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。     

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.     

利用神经网络技术建造工艺设计专家系统

针对传统人工智能专家系统的缺点，引入了以并行计算为主的神经网络技术，并成功地运用它来建造工艺设计专家系统。神经网络中的ＢＰ（ＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）模型用作规则记忆器，每一模型中，知识库和推理机是合二为一的，许多这类模型构成系统的知识库。工艺路线的最后决策通过数据驱动的正向推理来实现     

基于专家系统的大豆栽培模拟优化决策咨询系统

应用系统论定义了大豆生产系统的概念。分析了该系统的特性,对系统知识库和推理机进行了设计。提出了基于专家系统（ES）和地理信息系统（GIS）的大豆优质高产栽培计算机模拟优化决策咨询系统,并通过了测试与试验验证,取得了较好的效果。     

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。     

红枣栽培专家系统的研究开发

文章简述了红枣栽培专家系统的整体设计思维以及知识库的建设模式.将红枣行业专家的理论、经验以及专家系统技术相融合,构建了红枣专家决策系统.     

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.     

番茄棚室高产栽培

番茄棚室的高产栽培效果,与气候条件有着密切的联系。在棚室栽培中,要确保番茄的高产、稳产,一定要对棚室内的温度、湿度进行合理的控制,并合理利用太阳光照,并对各环节进行科学的管理,保证棚室内的温度适合番茄生长,有效提高番茄棚室栽培的经济效益。     

番茄栽培施用不同数量沼肥试验报告

在参试番茄面积化肥施用量一致的条件下,分别按每667m2施沼肥1200kg,1500kg,1800kg,2000kg的4个处理,与每667m2施2000kg普通农家肥作对照进行对比,结果施沼肥的所有处理长势明显优于对照,产量增加、产值提高、特别是沼肥用量达到1800kg·667m-2时获得的效果最好.     

神经网络在农业专家系统中的应用

介绍了专家系统的特点及农业专家系统的发展现状;提出了将神经网络理论应用于农业专家系统的设计方法,并分析了其优点;论述了基于神经网络的农业专家系统的结构、知识表示与获取、推理机制等;结合具体实例,给出了神经网络学习方法及专家系统运行过程。     

基于人工智能的农用拖拉机发动机故障快速诊断研究

为了达到拖拉机发动机不解体故障诊断的目的,提高诊断效率,利用发动机缸盖的振动信号的采集原理,提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法,并构建了拖拉机发动机振动信号采集系统。基于人工智能的拖拉机发动机故障诊断系统,综合运用信号采集技术、信号处理技术、数据库技术、神经网络技术和人工智能专家系统,实现了和数据库及具有强大信号分析的处理功能,提高了系统的诊断实时性和诊断精度。最后,采用田间试验方法,对拖拉机故障快速诊断系统进行了试验验证。试验结果表明:采用人工智能诊断方法不仅可以有效提高系统的准确率,而且诊断系统的响应更加迅速,并且曝晒、震动、灰尘等恶劣的现场环境中仍能保持正常工作的稳定性。     

基于MSP430的人工气候箱神经网络PID控制系统

针对人工气候中温湿度控制系统结构复杂、精度不够高以及响应速度慢等问题,提出以TI公司的超低功耗MSP430单片机为主控制器件,采用DS18B2和HM1500测量系统的温湿度,用BP神经网络智能算法自动整定PID控制参数的人工气候箱控制系统,着重介绍了系统控制算法构成及软件设计。实验表明,该控制系统结构简单,具有响应速度快、精度高和鲁棒性好等优点。     

人工神经网络在我国水科学中的应用与展望

简要介绍了人工神经网络的发展、结构与特点；从预测预报、评价、水灾害防治、水资源配置与管理决策4方面，综合评述了人工神经网络在我国水科学中的应用，并就人工神经网络今后在我国水科学中的应用与研究做了展望。     

产生式系统在农业专家系统中的应用

产生式系统是人工智能系统中最典型的一种基本结构，是人工智能系统中最自然的知识表示及推理的方法。由于其具有多种控制策略和推理方法以及丰富的知识表示能力,可以用简单直观的规则方式表达人类的经验性知识等特点,因此在专家系统中必将得到广泛的应用。     

液压系统故障智能诊断技术的探究

探讨了故障智能诊断方法在液压系统中的应用和实践,同时简要分析了液压系统人工智能诊断专家系统技术的特点及应用。     

基于径流分类的日径流量预测神经网络模型

利用聚类分析法将径流序列分解为若干个子径流序列 ,对这些子径流序列分别建立局部神经网络模型 ,而后把这些局部模型合并成一个混合模型。当新的信息进入该模型时 ,首先用分类器判别其类别 ,以确定用混合模型中的何种局部模型加以模拟。通过与不加分类的总体神经网络模型的模拟结果加以对比 ,结果表明这种基于径流分类的降雨 -径流模型表现出了更优良的性能 ,可以较大地提高径流模拟精度。     

人工神经网络在PID控制算法中的应用

根据过程实测的输入输出数据,将实际对象输出的旧值输入BP网络的输入层,从而得到一动态神经网络,作为控制中非线性系统的预测模型。既利用了系统的已知规律,提高了辨识的可靠性,又使得网络结构不必过于庞大,改善了实时性。分析了积分分离PID控制算法,在此基础上,将应用最广泛的PID控制器与具有自学习功能的神经网络相结合。得到了基于BP神经网络的PID控制算法。在已有的控制系统中嵌入了神经网络控制算法,用以调节PID控制器的三个可调参数Kρ,KI,KD。