智能故障诊断技术的研究与应用

发布时间：2017-10-15 07:15

  本文关键词：智能故障诊断技术的研究与应用

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【摘要】： 近年来，为了满足复杂系统的诊断要求，诊断技术已开始进入一个新阶段，即智能化诊断阶段。这是一种基于专家知识和人工智能技术的诊断方法。 论文中通过专家系统和神经网络两种方法对故障诊断做出研究。针对某高温硝酸冷却系统，提出一种利用故障树组建专家系统的方法。这种方法基于故障树进行原理知识的提取，使得专家系统的建立得以简化和发展，将经验推理和原理推理相结合，，并引入征兆可信度，提高了专家系统诊断的可信度。 对于复杂大型的诊断对象，应用单一的神经网络构造故障诊断系统将遇到整理教师数据难，学习精度降低，影响网络学习效率等问题。为此本文提出了一种复合模糊神经网络结构，该神经网络结构集成了一系列模糊神经子网络，来完成故障分类任务，以系统故障树为设置子网的基础，建立了含有多个子网的复合模糊神经网络，可以解决单一神经网络面临的问题。 在故障诊断中，系统的各种征兆值和故障值应是模糊值，因此在故障诊断中的两种方法中引入了模糊逻辑。仿真结果证明了这两种方法的可行性和有效性。
【关键词】：故障诊断 故障树 人工智能 专家系统 神经网络
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2002
【分类号】：TP277
【目录】：

• 前言7-9
• 第一章 智能故障诊断技术的描述9-12
• 1．1 系统故障的描述9-10
• 1．2 故障诊断的基本概念10
• 1．3 故障诊断的过程10-11
• 1．4 故障诊断的智能化11-12
• 第二章 过程系统的介绍12-17
• 2．1 过程系统的特点12
• 2．2 研究对象的特点12-13
• 2．3 换热系统的故障树分析13-17
• 2．3．1 故障树的基本概念13
• 2．3．2 换热系统的故障树分析法13-15
• 2．3．3 换热系统故障检测点的确定15-17
• 第三章 用于故障诊断的模糊专家系统的研制与开发17-31
• 3．1 专家系统的基本概念与发展现状17-18
• 3．2 模糊逻辑的应用18-20
• 3．3 专家系统的基本组成20-22
• 3．4 知识库的建立22-24
• 3．4．1 知识的获取与表示23-24
• 3．4．2 知识库的建立24
• 3．5 推理机制24-29
• 3．6 用户界面的设计29-31
• 第四章 用于故障诊断的模糊神经网络的研究31-47
• 4．1 人工神经网络简介与结构31-34
• 4．1．1 人工神经网络发展简史31
• 4．1．2 人工神经网络的基本结构与学习方法31-34
• 4．2 多层前向神经网络BP算法及计算机实现34-39
• 4．3 针对高温硝酸冷却系统的复合神经网络结构39-45
• 4．3．1 神经网络用于故障诊断39
• 4．3．2 用于高温硝酸冷却系统的复合神经网络39-40
• 4．3．3 神经网络样本数据的提取40-44
• 4．3．4 模糊逻辑与神经网络的结合44-45
• 4．4 用于故障诊断的实例45-47
• 第五章 专家系统与神经网络两种方法的比较47-49
• 第六章 结论与展望49-50
• 参考文献50-53
• 致谢53

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本文编号：1035791