发动机状态监测与故障诊断专家系统开题报告
基于SVM的车载发动机故障诊断系统设计的开题报告
基于SVM的车载发动机故障诊断系统设计的开题报告一、论文选题背景车辆已成为我们日常生活中的必需品，而车辆发动机是整个汽车系统的核心部件之一，它的性能也直接影响着汽车的性能和稳定性。
随着汽车技术的不断发展，车载发动机故障仍然是汽车领域中的一个难点问题。
因此，设计一种高效、准确的车载发动机故障诊断系统具有重要意义。
支持向量机（SVM）是一种广泛应用于模式识别和机器学习的分类算法，它具有处理高维数据和解决非线性问题的能力。
因此，基于SVM的车载发动机故障诊断系统设计是一种值得探讨的研究方向。
二、研究目的和意义本研究旨在设计一种基于SVM的车载发动机故障诊断系统，并对该系统进行实验验证，以提高发动机故障诊断的准确性和效率。
具体目标包括：1. 分析车载发动机故障的特点和类型。
2. 探究SVM算法在车载发动机故障诊断中的应用。
3. 根据SVM算法原理和车载发动机故障特征，设计一种基于SVM的发动机故障诊断系统。
4. 对该系统进行实验验证，验证其发动机故障诊断准确性和效率。
本研究的意义主要体现在以下几个方面：1. 提高车辆安全性和稳定性，避免因发动机故障引发的交通事故发生。
2. 降低维修成本，提高车辆可靠性，满足消费者对汽车品质的需求。
3. 推进机器学习算法在汽车领域的应用，促进汽车智能化发展。
三、研究内容和方法1. 研究车载发动机故障的特点和类型。
分析发动机正常工作和故障状态下的信号波形，描述故障类型和特点。
2. 探究SVM算法在车载发动机故障诊断中的应用。
了解SVM算法原理和特点，了解如何在发动机故障诊断中应用SVM算法。
3. 设计基于SVM的车载发动机故障诊断系统。
根据车载发动机故障的特点和SVM算法原理，设计基于SVM算法的发动机故障诊断系统，包括信号采集、特征提取、特征编码和SVM分类器四个阶段。
4. 对该系统进行实验验证。
利用实验数据对系统进行性能评估，分析系统的准确性和效率。
研究方法主要包括文献综述、实验数据采集、特征提取和模型训练等。
基于车载检测信息的发动机故障诊断专家系统的研究的开题报告
基于车载检测信息的发动机故障诊断专家系统的研究的开题报告一、研究背景及意义随着汽车的普及，车辆出现故障已成为司机和车主关注的一个重要问题。
尤其是发动机这一关键部件出现故障，不仅会影响行驶安全性，还会导致车辆出现各种问题，给驾驶员和乘客带来不便和危险。
因此，如何及时、准确地诊断发动机故障，解决车辆出现故障的问题，对于提高车辆的安全性和可靠性，提高车辆的使用寿命以及保护驾驶员和乘客的安全是非常重要的。
车载检测技术是目前诊断发动机故障的主要途径之一。
通过对车辆发动机的各个参数进行监测和检测，可以得到大量的数据信息，进而实现发动机的故障诊断。
而传统的故障诊断往往需要人工干预，需要借助专业的工具和仪器，费时费力，而且存在着一定的误判概率。
因此，通过开发基于车载检测信息的发动机故障诊断专家系统，可以实现对发动机故障的自动诊断和判断，提高故障诊断的准确度和速度，进而提升车辆的可靠性和使用寿命，降低车辆的维修难度和成本，为车主和驾驶员提供更好的保障。
二、研究目的本研究旨在开发一种基于车载检测信息的发动机故障诊断专家系统，通过对车辆发动机各项参数数据的采集和分析，结合相关的故障诊断算法，实现对发动机故障的自动诊断和判断，并给出相应的故障处理建议，提高故障诊断的准确度和速度，为车主和驾驶员提供更好的保障。
三、研究内容本研究的主要内容包括：1. 车载检测数据采集系统的设计与实现：开发一个车载检测设备，通过对车辆发动机各项参数数据的采集和分析，获取车辆发动机的运行状态信息。
2. 基于车载检测信息的发动机故障诊断算法研究：对采集到的故障数据进行分析和建模，发掘故障的规律和特征，并结合专家系统的知识库，采用相关的诊断算法进行故障模式识别和判断。
3. 基于发动机故障诊断结果的故障处理建议：通过对故障诊断结果的分析和判断，给出针对故障的相应处理建议，帮助车主和驾驶员更快、更准确地解决车辆故障问题。
四、研究方法本研究将采用深度学习、机器学习等先进技术，结合技术工程方法和实践经验，通过对车辆发动机运行状态数据的采集和分析，建立相应的故障诊断模型和算法，实现发动机故障诊断的自动化和智能化。
汽车故障管理系统开题报告
汽车故障管理系统开题报告汽车故障管理系统开题报告一、引言随着汽车产业的快速发展，汽车已经成为人们日常生活中不可或缺的交通工具。
然而，由于汽车使用过程中的频繁磨损和部件老化，故障问题也时常出现，给车主带来了困扰和不便。
为了更好地管理和解决汽车故障问题，我们计划开发一款汽车故障管理系统。
二、背景目前，汽车故障问题的解决主要依赖于车主自行处理或寻求专业维修人员的帮助。
然而，车主在面对故障时往往缺乏相关知识和技能，导致故障处理效率低下。
而专业维修人员的数量有限，往往需要长时间等待，给车主带来了不便。
因此，开发一款汽车故障管理系统，能够提供及时准确的故障诊断和解决方案，对车主和维修人员都具有重要意义。
三、目标我们的汽车故障管理系统旨在提供以下功能：1. 故障诊断：通过车辆自身的传感器和数据采集设备，实时监测车辆各个部件的状态，当出现故障时能够快速准确地诊断故障原因。
2. 故障解决方案：根据故障诊断结果，系统能够提供针对性的故障解决方案，包括具体的维修步骤和所需零部件的信息。
3. 维修人员匹配：系统能够根据车主所在地区和故障性质，自动匹配附近的维修人员，并提供联系方式，以便车主能够及时联系到专业维修人员。
4. 故障历史记录：系统能够记录车辆的故障历史，包括故障类型、解决方案和维修记录，方便车主和维修人员进行参考和查询。
四、技术实现为了实现上述目标，我们计划采用以下技术：1. 传感器和数据采集设备：通过安装在车辆上的传感器和数据采集设备，实时监测车辆各个部件的状态，包括发动机、制动系统、悬挂系统等，将数据传输到系统后台进行分析和处理。
2. 数据分析和故障诊断算法：通过对传感器数据进行分析和处理，运用机器学习和人工智能算法，实现故障的准确诊断，提供车主可行的解决方案。
3. 移动应用程序：我们将开发一款移动应用程序，车主可以通过该应用程序随时随地查询车辆状态、故障诊断结果和解决方案，并与维修人员进行沟通和预约。
4. 后台管理系统：我们将建立一个后台管理系统，用于记录和管理车辆的故障历史，以及维修人员的信息和工作记录，保证系统的可靠性和安全性。
工业机器人状态监测与故障诊断系统的研究的开题报告
工业机器人状态监测与故障诊断系统的研究的开题报告摘要：工业机器人是现代制造业中不可或缺的自动化设备，但长期使用容易出现故障，导致生产过程中的停滞与浪费，因此建立一种可靠有效的机器人状态监测与故障诊断系统具有重要的现实意义。
本文将以一种基于机器视觉和神经网络的方法为基础，设计与实现一款面向工业机器人的状态监测与故障诊断系统，通过模拟实验和现场应用验证系统的可行性和有效性。
该系统的研究将促进工业机器人领域的技术创新与应用推广。
关键词：工业机器人；状态监测；故障诊断；机器视觉；神经网络一、研究背景随着工业自动化程度的不断提高，工业机器人的应用越来越广泛。
工业机器人不仅能够提高生产效率和质量，还能够规避一些危险和重复性高的工作，减轻劳动强度，因此被视为制造业的未来发展方向。
然而，长期的使用和维护过程中，机器人容易出现各种故障，例如电机故障、传动机构故障、传感器故障等，这些故障会严重影响机器人的使用效果和寿命，导致生产过程中的停滞与浪费。
在工业机器人常规维护过程中，通常采用人工巡检的方式，通过观察机器人运动、声音、温度等多方面的指标来判断机器人的工作状态，这种方式存在效率低、准确性差、人力成本高等问题。
因此，建立一种可靠有效的机器人状态监测与故障诊断系统具有重要现实意义。
二、研究内容本研究将基于机器视觉和神经网络技术，设计与实现一款面向工业机器人的状态监测与故障诊断系统，具体研究内容包括以下几个方面：1. 机器视觉模块设计。
通过摄像头采集机器人运动过程中的图像数据，并进行图像预处理、特征提取等关键步骤，从而实现对机器人状态的监测。
2. 神经网络模型建立。
通过对机器视觉数据进行训练，建立判定机器人状态的神经网络模型，实现对机器人状态的自动诊断和故障检测。
3. 系统实现与测试。
将机器视觉模块和神经网络模型进行集成设计，开发一款完整的状态监测与故障诊断系统，并进行模拟实验和现场应用测试，验证其可行性和有效性。
三、研究计划1. 第一年（2020年）：（1）研究工业机器人状态监测与故障诊断系统相关技术，并阅读相关文献资料；（2）研究机器视觉和神经网络技术，学习OpenCV、TensorFlow等工具；（3）设计并实现基于机器视觉的机器人状态监测模块；（4）开展相关模拟实验和数据处理工作。
汽车发动机故障诊断与容错技术的研究的开题报告
汽车发动机故障诊断与容错技术的研究的开题报告一、选题背景汽车发动机是车辆的心脏，是整辆车最为重要的组成部分之一。
发动机的工作状态直接影响车辆的性能和稳定性，发动机故障对车辆的使用造成严重影响。
因此，对汽车发动机的故障诊断与容错技术的研究具有重要意义。
二、选题意义1. 提高汽车发动机的可靠性和稳定性。
发动机故障诊断与容错技术的研究可以及时发现和解决发动机故障，提高汽车发动机的可靠性和稳定性。
2. 减少车辆维修成本。
发动机故障诊断与容错技术的研究可以快速准确地定位故障点，避免不必要的维修和更换零部件，从而降低车辆维修成本。
3. 保障行车安全。
发动机故障诊断与容错技术的研究可以避免因发动机故障导致车辆失控等安全事件发生，保障行车安全。
三、研究内容和方法1. 研究内容(1) 汽车发动机故障诊断技术。
包括传统的故障诊断方法和基于数据挖掘等新兴技术的故障诊断方法。
(2) 汽车发动机容错技术。
包括减少故障发生率的预防性容错策略和针对故障进行修复的修复性容错策略。
2. 研究方法(1) 文献调研法。
通过调研汽车发动机故障诊断和容错技术相关文献，了解国内外研究现状和进展，掌握研究的最新动态和成果。
(2) 实验法。
通过对汽车发动机故障模拟实验和现场故障诊断实验，验证研究成果的有效性和可行性。
四、预期研究结果本研究计划通过对汽车发动机故障诊断与容错技术的研究，预计可以提出多种基于数据挖掘等新兴技术的故障诊断方法，针对故障进行修复的修复性容错策略，进一步提高汽车发动机的可靠性和稳定性，降低车辆维修成本，保障行车安全。
五、论文结构安排第一章：绪论1.1 研究背景及意义1.2 国内外研究现状和进展1.3 研究内容、方法和预期结果1.4 论文结构安排第二章：发动机故障诊断技术研究2.1 传统故障诊断方法2.2 基于数据挖掘的故障诊断方法2.3 故障诊断实验设计第三章：发动机容错技术研究3.1 预防性容错策略3.2 修复性容错策略3.3 容错实验设计第四章：实验结果分析4.1 发动机故障诊断实验结果分析4.2 发动机容错实验结果分析第五章：结论与展望5.1 研究总结5.2 研究创新和不足5.3 研究展望和建议参考文献六、进度计划第一、二年：完成发动机故障诊断技术研究和实验设计，并实施故障模拟和现场故障诊断实验，论文初稿撰写。
基于可信规则库的汽轮发电机组故障诊断专家系统的开题报告
基于可信规则库的汽轮发电机组故障诊断专家系统的开题报告一、研究背景和意义汽轮发电机组是电力系统的重要组成部分，其安全、稳定和高效运行对于保障电力系统的正常运行具有重要意义。
由于汽轮发电机组中具有复杂的电、机、热、水等多种系统，并且在运行中易受到各种因素的干扰，因此汽轮发电机组的故障诊断成为了保证发电机组正常运行的重要环节。
目前，汽轮发电机组故障诊断主要依赖于专家经验和人工判断，存在主观性和不确定性，难以准确判断故障原因。
因此，开发一种基于可信规则库的汽轮发电机组故障诊断专家系统将成为一种有效的解决方案。
其不仅可以提高汽轮发电机组故障诊断的准确性和速度，还可以减少人工干预，提高发电机组的运行效率和安全性。
二、研究内容和方案本文将以汽轮发电机组故障诊断专家系统为研究对象，旨在探讨基于可信规则库的汽轮发电机组故障诊断专家系统的核心技术和实现方案，并在此基础上构建一个实用可行的系统原型。
主要研究内容包括：1. 对汽轮发电机组故障诊断领域进行综述，探讨相关理论和技术的发展动态和研究现状。
2. 设计和构建可信规则库，建立可信专家知识库，提高规则库的可靠性和准确性，从而提高系统的可信度。
3. 提出基于规则推理和模糊逻辑的故障诊断算法，结合可靠统计方法和实验数据来优化算法，提高系统的精度和可靠性。
4. 开发基于可信规则库的汽轮发电机组故障诊断专家系统，包括系统框架设计、功能实现、界面设计等方面的工作。
5. 对系统进行实验验证和结果分析，评估系统的性能和可靠性。
三、预期成果和意义本文的主要成果是开发基于可信规则库的汽轮发电机组故障诊断专家系统，并对其进行实验验证和结果分析。
预期能达到以下效果：1. 成功实现基于可信规则库的汽轮发电机组故障诊断专家系统，提高了系统的准确性和可靠性。
2. 构建可靠可信的规则库和专家知识库，提高了系统的可信度和规则库的可靠性。
3. 优化故障诊断算法，提高了诊断的精度和可靠性。
4. 为汽轮发电机组故障诊断领域的研究提供了新思路和方法，为发电机组的稳定、高效运行提供技术支持。
汽车运行状态远程监测及故障分析系统的开发与研究的开题报告
汽车运行状态远程监测及故障分析系统的开发与研究的开题报告一、研究背景汽车行业是现代化的生产制造业，全球化的市场格局使得汽车的技术升级与更新变得迫切且必不可少。
与其他工业领域相比，汽车行业在生产和销售中存在着很大的数据分散和信息不对称的问题，如汽车零部件信息、车辆检测数据、驾驶习惯等等。
加之车内已经配备了大量的传感器和数据采集设备，因此研发一套高效、准确的汽车运行状态远程监测及故障分析系统对于汽车行业的未来市场竞争力和提升用户体验有着巨大的促进作用。
二、研究目的本文旨在研究汽车运行状态远程监测及故障分析系统的开发与研究，设计一套基于云计算、大数据技术的汽车运行状态远程监测及故障分析系统，实现汽车在运行过程中的实时数据采集与处理、故障检测和分析，为企业提供运营管理支持，为用户提供车辆健康检测、安全保障和预防性维护服务。
三、研究内容本文的研究内容包括：1、汽车运行状态远程监测及故障分析的基础理论研究和分析，主要包括传感器技术、汽车结构和运行参数、故障分析方法和算法等方面的研究。
2、基于云计算和大数据技术的汽车运行状态远程监测及故障分析系统的设计和实现。
本系统预计将包括数据采集、数据存储、数据处理、故障诊断和维修建议等模块。
3、基于已有的实验数据和实际行驶数据的实验测试，对系统的有效性进行验证，并进行性能评估和优化。
四、研究方法本研究将采用文献资料法、实验法、统计法和计算机模拟方法等综合研究方法，以理论分析、实验测试和实际行驶数据采集等方式深入研究汽车运行状态远程监测及故障分析的技术难点和设备特点，提出解决方案并进行设计和实现。
五、研究意义本研究的意义在于：1、从理论上制定了一套汽车远程监测及故障分析的技术方案，对汽车行业具有指导意义。
2、实现了对车辆运行数据的实时采集和分析，提高了行车安全性和系统可靠性。
3、为汽车企业提供了优质的运营管理支持，提升了企业竞争力和用户体验。
4、为我国汽车行业的技术发展和转型升级作出了贡献。
故障诊断技术与监测系统设计 开题
毕业设计开题报告毕业设计开题报告1．结合毕业设计情况，根据所查阅的文献资料，撰写2000字左右的文献综述：文献综述一本课题研究的背景和目的意义随着现代科学技术的迅速发展，现代化设备所引起的故障或事故所带来的损失不断增加，设备的故障诊断和维修越来越成为一个突出的问题。
人们对机械设备的稳定性、安全性、可靠性、可用性、可维修性、经济性等提出了越来越高的要求，现代工业生产中的设备系统也比以前更注重其效率和能耗，且环保要求也越来越高。
因此，怎样在设备运行中或在基本不拆卸的情况下，借助或依靠先进的传感器技术、动态监测技术以及计算机信息处理技术，掌握设备运行状态，分析设备中异常的部位和现象，并预测故障可能的发展和设备未来的发展趋势是目前亟待解决的问题[1]。
柴油机广泛运用于油田钻井、铁路牵引、动力发电、矿山机械、工程机械、船舶运输等领域，其运行状态的好坏直接影响到整个机车的工作状态。
目前，柴油机监控系统已经成为现代柴油机视情维修管理的一种主要手段，因此，对其状态进行监控和对其故障进行自诊断，提早发现和预告设备的故障，确保系统安全正常运行，时时处于最佳运行工况，提高设备的修理质量和效率是十分必要的[2]。
随着当今社会工业化水平的迅猛发展，柴油机作为最常用的动力机械设备，广泛应用于石油矿场、固定发电、铁路牵引、工程机械及特种船舶等领域，日益朝着大型化、高速化、精密化方向发展，工作性能不断改善，自动化程度越来越高。
一方面它将大大提高劳动生产率，提高产品质量，降低生产成本和能耗；但另一方面，带来的问题是，一旦其中某一部分或某一环节发生故障，往往会造成停工停产，直接或间接造成巨大的经济损失，甚至造成关键设备损坏，危及人身安全。
柴油机作为动力机械，其运行状态的好坏，直接影响到成套设备的工作状态，对其进行状态监测和故障诊断，确保设备处于最佳运行状态，提高设备维修质量和效率是十分必要的。
并且开展柴油发动机故障诊断技术的研究，能帮助我们发现故障，防止事故发生。
基于神经网络专家系统的电喷发动机故障自诊断研究的开题报告
基于神经网络专家系统的电喷发动机故障自诊断研究的开题报告一、研究背景随着航空业的不断发展，电喷发动机已经成为飞机发动机领域中的关键技术之一。
然而，电喷发动机的故障自诊断仍然是一个极具挑战性的问题。
当前，多数电喷发动机的故障检测方法还是靠人工经验来判断，这种方法存在精度低、易出错、耗时费力等问题。
因此，研究一种基于神经网络专家系统的电喷发动机故障自诊断方法，对于电喷发动机的安全性、可靠性和效率性等方面具有重要的意义。
二、研究目的本研究旨在提出一种基于神经网络专家系统的电喷发动机故障自诊断方法，以提高电喷发动机的安全性、可靠性和效率性，促进电喷发动机的进一步应用和发展。
三、研究内容1. 电喷发动机的故障分类及特征提取：根据电喷发动机的构造和工作原理，分析电喷发动机的故障类型，选取合适的参数来描述电喷发动机的不同工况。
2. 基于神经网络的专家系统结构设计：采用BP神经网络构建专家系统，并利用训练数据对神经网络进行训练，建立电喷发动机的故障自诊断模型。
3. 故障自诊断系统的实现：将训练好的神经网络模型和专业知识集成到故障自诊断系统中，使电喷发动机在故障发生时能够自动发现和诊断，并给出相应的解决方案。
四、研究方法本研究采用如下方法：1. 理论分析法：对电喷发动机的故障分类进行分析，确定特征参数。
2. 实验研究法：采用MATLAB进行BP神经网络的建模和训练，并利用实验数据进行验证。
3. 软件开发法：利用Visual C++等工具进行故障自诊断系统的开发。
五、研究意义1. 提高电喷发动机的安全性、可靠性和效率性，降低飞行事故率。
2. 推动电喷发动机技术的进一步发展和应用。
3. 提高我国在飞机发动机领域的技术实力和竞争力。
六、研究进展及计划目前已完成电喷发动机故障分类及参数提取的理论分析，并开始进行实验研究和神经网络专家系统的建模与训练，预计在6个月内完成故障自诊断系统的开发和测试，最终形成完整的研究成果。
机车状态监测、智能诊断与维护支持系统的研究与设计的开题报告
机车状态监测、智能诊断与维护支持系统的研究与设计的开题报告研究背景铁路运输是重要的交通方式之一，在我国运输业中占有重要地位。
在铁路运输中，机车的状态对列车的安全运行、运营效率和成本控制具有重要的影响。
机车的状态监测和维护一直是铁路运输领域的研究热点之一。
数字化技术的不断发展和普及，使得机车状态监测与智能诊断技术得以快速发展，成为当前铁路运输领域的研究热点。
研究内容本课题旨在设计一个基于智能技术的机车状态监测、智能诊断与维护支持系统，具体研究内容如下：1.机车状态监测模块。
本模块将采集机车的相关数据，包括机车的运行速度、油耗、机油温度、传动器温度、以及机车的位置信息等。
通过数据处理、清洗等方法，实现对机车状态的实时监测，并能够根据监测结果对机车的状态进行预测和判断。
2.机车智能诊断模块。
本模块将采用机器学习、深度学习等技术，对机车状态监测的数据进行分析处理，实现对机车状态的智能诊断。
采用多种算法和模型，通过分析机车状态监测数据，实现对机车进行故障或潜在故障的判断和预测，并能够给出相应的处理策略。
3.机车维护支持模块。
本模块将根据机车智能诊断模块的结果，实现对机车维护的支持。
通过给出相应的维护建议、维护方案，提高机车的维护效率，降低机车的维护成本。
4.系统界面设计模块。
本模块将设计出一个人机交互友好的系统操作界面，实现对整个系统的操作、数据查询和结果显示等功能，提升用户的使用体验和操作效率。
研究意义设计和实现一个基于智能技术的机车状态监测、智能诊断与维护支持系统，对于提高机车的安全性、运营效率和降低维护成本具有重要的意义。
该系统可实现对机车状态的实时监测和智能诊断，为机车的维护提供准确、高效的技术支持，有助于维护周期的优化，最终提高了机车的运行效率和经济效益。
同时，该系统也为铁路运输领域的研究提供了一种新的思路和方法，有利于推动铁路运输创新技术的研发和应用。
研究方法本研究将采用深度学习、机器学习和数据挖掘等技术，进行系统的建模和算法实现。
火力发电机组状态监测与故障诊断开题报告
毕业设计(论文)开题报告学生姓名：慕尼黑目录名学号： 0802070415专业：机械设计制造及其自动化设计(论文)题目：指导教师：教授2012年 3 月 8 日开题报告填写要求1．开题报告（含“文献综述”）作为毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。
此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期内完成，经指导教师签署意见及所在系审查后生效；2．开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式打印，禁止打印在其它纸上后剪贴，完成后应及时交给指导教师签署意见；3．“文献综述”应按论文的格式成文，并直接书写（或打印）在本开题报告第一栏目内，学生写文献综述的参考文献应不少于10篇（不包括辞典、手册）；4．有关年月日等日期的填写，应当按照国标 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。
如“2002年4月26日”或“2002-04-26”。
毕业设计（论文）开题报告1．结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写2000字左右的文献综述：文献综述一、选题背景随着现代社会的发展,设备日益大型化、复杂化。
现代设备，特别是大型设备，一旦出现故障，对人类的影响以及造成的损失是巨太的，如飞机、轮船故障，核电站泄漏等。
为减小损失，人类花费巨丈的人力、物力和财力进行设备维护。
据统计，在1980年，美国的全年总税收7500亿美元，用于工业设备维掺的费用约为2500亿美元，其中750亿美元维修费用属于浪费性质，主要是该修的投有修，不该修的设备却修了。
在我国，设备年维修费用约为800多亿元，约占资产总额的7％～9％，由于设备检修体制与维修手段落后，维修过程中浪费严重，总的维修效益低下。
因此，完善设备检修体制，改进维修手段，是十分必要的]1[。
1.1设备检修体制演变设备检修体制是随着社会生产力的发展和科学技术的进步而不断演变的，由第一次产业革命时的事后检修发展到19世纪第二次产业革命的预防性检修预防性检修再到状态检修。
故障检测 开题报告
故障检测开题报告故障检测开题报告一、研究背景与意义故障检测是现代工业生产中不可或缺的一环。
随着工业自动化程度的提高，各种设备和系统的复杂性也不断增加，因此故障的发生与排除变得更加困难。
故障的检测是为了及时发现设备或系统中的异常行为，以便采取相应的措施进行修复或更换，从而保证生产的正常进行。
故障检测的研究和应用对于提高生产效率、降低维修成本、保证产品质量具有重要意义。
二、研究目标与内容本研究的目标是针对工业设备和系统中的故障进行有效的检测与诊断。
具体内容包括以下几个方面：1. 故障检测方法的研究与改进：通过对现有的故障检测方法进行综述和分析，找出其不足之处，并提出改进的方案。
例如，传统的基于规则的故障检测方法往往需要大量的专家知识和规则库，而且对于复杂系统的故障检测效果有限。
因此，本研究将探索基于机器学习和数据驱动的故障检测方法，以提高检测的准确性和效率。
2. 故障特征提取与选择：在故障检测过程中，准确的特征提取是至关重要的。
本研究将研究不同类型故障的特征提取方法，并通过特征选择技术来降低特征维度，提高故障检测的效果。
例如，可以使用主成分分析、相关系数分析等方法来选择最具代表性的特征。
3. 故障检测系统的设计与实现：本研究将设计并实现一个基于云计算平台的故障检测系统。
该系统将结合机器学习算法和大数据技术，实现对工业设备和系统中的故障进行实时监测和检测。
同时，系统还将提供故障诊断的功能，帮助工程师快速定位和修复故障。
三、研究方法与技术路线本研究将采用实验研究和数据分析相结合的方法，具体技术路线如下：1. 数据采集与预处理：首先，需要收集大量的工业设备和系统的运行数据。
然后，对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等。
预处理后的数据将作为故障检测模型的输入。
2. 故障检测模型的建立与训练：根据预处理后的数据，建立故障检测模型。
本研究将探索并比较不同的机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树等，选择最适合的算法进行模型训练。
汽车发动机点火系统故障诊断方法的开题报告
汽车发动机点火系统故障诊断方法的开题报告目前，汽车点火系统已成为现代汽车最基本的零部件之一。
因为点火系统直接关系到汽车发动机的正常运转，所以汽车发动机点火系统的故障诊断方法非常重要。
本文旨在探究汽车发动机点火系统故障诊断方法。
首先，我们需要了解汽车发动机点火系统的组成部分。
汽车发动机点火系统主要由电池、高压线圈、点火器、旋钮开关、点火塞等组成。
当发动机需要启动时，电池会将电流传输到高压线圈，高压线圈进一步将电流传输到点火塞。
点火塞将电流转化为闪电来点燃汽油和空气混合物，从而启动发动机。
其次，我们需要了解汽车发动机点火系统常见的故障症状。
本文将探究以下几种故障情况：1.汽车不启动或启动困难：这种故障情况可能是由于电池电量不足、高压线圈失效、旋钮开关故障、点火器位置不当或点火塞损坏等原因引起的。
2.发动机抖动或失火：发动机抖动或失火可能是由于高压线圈老化、电路短路、点火塞磨损或污垢等原因引起的。
3.汽车加速不稳：这种情况可能是由于点火塞没有按照正常间隔时间进行点火、空气滤清器阻塞或空气流量传感器故障等原因引起的。
根据以上故障症状，我们可以通过以下几种方法进行汽车发动机点火系统故障的诊断：1.检查电池电量：如果汽车无法启动或启动困难，我们首先可以检查电池电量。
可以使用一个电压计来检查电池的电压是否正常。
2.检查高压线圈：如果发动机抖动或失火，高压线圈极有可能老化失效。
我们可以通过使用万用表来检查高压线圈是否失效。
3.检查点火器和点火塞：检查点火器和点火塞是否磨损或损坏，如果需要更换坏了的点火器或点火塞。
4.检查空气滤清器及其它相关管路：如果发现加速不稳，我们可以检查空气滤清器是否阻塞，同时还要检查空气流量传感器是否出现故障。
总之，汽车发动机点火系统故障诊断并不是一项简单的任务。
我们需要具备专业知识和技能，同时借助相关的故障检修设备，才能准确快速地判断并解决故障问题。
汽车发动机机械故障智能诊断系统研究的开题报告
汽车发动机机械故障智能诊断系统研究的开题报告一、选题背景汽车是现代社会中广泛使用的一种交通工具，其发动机作为汽车的核心部件，也是汽车故障的主要原因之一。
在汽车的使用和维护过程中经常会遇到发动机机械故障，这些故障严重影响了汽车的安全和使用寿命，而且维修费用较高，给车主带来诸多不便。
因此，如何快速、准确地诊断发动机故障，成为了汽车工程领域中的一个重要研究方向。
二、研究目的和内容本课题旨在研究一种汽车发动机机械故障智能诊断系统，以实现对发动机机械故障的快速、准确诊断，并提供相应的解决方案。
具体的研究内容包括以下几个方面：1. 发动机机械故障诊断技术的研究：对发动机机械故障的类型和特点进行分析和研究，探讨能够有效诊断发动机机械故障的技术手段。
2. 数据采集和处理技术的研究：通过搭建合理的数据采集系统，收集与发动机机械故障相关的数据，并对数据进行预处理、特征提取等操作，以便后续的诊断分析。
3. 模型建立和优化技术的研究：采用机器学习等方法建立发动机机械故障诊断模型，对建立的模型进行不断的优化和改进，以提高诊断准确度和效率。
4. 系统开发和测试技术的研究：根据前期的研究成果，开发与实现易于使用和操作的汽车发动机机械故障智能诊断系统，并进行系统测试和评估，验证其实用性和效果。
三、研究意义和应用前景本课题的研究成果具有较大的实用价值和推广应用前景，主要表现在以下几个方面：1. 提高汽车发动机故障诊断的准确度和效率，缩短故障排除时间，减少车主的修车费用和时间。
2. 增加发动机故障诊断的科学性和精细化程度，为发动机故障的早期预警和预防提供了可靠的技术手段。
3. 推动智能化汽车制造和服务的发展，为汽车产业的升级和转型提供了有益的技术支持和保障。
四、研究方法和技术路线本课题中主要采用以下技术和方法进行研究和实验：1. 数据采集和预处理技术：包括传感器的安装、数据采集卡的应用、数据库技术等。
2. 特征提取和选择技术：包括频域特征、时域特征、小波变换特征、主成分分析等。
基于GPRS技术的汽车运行状态远程监测及故障预测专家系统研究的开题报告
基于GPRS技术的汽车运行状态远程监测及故障预测专家系统研究的开题报告一、选题背景随着现代汽车技术的不断发展，车载电子设备日益复杂，汽车故障的检测和维修也日益难以完成。
因此，开发一种基于GPRS技术的汽车运行状态远程监测及故障预测专家系统成为了当下的紧迫需求。
二、研究意义该专家系统可以实现对汽车运行状态的远程监测，及时发现汽车问题，并根据已有的数据进行故障预测，从而避免因长时间的车辆维修而导致的时间和财务成本的浪费。
三、研究内容1. 基于GPRS技术的汽车运行状态采集与传输。
2. 汽车运行状态数据的处理与分析。
3. 基于机器学习算法的故障预测模型的构建。
4. 汽车故障预测专家系统的设计与实现。
四、研究方法1. 设计并制作汽车运行状态数据采集装置。
2. 利用GPRS技术实现汽车运行状态数据的实时传输。
3. 利用Python等编程语言对采集到的数据进行处理和分析。
4. 在Scikit-Learn等机器学习库的基础上构建预测模型。
5. 设计并实现汽车故障预测专家系统。
五、成果预期1. 实现基于GPRS技术的汽车运行状态远程监测与故障预测。
2. 验证专家系统的准确性和可靠性。
3. 实现汽车故障预测专家系统的应用。
六、参考文献1. Zhang Y, Pan Z, Gao X, et al. A Novel Framework for Vehicle Health Monitoring and Prognostics Using Big Data Analytics[J]. Journal of parallel and distributed computing, 2017.2. Zhang Y, Pan Z, Zhang N, et al. Data-Driven Intelligent Maintenance Technology for Automotive Systems[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2016.3. Liu Q, Qiao L, Xi H. A monitoring system for automobile using an OBD-II interface and GPRS, 2009.。
发电设备点检与故障诊断信息管理系统的开发研究的开题报告
发电设备点检与故障诊断信息管理系统的开发研究的开题
报告
一、选题背景及意义
发电设备是电力工业的核心设备，对电力发电的可靠性和稳定性具有重要作用。
为确
保发电设备的正常运行，需要对发电设备进行定期的点检和维护保养，及时发现、处
理设备故障。
然而，传统的点检和故障诊断往往依靠人工操作和经验判断，效率较低
且容易出现漏检和误判的情况，对设备的安全稳定运行带来潜在的风险。
为解决以上问题，本文提出了一个发电设备点检与故障诊断信息管理系统的开发研究，旨在建立一个完整的发电设备信息管理系统，通过信息化手段对设备进行全方位、全
生命周期的管理，提高点检和故障诊断的准确性和效率，保障设备的安全性和稳定性。
二、研究内容和方法
本文的研究内容主要包括以下方面：1）发电设备点检模块的设计与实现；2）发电设
备故障诊断模块的设计与实现；3）设备信息管理模块的设计与实现；4）系统界面设
计和优化；5）系统实现效果评估和验证。
针对以上研究内容，本文采用如下研究方法：1）文献调研和综述，了解相关技术、标准和研究现状；2）需求分析和功能设计，明确系统的功能需求和技术指标；3）系统
架构设计和实现，基于SOA和微服务架构设计系统，采用JAVA等技术实现；4）系统测试和评估，通过功能测试和性能测试验证系统的可行性和效果。
三、预期成果和意义
本文的预期成果是一个完整的发电设备点检与故障诊断信息管理系统，具有良好的用
户体验和高效的管理功能，能够提高发电设备点检和故障诊断的准确性和效率，保障
设备的安全性和稳定性。
同时，本文从系统架构、技术实现、优化和改进等方面对发
电设备信息化管理的问题进行探索和研究，具有重要的理论和实践意义。
汽车发动机电子控制系统检测与故障诊断开题报告
汽车发动机电子控制系统检测与故障诊断开题报告毕业设计开题报告1．本课题的研究意义，国内外研究现状、水平和发展趋势目的是让我们更好的掌握汽车发动机电控系统故障诊断的流程和检测方法，强化我们的专业知识。
在国外,由于发动机电子技术的快速发展, 电控汽车越来越受到人民的欢迎,发动机电子控制技术在汽车上已经广泛的使用。
到目前为止，欧美日等主要汽车生产大国的轿车燃油供给系统，95%以上安装了燃油喷射装置。
在国内,由于电子控制技术的应用能提供发动机在各种运行工况下最适合的混合气浓度，使发动机在各种工况条件下保持最佳的动力性、经济性和排放性能。
我国也在汽车上广泛使用电子控制技术,电子控制技术的应用将减小对空气的污染,促进了汽车技术的发展。
毕业设计开题报告2．本课题的基本内容，预计可能遇到的困难，提出解决问题的方法和措施基本内容：为了提高燃油的经济性、乘坐的舒适性和驾驶的安全性,发动机电子控制系统起着非常重要的作用,电子控制系统通过各种传感器接受信号,将信号传给ECU,ECU接受信号后将信号传给执行器,执行器来控制发动机的正常工作。
本文主要讲述了发动机电控系统故障的诊断与检修,其内容主要包括对发动机空气供给系统、燃油系统、电子控制系统、进气控制系统、怠速控制系统和排放控制系统等检测项目,对发动机电控系统进行故障诊断和检修的方法以及诊断的一般流程。
根据发动机电控系统的相关内容,对本文进行简要的介绍:第一:介绍了发动机电子控制技术的发展和未来的趋势; 发动机电控系统的组成和工作原理; 第二:介绍了汽油机电控燃油喷射系统的优点,其目的是为了说明发动机电控系统提高了汽车的燃油的经济性,乘坐的舒适性和驾驶的安全性,然后介绍了电控燃油喷射系统的组成以及各组成部分的作用和检测方法; 第三:介绍了各种辅助控制系统的作用和工作原理,自诊断系统的诊断方法和使用注意事项; 第四:介绍了汽油机电控系统常见故障诊断方法、检修注意事项和诊断的一般流程,对发动机常见故障进行实例分析。
S结构的电机状态监测与故障诊断系统设计的开题报告
基于B/S结构的电机状态监测与故障诊断系统设计的开题报告一、选题背景随着工业化水平的不断提高，电机型号越来越多，应用越来越广泛，同时也面临着越来越多的问题，如运行异常、能耗浪费、故障频繁等。
为了提高电机的运行效率和可靠性，及时发现电机的运行异常和故障，并进行有效的诊断和维护变得更加重要。
传统的电机状态监测和故障诊断主要是依靠人工巡检和现场维护，这种方式费时费力，成本高，而且只能监测有限的电机，而且效果不尽如人意。
因此，开发一种基于现代技术的电机状态监测与故障诊断系统具有重要的现实意义。
二、研究内容本课题将设计一种基于B/S（浏览器/服务器）结构的电机状态监测与故障诊断系统，具体研究内容包括：1. 电机状态检测：通过采集电机的运行数据，对电机的状态进行实时监测和分析，发现电机的异常和故障。
2. 故障诊断：根据电机的运行数据，采用先进的故障诊断算法，对电机的故障类型、位置等进行诊断和预测。
3. 系统开发：采用B/S结构，设计可视化的系统界面，实现用户管理、数据采集、数据存储、数据分析等功能。
三、研究意义1. 提高电机的运行效率和可靠性：通过电机的状态监测和故障诊断，及时发现电机的异常和故障，进行有效的保养和维护，提高电机的运行效率和可靠性。
2. 降低电机维护成本：采用在线监测和故障诊断的方式，可以有效减少现场巡检和维护，降低电机维护成本。
3. 推广应用：本系统可适用于各种类型的电机，具有广泛的应用前景，并可以为电气行业的数字化转型和升级提供参考。
四、研究方法1. 数据采集：通过传感器采集电机的相关参数数据，如电流、电压、功率、温度等，形成大量的数据集。
2. 数据处理：对采集到的数据进行预处理、分析和挖掘，提取电机的状态信息和故障特征，为故障诊断提供依据。
3. 系统设计：采用B/S结构，设计可视化的系统界面，实现用户管理、数据采集、数据存储、数据分析等功能。
4. 算法应用：采用机器学习、数据挖掘等算法对电机的状态和故障进行诊断和预测。
转报机故障诊断专家系统的开题报告
转报机故障诊断专家系统的开题报告一、选题背景转报机是一种常用的传统自动控制系统，广泛应用于化工、电力、石化等工业领域，主要用于控制液体或气体在管道中的流量、温度、压力等参数。
由于转报机作用的复杂性、系统组成的多样性以及工作环境的多变性，其故障率较高，维护保养难度大。
传统的故障维修往往需要高水平的技术人员进行，对企业的维护成本和工作效率都造成了很大的影响。
针对这一问题，开发转报机故障诊断专家系统，可以更快、准确地定位故障点，提高维护保养的效率，减少维护成本，更好地服务于工业生产领域。
二、研究内容本项目旨在开发一种转报机故障诊断专家系统，可以通过收集转报机故障信息、处理数据以及进行诊断来实现对转报机故障的快速诊断和解决。
具体研究内容如下：1.搜集转报机故障分析文献和相关资料，建立转报机故障分析模型。
2.通过分析转报机故障类型和及其原因，建立转报机故障诊断模型。
3.对收集到的转报机故障信息进行筛选和分类，提取有效数据。
4.基于专家系统技术和机器学习算法，设计和实现转报机故障诊断专家系统。
5.编写用户手册，测试与验证系统功能完整性。
三、研究意义1.可以提高工业企业维护效率，降低维护成本。
2.可以使转报机使用更加可靠和安全，减少对生产过程的影响。
3.对特定型号的转报机故障规律进行分析，可以为生产厂家的产品改进提供技术支持。
四、研究方法本项目的研究方法主要分为三个阶段：1.要完成转报机故障分析的数据搜集、处理、分类整理等任务，需要广泛应用数据挖掘技术和机器学习算法。
2.通过使用典型的专家系统技术，可以快速定位故障点，并提供有效的解决方案，包括FAQ和操作指南。
3.通过进行系统性的测试和改进，可以保证转报机故障诊断专家系统的稳定性和正确性。
五、研究计划第一阶段：搜集文献及相关资料，建立转报机故障分析模型，用时3个月。
第二阶段：对收集到的转报机故障信息进行筛选和分类，提取有效数据，并建立转报机故障诊断模型，用时4个月。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
中北大学毕业设计开题报告学生姓名：贾建辉学号：0902034115 学院、系：机械工程与自动化学院专业：过程装备与控制工程设计题目：发动机状态监测与故障诊断专家系统设计指导教师:姚竹亭2013年 3月19日毕业设计开题报告1．结合毕业设计情况，根据所查阅的文献资料，撰写2000字左右的文献综述：文献综述一、本课题研究的背景随着现代科学技术的迅速发展，现代化设备所引起的故障或事故所带来的损失不增加，设备的故障诊断和维修越来越成为一个突出的问题。
人们对机械设备的稳定性、安全性、可靠性、可用性、可维修性、经济性等提出了越来越高的要求，现代工业生产中的设备系统也比以前更注重其效率和能耗，且环保要求也越来越高。
因此，怎样在设备运行中或在基本不拆卸的情况下，借助或依靠先进的传感器技术、动态监测技术以及计算机信息处理技术，掌握设备运行状态，分析设备中异常的部位和现象，并预测故障可能的发展和设备未来的发展趋势是目前亟待解决的问题【5】。
柴油机广泛运用于油田钻井、铁路牵引、动力发电、矿山机械、工程机械、船舶运输等领域，其运行状态的好坏直接影响到整个机车的工作状态。
目前，柴油机监控系统已经成为现代柴油机视情维修管理的一种主要手段，因此，对其状态进行监控和对其故障进行自诊断，提早发现和预告设备的故障，确保系统安全正常运行，时时处于最佳运行工况，提高设备的修理质量和效率是十分必要的【6】。
二、国内、外技术发展现状设备诊断技术是近40年来发展起来的一门新学科。
它是适应工程实际需要而形成的各学科交叉的综合性学科。
设备诊断的历史和人类对设备的维修方式紧紧相联。
在工业革命后的相当长时间内，由于当时的生产规模，设备的技术水平和复杂程度都较低，设备的利用率和维修费用没有引起人们的重视，人类对设备的维修方式基本上是事后维修，即设备运行出现问题之后进行故障分析与维护【1】。
进入20世纪以后，由于大生产的发展，尤其是流水线生产方式的出现，设备本身技术水平和复杂度大大提高，设备故障对生产影响显著增加。
这样，出现了定期维修，以便在事故发生之前进行处理。
大约在20世纪60年代，美国军方意识到定期维修的一系列弊病，开始变定期维修为预知维修，即在设备正常运行过程中就开始进行监护，以发现潜在的故障原因，及早采取措施，防止突发性故障的产生。
这种主动维修方式，不仅大大避免了灾难性的设备故障，而且避免了失修和过剩维修，经济效益十分显著。
这种维修方式很快被其他企业所效仿，设备诊断技毕业设计开题报告２．本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）：一、本课题主要解决的问题该课题以柴油发动机为研究对象，研究如何实时在线监测其运行状态，以及如何实现柴油机故障诊断分析和处理的问题。
课题所要解决的问题有柴油机的故障类型分析及优化，故障信号的获取以及柴油发动机运行状态监测与故障诊断等。
柴油机是一个复杂的往复式机械系统，其故障十分复杂，表现为不确定性、多维性，同样的故障可能有几个因素造成。
目前柴油机的故障诊断技术是比较成熟的技术，因此本课题重点不是研究柴油机故障，而是利用传感器技术、计算机技术和网络通讯技术等，测量柴油机运行时的故障特征参数。
然后利用这些特征参数，实现柴油机故障诊断、分析处理。
同时根据柴油机各个系统的特性，本文从柴油机的结构及工作原理入手，通过柴油机的各主要组成系统(如燃油系统、进排气系统、润滑油系统等)对柴油机工作状态的影响，利用传感器技术，来获取柴油机故障信息，实时在线显示设备运行的即时状态并报警，提示故障原因和发生故障的部位；预测可能发生的故障，提高柴油机车运行的可靠性和安全性。
课题根据柴油机工作特点和故障特征，用柴油机气缸压力传感器监测气缸压力信号，绘制出气缸压力波形，通过获取压力波形上的特征量，并结合其它压力、温度、液位等传感器信号来分析柴油机工作状况，如缸内燃烧过程，燃烧放热率，进排气过程，燃油雾化情况等。
同时通过这些信号作为系统故障诊断分析的特征参量，实现柴油机不解体实时在线动态监测、故障诊断与分析【4】。
二、本课题的研究手段2．1专家系统的结构一般认为专家系统是一种智能程序系统，它具有相关领域内大量的专家知识，能应用人工智能技术模拟专家求解问题的思维过程并进行推理，解释相关领域内的难问题，并达到领域专家的水平。
不同的专家系统，其功能和结构有所不同。
但其基本结构一般包括知识获取机构、知识库、数据库、推理机、人机接口和解释机构6大部分，见 图l图1 专家系统的基本结构2．2故障诊断专家系统运用面向对象的程序设计语言Visual C++编写主控程序，用与之有良好接几的Microsoft SQL Server 与Microsoft Access 进行规则匹配和编写知识库主体，开发出基于Windows 操作环境下的汽车发动机故障诊断专家系统，其具有以下特点：1)先进性该系统基本上包括了电控发动机所有的故障类型，并引入数据流分析，维修人员可根据不同情况选择不同诊断模式，完成故障定位及排除，大大减少盲目性。
2)可靠性本系统根据故障信息特征．建立不同的诊断模式，各诊断模式的推理流程科学合理，保证了系统给出结论的可靠性。
3)实用性该系统容量较小，易于发布。
采用中文视窗操作系统。
所有功能都以菜单和命令按钮实现，便于维修人员掌握和使用。
4)拓展性该系统实现了知识库外挂，知识库与系统具有更大的独立性。
知识库的维护功能可以完全由数据库管理系统实现，具有较强的拓展性。
系统的应用程序在开发过程中，主要采用分模块开发的调用程序结构【11】。
使其便于集体开发和软件功能的扩展，知识库 知识获取子系统 领域专家、知识工程师推理机 全局数据库 解释系统 人机接口 用 户其逻辑结构图如图2所示。
图2专家系统逻辑结构图2．3知识库的建立专家系统的工作过程是一个获得知识并运用知识的过程，也是一个知识处理系统。
知识获取、知识表示和知识利用是专家系统的3个基本问题。
2．3．1知识获取知识库是系统进行开发的依托，知识库中知识的准确可靠直接影响到系统可信度。
采用外部知识获取和知识工程师输入相结合的方式，将所需的各类知识存储到知识库中，进行系统推理时调用【14】。
2．3．2知识表示本系统采用产生式表示系统。
产生式表示法也叫规则表示法。
这是专家系统中使用信息输入主 控 模 块故 障 诊 断 模 块 故障码诊断模块 数 据 流 诊 断 模 块 故 障 征 兆 跨 断 模块故 障 波 形 诊 断 模 块 远 程 连 接 模 块 数 据 查 询 模 块 数 据 应 管 理 模 块 维 修 档 案 管 理 系 统 帮 助 知识库最多的一种知识表示法。
产生式通常用于表示具有因果关系的知识。
其基本形式是：IF P THEN Q其中。
P是产生式的前提，用于指出该产生式规则的条件；Q是一组结论或操作，用于指出当前提条件满足时应该得出什么样的结论或应该进行的操作。
一个产生式系统包括3个基本要素：规则库(Rule Base)、综合数据库(Global Database)、控制系统(Control System)。
1)故障诊断准备知识的表示这类知识是用来提醒维修人员在进行正式的检测诊断之前，先对整体进行必要的观察和检查。
以避免不必要的拆卸和检测。
对于这类知识的表示，是以Word文件的形式直接存储在程序的窗体上，而且可以通过打印命令转化到Word形式下进行编辑。
2)有代码故障的知识表示有代码故障及其知识表示是以数据库文件的形式存储在计算机中。
采用产生式规则表示法。
其故障代码即为规则的左部，故障原因及其维修办法为规则的右部，只要用户输入代码号，规则右部即被激活。
从数据库中调用相应的内容显示在窗体上。
数据流诊断知识的表示跟故障码诊断知识的表示是一样的。
3)故障征兆诊断模式知识的表示这部分知识的表示是系统的核心内容，它关系到后面的推理机制的建屯和推理策略的确定。
故障征兆诊断知识的获取和推理是以故障树分析技术为基础的，故障树分析法(Fault Tree Analysis)就是把所研究系统的最不希望发生的故障状态作为故障分析的目标。
然后寻找直接导致这一故障发生的全部因素，再找出造成下一级事件发生的全部直接因素，一直追查到那些原始的、勿须再深究的因素为止。
2．4知识的基本管理2．4．1知识的检验管理1)正确性检验其主要是对故障诊断知识库中的知识进行语检查，对语法检查不合格的记录，将其状态设为不激活状态。
为实现对知识库中不合法的知识进行检验，本系统采用SQL设计的关系数据库中的触发器在新知识增加时自动、及时地检验知识的合法性，保证了将这螳错误消除在萌发阶段。
2)多义性检验对规则库中的规则来说．当已经给出完备的规则前提时应得到唯一的结论。
如果知识库中存在前提相同而结论不同的规则就出现了多义性的错误。
当发现此类错误后，知识库管理系统将这些记录提交给领域专家进行处理。
3)冗余检验它是检查知识库中是否存在完全相同或非常相似的记录，特别是在规则库中要检查是否在结论相同而规则前提中除有些条件互反外其余的条件都相同或等价的规则。
如有，则将这些知识进行合并，消除知识冗余。
2．4．2知识的存入知识的存入是将经过领域专家认可的知识输入到知识库中。
在输入知识前，需明确将知识添加到知识库中哪张表中去。
通过选择知识库中设定的索引机制进入该表的操作界面，点击输入子菜单即可对知识进行输入。
2．4．3知识的修改和删除若发现一些知识误差很大或错误很多，可选择要删除或修改的记录，再点击删除或修改子菜单。
2．5推理机制推理是按某种策略由已知判断推出另一判断的思维过程。
推理方向用于确定推理的驱动方式．可分为正向推理、逆向推理、混合推理和双向推理4种。
本系统采用正向推理。
正向推理(Foreward Chaining)是以已知事实作为出发点的一种推理。
其又称为数据驱动推理、前向链推理，模式制导推理及前件推理等【9】。
正向推理的基本思想：系统根据用户提供的原始信息，在知识库中寻找能与之匹配的规则。
若找到，则将推出的新事实加入到数据库中作为下一步推理的已知事实，在此之后再在知识库中选取适用的知识进行推理，如此反复进行这一过程。
直到得出最终结果。
其推理过程如图3所示【14】。
2．6 人机接口人机接口是专家系统的重要组成部分。
直接影响到用户对专家系统的使用和维护的方便及其功能的发挥。
因此，构建该专家系统的时候，将以用户使用的简便性、可操作性为目标，确保该系统的完好功能。
针对这一要求，选用了可视化编程语占Visual C++来编制程序。
该专家系统充分体现了人性化，是图文并茂的诊断手册。
在使用中，配以相应的实物原形图来表示故障发生的具体部位以及维修使用的工具，并用相应的文字说明，让使用维修人员能够很快地识别并做出反应。
其用户界面友好、灵活，由弹出菜单和屏幕菜单回答系统来实现，数据输入根据屏幕提出的问题由键盘响应来回答【11】。