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智能故障診斷技術(shù)的研究與應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2017-10-15 07:15

  本文關(guān)鍵詞:智能故障診斷技術(shù)的研究與應(yīng)用


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【摘要】: 近年來,為了滿足復(fù)雜系統(tǒng)的診斷要求,診斷技術(shù)已開始進(jìn)入一個(gè)新階段,即智能化診斷階段。這是一種基于專家知識(shí)和人工智能技術(shù)的診斷方法。 論文中通過專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種方法對(duì)故障診斷做出研究。針對(duì)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(jìn)行原理知識(shí)的提取,使得專家系統(tǒng)的建立得以簡(jiǎn)化和發(fā)展,將經(jīng)驗(yàn)推理和原理推理相結(jié)合,,并引入征兆可信度,提高了專家系統(tǒng)診斷的可信度。 對(duì)于復(fù)雜大型的診斷對(duì)象,應(yīng)用單一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造故障診斷系統(tǒng)將遇到整理教師數(shù)據(jù)難,學(xué)習(xí)精度降低,影響網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率等問題。為此本文提出了一種復(fù)合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)集成了一系列模糊神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò),來完成故障分類任務(wù),以系統(tǒng)故障樹為設(shè)置子網(wǎng)的基礎(chǔ),建立了含有多個(gè)子網(wǎng)的復(fù)合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以解決單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yīng)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(jié)果證明了這兩種方法的可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】:故障診斷 故障樹 人工智能 專家系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】:大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2002
【分類號(hào)】:TP277
【目錄】:
  • 前言7-9
  • 第一章 智能故障診斷技術(shù)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(diǎn)12
  • 2.2 研究對(duì)象的特點(diǎn)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(cè)點(diǎn)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(yīng)用18-20
  • 3.3 專家系統(tǒng)的基本組成20-22
  • 3.4 知識(shí)庫(kù)的建立22-24
  • 3.4.1 知識(shí)的獲取與表示23-24
  • 3.4.2 知識(shí)庫(kù)的建立24
  • 3.5 推理機(jī)制24-29
  • 3.6 用戶界面的設(shè)計(jì)29-31
  • 第四章 用于故障診斷的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究31-47
  • 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介與結(jié)構(gòu)31-34
  • 4.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展簡(jiǎn)史31
  • 4.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)與學(xué)習(xí)方法31-34
  • 4.2 多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法及計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)34-39
  • 4.3 針對(duì)高溫硝酸冷卻系統(tǒng)的復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)39-45
  • 4.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷39
  • 4.3.2 用于高溫硝酸冷卻系統(tǒng)的復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)39-40
  • 4.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)的結(jié)合44-45
  • 4.4 用于故障診斷的實(shí)例45-47
  • 第五章 專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種方法的比較47-49
  • 第六章 結(jié)論與展望49-50
  • 參考文獻(xiàn)50-53
  • 致謝53

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本文編號(hào):1035791

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