發(fā)布時間：2017-04-01 10:09

  本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)的智能故障診斷系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 故障診斷是指在一定工作環(huán)境下查明導(dǎo)致系統(tǒng)某種功能失調(diào)的原因或性質(zhì),判斷劣化狀態(tài)發(fā)生的部位或部件以及預(yù)測狀態(tài)劣化的發(fā)展趨勢等。故障診斷技術(shù)是40年來發(fā)展起來的一門新學(xué)科,它具有很強(qiáng)的工程背景和重要的實(shí)用價(jià)值。近年來,為了滿足復(fù)雜系統(tǒng)的診斷要求,隨著計(jì)算機(jī)及人工智能的發(fā)展,診斷技術(shù)進(jìn)入以知識處理為核心,信號處理、建模處理與知識處理相結(jié)合的智能診斷技術(shù)階段。 基于理論上較成熟的專家系統(tǒng)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),本文對專家系統(tǒng)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在液壓設(shè)備故障診斷方面的應(yīng)用進(jìn)行了有益的探討,提出了以專家系統(tǒng)為主,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為有益補(bǔ)充的智能故障診斷系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)根據(jù)接收到的液體加注系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)與知識庫中預(yù)先存儲好的故障征兆表搜索出已發(fā)生的故障征兆,接著根據(jù)專家系統(tǒng)知識庫中的規(guī)則表搜索出所有可能的故障原因,然后逐一驗(yàn)證所有可能的故障原因中其它征兆是否成立,直到最終推理出診斷結(jié)果。如果在專家系統(tǒng)知識庫中搜索不到完全匹配的故障,則調(diào)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識庫進(jìn)行推理,得出診斷結(jié)果。在專家系統(tǒng)部分,進(jìn)行了知識庫的設(shè)計(jì),提出了綜合采用面向?qū)ο蠓椒ê彤a(chǎn)生式規(guī)則表示法的知識表示方法,并采用數(shù)據(jù)庫技術(shù)建立和維護(hù)知識庫;在推理機(jī)設(shè)計(jì)中,發(fā)揮專家系統(tǒng)良好的人機(jī)交互功能,采用正反雙向混合推理方法進(jìn)行推理;在解釋程序的設(shè)計(jì)中,采用預(yù)置文本與路徑跟蹤法,可以在用戶需要時給出對推理結(jié)果和過程的詳細(xì)解釋。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分,通過對液體加注系統(tǒng)的分析,建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu),并提取專家系統(tǒng)知識庫中的規(guī)則作為樣本集和測試集,經(jīng)過MALTAB的仿真訓(xùn)練和測試,得到最終的正確率較高的權(quán)值和閾值系數(shù)集合作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識庫,在進(jìn)行故障診斷時可由已建好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行正向計(jì)算,推理出最終結(jié)果。 在系統(tǒng)具體實(shí)現(xiàn)中,采用Visual C++ 6.0進(jìn)行人機(jī)界面和整體控制程序的設(shè)計(jì),采用ACCESS 2000進(jìn)行知識庫的建立、維護(hù)和其它數(shù)據(jù)文件的管理,利用Matlab進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分的訓(xùn)練、仿真和計(jì)算。 完成整個系統(tǒng)設(shè)計(jì)后,我們利用MCGS組態(tài)軟件建立了燃料加注系統(tǒng)的二維虛擬模型,以模擬實(shí)際液體加注系統(tǒng)的運(yùn)行對智能故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行測試,使我們能更加直觀地監(jiān)測智能故障系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和故障診斷結(jié)果。經(jīng)過測試實(shí)驗(yàn),證明本系統(tǒng)達(dá)到實(shí)際應(yīng)用要求,具有較高的準(zhǔn)確率。本文提供了一種用于液壓設(shè)備故障診斷的通用方案,對于類似系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開發(fā)具有借鑒意義。 本系統(tǒng)的投入使用可以提高實(shí)時故障診斷的準(zhǔn)確性和速度,節(jié)約人力、物力,為防止重大生產(chǎn)事故的發(fā)生起到積極的作用。
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 專家系統(tǒng) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 知識庫 推理機(jī) MCGS 組態(tài)軟件
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號】：TP182
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• 英文摘要5-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 課題背景9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 本課題的提出及研究意義14
• 1.4 論文的主要研究內(nèi)容14-16
• 第二章 智能故障診斷系統(tǒng)的原理16-24
• 2.1 故障診斷的智能化16-17
• 2.2 專家系統(tǒng)的基本原理17-19
• 2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理19-24
• 2.3.1 神經(jīng)元模型19-20
• 2.3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型20-21
• 2.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練21-24
• 第三章 智能故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)需求與分析24-29
• 3.1 系統(tǒng)的需求分析24
• 3.2 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案24-29
• 3.2.1 知識庫的建立與維護(hù)26-27
• 3.2.2 推理機(jī)制27
• 3.2.3 解釋機(jī)制27
• 3.2.4 人機(jī)界面27-29
• 第四章 智能故障診斷系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)29-55
• 4.1 系統(tǒng)總體介紹29-32
• 4.1.1 系統(tǒng)工作流程29-30
• 4.1.2 系統(tǒng)開發(fā)工具選擇30-31
• 4.1.3 系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境31-32
• 4.2 知識庫的設(shè)計(jì)32-47
• 4.2.1 知識的分類32-34
• 4.2.2 液體加注系統(tǒng)的知識分類34-35
• 4.2.3 基于專家系統(tǒng)的顯式知識庫設(shè)計(jì)35-43
• 4.2.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱式知識庫設(shè)計(jì)43-47
• 4.3 推理機(jī)制的設(shè)計(jì)47-50
• 4.3.1 整個系統(tǒng)推理機(jī)制的設(shè)計(jì)47
• 4.3.2 基于專家系統(tǒng)的推理機(jī)設(shè)計(jì)47-48
• 4.3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理機(jī)設(shè)計(jì)48-50
• 4.4 解釋機(jī)制的設(shè)計(jì)50-53
• 4.4.1 面向?qū)＜蚁到y(tǒng)的解釋機(jī)制設(shè)計(jì)50-51
• 4.4.2 面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋機(jī)制設(shè)計(jì)51-53
• 4.5 人機(jī)界面的設(shè)計(jì)53-55
• 第五章 系統(tǒng)仿真測試55-62
• 5.1 MCGS 的目的與特點(diǎn)55-56
• 5.2 MCGS 的基本原理與操作56-58
• 5.3 二維仿真模型的建立58-61
• 5.4 系統(tǒng)仿真測試流程61-62
• 結(jié)束語62-64
• 參考文獻(xiàn)64-66
• 致謝66-67
• 碩士期間論文發(fā)表情況67

【引證文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 金立軍;張哲;劉源;閆書佳;鄭元兵;;基于電子式傳感器的電力系統(tǒng)故障診斷研究[J];高壓電器;2011年09期

2 莫翠瓊;孫正鑫;陳秋菊;;雷達(dá)對抗偵察接收機(jī)故障智能診斷系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與仿真[J];艦船電子對抗;2012年05期

3 李洪剛;郭日紅;;裝備故障診斷方法研究[J];價(jià)值工程;2012年32期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 趙麗;復(fù)雜自由曲面數(shù)控規(guī)劃及其數(shù)據(jù)管理技術(shù)研究[D];天津大學(xué);2009年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 胡春玲;番茄醬生產(chǎn)過程控制中的故障診斷技術(shù)研究[D];新疆大學(xué);2011年

2 譚文才;基于Internet的壓縮機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)測與故障診斷技術(shù)研究[D];江南大學(xué);2012年

3 朱發(fā)蓮;融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)知識和專家知識的電網(wǎng)鐵磁諧振故障診斷系統(tǒng)的研究[D];南昌大學(xué);2007年

4 何杉;旋轉(zhuǎn)機(jī)械頻譜智能分析系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];大連理工大學(xué);2009年

5 占惠文;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶柴油機(jī)故障診斷系統(tǒng)研究[D];武漢理工大學(xué);2009年

6 谷開波;滾切式雙邊剪故障處理方法的探索[D];西安建筑科技大學(xué);2009年

7 汪學(xué)淵;某自動裝填裝置故障診斷專家系統(tǒng)研究[D];中北大學(xué);2009年

8 張積堅(jiān);基于B/S模式的風(fēng)力發(fā)電機(jī)遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)研究與開發(fā)[D];大連理工大學(xué);2009年

9 劉中興;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的挖掘機(jī)回轉(zhuǎn)裝置液壓馬達(dá)的故障診斷[D];貴州大學(xué);2009年

10 陳曉蕓;基于能量算子和粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪發(fā)電機(jī)組振動故障診斷研究[D];西安理工大學(xué);2009年

  本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)的智能故障診斷系統(tǒng)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：280441