A Fault Diagnosis Expert System for a Heavy Motor Used in a Rolling Mill

A fault diagnosis expert system for a heavy motor used in a rolling mill is established in this paper. The fault diagnosis knowledge base was built, and its knowledge was represented by production rules. The knowledge base includes daily inspection system, brief diagnosis system and precise diagnosis system. A pull down menu was adopted for the management of the knowledge base. The system can run under the help of expert system development tools. Practical examples show that the expert system can diagnose faults rapidly and precisely.

基于混合型专家系统的重型机床故障诊断

考虑了重型机床结构和故障的复杂度,将重型机床故障分为三个等级,引入规则诊断体和案例诊断体的概念,在产品结构树的基础上演化出结构故障树的知识组织方式,分别用规则诊断体间的映射方法和框架表示法描述故障关联和故障案例,并提出了数据库组织结构。根据重型机床规则特征,通过BP神经网络训练规则诊断体实现基于规则推理的诊断,同时提出基于模糊隶属度的案例诊断体CBR诊断方法,通过最近相邻算法实现未知案例的匹配检索,介绍了案例重用和调整,针对案例库管理,用基于TC相似度的K-近邻算法实现新案例入库,并介绍了原始样本案例库"分类关联—聚类验证—调整入库"的构建过程。最后,进行了原型系统的开发。

基于专家系统与神经网络集成的故障诊断的应用研究

本文针对工业生产中使用的直流电动机 ,应用人工智能的相关理论对其故障进行了广泛深入的研究。在此基础上 ,探讨了专家系统与人工神经网络相集成的电动机故障智能诊断方法并加以实现。实践证明 ,网络的学习时间显著缩短 ,整个系统的推理效率明显提高 ,并验证了集成式专家系统的诊断效果比传统的专家系统或神经网络更为全面、准确和迅速。电动机故障的集成式智能诊断方法是一个既有理论研究意义又有实际使用价值的课题与方向。

基于模糊推理的电机故障诊断专家系统研究

利用小波的多分辨率分析方法对某电机的噪声信号进行分析,将小波分解后得到的高频能量作为故障特征向量,作为故障检测的依据;针对电机故障的特点及故障诊断的要求,设计了基于模糊推理的专家系统,采用模糊产生式规则表示知识,利用已获得的各种故障的高频能量特征向量构造规则的前提条件,通过实时获得的故障特征向量与各条规则前提条件进行模糊匹配,采用正向推理的模糊推理方法实现推理机制,直接得出诊断结果,经实验验证是可行的,并且具有较高的实时性以及准确性。

基于神经网络的异步电动机故障诊断专家系统的研究

针对传统的专家系统在对异步电动机进行故障诊断时知识获取困难且无法解决新故障的问题,提出了一种基于神经网络的异步电动机故障诊断专家系统的设计方案,给出了系统结构及神经网络模型设计。仿真结果表明,该系统能够很好地结合专家系统与神经网络的优势,达到了异步电动机故障诊断的预期目标。

基于DSP的大中型异步电动机故障诊断模糊专家系统

针对大中型异步电动机故障现象和原因之间复杂的对应关系,采用DSP(DigitalSignalProcessor)对所采集的故障信号进行数据处理,大大提高了诊断故障的准确性。

电机滚动轴承故障的会议制随机森林诊断方法

为了提高电机轴承故障的识别准确率,提出了基于自适应多尺度散布熵与会议制随机森林算法的轴承故障诊断方法。分析了电机轴承不同故障信号的特征频率,将局部特征尺度分解和散布熵进行结合,提取了故障信号的自适应多尺度散布熵作为特征向量。在故障模式诊断方面,以随机森林算法为基础融入了决策树的参会权重策略,使专家型决策树具有更大的决策权,从而提高了随机森林算法的故障诊断准确率,将此算法命名为会议制随机森林算法。以美国凯斯西储大学的轴承数据为对象进行实验,在不同故障模式的诊断实验中,会议制随机森林算法的识别准确率比传统算法高出了6.68个百分点;在不同故障程度的内圈故障诊断实验中,会议制随机森林算法的识别准确率比传统算法高出了6.28个百分点,比马尔可夫诊断方法高出了7.86个百分点,以上数据验证了故障诊断方法的有效性。

直流电动机的故障检测和诊断技术综述

对直流电动机主要故障表现特征进行总结,并对相关的主要故障检测和诊断方法进行介绍和评述,提出直流电动机故障诊断的发展方向。

轧钢机用大型电动机故障诊断系统

建立了轧钢机用大型电动机故障诊断知识系统。采用产生式规则的知识表示方法建立了基于规则表示的大型电动机故障诊断知识库 ,并采用下拉式菜单形式对知识库进行动态结构管理 ,结合专家系统开发工具实现了系统的运行。通过实例验证该系统能够对轧钢机用大型电动机的常见故障进行快速、准确的诊断。

基于专家系统与神经网络集成的故障诊断的应用研究

本文针对工业生产中使用的直流电动机 ,应用人工智能的相关理论对其故障进行了广泛深入地研究。在此基础上 ,探讨了专家系统与人工神经网络相集成的电动机故障智能诊断方法并加以实现。实践证明 ,网络的学习时间显著缩短 ,整个系统的推理效率明显提高 ,并验证了集成式专家系统的诊断效果比传统的专家系统或神经网络更为全面、准确和迅速。电动机故障的集成式智能诊断方法是一个既有理论研究意义又有实际使用价值的课题与方向。

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 。

直流电动机的故障检测和诊断技术综述

本文对直流电动机主要故障表现特征进行总结,对相关的主要故障检测和诊断方法进行介绍和评述,提出直流电动机故障诊断的发展方向。

电动机故障诊断专家系统研究

通过对电动机故障分析 ,主要研究了产生式电动机故障诊断专家系统的总体结构、知识获取、知识库建立及推理机制 .

电动汽车电机及控制器故障诊断专家系统的研究

随着电动汽车产业的快速发展,电动汽车的"心脏"电机及控制器的安全、稳定等备受重视。在简要介绍了几种用于电机及控制器故障诊断方法的基础上,采用PC104架构在Win XPE环境下开发了基于模糊故障诊断专家系统的电动汽车电机及控制器检测仪,并介绍了该仪器的基本硬件和软件架构。

基于框架理论的三相异步电动机故障诊断专家系统

总结了三相异步电动机故障的判据,在此基础上,把电动机故障形式用框架知识表示,并基于框架知识表示法对电动机故障进行框架推理,用属性类比学习法初步实现专家系统的学习机制,利用面向对象可视化编程语言VisualC++6,建立了电动机故障诊断的专家系统。

大型电动机故障诊断知识系统研究

针对专家系统理论在轧钢机用的大型电动机故障诊断中的应用进行了有关的研究．利用专家系统开发工具，建立了大型电动机故障诊断知识系统；采用下拉式菜单形式，对具有层次结构知识库进行动态管理；并对系统实现了汉化．