基于神经网络推理的压缩机故障诊断专家系统

设计了一种基于神经网络推理的汽车空调压缩机故障诊断专家系统。此系统将传统专家系统与神经网络技术科学地加以综合,弥补了传统专家系统的诸多缺陷。专家系统的知识库由两部分组成,即浅层知识库和深层知识库。推理过程由神经网络完成,并带有解释说明模块,主要说明诊断结果的判定依据。实践证明,这种方法能较好地解决传统专家系统存在的问题,提高系统的诊断速度和准确率。     

发动机点火系统故障诊断的研究

建立了基于神经网络的发动机点火系统故障诊断专家系统，并较好地应用于自行开发的汽车示波器上。经实车测试证明，本文所进行的探索是成功的。     

神经网络专家系统在发动机故障诊断中的应用

依据单一的专家系统或神经网络在处理故障诊断中各自存在着局限性,提出了将神经网络技术与专家系统融合的集成式故障诊断专家系统,并应用于发动机故障诊断中。文章介绍了神经网络专家系统特点、结构、及诊断方法,并对4105ZD发动机在不同的工况下进行测试,测试结果表明,诊断系统能够对发动机常见故障取得良好的诊断效果。     

基于神经网络的番茄栽培管理专家系统

针对专家系统开发过程中存在的问题，利用神经网络的学习功能、记忆功能和并行处理的优势，提出了用神经网络建立专家系统的方法；构造了神经网络专家系统的基本框架；并详细阐述了神经网络专家系统的设计过程及BP神经网络的改进算法。     

智能生猪生长环境的故障诊断系统

针对生猪生长环境控制系统故障多,且具有模糊性和复杂性的特点,提出了一种智能化的生猪生长环境控制故障诊断专家系统.结合了神经网络、模糊逻辑以及专家系统的优点,采用模糊隶属函数来描述这些故障的程度.系统采用神经网络,推理速度快,容错能力强,并运用MATLAB 的图形用户界面(GUI)功能,增加系统的易操作性,方便用户使用,更新系统简单直观.     

基于神经网络的农机液压系统故障诊断专家系统

随着农机液压系统的功能越来越多、结构越来越复杂,加上农业机械的工作环境较为恶劣,其发生故障的几率也将随之增多.为此,根据农机液压系统故障的特点,应用专家系统原理和面向对象的设计方法,设计了一种基于BP神经网络的农机液压系统故障诊断专家系统,阐述了该专家系统的基本结构,以及知识库、推理机和解释机的实现方法.该系统充分发挥了神经网络在处理复杂非线性关系时的优点,大大提高了农机液压系统故障诊断的效率和准确率.     

基于神经网络专家系统的柴油机故障诊断系统

柴油机在农业机械中被广泛应用,由于运行状况复杂,故障类型和部位种类繁多.为此,提出了将神经网络技术与专家系统融合的集成式故障诊断专家系统,对柴油机进行不解体故障诊断.以燃油系统故障为例,介绍了神经网络专家系统特点、结构及诊断方法,并对295D柴油机在不同的工况下采集气缸盖的振动信号进行测试,用RBF神经网络对测试数据进行训练.训练测试结果表明,用此系统诊断295D柴油机常出现故障有良好的效果.     

闸门综合自动化故障诊断专家系统的知识表达

针对水电站大坝溢洪闸门综合自动化这样复杂的系统，提出了按系统功能分解策略进行分析的模块化故障诊断策略，采用IDEF0方法建立了闸门综合自动化系统的功能结构图。在面向对象的知识表示法中引入产生式规则表示法，将两者进行融合，提出了一种混合式的面向对象的知识表示方法来构造水电站大坝溢洪闸门综合自动化故障诊断专家系统。利用面向对象技术的封装性、继承性等特点，使系统的代码重用、消息传递、图形化界面的实现取得了较好效果。增强了专家系统开发工具的结构化知识表示能力，有利于开发大型专家系统。     

基于专家系统和稀疏编码的农机液压系统故障诊断

针对农业机械液压系统故障诊断问题,提出一种基于专家系统和稀疏编码的故障诊断模型。分析农业机械液压系统的元件故障和系统故障,构建故障诊断专家系统,并设计适合于农业机械液压系统故障诊断的知识库和推理机。为进一步提高故障诊断专家系统的诊断准确性,设计基于稀疏编码的故障诊断,将稀疏编码故障诊断结果与专家系统进行融合,提高诊断准确性。试验结果表明,农机液压系统故障诊断专家系统准确性可达85%以上,经过稀疏编码融合后,故障诊断准确率可以提升至91%以上。该模型符合故障诊断要求,为农机液压系统的故障诊断提出新的思路。     

离心输油泵故障诊断专家系统的研究与实现

提出了一种新的对基本神经网络进行组合的思路，将基本神经网络分层联接，每一层对应对象的某一属性，并根据属性分类。以这一思路为指导，组建了BP网络与竞争网络组织相结合的神经网络，并以此为核心，搭建了离心输油泵故障诊断专家系统的框架。