蓄电池故障诊断及状态评估

矿用电机车蓄电池的故障检测中,常见的检测结果仍停留在“好坏”的二元判断中,而不能对具体的故障原因进行判断以及对故障程度做出定量评价。为解决此问题,提出一种基于模糊专家系统的故障诊断方法。首先将模糊现象与因素之间的关系用数学式进行描述;然后创建逻辑推理机制,从而完成对矿用电机车蓄电池特定领域系统的故障诊断分析以及健康度评价。结果表明,该故障诊断方法可以满足矿用电机车蓄电池故障诊断的实时性与准确性要求。

专家系统在煤矿井下供电电缆实时故障诊断中的应用

针对我国煤矿井下供电系统的特点以及电缆的故障现象 ,在基于知识的在线自动诊断推理的基础上 ,探讨了煤矿井下供电电缆实时故障诊断专家系统的实现方法 ,研究了系统的结构、工作原理、知识库的构造、实时数据库的实现和推理机制 .结果表明 。

直升机自动驾驶仪故障诊断专家系统的研究

本研究首先概述了直升机自动驾驶仪的基本构成和功能,分析了常见的故障及其对飞行安全和效率的影响。随后,对专家系统的基础知识进行了全面的介绍,包括专家系统的概念、组成和运作机制,以及其在故障诊断中的应用。接着,阐述了专家系统的设计原则和实施步骤,包括故障知识库的构建、推理引擎的设计、用户界面的设计以及系统的集成。本研究提供了一种高效、精准的直升机自动驾驶仪故障诊断方法,对提升飞行安全性和效率具有积极影响。 。

基于模型诊断和专家系统的牵引变压器故障诊断研究

针对现有专家系统在故障诊断中存在的问题,提出将基于模型诊断的方法应用于牵引变压器故障诊断中。将故障分为潜伏性故障和电气回路故障两类,对于前者,将专家系统和基于模型的诊断方法相结合,充分利用两者的优势对变压器故障进行诊断,并给出具体实现过程;对于后者,直接利用模型诊断的方法,建立以电压、电流为变量的牵引变压器结构和功能的两层抽象模型,利用观测位置的不变性,将诊断分为离线和在线诊断两部分,对牵引变压器故障进行诊断。通过实例仿真获得故障数据并应用模型诊断推理,验证了基于模型诊断的方法应用于牵引变压器故障诊断的可行性和有效性。

基于知识库的变压器故障诊断专家系统

提出了基于知识库的变压器故障诊断专家系统。文中给出系统总体结构模型和面向对象模型。根据系统要求建立了数据库、案例库、规则库;依据知识层次结构建立了模型库;这4库一体化形成专家系统。分别介绍了基于案例、基于规则和基于模型的诊断推理方法,比较了各种诊断推理方法的优﹑缺点,并提出基于案例、规则和模型的综合推理,其优点在于能充分发挥各种推理方法的优势,克服各自存在的不足,能最大限度地找到问题的解。文中讨论了贴近度的定义﹑表示和计算以及规则表示等问题。最后给出了系统的功能和实现方法。

基于协同式专家系统及多智能体技术的电网故障诊断方法

提出一种利用多智能体技术和协同式专家系统进行电网故障诊断的方法。该方法将智能体模型作为框架,并结合专家系统的特点对系统单元结构进行改进和细化,然后提出适用于故障诊断的整个协同式专家系统的结构体系。整个系统由7个子系统组成,分别完成复杂故障的协同快速诊断、畸变信息和不确定性信息的评价,以及实时给出调度处理建议的任务。在解决关联性故障分析问题时,该协同式专家系统克服了单一专家系统的局限性,文中利用功能协同增强了对复杂故障实时诊断的推理能力;利用区域协同可以对跨区域故障进行诊断。通过实例对系统的工作流程进行了说明并验证了协同诊断方法的正确、有效,该方法适合用于实时故障诊断系统。

故障诊断专家系统研究的现状与展望

介绍了专家系统在故障诊断领域的应用情况,阐述了国内外故障诊断专家系统的发展现状,针对目前研究较成熟的故障诊断专家系统模型进行了分析,并指出了各自技术的特点和局限性;最后结合新技术的发展和应用对故障诊断专家系统的发展趋势进行了展望。

高压断路器故障诊断专家系统中快速诊断及新知识获取方法

高压断路器是电力系统关键设备之一,对其进行快速故障诊断对于事故发生后快速寻找故障发生的原因,解决事故源,确保电力系统迅速恢复正常运行有重要的意义。通过改进广义径向基人工神经网络(RBF)算法,使其具有快速故障诊断和网络自更新能力,并应用于断路器在线故障诊断专家系统。专家系统通过神经网络处理在线监测装置传送的故障数据,得到故障类型编码,利用该编码通过正向推理从知识库中找出对应的故障类型,并给出合理的故障解决办法。同时,利用神经网络的自更新能力和与专家系统的配合,专家系统还具有新知识的获取能力。