基于VB6.0的电子设备故障诊断专家系统研究
web的电气设备故障诊断专家系统
专家系 统 的 工 作 原 理 是 根 据 用 户 要 求， 以 工 作数据 库 为 出 发 点，在 控 制 策 略 指 导 下，运 用 专 家知识 库 中 有 关 知 识，通 过 逐 步 推 理 判 断，从 而 实现求解的目标。其最大的特点是能灵活运用知
识库中丰富的经验和知识，模拟人类专家思维对 问题进 行 推 理、判 断。根 据 专 家 系 统 的 基 本 组 成 部分，结合 电 气 设 备 检 修 现 状，文 章 设 计 了 包 含 以下几个部分的电气设备故障诊断专家系统：知 识库、推理机、人 机 界 面 和 知 识 获 取， 各 部 分 具 体设计如下详述。
在本专家系统的设计中，知识库主要通过系统中 的数据库实现，于是知识库的设计重点转移到了数据 库的设计上。根据目前的实际情况，本专家系统的功 能主要是为电气设备故障诊断以及故障处理提供专家 级的经验指导，那么数据库的主要内容就是存储这些 专家知识，存储的专家知识应该包含的项目包括设备 名、设备故障现象、故障原因、故障处理方法以及备 注等主要内容。
文章设计的专家系统采用了正向推理的方式，又 设计了两种实现方法，第一种方法是直接通过用户输 入的故障现象搜索出所有相关的设备及对应的具体故 障现象、故障原因、故障处理方法、备注等内容；第 二种方法是先通过人机界面与用户交互获得设备名、 故障现象，然后查询获得对应的故障原因、故障处理 方法、备注等内容。专家系统的人机界面是系统与用 户之间进行信息转换的纽带，即将用户输入的信息翻 译成系统可识别的形式，并将系统向用户输出的信息 转换为人类可接受的形式。本系统采用高级语言设计 人机交互友好界面，并采用菜单选择和描写录入的方 式向用户获取初始信息，用户在菜单下选择主设备， 并根据实际情况录入缺陷现象即可，或者由用户直接 录入缺陷现象进行搜索。
基于故障诊断专家系统的研究
基于故障诊断专家系统的研究
一、引言
随着现代技术的发展，故障诊断专家系统已经成为一种很受欢迎的现代技术，用于故障诊断和相关专家系统的研究也已经成为一个活跃的研究领域。
本文将对故障诊断专家系统的研究做出简要的详细描述，并介绍其应用领域。
二、故障诊断专家系统基础
故障诊断专家系统（FDE）是一种系统，它使用人工智能技术来帮助技术人员和客户诊断和解决设备和系统故障。
它结合了以下技术：规则和技术，模式识别，深度学习，机器学习，建模和模拟，图灵机技术，自然语言处理，技术语言，以及人机交互等技术。
它们的主要作用是模拟相关专家的技能，并根据实时输入信息和历史数据，对复杂的故障情况进行识别、推断、诊断和解决。
三、故障诊断专家系统的应用
(1)电力系统的控制和管理。
发电厂和电网的控制和管理是由故障诊断专家系统来完成的，它们将仿真模型与实时监测系统结合起来，建立电力系统的模型，同时还可以发现电力系统中出现的异常情况，进行定位和诊断，以及提出解决方案。
(2)计算机网络的安全保护和管理。
由于网络受到许多安全隐患的威胁，因此。
论文1专家系统在故障诊断中的应用及展望
专家系统在故障诊断中的应用及展望随着设备规模和复杂性的增加，专家系统成为设备故障诊断的发展方向。
专家系统是基于人工智能方法，利用诊断知识对诊断对象进行智能化诊断的装置，其内容包括诊断知识的处理，故障的智能诊断方法，信号处理和特征提取等。
其中，知识的处理包括知识获取、知识表示和推理控制等，故障诊断方法有基于规则的诊断方法，基于案例的诊断方法，基于模型的诊断方法以及神经网络诊断方法等，信号处理和特征提取的手段有FFT技术，模糊数学，模式识别，概率统计，小波变换和分形几何等。
国内外实践证明，专家系统在设备故障诊断中的应用能够解决现场专家不足的问题，能够减少判断故障的时间和误操作，能够早期发现设备潜在的故障，避免或减少事故的发生，能够促进维修方式从预防性维修到预测性维修的转变，等等。
1 专家系统在故障诊断中的应用现状目前，国内外已开发了一系列用于设备故障诊断的智能系统，获得了较好的实际效果。
其中几个较典型的系统是：1.1 PDS系统目前在电站设备故障诊断系统使用方面，美国西屋电力公司处于领先地位。
1976年，西屋公司着手开发基于计算机的发电机在线诊断系统，并于1980年在电厂得到试用。
1982年西屋公司选择卡内基—梅隆大学研制的过程诊断系统PDS作为开发工具，在1984年夏天投入实际应用。
PDS系统由设在各个电厂的数据中心PDC和位于奥兰多的诊断操作中心DOC组成。
PDC具有数据采集、存储和压缩、状态检测、与DOC通讯等功能，不断地将数据传给DOC。
送到DOC的数据由PDS系统自动进行诊断，诊断结论从DOC返回到PDC。
DOC也将对结论的建议和不采取行动的后果传送到PDC，以便电厂操作人员采取适当的处理措施。
PDS系统分为三个子系统：TurbinAID、GenAID和ChemAID。
三个子系统各有自己的规则库，共享一个数据库。
到1990年为止，系统的诊断规则库大约有一万条规则，其中包括TurbinAID－3000多条，GenAID－近3600条，ChemAID－近3200条，能够诊断转子—轴承系统、发电机和蒸汽／水循环的故障，并能进行热效率计算等。
电子系统中的故障诊断方法研究
电子系统中的故障诊断方法研究
电子系统在现代社会中扮演着至关重要的角色，无论是工业生产、交通运输、
医疗设备还是家用电器，电子系统的稳定运行都关乎到整个系统的正常运转。
然而，由于复杂的电子设备结构和功能，故障的发生几乎是不可避免的。
因此，研究电子系统中的故障诊断方法成为重要课题。
在电子系统中，故障的种类多种多样，包括电路连接故障、元器件损坏、软件
错误等。
为了有效地诊断和解决这些故障，研究人员提出了许多不同的方法。
其中，传统的故障诊断方法主要依靠人工检测和排除故障，这种方法效率低下、耗时费力，往往不能满足复杂电子系统的要求。
为了提高故障诊断的效率和准确性，现代电子系统中引入了很多先进的技术。
其中，机器学习和人工智能技术被广泛应用于故障诊断领域。
通过训练大量的数据和模型，机器学习算法可以从复杂的电子系统中提取特征并进行故障诊断，大大缩短了诊断时间，提高了准确性。
另外，故障诊断方法还包括故障模式识别和故障树分析等技术。
故障模式识别
通过分析历史故障数据，建立故障模式库，从而预测和识别潜在的故障。
而故障树分析则是通过构建故障树，从故障发生的原因和影响出发，逐步定位和解决故障。
除了以上技术，还有一些专门针对特定电子系统的故障诊断方法，比如飞机电
子系统、汽车电子系统等。
这些方法通常结合了特定系统的结构和功能特点，能够更精准地定位和解决故障。
总的来说，电子系统中的故障诊断方法研究旨在提高电子系统的可靠性和稳定性，减少故障对系统运行的影响。
通过不断探索和创新，相信未来会有更多更高效的故障诊断方法出现，为电子系统的发展提供更强有力的支持。
电子设备智能故障诊断系统的研究
1.2 电子设备故障诊断技术的发展和现状
1.2.1 电子设备故障定义及其分类
所谓电子设备故障指的是设备丧失了规定功能，使系统表现出所不 期望的特性。
电子设备故障
软故障又称为渐变故障或 部分故障，指元件参数超出容 差范围而造成的故障。这时元
件而功仅能引通起常功故并能没的障有变的完化全程丧度失，
软故障
专家系统能够方便的表示和存储人类专家的知识，模拟专家的思维 进行推理判断，并且提供增加知识的机制，所以在故障诊断中应用很 广泛。
神经网络具有处理复杂模式及进行联想、推测和记忆的功能，因而 非常适用于各种系统的故障诊断。模糊诊断技术能够根据不确定的信 息模拟人的思维进行推理，得出诊断的结论。
针对神经网络自动获取知识的能力比较差，Rough 集的概念被进 入故障诊断中，使得诊断系统能够根据实时得到的数据进行数据预处 理、数据约简、规则生成，从而达到知识自动获取；还有 Agent 技术 的应用等等。
通过对其中的每一个测试码检查被测电路的输出是否符合预先指定的要求，从而
判断被测电路是否存在故障。此处所有的故障都考虑到了，故障检测率为 100%。
但是随着原始输入维数n的增加，测试矢量的总数急剧增加，当原始输入数达到
一定大小时，用穷举测试法进行诊断是不现实的。对此提出了伪穷举测试法和测
试码生成法。
数字电路故障诊断
伪穷举测试法是在穷举测试法的基础上设法把电路进行划分， 使每一个被划分的电路都能够进行穷举测试，从而使测试数大大减 少，使其达到实际可行的目的。
测试码生成法也是为了解决穷举测试法测试矢量过多，测试时 间过长的缺点而提出的，该方法是针对被测电路可能存在的故障， 通过布尔差分法或 D算法等生成特定的测试码，以达到故障定位 的目的。
故障诊断专家系统的应用研究
故障诊断专家系统的应用研究作者：闫慧敏来源：《无线互联科技》2019年第12期摘; ;要：故障诊断专家系统可实现对领域专家推理过程开展故障诊断及定位的有效模拟，并提出故障解决方案，使设备故障诊断表现出智能化、自动化特征。
故障诊断专家系统在高速动车组、内燃机车、电力设备等方面实现广泛的应用。
文章通过阐述故障诊断专家系统的内涵特征，对故障诊断专家系统的实践应用展开探讨研究，以期为故障诊断专家系统的科学合理应用提出必要参考依据。
关键词：故障诊断;专家系统;应用;发展随着信息技术的不断发展，故障诊断专家系统在航空航天、交通运输、机械电子等诸多领域得到推广，并创造了良好的经济效益。
近年来常用的故障诊断专家系统涵盖了人工神经网络故障诊断专家系统、实例累积故障诊断专家系统及基于规则的故障诊断专家系统等[1]。
如何将专家系统科学合理地应用于各类故障诊断维修工作中，对减少维修成本、提升维修效率有着十分重要的现实意义。
1; ; 专家系统相关介绍1.1; 专家系统专家系统作为综合性智能计算机应用程序，是处于不同领域的专业技能知识数据库与历史信息数据库，能够模拟人类专家所设计的人工智能领域产品。
专家系统知识库可以容纳不同领域丰富的知识理论与实践经验，并且通过代码的形式存储在计算机中。
计算机可以利用其中数据来应对不同领域中技术问题，以解决生产生活问题，同时，还能够显著改善解决方案的稳定性。
当前，专家系统已在诸多行业领域得到推广，诸如航空航天、交通运输、电子设备、医疗卫生等。
对于专家系统的特征优势而言，主要表现为：首先，专家系统可视为大量领域专家的合成体，所以专家系统的诊断是属于专家级别的诊断，并且其诊断水平远超单个人类专家，对故障的甄别能力是独立人类专家难以媲美的。
另外，故障诊断专家的理论知识与诊断经验十分丰富，并且可以不断累积补充，从而展现自身优势[2]。
其次，专家系统基于计算机存储传承知识可以长久保存宝贵理论知识与实践经验。
专家系统在故障诊断中的应用
专家系统在故障诊断中的应用
专家系统在故障诊断中的应用是为了替代计算机系统，完成对设备及其工作环境的诊断、检测、测量和修复等任务。
专家系统在故障诊断中的应用有以下特点：
1、能够提供准确的故障诊断和维修方案给外界，利用专家系统技术进行快速准确的故障诊断。
2、不仅能在规定时间内完成故障诊断，而且故障现象的表达通常能够较准确的引导系统构建者构造合理的假设、思维，进而提高故障诊断的准确率。
3、专家系统能够在系统辨识的过程中智能调整参数，从而达到自动化调试的目的，具有规划较强的优势。
4、专家系统在预防故障方面，能够将专家知识和经验总结系统，形成完整的故障预测预防系统，降低故障发生率，提高设备利用率。
5、在复杂技术领域中，专家系统可以帮助技术人员及时和准确地检测、分类、诊断故障，并更加深入地了解设备的工作原理和行为规律。
基于VB6.0软件的汽车转向系故障诊断系统的设计
断流程。界面左例下方的 ６ 个命令按钮在各 自 程序 代码的驱动下分别实现故障原因的逐步显示、故障
维普资讯
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（ 州 技 术 师范 学 院 机械 工 程 系 ， 苏 常 ｌ ２ ３０ ） 常 江 州 １０ １
摘要 ：提出利用 ｖｓ且 Ｂ ｓ ｉ ｌ ａｉ６ ０的各类控件实 现汽车转 向系故障诊断。依据故障现象 ，由计算机 自动判别 故障类 ｕ ｃ 型， 并由人 机交互查找 出故障产 生的原因及部位 ， 为快速 、 准确地判断故障提供技术支持。 关键词 ： 车 ； 向系； 汽 转 故障诊 断
象” 界面、 求助于系统及退出故障诊断系统等功能。 界 面右侧 的 ５个命 令 按钮 在程 序代 码的驱动 下分 别 实现 故 障诊 断流 程的启 动 、 继续 诊断 、 与计算 机交互 信 息 、 出诊 断结果 等 功能 。在编写 标题 （ａｔｎ 输 Ｃ ｐｏ ） ｉ 为“ 或“ ２ 是” 否” 个命令按钮的程序代码时 ， 笔者将 ２ 个 按钮 上 的标题 设计 为随 诊 断流程 的不 同而 不断地 更新 内容 （ 如 ： 例 标题 “ ” 为 “ 是 变 两侧 ” 标题 “ ” 、 否 变
电动机故障诊断专家系统的设计与实现
电动机故障诊断专家系统的设计与实现作者：魏培超来源：《科技创新导报》 2013年第12期魏培超（酒泉钢铁公司甘肃酒泉 735100）摘要：该文提出了一种应用人工智能诊断方法和面向对象的编程方法相结合，专家系统工具CLIPS与VC++所集成的电动机故障诊断专家系统，使其具有友好的人机界面和故障诊断、知识库管理的模块功能。
另外通过对数据库管理和规则整理方法的研究，使其更便于用户维护，改善了故障诊断专家系统的性能和诊断功能。
关键词：电动机故障诊断专家系统数据维护中图分类号：TP277 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2013)04(c)-0067-03随着经济建设的发展和电气化程度的提高，电机设备被广泛应用于工业生产的各个领域。
由于缺乏正确的状态监测和诊断技术，使设备故障不能及时发现和制止，多次酿成严重灾难，造成重大的经济损失。
因此，研制电动机故障诊断专家系统就显得尤为必要。
电动机故障诊断专家系统的实现，将更加方便对电动机的故障进行诊断，可以节省大量人力物力财力。
专家系统就是一个计算机系统来模拟(Emulate)人类专家的决策能力。
模拟就意味着专家系统在各个方面如同人类专家一样。
1 电动机故障诊断专家系统的基本框架如图1所示，电动机故障诊断专家系统的基本框架为三层结构：元素层，主要用来构建电动机故障诊断专家系统的主要元素；模块层是专家系统的各个功能模块；内核层为专家系统工具CLIPS的内部推理机制，包括动态事实库的载入，待议事件表的激发以及匹配过程中的冲突消解机制。
2 电动机故障诊断专家系统的功能模块设计电动机故障诊断专家系统的功能模块设计如图2所示。
电动机故障诊断专家系统的各部分功能如下：领域知识选择模块：目前开发的电动机故障诊断专家系统是一个开放的专家系统，用户可以自行选择诊断或者评估的领域。
此系统可以让用户选择本领域的知识库和关键词表（均为access表存储），进而生成知识库的clp文件，方便不同领域的用户使用。
基于深度学习的专业电子设备故障诊断系统研究
基于深度学习的专业电子设备故障诊断系统研究深度学习是一种强大的人工智能技术，它通过多个神经网络层来模拟人类的学习方式，并可以通过大量的数据自我学习和优化。
在近年来，深度学习技术在各个领域被广泛应用，尤其是在电子设备诊断领域有很大的潜力。
电子设备的故障诊断一直是智能化领域的研究重点之一，因为设备的故障可能会造成严重的经济和安全损失。
在传统的故障诊断方法中，通常需要人工干预，在实践中其不仅存在着效率低下的问题，更重要的是会受到人类主观因素的影响，导致诊断准确率不够高。
而基于深度学习的电子设备故障诊断系统，可以通过大量的数据训练，实现自动诊断，避免人工干预和主观因素的影响，同时具有很高的性能和精度。
基于深度学习的电子设备故障诊断系统主要包括数据采集、模型构建、模型训练和故障诊断四个阶段。
其中，数据采集是电子设备故障诊断的前提，只有获取足够的故障数据才能进行模型训练。
数据采集的方式可以是实验室数据采集或者现场数据采集，对于设备的不同种类和不同的故障类型需要进行相应的数据采集和处理。
模型构建是深度学习的核心内容，它是指根据采集的数据构建适合模型训练的神经网络结构。
对于电子设备的故障诊断，可以采用常用的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)、递归神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)或者自编码器(Autoencoders)等模型结构。
其中，CNN在图像数据处理领域表现良好，可以对设备的图像数据进行有效处理，RNN适用于序列数据的处理，对于设备的传感器数据进行有效处理，而自编码器可以对数据进行压缩和重构。
模型训练是整个深度学习系统最关键的环节，通过大量的数据进行模型训练，使得模型能够自我学习和优化。
模型在训练前需要对数据进行预处理和清洗，去除不必要的噪声和异常值，并进行特征提取。
在训练中需要选择适当的学习率和损失函数，以及合适的训练次数和批量大小等参数。
电气设备故障诊断与维修技术研究
电气设备故障诊断与维修技术研究电气设备在各个行业中扮演着重要的角色，然而，由于长时间使用或操作不当，电气设备会出现各种故障，给工作带来困扰。
因此，电气设备的故障诊断与维修技术研究显得尤为重要。
一、故障诊断技术的研究1. 传统故障诊断技术传统的故障诊断技术主要依赖于人工观察和经验判断，这种方法存在主观性强、效率低下的问题。
然而，传统技术对于某些复杂故障的判断和修复并不理想，因此需要引入更先进的故障诊断技术。
2. 智能故障诊断技术智能故障诊断技术利用先进的传感器和控制系统，通过实时监测设备的运行状态，能够自动识别故障，并给出准确的诊断结果。
其中，利用机器学习和人工智能的方法，在大数据背景下分析设备的运行状态和历史数据，能够快速识别故障原因，提高故障诊断的准确性和效率。
3. 远程故障诊断技术随着互联网和物联网的快速发展，远程故障诊断技术逐渐成为一种趋势。
远程诊断技术通过物联网技术将设备与故障诊断中心连接起来，可以实时监测设备的运行状态，并通过远程操控设备，进行故障诊断和维修。
这种技术不仅提高了故障诊断的速度和准确性，还能够减少对人力资源的依赖。
二、维修技术的研究1. 维修技术的分类维修技术可以分为预防性维修和修复性维修两种。
预防性维修通过定期检查和保养设备，以预防设备发生故障；修复性维修则是在设备出现故障后，采取相应的修复方法。
根据设备故障的性质和严重程度，选择合适的维修技术是提高设备可靠性的重要手段。
2. 维修技术的优化为了提高维修技术的效率和准确性，需要考虑以下方面：（1）改进维修流程：优化维修流程，合理分配维修任务，提高维修效率。
（2）培训维修人员：提供相关培训，增强维修人员的技能和知识储备。
（3）引入专业设备：利用先进的设备和工具，辅助维修工作，提高维修准确性。
（4）建立完善的数据管理系统：建立设备故障记录库，分析故障数据，总结故障规律，为维修提供参考依据。
三、电气设备故障诊断与维修技术的实践电气设备故障诊断与维修技术的实践需要多方面的支持和应用，包括以下几个方面：1. 实践中的技术创新在实践中，通过不断探索和创新，可以发现新的故障诊断与维修技术。
电气设备故障诊断方法技术研究
电气设备故障诊断方法技术研究【摘要】本文针对电气设备故障诊断方法技术进行了深入研究。
在首先介绍了研究背景，指出电气设备故障对生产和安全带来的影响；其次阐述了研究意义，强调提高故障诊断效率的重要性；最后明确了研究目的，即探讨不同的故障诊断方法技术。
在分析了电气设备故障诊断方法技术的现状，以及基于故障模式、人工智能、数据挖掘和机器学习等方面的相关研究。
在总结研究成果并展望未来研究方向，同时探讨了电气设备故障诊断方法技术的应用前景。
本文的研究将为提高电气设备故障诊断效率提供重要参考，促进相关技术的发展和应用。
【关键词】电气设备、故障诊断、方法、技术、研究、故障模式、人工智能、数据挖掘、机器学习、总结、展望、成果、应用前景1. 引言1.1 研究背景当前，随着电气设备在各行各业的广泛应用，电气设备的可靠性和稳定性成为了人们关注的焦点。
随着电气设备的使用时间的增长，设备故障的发生几率也在逐渐增加。
电气设备的故障不仅会影响生产效率，还会带来不必要的安全隐患和额外的维修成本。
对电气设备的故障进行及时准确的诊断显得尤为重要。
目前，电气设备的故障诊断方法主要包括基于故障模式、人工智能、数据挖掘和机器学习等技术。
这些方法在一定程度上可以提高电气设备故障的诊断效率和准确性。
随着电气设备的日益复杂和多样化，现有的故障诊断方法在某些情况下仍未能很好地应对。
有必要对电气设备故障诊断方法进行深入研究和探讨，以进一步提高诊断的准确性和效率，降低维修成本，确保电气设备的安全稳定运行。
本文将重点探讨基于不同技术的电气设备故障诊断方法，分析其优缺点，为今后的研究提供指导和参考。
1.2 研究意义电气设备在各行各业中起着至关重要的作用，其稳定运行对工业生产和生活保障至关重要。
由于电气设备涉及的元器件众多、结构复杂，且长时间运行容易引发各种故障，因此对电气设备进行及时、准确的故障诊断显得尤为重要。
研究电气设备故障诊断方法技术的意义在于提高设备的运行可靠性和安全性，降低维修成本，延长设备寿命，提高生产效率。
专家系统在电厂电气设备缺陷诊断中的应用
专家系统在电厂电气设备缺陷诊断中的应用【摘要】在分析人工智能缺陷诊断必要的基础上，开发了一个基于知识的电厂电气设备缺陷诊断专家系统，并依次对系统的知识库、推理机和人机接口进行详尽阐述，最后通过实例验证系统的智能性和有效性。
【关键词】专家系统；缺陷诊断；电气设备电气设备在设计和使用过程中，由于人为和环境原因，会存在一定的缺陷，如断路器跳闸设计存在的缺陷、变压器油箱漏油缺陷、电气设备绝缘老化缺陷等，这些缺陷如果没有及时、正确处理，就会引起电力故障，危及电网运行安全，严重还会引起重大电网事故。
在处理电气设备缺陷方面，传统方法是运行人员在发生设备缺陷时，根据自己的经验结合设备说明书、原来的设备记录，甚至寻找厂家帮忙等手段查找缺陷原因和处理方法。
显然，这种查找分析方法，既耗费大量的时间、人力和物力，也容易出错，引起更大的电力事故。
而科技的进步，电网的发展，电气设备更加复杂精密，电网的安全稳定运行更加重要，因此需要更专业人员的指导对设备缺陷进行快速准确处理。
作为人工智能应用领域最活跃的一个分支，专家系统始终是研究的热点。
它是在某一特定领域，在一定推理机制的逻辑判断下，运用专家们的丰富知识和经验，对问题进行分析和处理。
本文开发的电厂电气设备缺陷诊断专家系统，运用PowerBuilder开发工具，结合Access数据库，把专家丰富的专业知识和经验存入系统。
当现场设备存在缺陷时，只要输入相应数据，系统就会很快显示缺陷起因和处理方法，从而为运行人员快速、准确解决问题提供有效途径，实现设备缺陷诊断和处理的智能化，符合现代电网发展的需要。
1.电气设备缺陷诊断专家系统的基本结构专家系统工作原理是根据用户要求，以工作数据库为出发点，在控制策略指导下，运用知识库中有关知识，通过逐步推理判断，从而实现求解的目标，主要由知识库、推理机、解释机制和知识获取4部分组成，其最大的特点是能运用人类专家丰富的经验和知识，模拟人类专家对问题进行求解。
基于VC6.0的X线设备故障诊断专家系统
基于VC6.0的X线设备故障诊断专家系统
周永;李忠红;张远林
【期刊名称】《医疗卫生装备》
【年(卷),期】2012(033)011
【摘要】目的:研制一种X线设备故障诊断专家系统.方法:系统采用知识库的故障树分析法,在Visual C++6.0环境下配置Access 2003数据库,采用ADO数据库访问技术进行访问.结果:采用面向对象技术实现了X线设备故障诊断的知识表示、知识的获取、推理机制以及知识维护管理.结论:系统具有很好的适应性,使用简单方便,弥补了基层医院X线设备维修人员不足的缺陷.
【总页数】2页(P36-37)
【作者】周永;李忠红;张远林
【作者单位】解放军454医院医学工程科,南京210002;白求恩医务士官学校,石家庄050081;解放军455医院医学工程科,上海200052
【正文语种】中文
【中图分类】R318;TP311.13
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1.基于BP神经网络技术开发港口设备故障诊断专家系统 [J], 黄志强
2.基于VC6.0设备管理系统的开发 [J], 果有森;刘冲
3.基于VC6.0的武器系统故障诊断专家系统实现 [J], 刘白林;刘震
4.基于CLIPS的机载光电跟踪设备故障诊断专家系统研究 [J], 常静;吴琼雁;任戈
5.基于Android系统的油气管道施工设备故障诊断专家系统的研发 [J], 杜磊
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专家系统在电机故障诊断中的应用
292
电 站系统工程
2001 年第 17 卷
习 自适应功能 其知识表示方法是极为关键 的一步 在故障诊断推理过程中 首先要建立 与之相适应的数学模型 依据模糊逻辑概念 建立模糊逻辑矢量方程 即故障矢量和症状矢 量 形成模糊逻辑矩阵 在实际应用中 电机 故障与症状绝非二值逻辑 有程度上的差异 如不考虑其程度上的差异 就必然使故障诊断 的结论可信度很低 如阈值低 则稍有越限就 判定为故障发生 若阈值过高 则有许多故障 征兆 或轻微故障都被认为是正常而不予报 警 采用混合知识表示法可将程度差异表示得 更确切
准档案库 标准库中应有如下指标 各缸工作
均匀性最大值 机械效率测定值 最低空转稳
定转速 怠速 值 转速瞬态调速率 转速稳
定时间秒 转速波动率 机油消耗率 有效扭
矩 有效功率 煤耗量 冷却水温度 润滑油
压及启动空气瓶压力上限值等等 专家系统实
时对采集的信号进行分析判断 得出结论 及
时指导技术人员排除故障 我们用故障集 X=
yn ctuxn Voltage up-and-down 电压不稳 故障 x1 fault1 Air cylinder temp. too down 气缸温度太低
x2 fault2 Air cylinder exist foreign mater 气缸有异物 x3 fault3 SCR is badness 可控硅整流器损坏
x
y′-x
∫
y′
CF[H, e]de
x′
y′-x′
CF[H, x ′]
∫
<时序–说明> =<时序–关系><时序–区间> <时序–关系> =期间|以前|以后| <时序–区间> =<传统–区间>|<相对–区间>
基于VB6.0的接触器故障诊断系统
基于VB6.0的接触器故障诊断系统
刘文艺;高梅
【期刊名称】《电气制造》
【年(卷),期】2005(000)006
【摘要】专家系统是人工智能应用研究的主要领域，能够以人类专家的水平完成某一专业领域的任务。
近十多年来专家系统获得迅速发展，应用领域越来越广，解决实际问题的能力越来越大。
为了探讨专家系统在电子设备故障诊断中的应用，我们研究设计了电子设备故障诊断专家系统，并取其中一个模块，即接触器故障诊断系统作具体说明。
【总页数】2页(P38-39)
【作者】刘文艺;高梅
【作者单位】河南农业大学机电学院;长春输油分公司
【正文语种】中文
【中图分类】TM572
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故障诊断专家系统知识研究
故障诊断专家系统知识研究
李震邦
【期刊名称】《黑龙江科技信息》
【年(卷),期】2016(000)009
【摘要】对专家系统的概念、结构进行了叙述,详细研究专家系统的产生及其发展.在结合当前科技发展的情况下对专家系统的热点问题进行了研究,对未来专家系统的发展趋势进行了预测.为专家系统的研究提供了新的思路,同时为今后的相关研究工作提供了理论依据.
【总页数】1页(P152)
【作者】李震邦
【作者单位】上海海事大学,上海200000
【正文语种】中文
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2.铁路信号设备故障诊断专家系统知识库的研究 [J], 谭洁;张友鹏
3.故障诊断专家系统知识处理及知识库管理方法研究 [J], 卢学军;缪思恩;王一欧;陈仲仪;顾晃
4.故障诊断专家系统的可拓知识表示和匹配研究 [J], 文天柱;许爱强;汪定国
5.测控设备故障诊断专家系统知识获取方法研究 [J], 邹磊;王小强;李俊瑶;王俊;臧全杰
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进而 造成 故障诊 断 的 困难 。为 了探 讨 专家 系统 在 电
子设备故障诊断中的应用 ， 我们研究设计了电子设
备故 障诊 断专 家系 统 。 目前 专 家系 统 的 开发 有 三 种 形式 ： 一种 是采 用
１专家 系统构成模块
专家 系统 的主 要 部分 是知 识库 和推理 机 ，其 中
可视化面 向对象的语言可以完成各种各样应用程序
开发 ， 括底层 软 件 以及上 层 直接 面 向用 户 的软件 ， 包
而且 ， ｉ ａ Ｂ ｓ Ｖ ｓ ｌ ａｉ 大 的调 试 功能 也 为 大型 复 杂 软 ｕ ｃ强
够以专家的水平完成某一专业领域的任务 。近十多 年来专 家 系统获 得 迅速发 展 ， 应用 领 域越来 越 广 ， 解
Ａｂ ｔａ ｔ Ｅ ｐ ｒ ｓ ｓ ｍ ｏ ｉ ｄ ｉ ｓｒ ｃ ： ｘ ｅｔ ｙ ｔ ｃ ｍｐｌ ｎ ＶＢ６０ ｆｒｈ ｄ ａ ｌ ｙ ｔｍ ａ ｌ ｄａ ｎ ｓｓ ｏ ｌｃｒｎｃ ｅ ｕｐ ｎ ａ ｅ ｅ ． ｏ ｙ ｒｕｉ ｓｓｅ ｆｕ ｔ ｉｇ ｏ ｉ ｆｅｅ ｔ ｉ ｑ ｉ ｍｅ ｔｗ ｓ ｃ ｏ
（ｏａｌ １８ Ｔ ｔｌ ７ ） ｙ
基于 Ｖ ６０的电子设备故障诊断专家系统研究 Ｂ．
周玉乾 刘文 艺 冯春 丽 李春 亮
（ 南 农 业 大 学 机 电 学 院 ， 南 郑 州 ４ ００ ） 河 河 ５ ０ ２
摘 要 ： 绍 一种 基 于 Ｖ 的 电 子设 备 故 障诊 断专 家 系统 。该 系统 包含 可 扩 充 的 知 识 库 和 严 密 的 推 理 机 ， 户 只 需在 介 Ｂ 用
维普资讯
２０ ０６年 第 ５期
农 业装备 与 车辆 工程
Ａ ＲＣ Ｌ Ｕ Ａ Ｑ ＩＭ Ｎ Ｇ ＩＵ Ｔ Ｒ Ｌ ＵＰ Ｅ Ｔ＆Ｖ ＨＣ ＥＥ ＧＮ Ｅ ＩＧ Ｅ Ｅ ＩＬ Ｎ ＩＥ ＲＮ
ＮＯ ５ ２ ｏｏ ｍｐ ｔ ｒ ａｄ ｄ Ｈｙ ｒ ｕ ｉ ａ ｌ ａ ｎ ｓｎ ｐ ｒ ｙ ｔｍ ｏ ｅ ｔ ｏ ｉ ｔ ｄ ｎ Ｃｏ ｕ ｅ － ｉ ｅ ｄ ａ ｌ Ｆ ｕ ｔＤｉｇ ｏ ｉ ｇ Ｅｘ ｅ ｔＳ ｓｅ ｆ ｒＥｌｃ ｒ ｎ ｃ ｃ
Ｅｑ ｉ ｍ ｅ ｔＢａ ｅ ｎ ＶＢ６０ ｕｐ ｎ ｓｄ ｏ ． Ｚ ｏ ｑ ａ Ｌ ｕ Ｗ ｅ ｙ Ｆ ｎ ｈ ｎ ｉ Ｌ ｈ ｎ ｉｎ ｈ ｕ Ｙｕ ｉｎ ｉ ｎ ｉ ｅ ｇ Ｃ ｕ ｌ ｉ ｕ ｌ ｇ Ｃ ａ
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人机 交互界面上选择 输入详细的故障现象， 系统就可以正确判断 出故 障原因， 出相应的解决措施 ， 给 且其知识库 具
有 可 维护 性 和 可 扩 充 性 。 关键 词 ：专 家 系统 ； 障 诊 断 ； 故 电子 设 备 ； Ｂ ． Ｖ ６ ０ 中图 分 类 号 ： Ｐ ７ ， Ｔ ２７ ＴＮ０ ， Ｎ８ ６ ７Ｔ ０ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ３ ３ ４ （０ ６ ０ — ０ ９ ０ １７ — １ ２２ ０ ）５ ０ ２ — ３
Ｋｅ ｏ ｄ ：ｅ ｐ ｒｉｅｓ ｓ ｍ； ｕ ｔ ｉｇ ｏ ｔ ； ｌｃｒｎｃｅ ｕｐ ｎ； ｓ ａ ａ ｉ ． ｙ Ｗ ｒ ｓ ｘ ｅ ｓ ｙｔ ｔ ｅ ｆ ｌ ｄａ ｎ ｓｉ ｅｅ ｔ ｉ ｑ ｉｍｅ ｔ Ｖｉｕ ｌＢ ｓｃ６０ ａ ｃ ｏ
专家 系 统是 人 工 智 能应 用 研 究 的 主要 领 域 ， 能
决实 际 问题 的能力越 来越 大 。随着汽 车 电子技 术 的
件 的开发 提供 了非 常 有效 的排 错手 段 。基 于上 述 原 因 ，本 系统 采用 Ｖｓａ Ｂ ｓ ６ ｉ ｌ ａｉ ． 序设 计 语 言 作 为 ｕ ｃ ０程 软件 开发 环境 。
飞速发展 ， 汽车上安装使用 的电子设备越来越复杂 ，
知识 获取 和逻 辑推 理是 关键 。知识 获 取是 专 家系 统