Machinery fault diagnosis expert system based on case-based reasoning

A mechinery fault diagnosis expert system based on case-based reasoning (CBR) technology was established. The process of the CBR fault diagnosis is analyzed from three main aspects: expression and memory, retrieving and matching, and modification and maintenance of a case. The results indicate that the CBR method is flexible and simple to implement, and it has strong self-studying ability. Using a large enough number of case reasoning sets, it can accumulate the experience of problem solving, avoid the difficulty of knowledge acquisition, shorten the course of solving problems, improve efficiency of reasoning, and save the time of developing.

基于实例推理与多Agent架构的雷达智能故障分析系统研究

结合Agent的基本结构和特性,提出了一种基于实例推理与多Agent架构的雷达智能故障分析系统总体设计。该系统中的各Agent都具有独立故障分析能力以及与其他Agent的协作能力。基于实例推理可以不依赖于专家的经验知识,依靠其自身具有的学习机制,这对于提高雷达维修保障能力均具有重要意义。

故障诊断Agent研究

设备故障诊断技术在现代社会的应用越来越广泛 ,其应用对象多处于动态多变环境。现有的诊断软件尚不能适应这样的复杂环境。智能 agent是目前人工智能领域的研究热点之一。随着网络技术的成熟 ,实用型的智能 agent系统越来越多地应用于各个领域。本文根据故障诊断系统的实际要求 ,提出并初步实现了基于 agent的故障诊断系统。这进一步提高了诊断系统的自动化程度 ,较好地解决了诊断软件的通用性和适应性之间的矛盾。本文提出的诊断 agent系统能很方便地应用于各种网络环境 ,从而可以更充分地利用已有的诊断资源 ,便于构造大型诊断系统。

基于多Agent的分布式故障智能诊断原型系统研究

近年来 ,基于多Agent的分布式智能系统已成功地应用于众多领域。本文将多Agent技术应用于故障诊断领域研究 ,以开发故障智能诊断的多Agent系统 ,提出了其原型系统的基本框架和系统实现途径及方法 ,其中着重研究了基于多Agent理论的诊断问题分布式任务分解与控制问题 ,以及诊断Agent之间的协调合作问题。原型系统的研究 。

基于Multi-agent的电网故障诊断系统的研究

电网故障诊断智能系统能够辅助调度人员快速判断故障元件,起到缩短事故处理时间,防止事故扩大的作用。该文提出了一种基于多Agent的电力系统实时故障诊断方法和系统结构,将多线程技术应用于A-gent的设计,并采用PROLOG与JAVA混合编程。还给出了具体实现方法以及实验结果。实验表明多Agent故障诊断方法是一种有效的电力系统诊断方法,可有效地提高诊断系统对于故障事件的反应性能,在外界环境变化较大时可自动放弃当前的诊断目标。

基于多Agent的复杂系统故障诊断研究

在传统智能诊断基础上 ,将多Agent技术应用于动态、分布、实时和不确定的复杂系统故障诊断领域 ,以求解复杂过程诊断问题。讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程 ,提出并实现了一种Agent诊断系统结构及其原型系统 ,其中重点研究了诊断问题的任务辨识、分解、多Agent间的交互、协作以及诊断决策问题等。工程应用表明 ,该系统能快速、准确地进行故障成因分析 ,并给出有效的决策意见 ,取得了与专家相似的诊断结果。

基于知识影响图的多Agent集成诊断与决策

建造一种包括应用Agent和系统Agent的 2层多Agent诊断系统结构 ,提出应用Agent诊断与决策及系统Agent全局决策的集成方案 ;设计基于知识的诊断与决策影响图及推理方法 ,分别用于应用Agent内部的诊断与操作决策、局部的运行决策、以及系统Agent的全局运行决策 ;

基于支持向量机和多Agent融合的智能故障诊断系统研究

提出一种基于支持向量机分类和多Agent的分布式智能诊断结构模型,该模型将慎思Agent和反应Agent结合起来,构造了混合结构的诊断维护Agent,同时运用支持向量机理论进行故障分类,充分发挥各自的优势,提高了故障诊断的智能性、快速性和准确性.

基于Agent卫星故障诊断系统的开发研究

本文研究并建立了基于智能Agent的分布式故障诊断系统模型，同时还研制了基于智能Agent的卫星故障诊断原型系统，该系统采用客户机／服务器集成机制，满足故障诊断的工程需要，使多种软件相互通讯，多种诊断方法相互融合，从而提供了新的故障诊断分析方法与手段，使并行同步多故障诊断成为可能．

基于FPN推理的多Agent网络故障诊断系统的研究

多Agent诊断系统是一种分布式系统,现已在故障诊断中得到广泛应用。提出一种基于FPN推理的多Agent网络故障诊断模型,该模型利用各部分Agent模块来完成故障诊断过程中的信息搜集与分析,故障的确定以及对故障的处理,其中故障的确定由模糊Petri网推理算法来完成。该模型综合了FPN推理算法的并行性以及多Agent技术对故障诊断与处理的智能性的特点,为实现网络故障的快速诊断提供了一条全新的思路。

基于Agent的飞行器智能诊断系统

对飞行器常见故障、飞行器故障模型、飞行器智能诊断系统的结构及智能诊断功能的实现方法等进行了分析和讨论。飞行器智能诊断系统对飞行器故障具有实时监控、状态预测、准确定位和快速修复等功能 ,为提高飞行器的安全性和可靠运行提供了一种新的技术途径。

多Agent系统在校园网络故障智能诊断的应用

基于多Agent系统的分布式特点与网络分布式环境的相似性及Agent具有的协作、自适应、学习能力等特点来研究多Agent系统在网络故障智能诊断中的应用,并通过多Agent系统学习、协作等能力来解决网络故障。

智能化技术在新能源汽车故障诊断中的应用

阐述新能源汽车故障诊断的特点,探讨智能化电子诊断技术的应用,包括故障预测、故障定位、故障诊断和故障修复。分析新能源汽车故障诊断中的优势和不足,展望发展趋势。

一种煤矿安全监控系统设备故障智能诊断实现方法

针对现阶段煤矿安全监控系统现场应用过程中,设备故障原因多样化,对于一些深层次的设备故障原因,现场技术人员还不具备进行深入分析能力的现状,提出了一种基于智能诊断模型库的设备故障智能诊断实现方法。方法首先实现智能诊断模型库,通过收集技术专家日常分析、处理问题所需要的指标数据以及分析方法,将收集到的各种分析方法进行模型化,然后将各个模型抽象为机器编程语言进行实现,从而形成设备智能诊断模型库;其次在设备预置软硬件探针的基础上,结合智能诊断模型库对设备故障原因进行模型化综合分析,完成对分站、传感器、断电控制器等设备的自分析、自诊断、自修复功能;最后,通过设备自动拓扑图等系列智能诊断前端UI交互方式,为用户提供便捷的诊断操作以及相关信息的图形化、图表化数据分析展示,在提升煤矿安全监控系统稳定可靠性的同时,实现为用户赋能、助力减人增效智能化发展。

电力系统故障诊断的研究现状与发展趋势

综述了电力系统故障诊断的各种研究方法,包括专家系统、人工神经网络、优化技术、Petri 网络、粗糙集理论、模糊集理论和多代理技术等。简要分析了这些方法的特点与适用性,评述其存在的主要问题和值得改进之处。最后,以解决实际工程问题为目标,指出了该领域所需解决的关键技术问题和主要发展趋势,以促进该研究领域的进一步发展。

基于时间溯因推理的电网诊断报警方法

电网发生故障时有大量报警产生,这些报警信息通常具有时序约束关系,对电网故障诊断具有重要意义。溯因推理是基本的推理方式之一,根据已知事实或规律性知识,推断产生这一结果的原因。溯因推理不仅可以揭示故障原因,还可以得到故障过程,在电网诊断报警领域中有良好的应用前景。将溯因推理方法引入电网诊断报警中。首先,采用时间约束和溯因推理规则来描述报警信息之间的时序关系和逻辑关系;其次,提出基于报警信息的时间溯因推理方法求得源事件和故障事件链。所提出的方法可识别出断点报警、错误报警和缺失报警,减少报警结果的不确定性。该方法可以作为单独的报警模块,也可以与其他故障诊断方法相结合进行深入诊断。

多传感器信息融合基本原理及应用

全面系统地阐述了多传感器信息融合技术的信息融合理论、模型、算法和应用,并对目前信息融合在机器人、故障诊断、图像处理等领域的应用现状进行了剖析。信息融合技术虽然发展迅速,但由于信息融合技术理论尚待完善,在融合算法、融合模型以及关联的二义性等方面还存在问题。信息融合理论在多传感器分布检测、异类多传感器融合以及建立信息融合数据库和知识库等方面将有进一步发展。

多智能体的分布式智能故障诊断

基于分布式人工智能的思想 ,将多Agent技术引入复杂故障诊断领域 ,分析了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程 ;讨论了基于模式聚类的故障求解机制及对诊断问题任务辨识、分解 ;研究了多Agent宏观上的约束和关联 ;设计了应用Agent工作状态的表达机制 ;确定了应用Agent间的工作状态影响关系及多Agent间的交互、协作和通讯 ;构建了多Agent模糊关联模型 ;给出了多Agent诊断系统局部诊断决策与全局诊断决策的集成描述结构 ;建立了一种分布式Agent诊断系统结构及其原型系统 .在某电力企业安全监控系统的应用中 ,取得了与专家相似的诊断结果 。

基于案例推理的机械故障诊断方法探讨

介绍了基于案例推理的故障诊断方法的机理 ,从案例的表示与存储、检索和匹配、修改与维护等 3个方面对基于案例推理的机械故障诊断过程进行了分析。表明了基于案例推理的故障诊断方法具有实现方式灵活简便、自学习能力强等特点 ,使用大量的范例特征集合 ,能够不断积累问题求解的经验 ,避免知识获取的困难 ,缩短了问题求解途径 ,提高了推理效率 ,节省了开发时间 。

一种电力设备红外诊断算法的研究与实现

针对红外测温只能发现设备异常,无法准确诊断设备故障的问题。设计了一套基于案例推理技术的电力设备红外诊断方法。将电力企业现有的红外图谱和设备故障内外部温度变化规律建成案例库,依据空间向量的夹角余弦法求解同红外测温异常数据最相似的以往案例,实现测温现场的设备故障诊断。