基于故障树分析法的汽车故障诊断专家系统

提出将故障树分析法与基于规则的诊断专家系统相结合的方法，以故障树的形式全面、系统、层次性地表述专家知识，通过故障树自动生成专家系统诊断规则库，实现诊断知识的自动获取，并确保诊断知识的一致性和完备性。以Windows98为平台、Delphi5．0为编程语言，开发出具有友好的人机交互界面、正向与逆向混合推理和具有解释功能的汽车故障诊断专家系统。以轮胎异常磨损的诊断为例，验证了该方法具有良好的应用前景。     

基于故障树的应急汽车故障诊断专家系统

以部队在执行多样化运输保障任务中对车辆的野外应急故障诊断与维修为研究背景,结合故障树分析,规则推理和专家系统的思想。针对遂行车辆维修保障和车勤人员的具体特点提出了适用于部队的应急汽车故障诊断专家系统。系统可对车勤人员输入的诊断信息进行熟语术语化处理,并在传统解释系统中添加图形显示以利于准确、快速排除故障。此外,该系统还具有双向学习功能。     

灰色关联度分析法在汽车故障诊断专家系统中的应用

在基于模糊推理的故障诊断专家系统中,模糊诊断矩阵隶属度的确定是整个诊断推理的关键,它的准确性决定了诊断推理结果的正确性。本文采用新颖的灰色关联度分析法确定故障原因的隶属度。     

基于分类框架结构的汽车故障诊断专家系统

介绍了在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下开发的具有人工智能及多媒体技术的汽车诊断专家系统。重点介绍了在建立该系统时,基于分类框架结构的知识表示,知识获取和推理方法。通过多次试用,证明采用分类框架结构来表示汽车的功能性故障具有层次分明,推理过程简单等优点。     

基于故障树分析的汽车发动机故障诊断与维修

介绍了故障树分析方法的原理和模型,阐述了基于该方法的汽车发动机故障诊断一般流程。以一辆本田雅阁2.3 L轿车行驶过程中出现间歇性熄火故障为例,介绍了故障树分析与维修的过程,分析了检测数据并最终排除故障。最后,对故障维修经验进行总结,并就故障树分析方法的进一步应用提出了若干建议。     

基于知识的汽车发动机故障诊断专家系统研究

为了适应市场的需求,以Visual Basic语言为工具,开发了汽车发动机故障诊断专家系统。介绍了基于知识的汽车故障诊断专家系统的基本结构及其开发的基本方法,重点描述了知识库的建立、知识的基本管理以及推理机制的构成。     

基于E-R图分析的汽车故障诊断专家系统

运用实体联系(E—R)图和故障树的知识表示、知识获取和推理方法，在Windows环境下开发了具有人工智能及多媒体技术的汽车故障诊断专家系统。通过多次试用表明，采用实体联系图和故障树来表示汽车的各类故障具有层次分明、推理过程简单等优点。     

基于尾气分析法的汽车发动机故障诊断

汽车发动机排放与发动机技术状况有密切关系,通过汽车尾气分析仪检测分析汽车尾气中各种气体含量的变化,可帮助汽车维修人员迅速判断出发动机故障。文章通过尾气分析法,结合维修实践过程中的故障案例,进行深入分析和总结,并叙述了诊断方法和具体故障排除。希望该诊断发动机故障的方法能给广大读者们提供参考和帮助。     

基于ASP网络开发汽车发动机故障诊断专家系统

为了满足广大汽车用户的需求,在汽车公司网站上,用ACCESS关系数据库建立了较完善的知识库。以动态网页设计语言ASP为开发工具,开发了基于ASP的网上汽车故障诊断专家系统,并在公司网站上提供了有关汽车故障诊断、维护、维修技巧等相关知识和网上咨询、交流等功能,对用户具有实用效果。     

汽车发动机故障诊断专家系统的研究

汽车结构正在发生着改变,电子控制在汽车结构中被广泛应用.而汽车中涉及到大量复杂的零件,故障的种类也比较多样化,所以依靠传统的诊断技术是无法将疑难故障完全判断出来的.现阶段汽车发动机方面需要具备经济性和高效性的故障诊断途径,计算机技术则是为实现这一目标打下了基础,在故障诊断方面引入专家系统是一项技术和理论上的变革,文章对此展开分析.     

浅析故障树分析法在设备故障诊断中的运用

故障树分析法是一种形象分析事物多层因果关系的图形分析方法,是以顶端事件为"根",基本事件为"叶",因果联系为"枝",向下逐层展开,外形像一倒立的"树".在设备故障分析中,能很好地揭示事物之间的逻辑因果关系,准确判断故障,快速解决问题.     

基于神经网络的柴油机故障诊断专家系统

现代设备大多数集机电液信于一体，对其所出现的故障做出准确而迅速的判断，单纯地依靠传统的故障诊断专家系统是不够的。为此，把神经网络和传统的专家系统相结合，建立神经网络专家系统，达到优势互补的效果。在神经网络诊断中，采用MATLAB的神经网络工具包建立了径向基函数神经网络诊断模型，并以柴油机燃油系统故障诊断为例，验证了该系统的可行性。     

波形分析法在汽车故障诊断中的应用

如何快速、准确地诊断汽车电子控制系统的故障是现代许多维修人员面临的一个难题,利用检测设备中的示波器功能对被检测电子信号的特征进行分析,便可使汽车维修人员快速了解被检测部件的工作性能,从而准确地找到故障产生的原因及部位。     

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.     

基于JSP的机电设备远程故障诊断专家系统

本课题采用功能强大的可跨平台运行的动态网页制作技术JSP进行开发。根据故障的复杂性,分为确定性和不确定性故障诊断。在建立的网站上,主要包括三大模块:专家系统、领域知识、网上答疑。本课题以常见的而且结构复杂的汽车和电脑故障诊断为例,验证了系统的实用性。     

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。     

基于CLIPS的雷达故障诊断专家系统研究

基层部队雷达维护保养,大部分是依靠工厂支援,及时性和有效性都不能满足部队需要。本设计利用人工智能技术来建造基于CLIPS故障诊断专家系统,使诊断技术为一般的维护人员所掌握和使用,这对提高该雷达综合保障力,促进其战斗力的形成都具有重大的现实意义。     

基于模糊专家系统的故障诊断方法研究

随着汽车发动机技术的发展,汽车的安全性、可靠性和操控性得到了极大的改善,使汽车的复杂程度越来越高。为此,开发了基于汽车发动机故障诊断专家系统,介绍了系统的基本结构及其开发方法,重点描述了模糊知识的表示、知识的管理以及推理机制的构成。经过多次使用证明,该专家系统具有非常高的使用价值。     

发动机故障诊断专家系统

<正> 专家系统是人工智能最活跃的应用领域之一,从当前的技术看,它最适合于解决那些主要依赖于拥有大量专门经验的诊断和分类问题,故障诊断专家系统的理论和应用研