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

【摘要】： 隨著人工智能技術(shù)的不斷進步,診斷技術(shù)己開始進入一個新階段,即智能化診斷階段。將人工智能領(lǐng)域的各種方法加以綜合利用并用于故障診斷,特別是針對模糊性的診斷對象,將更有利于深入細致地刻畫與描述故障的特征,使推理過程與客觀實際更加相符,同時也克服了傳統(tǒng)的故障診斷專家系統(tǒng)中所存在的知識“瓶頸”問題。將人工智能領(lǐng)域中的各種方法有機結(jié)合,可以大大提高故障診斷的水平和效率。 本文應(yīng)用專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種方法結(jié)合對裝甲車輛傳動系統(tǒng)中變速箱的故障診斷問題進行了研究。在基于知識的傳統(tǒng)專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,提出了一種新的變速箱故障診斷專家系統(tǒng)模式——基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng),克服了傳統(tǒng)專家系統(tǒng)不能進行自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的缺陷。 此外文中還建立了一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng),利用所獲得的故障樣本數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,從而實現(xiàn)了對某些故障的智能診斷。在對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障樣本訓(xùn)練過程中,合理選取網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。其診斷結(jié)果表明,各故障樣本訓(xùn)練均能快速有效的收斂于設(shè)定的誤差值,而且網(wǎng)絡(luò)具有一定的泛化能力。
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 專家系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 動力傳動系統(tǒng) 變速箱
【學(xué)位授予單位】：東北師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號】：TP182
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 故障診斷概述8-10
• 1.1.1 故障診斷的概念及意義8-9
• 1.1.2 故障診斷系統(tǒng)的功能和特點9-10
• 1.2 智能故障診斷技術(shù)10-12
• 1.2.1 智能故障診斷技術(shù)概述10
• 1.2.2 智能故障診斷技術(shù)的方法10-12
• 1.3 本論文的研究背景及意義12-13
• 第二章 裝備智能故障診斷基本理論13-19
• 2.1 智能故障診斷系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)和功能特點13-15
• 2.1.1 系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)13-14
• 2.1.2 系統(tǒng)的功能特點14-15
• 2.2 智能故障診斷系統(tǒng)中知識的獲取策略15-16
• 2.2.1 傳統(tǒng)的知識獲取方法15
• 2.2.2 智能故障診斷系統(tǒng)中知識獲取的一般模型15-16
• 2.3 智能故障診斷系統(tǒng)中知識的表示方法16-19
• 2.3.1 知識表示的概念16-17
• 2.3.2 診斷知識的復(fù)合框架與規(guī)則的表示方法17-19
• 第三章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專家系統(tǒng)技術(shù)19-26
• 3.1 專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)19-20
• 3.1.1 專家系統(tǒng)的概念和特征19
• 3.1.2 專家系統(tǒng)的基本組成19-20
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論20-26
• 3.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成21-22
• 3.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型模型22-23
• 3.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)23-24
• 3.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)24-26
• 第四章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專家系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)26-43
• 4.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專家系統(tǒng)26-28
• 4.1.1 專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的途徑和方法26-27
• 4.1.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專家系統(tǒng)27-28
• 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷專家系統(tǒng)應(yīng)用分析28-34
• 4.2.1 知識庫設(shè)計28-31
• 4.2.2 推理機設(shè)計31-34
• 4.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)34-38
• 4.3.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)35
• 4.3.2 誤差反向傳播訓(xùn)練算法35-38
• 4.3.3 改進的Levenberg-Marquardt 優(yōu)化算法38
• 4.4 特征參數(shù)提取38-39
• 4.5 變速箱齒輪故障分類與診斷39-43
• 4.5.1 變速箱齒輪故障分類39
• 4.5.2 輸入和目標(biāo)向量設(shè)計39-40
• 4.5.3 BP 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計40-43
• 第五章 總結(jié)與展望43-44
• 參考文獻44-46
• 后記46-47
• 在學(xué)期間公開發(fā)表論文及著作情況47

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本文編號：350031