提出了一種開發水電機組故障診斷專家系統的設計思想及實現方法.通過采用產生式規則來表示知識,運用正反向推理機制,動態豐富知識庫,實現水電機組振動的在線(離線)監測和故障診斷,并提供診斷結果和相應的故障處理措施,為水電廠從計劃檢修向狀態檢修提供可靠的技術保證.該系統具有人機界面友好、運行速度快、信息存儲量大、開發周期短、易于維護、擴充等特點

針對當前鐵路客車空調機組檢修工作中工作環境差、故障診斷中效率低、維修成本高等不足,開發了客車空調故障診斷專家系統tafdes。該系統可在對客車空調做性能檢測的同時進行故障診斷,并能迅速指出故障原因及修復調整的辦法,以指導檢修職員提高檢修效率

基于知識的風機振動故障診斷專家系統的研究 趙海鳴,卜英勇,何學文 (中南大學機電學院,　湖南長沙　410083) 摘　要:分析了風機與振動有關的故障形式,提出了一種基于知識的振動故障診斷專家系 統的實現方法,并介紹了該系統的特點和主要功能。 關鍵詞:旋轉機械;振動故障;故障診斷;專家系統 在風機運行狀態實時監測系統中,通過對機組 振動及其有關信號的分析和處理,可判斷機組運行 狀態是否正常,并實現危險報警和連鎖保護,但是不 能預報出現某種故障的可能性,出現異常情況時,也 不能指出機組出現故障的原因。為此,需要設計一 個與實時監測系統并行工作的故障診斷系統。 隨著計算機科學和人工智能技術的發展,國內 外相繼研制了一些基于專家知識的故障診斷專家系 統,在這些系統中,將專家的經驗知識轉換為計算機 內部表示形式,建立知識庫,利用計算機模擬

以空調器為研究對象,針對空調器的工況特性,用產生式規則建立了知識庫,使用不精確推理方法建立了推理機制,開發了一個集故障診斷及維修咨詢為一體的專家系統。

本文介紹了實時故障診斷專家系統在空調故障診斷中的應用,故障診斷系統能迅速指出故障原因及修復調整的辦法,以指導檢修人員提高檢修效率。

實時故障診斷專家系統在空調中的應用——介紹了實時故障診斷專家系統在空調故障診斷中的應用，主程序采用面向對象語言vc++編寫，該系統能迅速指出故障原因及修復調整的辦法，以指導檢修人員提高檢修效率。

介紹了實時故障診斷專家系統在空調故障診斷中的應用,主程序采用面向對象語言vc++編寫,該系統能迅速指出故障原因及修復調整的辦法,以指導檢修人員提高檢修效率。

通過分析某型組合式空調機組運行的實際需求,面向空調機組現場運行,以labwindows/cvi8.5為開發工具,以sqlserver2000數據庫為平臺建立系統知識庫,采用基于故障樹的故障分析及基于邏輯鏈的故障推理方法,構建了組合式空調機組故障診斷專家系統。

工程機械故障診斷專家系統設計與實現

針對水電機組故障診斷知識較為復雜多樣的特點,提出了將產生式模糊規則表示、神經網絡表示和可視化故障知識表示等多種方法綜合集成的知識表達方式和診斷推理策略。診斷實例表明,該集成知識表達和推理方式的引入有助于增強水電機組故障診斷專家系統的知識獲取和表達能力,提高了系統的推理匹配能力。

基于規則的風機振動故障診斷專家系統研究 作者：牛福春，顧海明 作者單位：南京工業大學機械與動力工程學院,江蘇,南京,210009 刊名：采礦技術 英文刊名：miningtechnology 年，卷(期)：2007,07(4) 參考文獻(4條) 1.彭永;張曉剛振動壓路機智能故障診斷專家系統研究[期刊論文]-黑龍江科技信息2007(05) 2.盛兆順;尹琦嶺設備狀態監測與故障診斷技術及應用2003 3.尹朝慶;尹皓人工智能與專家系統2001 4.關惠玲;韓捷設備故障診斷專家系統原理及實踐2000 本文鏈接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/periodical_caikjs200704025.aspx

本文簡述了用ｐｒｏｌｏｇ語言設計的空調設備故障專家系統，該專家系統的主體由預測模塊和推理模塊組成，其預測模塊可作為這類專家系統的模糊統計決策的外殼，推理模塊可作為調用具體型號空調設備故障診斷知識庫的工具。

空調發電車故障診斷專家系統——空調發電車科技含量高，結構復雜，工作環境惡劣，故障率高，檢查維修難度大。通過對空調發電車各部分工作原理及常見故障的分析，結合故障診斷專家系統的相關知識，對空調發電車故障診斷專家系統的構建和實現的過程作了介紹，并通...

介紹了實時故障診斷專家系統在空調故障診斷中的應用,指出故障診斷系統能迅速查找故障原因和給出修復或調整的方法,以利于提高檢修效率。

大型水電機組的狀態監測與故障診斷技術還遠遠沒有成熟,這就要求在今后的研究工作中,不斷地提高已有的知識水平,完善知識體系。以下幾個方面需要在今后的研究工作中進行更加深入細致的研究:①水電機組設備龐大,結構復雜,誘發故障的因素多、水電機組故障率高、技術難度大;②水力流體因素、振動因素、電磁因素是相互影響的3個難點,是以后要繼續研究的重要課題。

針對水電機組故障信息缺乏、故障識別困難等問題,提出基于支持向量機的水電機組故障診斷模型.并針對實測水電機組故障數據,分析支持向量機水電機組故障診斷模型和常用的神經網絡故障診斷模型等理論在水電機組故障診斷中的優劣.研究表明,支持向量機理論在小樣本情況下比神經網絡具有更強的診斷能力.

針對水電機組故障樣本少的問題,將支持向量機引入水電機組故障診斷研究,提出一種結合小波頻帶分解與最小二乘支持向量機的水電機組故障診斷模型?；跈C械設備\"能量-故障\"映射關系,運用小波分解提取機組振動信號各頻帶能量特征值,然后將能量特征值輸入到多分類的支持向量機,實現對機組不同故障類型的識別。通過實驗信號分析,表明將小波能量提取與支持向量機結合進行水電機組故障診斷是可行有效的,并具有較高的故障分辨能力,為水電機組故障診斷提供了新的方法和思路。

重點介紹了水電機組實施工況監測的主要工況及其分析診斷技術,并在總結現場試驗研究的基礎上,給出了水電機組運行設備工況監測與分析診斷的故障類型。

作為電廠的重要設備之一，水電機組的良好運行狀態是確保水電廠安全運行的重要保證。隨著國內水電工程建設的發展不斷加快，水電機組開始往高效率、大容量、高轉速以及高水頭的設計方向進行發展，在設計采用的材料擁有更高的強度，不僅增加了機組尺寸，減小了相對剛度，并且采用更加靈活的構件，因此對機組運行的穩定性和可靠性提出了更高的要求。為了對水電機組的運行狀態進行在線監測和診斷分析，采用了水電機組狀態監測與故障診斷系統，通過系統收集機組運行數據，上傳給計算機網絡進行監測分析，對機組運行過程中存在的潛在故障進行排查和報警，提前避免重大安全事故的產生，對保證水電機組運行的安全性和可靠性具有重要的意義。本文主要對狀態監測技術和故障診斷技術進行了分析。

在電廠中,水電機組是其中十分重要的一個設備,其運行狀態與水電廠運行的安全性有著直接的聯系.在我國水電工程不斷發展與進步的情況下,水電機組就必須向著以下幾個方面發展:效率更高;容量更大;轉速更快;水頭更高等,除此之外,為了能夠更好的滿足當前時代對機組的更高需求,還應該盡量選擇具有高強度的材料以及靈活性更高的構件.為了能夠讓水電組實現更加穩定、安全且可靠的運行,就需要在線監測水電組的運行狀態并進行相應的診斷分析,為了能夠提高這些工作的準確性和效率,可以在這個過程中使用水電組狀態檢測系統以及故障診斷系統,接下來是將系統收集到的有關數據信息上傳到計算機網絡中,進行相應的監測分析,從而更好的排查機組運行過程中存在的問題,并及時的采取合理的措施加以解決,避免機組運行過程中出現故障問題.為此,本文對水電機組狀態監測與故障診斷技術進行了相關研究與分析,為后續相關工作的進行提供了一定的參考和依據.

水電廠設備的正常運行直接關系到全廠乃至電力系統的安全經濟運行。故障診斷是一項復雜的、經驗性很強的技術工作。水電廠設備故障的原因很多,要想準確、有效、快速地識別故障并采取有效的措施及時排除故

針對機載電子設備故障診斷的實用性與可靠性,以故障診斷的理論和方法為基礎,提出了一種基于專家系統為主的機載電子設備故障診斷設計方案。設計構造了故障診斷專家系統的整體框架,探討了專家系統中知識庫的建立與維護、推理機制以及人機界面設計等問題。通過例證,機載電子設備故障診斷中采用專家系統取得了速度快、準確率高的診斷效果。