| 【中文题名】 | 基于神经网络和专家系统的智能故障诊断系统研究 |
| 【英文题名】 | The Research of Intelligent Fault Diagnosis System Based on Expert System and Neural Network |
| 【学科专业】 | 测试计量技术及仪器 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-6-11 |
| 【中关键词】 | 故障诊断,专家系统,BP神经网络,知识库,推理机,MCGS |
| 【英关键词】 | fault diagnosis,expert system,BP neural network,knowledge base,inference machine MCGS configuration software, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>专家系统、知识工程> |
| 【论文摘要】 |
故障诊断是指在一定工作环境下查明导致系统某种功能失调的原因或性质,判断劣化状态发生的部位或部件以及预测状态劣化的发展趋势等。故障诊断技术是40年来发展起来的一门新学科,它具有很强的工程背景和重要的实用价值。近年来,为了满足复杂系统的诊断要求,随着计算机及人工智能的发展,诊断技术进入以知识处理为核心,信号处理、建模处理与知识处理相结合的智能诊断技术阶段。
基于理论上较成熟的专家系统和BP神经网络,本文对专家系统和BP神经网络在液压设备故障诊断方面的应用进行了有益的探讨,提出了以专家系统为主,采用BP神经网络作为有益补充的智能故障诊断系统的基本结构。系统根据接收到的液体加注系统的运行参数与知识库中预先存储好的故障征兆表搜索出已发生的故障征兆,接着根据专家系统知识库中的规则表搜索出所有可能的故障原因,然后逐一验证所有可能的故障原因中其它征兆是否成立,直到最终推理出诊断结果。如果在专家系统知识库中搜索不到完全匹配的故障,则调用神经网络知识库进行推理,得出诊断结果。在专家系统部分,进行了知识库的设计,提出了综合采用面向对象方法和产生式规则表示法的知识表示方法,并采用数据库技术建立和维护知识库;在推理机... |
| 【论文题纲】 |
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中文摘要 |
4-5 |
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英文摘要 |
5-9 |
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第一章 绪论 |
9-16 |
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1.1 课题背景 |
9-11 |
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1.2 国内外研究现状 |
11-14 |
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1.3 本课题的提出及研究意义 |
14 |
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1.4 论文的主要研究内容 |
14-16 |
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第二章 智能故障诊断系统的原理 |
16-24 |
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2.1 故障诊断的智能化 |
16-17 |
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2.2 专家系统的基本原理 |
17-19 |
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2.3 人工神经网络的基本原理 |
19-24 |
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2.3.1 神经元模型 |
19-20 |
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2.3.2 BP 神经网络模型 |
20-21 |
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2.3.3 神经网络的训练 |
21-24 |
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第三章 智能故障诊断系统设计需求与分析 |
24-29 |
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3.1 系统的需求分析 |
24 |
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3.2 系统的设计方案 |
24-29 |
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3.2.1 知识库的建立与维护 |
26-27 |
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3.2.2 推理机制 |
27 |
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3.2.3 解释机制 |
27 |
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3.2.4 人机界面 |
27-29 |
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第四章 智能故障诊断系统的具体实现 |
29-55 |
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4.1 系统总体介绍 |
29-32 |
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4.1.1 系统工作流程 |
29-30 |
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4.1.2 系统开发工具选择 |
30-31 |
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4.1.3 系统运行环境 |
31-32 |
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4.2 知识库的设计 |
32-47 |
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4.2.1 知识的分类 |
32-34 |
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4.2.2 液体加注系统的知识分类 |
34-35 |
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4.2.3 基于专家系统的显式知识库设计 |
35-43 |
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4.2.4 基于神经网络的隐式知识库设计 |
43-47 |
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4.3 推理机制的设计 |
47-50 |
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4.3.1 整个系统推理机制的设计 |
47 |
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4.3.2 基于专家系统的推理机设计 |
47-48 |
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4.3.3 基于神经网络的推理机设计 |
48-50 |
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4.4 解释机制的设计 |
50-53 |
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4.4.1 面向专家系统的解释机制设计 |
50-51 |
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4.4.2 面向神经网络的解释机制设计 |
51-53 |
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4.5 人机界面的设计 |
53-55 |
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第五章 系统仿真测试 |
55-62 |
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5.1 MCGS 的目的与特点 |
55-56 |
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5.2 MCGS 的基本原理与操作 |
56-58 |
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5.3 二维仿真模型的建立 |
58-61 |
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5.4 系统仿真测试流程 |
61-62 |
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结束语 |
62-64 |
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参考文献 |
64-66 |
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致谢 |
66-67 |
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硕士期间论文发表情况 |
67 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388588 |