| 【中文题名】 | 基于神经网络的故障诊断专家系统的研究 |
| 【英文题名】 | Research into the Fault Diagnosis Expert System Based on Neural Network |
| 【学科专业】 | 计算机软件与理论 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-10-10 |
| 【中关键词】 | 故障诊断,专家系统,神经网络,动力传动系统,变速箱, |
| 【英关键词】 | fault diagnosis,expert system,neural network,powertrain system,gearshift box, |
| 【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】 |
随着人工智能技术的不断进步,诊断技术己开始进入一个新阶段,即智能化诊断阶段。将人工智能领域的各种方法加以综合利用并用于故障诊断,特别是针对模糊性的诊断对象,将更有利于深入细致地刻画与描述故障的特征,使推理过程与客观实际更加相符,同时也克服了传统的故障诊断专家系统中所存在的知识“瓶颈”问题。将人工智能领域中的各种方法有机结合,可以大大提高故障诊断的水平和效率。
本文应用专家系统和神经网络两种方法结合对装甲车辆传动系统中变速箱的故障诊断问题进行了研究。在基于知识的传统专家系统的基础上,提出了一种新的变速箱故障诊断专家系统模式——基于神经网络的专家系统,克服了传统专家系统不能进行自学习、自适应的缺陷。
此外文中还建立了一个BP神经网络专家系统,利用所获得的故障样本数据对网络进行训练,从而实现了对某些故障的智能诊断。在对神经网络故障样本训练过程中,合理选取网络参数。其诊断结果表明,各故障样本训练均能快速有效的收敛于设定的误差值,而且网络具有一定的泛化能力。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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Abstract |
5-8 |
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第一章 绪论 |
8-13 |
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1.1 故障诊断概述 |
8-10 |
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1.1.1 故障诊断的概念及意义 |
8-9 |
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1.1.2 故障诊断系统的功能和特点 |
9-10 |
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1.2 智能故障诊断技术 |
10-12 |
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1.2.1 智能故障诊断技术概述 |
10 |
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1.2.2 智能故障诊断技术的方法 |
10-12 |
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1.3 本论文的研究背景及意义 |
12-13 |
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第二章 装备智能故障诊断基本理论 |
13-19 |
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2.1 智能故障诊断系统的一般结构和功能特点 |
13-15 |
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2.1.1 系统的一般结构 |
13-14 |
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2.1.2 系统的功能特点 |
14-15 |
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2.2 智能故障诊断系统中知识的获取策略 |
15-16 |
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2.2.1 传统的知识获取方法 |
15 |
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2.2.2 智能故障诊断系统中知识获取的一般模型 |
15-16 |
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2.3 智能故障诊断系统中知识的表示方法 |
16-19 |
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2.3.1 知识表示的概念 |
16-17 |
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2.3.2 诊断知识的复合框架与规则的表示方法 |
17-19 |
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第三章 基于神经网络的故障诊断专家系统技术 |
19-26 |
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3.1 专家系统结构 |
19-20 |
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3.1.1 专家系统的概念和特征 |
19 |
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3.1.2 专家系统的基本组成 |
19-20 |
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3.2 神经网络基本理论 |
20-26 |
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3.2.1 神经网络的基本组成 |
21-22 |
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3.2.2 人工神经网络的典型模型 |
22-23 |
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3.2.3 神经网络的拓扑结构 |
23-24 |
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3.2.4 神经网络的关键技术 |
24-26 |
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第四章 基于神经网络的故障诊断专家系统设计与实现 |
26-43 |
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4.1 基于神经网络的故障诊断专家系统 |
26-28 |
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4.1.1 专家系统与神经网络结合的途径和方法 |
26-27 |
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4.1.2 基于神经网络的故障诊断专家系统 |
27-28 |
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4.2 神经网络故障诊断专家系统应用分析 |
28-34 |
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4.2.1 知识库设计 |
28-31 |
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4.2.2 推理机设计 |
31-34 |
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4.3 BP 神经网络 |
34-38 |
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4.3.1 BP 神经网络结构 |
35 |
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4.3.2 误差反向传播训练算法 |
35-38 |
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4.3.3 改进的Levenberg-Marquardt 优化算法 |
38 |
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4.4 特征参数提取 |
38-39 |
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4.5 变速箱齿轮故障分类与诊断 |
39-43 |
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4.5.1 变速箱齿轮故障分类 |
39 |
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4.5.2 输入和目标向量设计 |
39-40 |
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4.5.3 BP 网络设计 |
40-43 |
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第五章 总结与展望 |
43-44 |
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参考文献 |
44-46 |
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后记 |
46-47 |
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在学期间公开发表论文及著作情况 |
47 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388976 |
