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。     

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。     

用于控制系统故障诊断的神经网络和专家系统

本文介绍了神经网络和专家系统在控制系统故障诊断中的应用，并讨论了神经网络和专家系统相结合的一种预处理结合故障诊断方法。     

用于控制系统故障诊断的神经网络和专家系统

本文介绍了神经网络和专家系统在控制系统故障诊断中的应用，并讨论了神经网络和专家系统相结合的一种预处理结合故障诊断方法。     

基于数据挖掘技术的故障诊断系统研究

根据航空发动机状态数据库特点提出了相应的数据挖掘算法,采用相应的数据预处理技术,使目的数据有效地输入神经网络进行故障诊断,从而构建出基于数据挖掘技术的故障诊断系统的总体设计图,并以航空发动机系统为研究对象,通过试验验证了此系统在海量数据前提下,能够实现实时监控与故障诊断。     

基于神经网络的模拟电路故障诊断研究

对BP型ANN网络用于模拟电路故障诊断的特点进行了介绍,探讨了利用遗传算法确定BP型ANN网络参数的方法,并给出了遗传算法与BP型ANN相结合实现模拟电路故障诊断的应用.实践表明,该方法的诊断精度、诊断速度以及建立诊断模型的自动化程度都有了较大的提高．     

基于卷积神经网络的电气设备故障诊断研究

电气设备在工业生产中具有重要作用。由于长期运行和环境因素的影响,电气设备难免会出现故障,因此,快速准确地进行电气设备故障诊断尤为重要。文章通过总结探讨将卷积神经网络应用于电气设备故障诊断的技术原理、关键操作流程、故障诊断程序及应用难点后认为,可通过优化网络结构、改进数据预处理方法、模型迁移应用以及与其他故障诊断方法融合,来提高电气设备故障诊断的效率和准确性。     

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。     

基于神经网络的旋转门故障诊断系统的应用研究

为了让用户对旋转门性能状况了如指掌,操作起来胸有成竹,同时为旋转门维修和管理提供参考资料,设计具有故障自诊断功能的旋转门是非常有必要的。以离线方式运行,通过适当的算法处理,给出系统故障信息,包括故障位置信息、故障程度信息和故障报警信息等,以便管理人员对症下药,及时采取措施,从而避免事故的发生。     

设备故障诊断专家系统

本文论述了专家系统在厂矿企业生产设备故障诊断中的应用，着重阐述了系统结构，软件的功能和设计方法。     

基于遗传神经网络的水电机组故障诊断模型

将遗传神经网络引入水电机组的故障诊断中,建立基于遗传神经网络的水电机组故障诊断模型,通过Matlab的相关工具箱进行仿真.结果表明遗传神经网络诊断的正确性高于BP网络.     

基于NN的随动系统故障诊断

文章首先介绍了人工神经网络的基本原理,其次讨论了反向传播算法,并针对传统BP算法的不足设计了一种基于参数动态改变的BP算法,最后研究了新的算法在某武器随动系统诊断方面的应用.     

一种基于模糊神经网络的变压器故障诊断方法的研究

文章介绍了一种基于模糊逻辑理论的人工神经网络，提出了利用模糊数学对神经网络的输入进行预处理的方法，并将其应用于变压器故障的诊断，提高了IEC比值法诊断变压器故障的复杂性和准确性。     

基于神经网络的模糊系统在电厂风机故障诊断中的应用

基于模糊理论,通过对电厂风机的故障机理的研究,提出了基于神经网络的风机模糊诊断模型,并解决了其中的关键技术。     

基于模糊神经网络的热电联产故障诊断研究

为了在缺少设计参数的条件下,设计一个非线性模型的热电联产故障诊断系统,提出了一种基于模糊神经网络的设计方法。通过分析热电联产控制系统各工作模块的工作过程,建立废热回收蒸汽锅炉、蒸汽集箱、汽吸收式冷凝器等模块工作模型。并采用粒子群优化算法对提出的模糊神经网络进行优化,假设模型和测量误差正常分布且相互独立,对模型置信区间进行了计算。实验测试表明,本文设计的故障检测具有较高的可信度。     

人工神经网络机械故障诊断方法及其应用

本文阐述了利用人工神经网络模型诊断减速机轴承故障的方法,建立了诊断用的BP网络模型,并对网络模型进行了试验验证。     

基于随机共振理论的低速重载齿轮故障诊断研究

基于随机共振理论,结合包络解调分析研究微弱低频幅值调制信号的增强与提取,并应用于低速重载齿轮的故障诊断.先将低频幅值调制信号输入到双稳非线性系统,运用信号自含噪声或外加噪声,实现随机共振现象,然后再进行包络解调分析.对模拟调幅信号和实测低速重载齿轮箱振动信号的分析结果,证实所提出方法的有效性和优越性.     

人工智能研究现状与展望

文章在参阅大量国内外资料的基础上,分析了人工智能研究现状及其应用领域,讨论了未来人工智能研究的发展趋势。