电喷发动机教学平台的开发与研究

针对目前汽车专业教学的机遇和挑战,通过软、硬件的设计与开发,研制了一种具有智能故障设置功能、可视化的电喷发动机教学和科研平台.该平台以电喷发动机台架与检测主机为主体,运用微电子技术、计算机技术和人工智能技术,实现了智能故障设置、主要信号的数字与波形显示、信号模拟以及利用故障诊断专家系统引导学生进行故障诊断等功能,能帮助学生更快、更好得掌握电喷发动机的相关知识,对提高汽车专业的教学质量将起到重要作用.     

浅谈煤矿井下电气设备的故障诊断

介绍了煤矿生产中的通风系统并且阐述了通风系统的重要性,以矿井下的主通风机为例,分析了通风机产生的一些故障特点;介绍了人工智能的发展,在矿井中的一些应用,以专家系统为基础,分析了以专家系统建立通风机故障诊断的方法,对于通风机故障诊断有着详细的分析。     

汽车电气故障智能诊断专家系统的研究与开发

介绍汽车电气故障诊断仪器现状及智能故障诊断专家系统的结构和组成,建立汽车电气故障智能诊断专家系统的知识库管理系统以及推理模块的构成和故障诊断专家系统。     

基于混合智能系统的设备故障诊断研究

为研究和改进人工智能技术在设备故障诊断中的缺点和不足,提高故障诊断的准确率,构建了一种混合智能诊断系统。首先利用小波包分析技术对设备故障进行特征提取和分析;接着对数据进行离散化处理,应用粗糙集对获得的故障特征向量进行约简,删除冗余信息;然后利用免疫遗传算法的全局优化能力去训练BP神经网络的权值,建立免疫遗传-BP神经网络模型;最后把经粗糙集约简后的故障特征向量输入该模型,完成故障识别和智能诊断。通过旋转机械的转子系统的仿真实验,表明基于小波包-混合智能的故障诊断取得了良好的诊断效果。     

液压设备故障的实用诊断方法探析

在生产现场，由于受生产计划的限制，往往要求故障诊断人员能准确、简便和高效地诊断出液压设备的故障。但由于液压设备故障的根源有许多种可能性，这给液压系统的故障诊断带来了一定的困难。针对这种情况，本文提出了液压系统故障诊断的系统分析法和参数测量法，并分析了系统分析法和参数测量法在液压设备故障诊断中的应用。     

神经网络在电路故障诊断中的应用

阐述目前电路基于数据库技术和人工智能专家系统及神经网络原理的故障诊断系统，并将所记录的模糊症状输入到系统中，通过模糊运算后，运用神经网络学习算法来寻找故障类型。     

基于BP神经网络技术开发港口设备故障诊断专家系统

针对港口设备故障诊断的复杂性,提出了将BP神经网络技术引入设备故障诊断专家系统的思想,并对基于神经网络的专家系统的原理进行探讨。给出了一基于三层BP网的设备故障诊断专家系统的诊断过程。     

电力电子变换器故障诊断半实物仿真系统设计

对人工智能算法在电力电子技术领域的应用进行了研究。以双有源全桥变换器作为控制对象,采用半实物平台搭建主电路,利用TMS320F28069 MCU搭建控制板,针对双有源全桥变换器的功率管开路故障,设计了一种基于人工智能算法的开路故障诊断方法,能够自动对故障信号进行特征提取,可达到自适应阈值去噪的效果,并对收集的实际信号进行故障诊断。验证了所提出方法的可用性。搭建的平台提高了实验教学的效率,拓展了学生对电力电子技术的领悟和人工智能算法的认同感。     

基于数据库的远程故障诊断系统研究与实现

就实现传统专家系统技术与Web数据库技术的无缝结合,包括故障征兆,图像、数据文件的远程传输存储及调用,Web数据库的访问方案,Web服务器与诊断服务器的接口方案等问题进行了探讨.并运用ASP语言开发了一个具有诊断示范性功能的远程故障诊断站点.     

液压系统常见故障分析与诊断方法

液压系统的工作一般是可靠的,但由于某些原因产生的一些故障具有隐蔽性和随机性等特点,使得利用单一的方法对故障的诊断有一定困难．运用综合的诊断方法,提高了故障诊断的效率和准确性．     

Applications of artificial intelligence technology to wastewater treatment fields in China

1 Introduction a Water pollution is quite severe in China. According to the statistical data of The Environmental Protection Ministry of China in 2003, the whole wastewater discharge came to 4.46 × 1014t all over the country. 46.2% in that were industrial wastewater and 53.8% were sewage. In 407 environmental monitoring sections of the seven main rivers of China in 2003, only 38.1% of the tested sections accorded with the the national water quality standard of Grade III, and 29.7% of the …     

Machinery fault diagnosis expert system based on case-based reasoning

A mechinery fault diagnosis expert system based on case-based reasoning (CBR) technology was established. The process of the CBR fault diagnosis is analyzed from three main aspects: expression and memory, retrieving and matching, and modification and maintenance of a case. The results indicate that the CBR method is flexible and simple to implement, and it has strong self-studying ability. Using a large enough number of case reasoning sets, it can accumulate the experience of problem solving, avoid the difficulty of knowledge acquisition, shorten the course of solving problems, improve efficiency of reasoning, and save the time of developing.     

基于Petri网的自动HAZOP分析和故障诊断集成

在系统分析HAZOP(hazard and operability)研究流程的基础上，介绍了具有模糊色的Petri网故障诊断建模方法，该方法可以有效地表示模糊信息．为构建基于知识库的专家系统，提出了一种有效集成HAZOP分析与故障诊断的知识库结构；基于具有模糊色的Petri网建模方法，提出了一种面向在线HAZOP分析和在线故障诊断的知识表示方式，该方式奠定了自动HAZOP分析和故障诊断集成的技术基础．     

基于尾气分析的发动机故障诊断专家系统

应用神经网络推理技术，设计了一种基于尾气分析的发动机故障诊断专家系统。此系统将传统专家系统与神经网络技术科学地加以综合，弥补了传统专家系统的诸多缺陷。专家系统的知识库由两部分组成，即浅层知识库和深层知识库。推理过程由神经网络完成，并带有解释说明模块，主要说明诊断结果的判定依据。实践证明．这种方法能较好地解决传统专家系统存在的问题，提高系统的诊断速度和准确率。     

电力机车故障远程诊断专家系统的设计

研究了在Internet／Intranet环境下，基于Web数据库建立电力机车远程故障诊断专家系统所涉及的关键技术：以SQL Server2000设计知识库，利用Visual C 6．0编程设计推理机，将推理机封装为服务器端的COM组件．以专家系统、人工智能基本理论为基础，针对电力机车的特点，将电力机车的故障诊断知识分为确定性知识与不确定性知识，分别采用不同的推理机制，从而以B/S方式实现电力机车远程故障诊断专家系统．     

Agent技术及在远程故障诊断中的应用研究

研究了远程故障诊断技术Agent及其在液压泵中的应用,提出了一种基于多Agent的故障诊断系统的层次化结构。液压泵振动信号通过登陆远程诊断中心网页,实现了远程诊断。     

数据融合的故障诊断技术分析

针对虚拟仪器技术在数据采集和处理方面的优势，以及数据融合技术在复杂故障诊断方面的高效率，提出了一种综合虚拟仪器技术和多传感器数据融合技术的故障诊断方法，应用于工程装备液压系统故障诊断实践，并在最后以供油油路为对象列举了应用实例。     

基于MAS的故障诊断任务分解研究

在传统故障诊断基础上，将多Agent技术（MAS）应用于复杂系统故障诊断领域，是求解复杂过程故障诊断问题的一种新尝试．研究了基于MAS的分布式智能故障诊断模型，基于一种分布式Agent诊断系统结构原型系统，重点研究了诊断问题的任务辨识、分解问题，构建了基于Agent的任务分配的综合遗传算法和模拟退火算法的混合算法．应用表明，该算法具有很好的可扩展性、适应性和稳定性．