本文關鍵詞：智能故障診斷技術的研究與應用

  更多相關文章： 故障診斷 故障樹 人工智能 專家系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡

【摘要】： 近年來，為了滿足復雜系統(tǒng)的診斷要求，診斷技術已開始進入一個新階段，即智能化診斷階段。這是一種基于專家知識和人工智能技術的診斷方法。 論文中通過專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡兩種方法對故障診斷做出研究。針對某高溫硝酸冷卻系統(tǒng)，提出一種利用故障樹組建專家系統(tǒng)的方法。這種方法基于故障樹進行原理知識的提取，使得專家系統(tǒng)的建立得以簡化和發(fā)展，將經(jīng)驗推理和原理推理相結合，，并引入征兆可信度，提高了專家系統(tǒng)診斷的可信度。 對于復雜大型的診斷對象，應用單一的神經(jīng)網(wǎng)絡構造故障診斷系統(tǒng)將遇到整理教師數(shù)據(jù)難，學習精度降低，影響網(wǎng)絡學習效率等問題。為此本文提出了一種復合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結構，該神經(jīng)網(wǎng)絡結構集成了一系列模糊神經(jīng)子網(wǎng)絡，來完成故障分類任務，以系統(tǒng)故障樹為設置子網(wǎng)的基礎，建立了含有多個子網(wǎng)的復合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡，可以解決單一神經(jīng)網(wǎng)絡面臨的問題。 在故障診斷中，系統(tǒng)的各種征兆值和故障值應是模糊值，因此在故障診斷中的兩種方法中引入了模糊邏輯。仿真結果證明了這兩種方法的可行性和有效性。
【關鍵詞】：故障診斷 故障樹 人工智能 專家系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2002
【分類號】：TP277
【目錄】：

• 前言7-9
• 第一章 智能故障診斷技術的描述9-12
• 1．1 系統(tǒng)故障的描述9-10
• 1．2 故障診斷的基本概念10
• 1．3 故障診斷的過程10-11
• 1．4 故障診斷的智能化11-12
• 第二章 過程系統(tǒng)的介紹12-17
• 2．1 過程系統(tǒng)的特點12
• 2．2 研究對象的特點12-13
• 2．3 換熱系統(tǒng)的故障樹分析13-17
• 2．3．1 故障樹的基本概念13
• 2．3．2 換熱系統(tǒng)的故障樹分析法13-15
• 2．3．3 換熱系統(tǒng)故障檢測點的確定15-17
• 第三章 用于故障診斷的模糊專家系統(tǒng)的研制與開發(fā)17-31
• 3．1 專家系統(tǒng)的基本概念與發(fā)展現(xiàn)狀17-18
• 3．2 模糊邏輯的應用18-20
• 3．3 專家系統(tǒng)的基本組成20-22
• 3．4 知識庫的建立22-24
• 3．4．1 知識的獲取與表示23-24
• 3．4．2 知識庫的建立24
• 3．5 推理機制24-29
• 3．6 用戶界面的設計29-31
• 第四章 用于故障診斷的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的研究31-47
• 4．1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡簡介與結構31-34
• 4．1．1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展簡史31
• 4．1．2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構與學習方法31-34
• 4．2 多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡BP算法及計算機實現(xiàn)34-39
• 4．3 針對高溫硝酸冷卻系統(tǒng)的復合神經(jīng)網(wǎng)絡結構39-45
• 4．3．1 神經(jīng)網(wǎng)絡用于故障診斷39
• 4．3．2 用于高溫硝酸冷卻系統(tǒng)的復合神經(jīng)網(wǎng)絡39-40
• 4．3．3 神經(jīng)網(wǎng)絡樣本數(shù)據(jù)的提取40-44
• 4．3．4 模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡的結合44-45
• 4．4 用于故障診斷的實例45-47
• 第五章 專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡兩種方法的比較47-49
• 第六章 結論與展望49-50
• 參考文獻50-53
• 致謝53

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本文編號：1035791