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模糊神经网络推理技术及在故障诊断中的应用

1 故障诊断中的推理技术现代大工业生产的迅猛发展,导致各型机电设备日趋大型化和复杂化,对设备运行状态的监控也变得日益重要。2003年1月31日,美国航天飞机“哥伦比亚”号返航过程中不幸在空中解体,导致7名宇航员全部遇难,总计损失达12亿美元,更加显示出对大型设备和系统运行状态实时监控和故障诊断的重要性。实际上,除了大型设备外,在各行业运行的各种中小型设备,每年甚至每天发生的各类故障不计其数,其损失也十分惊人。因此广泛采用故障诊断技术,可以有效减少事故发生率,降低维修费用,有效提高劳动生产率。故障诊断,其对象可以是一个复杂的大系统(或巨系统),如航天飞机;也可以是一个简单系统,如机械设备或部件。所谓系统的故障,是指系统的运行处于非正常状态,并可导致系统相应的功能失调,即导致系统相应的行为失常。关于故障诊断系统,作为一种特定类型的专家系统,依据其所用的推理技术,可分为基于符号表示的常规推理技术和基于神经连接的神经网络推理技术这2种故...  (本文共5页) 阅读全文>>

重庆大学
重庆大学

汽轮发电机组在线监测诊断的网络化、智能化研究

论文开展了设备状态在线监测诊断的智能化、网络化、自动化技术研究,并以火力发电厂的汽轮机、锅炉及主要辅机等主要设备为研究对象,进行了汽轮发电机组的网络化、智能化在线监测诊断系统研究。具体工作内容如下: 1 从智能化系统的知识工程入手,全面地分析论述了智能化系统的各种知识表达方法及特点,研究了智能化系统的知识获取与学习的主要方法与算法。在知识表达的分析研究基础上,提出了基于图形化网络拓扑结构的知识表达方式和适用于组合智能化推理的公用知识库构架,有利于直观、灵活地进行知识表达并提高知识库的使用效率;通过智能化系统的知识获取与学习方法、算法研究,提出了分层聚类与变结构结合的混合型知识获取与学习方法及算法,能够在线和离线地进行知识获取与学习,有效地适应于图形化网络拓扑知识结构和组合智能化推理机制。2 系统地研究分析了智能化系统的推理机制和算法,提出了改进型的专家系统推理、模糊逻辑推理、神经网络推理的推理机制和算法,将三种推理有机结合的并行...  (本文共145页) 本文目录 | 阅读全文>>

太原理工大学
太原理工大学

基于神经网络的提升机制动系统故障诊断技术与方法

提升机是矿井的“咽喉”和大型关键设备。目前为止,我国矿业生产由于提升设备制动系统故障而发生重大事故的很多,已造成了巨大的经济损失和人员伤亡。当前故障诊断技术一个重要的特征是与具体工程技术领域的结合比以往更加紧密,更加注重解决实际问题和坚持预防故障为主的方针,从而确保工程系统的安全性与可靠性。现代诊断技术与方法解决工程实际问题有两个发展方向:一是计算机诊断辅助决策支持系统。制动系统故障神经网络专家诊断系统(NNEDS, Neural Network Expert Diagnosis System)正是神经网络、计算机、专家系统的故障树分析等技术融合而成的神经网络计算机辅助诊断决策系统;二是用于构成实时状态监测系统,或者进而实现高性能的自控系统。制动力矩自组织神经模糊控制器(NNSOC, Neural Network Fuzzy Self-organizing Controller)正是这种恒减速自控系统。当提升机负载变化或其它突发...  (本文共157页) 本文目录 | 阅读全文>>

中南大学
中南大学

密闭鼓风炉熔炼过程智能故障诊断系统

密闭鼓风炉熔炼过程是一个高度复杂的工业生产过程,传统的故障诊断方法由于需要建立比较精确的数学模型,从而在实际应用中遇到了难以逾越的障碍。因此采用人工智能的理论和技术,将各种先进的诊断理论和检测技术手段结合起来,构成一个有机的统一整体,对整个生产系统进行状态监测和故障诊断,是行之有效的方法。论文主要进行了密闭鼓风炉熔炼过程GO-STOP专家系统及基于模糊神经网络推理故障诊断系统的研究。一般的正常生产情况下,采用GO-STOP过程实现当前炉况及其趋势的预报,一旦炉况发生异常时,则启动模糊神经网络推理机进行故障诊断。GO-STOP系统比较可靠,推理过程简单,运算容易,可保证系统实时运行速度;故障发生时,详细而有用的诊断结果则依赖于模糊神经网络推理,文章还重点论述了知识库的建立,采用模糊产生式规则对大量密闭鼓风炉炉况知识进行描述,利用神经网络算法实现专家系统模糊规则的表达与推理,这里选用模糊—神经知识获取技术(FNT),实现规则隶属函数...  (本文共62页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨工程大学
哈尔滨工程大学

核动力装置故障诊断智能技术的研究

核动力装置运行状态的监测与诊断直接关系到装置运行的安全性与可靠性。目前我国核动力装置主要采用传统的阈值监测方法。阈值方法能够给操作人员提供核动力装置重要参数偏离正常运行的状态,却难以提供故障发生的根本原因和异常发展趋势方面的信息。开展优于传统方法而基于人工神经网络、专家系统(规则推理)、模糊逻辑等智能技术在核动力装置早期故障诊断与状态监测中的应用研究,对进一步提高核动力装置运行的安全性、可靠性以及核动力装置的整体效能具有重大的工程意义和现实意义。本文以“十五”×××重点预研攻关项目为背景,以核动力装置一回路典型故障为对象,对核动力装置智能故障诊断系统实现的部分技术、方法及基本结构进行了深入的研究。本文研究的主要内容和取得的主要成果如下:1.设计了先进的诊断算法。先进的诊断算法是实现实时故障诊断的关.键,本文提出基于神经网络诊断子系统(该系统内包括FNN网络诊断子系统、BP网数据融合诊断子系统和RBF网络诊断子系统)和基于规则推理...  (本文共161页) 本文目录 | 阅读全文>>

东北大学
东北大学

车辆状态监测与故障诊断新方法研究

作为国民经济的支柱产业,汽车工业的发展受到了世界各国的高度重视,激烈的市场竞争促进汽车生产和研发水平不断提高。车辆系统结构、功能日趋复杂,车辆故障种类也日益多样化,这些都对汽车故障诊断和监控技术提出了更高要求。本文以汽车最关键部件—发动机为研究对象,在分析汽车发动机故障诊断研究现状及存在问题的基础上,重点研究其状态监测和故障诊断的理论和方法,包括信号采集、信号处理、神经网络、模糊推理系统、信息融合理论、车上网络通信技术以及虚拟仪器等技术。在此研究基础上提出并设计了一种综合上述理论和技术方法的发动机综合故障诊断测试平台,解决了传统发动机故障诊断方法中存在的一些问题。研究的主要内容包括以下几部分:(1)在故障诊断特征提取方法方面,针对于发动机缸体采集的振动信号,研究时域分析、频域分析及小波变换等三种故障信号特征提取方法。对于利用振动信号进行发动机机械故障诊断存在的问题和现代汽车自诊断系统只适用于对车辆电控单元故障诊断的局限性,确定以...  (本文共158页) 本文目录 | 阅读全文>>