基于CBR的数控设备故障诊断系统知识表示

随着数控设备越来越复杂,对设备故障诊断与维修提出了更高的要求,采用专家系统的方式建立故障诊断系统以实现数控设备的快速诊断和维修.针对CBR (Case-Based Reasoning)系统自身的增量学习模式使系统的实例库逐渐增大,系统效能大大降低的缺点.根据数控系统结构的特点采用分层检索的方法,依据该检索方法采用框架型的知识表示方式,提高了大实例库的检索效率.将该方法应用于数控设备的故障诊断系统中,提高了故障诊断的诊断效率.      

飞机电源系统故障诊断专家系统

应用人工智能理论,开发了飞机电源系统监控装置.利用专家系统理论对某型飞机电源系统进行了全面的分析,建立了完整的电源系统知识库,实现了实时状态监测和故障诊断,并能给出异常或故障信息,为整个飞机非航电系统采用专家系统进行故障诊断提供了经验,具有实际应用价值.      

基于组件的模糊推理在卫星故障诊断中的应用

利用COM组件技术实现故障诊断组件化 ,用模糊推理技术与故障诊断技术相结合的方法 ,给出卫星故障诊断组件化平台 ,并开发了模糊推理组件。最后针对某型号卫星的电源系统 ,将模糊推理组件应用在电源损耗器故障诊断专家系统中     

国外载人航天器故障诊断技术

详细介绍了故障诊断技术在国外载人航天器故障诊断中的应用及发展过程，并对专家系统技术进行了重点分析和介绍，国外载人航天器故障诊断经历了60年代简单的状态监测（水星号），70年代的基于算法的诊断（阿波罗），一直到80年代的基于知识的智能诊断（航天飞机），三个阶段，还介绍了NASA为其航天飞机主发动机透平泵和空间站电源系统开发的故障诊断专家系统，并对航天领域故障诊断技术特点进行了综合分析，同时指出了航天领域故障诊断技术的发展趋势。     

卫星群反作用飞轮的故障诊断方法研究

卫星群飞行技术是航天领域的新兴技术,多个低成本小卫星可以完成较为艰巨的太空任务,但与此同时也会带来更多的故障问题。面对复杂的空间环境,针对卫星群可能发生的故障问题,提出了一种分布式卫星群系统故障诊断方案,通过基于Elman神经网络的故障诊断方法完成对卫星群姿态控制系统的故障诊断。试验结果表明,该方案能够快速检测出卫星群中反作用飞轮发生的故障,并且让邻近卫星通过神经网络也能检测到该故障的发生,表现出很好的准确性和实时性,在实际应用中有效可行。     

基于定性模型的故障诊断方法

基于定性模型的故障诊断方法，利用定性模型描述系统结构和定性地预测系统行为，并通过与实际行为进行比较，可推理得到系统的故障诊断结果。详细介绍了基于定性模型故障诊断方法的诊断机理、建模方式及优缺点。此外，还概述了该方法的研究与应用现状及发展趋势。     

故障诊断技术在中国航天领域应用的方略

就故障诊断技术在中国航天领域应用给出了基本方略。研究这一技术的目的就是要针对空间飞行器建立故障诊断专家系统。并在系统功能、技术发展方向、系统构形布局、关键的相关技术、技术开发阶段和实施这一工作的建议等方面提出了一些看法。     

大型复杂装备研发成本控制专家系统

根据大型复杂装备研发周期长、耗资大、风险大的特点,引入前馈控制机制,建立了大型复杂装备研发项目成本控制专家系统的体系结构,同时以该体系结构为主体,给出专家系统的知识表示及推理机的一种实现方法,最终使得知识库和推理机得以独立实现.实现后的系统以知识库和专家系统相结合的方式对装备研发成本进行实时监控和预测,对于输入的问题,系统经过推理后给出相应的参考建议,为成本管理智能化提供可行依据.由于知识库和推理机是相对独立实现,因此该系统相对传统专家系统来说具有更好的可维护性和可靠性.     

一种快速推理技术在发射决策系统中的应用

发射决策系统是在测试发射段对运载火箭进行故障诊断的专家系统,发射决策系统的推理技术需要适应运载火箭测试项目繁多,测试数据量庞大、更新快速,可供诊断的时间有限等特点.快速推理技术分为事实匹配和规则匹配2个环节,借鉴Rete匹配算法的设计思想,提出了事实匹配网络结构,提出规则和黑板的向量表示方法,定义向量与运算实现规则匹配,构建规则匹配网络完成规则匹配.在某型号运载火箭发射决策系统中的应用结果表明,快速推理法推理速度快,推理结果准确,程序实现占用系统资源少,满足实时性要求.      

通用故障诊断专家系统开发工具

介绍一个基于可靠性分析方法的非实时故障诊断专家系统(FDES)的通用开发工具(FDEST),可用于建立各类武器装备和民用产品的故障诊断专家系统,具有很强的推理能力和良好的开放性.文中论述FDEST的逻辑结构、系统功能;基于可靠性分析方法——故障树分析(FTA)的故障诊断推理方法:正、反向动态推理逻辑,支持Bayes(概率)、Mycin(置信度)和Fuzzy(模糊)三种不精确推理算法和四种不同的故障逻辑关系;面向对象与规则相结合、具有很强表达能力的综合知识表达方式,支持多媒体的动态诊断推理解释机制和故障处理方法(文本、图像、语音和视频);应用面向对象技术的软件设计与实现:对象的划分(FDEST对象、知识对象和FDES对象)、对象通讯关系及系统接口等系统的关键技术.      

基于Agent卫星故障诊断系统的开发研究

本文研究并建立了基于智能Ａｇｅｎｔ的分布式故障诊断系统模型,同时还研制了基于智能Ａｇｅｎｔ的卫星故障诊断原型系统。该系统客户机／服务器集成机制,满足故障诊断的工程需要。使多种软件相互通讯,多种诊断方法相互融,从而提供了新的故障诊断分析方法与手段,使并行同步多故障诊断成为可能。     

故障诊断专家系统

以运七飞机起落架为实例研究开发了通用故障诊断专家系统，对系统的需求分析和功能，知识的获取与表达、推理逻辑及系统模型建立等技术关键进行了论述，且用故障树分析、故障模式、影响分析及面向对象技术等方法作为解决关键的措施。     

基于模糊神经网络的故障诊断方法的研究

根据模糊逻辑和神经网络网络对故障诊断方法做了研究，并介绍了具体实现过程，最后结合某液压系统对该方法作了验证，并给出了直接用前馈感知器进行故障诊断的对比结果。     

动态系统的容错技术

所讨论的动态系统的容错技术包括故障检测、故障定位和系统重构技术。文中研究了基于数学模型的容错技术，讨论了因数学模型不准而引起的故障检测和定位不鲁棒的问题，提出了若干增强鲁棒性的方法，对故障后的系统重构问题也作了简要介绍。     

基于粗糙集理论的卫星故障诊断方法

卫星结构和控制的复杂性、独特性和诱发故障的多源性导致其故障诊断的困难．卫星的一种故障模式与许多症状变量有关,目前的故障诊断推理因未充分考虑症状变量的冗余变量而比较复杂．提出了基于粗糙集理论的故障症状约简新方法,用卫星故障实例研究了新方法的应用,结果表明该约简方法对消除卫星故障症状信息冗余、简化和优化故障诊断推理非常有效。     

一个基于故障树模型的诊断系统

提出一种基于故障树模型的诊断方法，并基于该方法实现了一个验证性的诊断系统。基于故障树的层次诊断模型，提出了确定性推理方法和可能性推理方法及面向故障树的基于框架和广义规则的混合知识表示方法。最后在ＣＯＭ－ＰＡＱ４８６微机上，Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下，用ｂｏｒｌａｎｄＣ＋＋实现了该诊断系统，并通过对一个电路系统实验台的诊断验证了方法的有效性。     

基于故障树和神经网络模型的航天器智能诊断研究

提出基于故障树和神经网络模型的诊断方法,提出面向故障树的基于框架和广义规则的知识表示方法及相应的确定性和可能性推理策略,对于可能性推理的结果,通过基于神经网络模型的学习诊断来进一步确定其状态。在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下,用Ｂｏｒｌａｎｄ Ｃ＋＋实现了一个原型系统。通过对“实践４号”卫星能源系统故障模拟实验台的诊断验证了系统的有效性。     

基于故障建模的双余度舵机故障诊断技术

针对双余度舵机系统结构复杂、故障诊断困难的问题,提出了根据故障模型反向推理的故障诊断方法.在充分考虑各元件失效机理的基础上,将故障注入闭环系统建立典型故障模型.故障模型仿真了不同元件故障如何导致系统性能下降甚至完全失效.基于故障模型的仿真结果,对可观测到的异常状况进行分类和逆向推理归纳出故障诊断方法,并利用数学公式对一些故障量化评估.该诊断方法涵盖系统各元件,可快速定位故障元件,判断失效原因并进行定量分析,而且算法简单易于工程实现.