某型舰炮远程故障诊断专家系统的设计与实现
某舰艇柴油机冷却系统智能故障诊断系统设计
本系统知识库的存储过程当中，采用 3 层神经网络结构， 从以上的舰艇柴油机冷却系统的故障分析来看，输入层神经元 个数为 6，输出层神经元个数为 16。在此我们选取隐含层神经 元个数为 18，这样就完全可以实现以上知识库的存储。
3 智能故障诊断专家系统的实现
智能故障诊断专家系统的实现是一个复杂的工程，本系统 采用模块化结构，总体系统结构如图 2 所示。
缸超载（F1），气缸后燃（F2），淡水阀关闭或坏（F3），淡水
泵压力低（F ），淡水管系泄露（F ），淡水泵压力高（F ），
4
5
6
淡水旁通阀开度小（F7），淡水管系堵塞（F8），冷凝器管系堵
塞（F9），海域气候不适宜（F10），海水泵压力低（F11），海水
图2 系统结构图
Visual Basic 是一种可视化的、面向对象和采用事件驱动 方式的结构化高级程序设计语言。使用 Windows 内部的应用 程序接口（API）函数、动态链接库（DLL）、动态数据交换 （DDE）、对象的链接与嵌入（OLE）及开放式数据访问（ODBC） 等技术，可以高效、快捷地开发出 Windows 环境下功能强大、
两个部分。知识库的获取部分就是针对被诊断对象提取训练样 本的过程。通过被诊断对象在正常情况下和故障情况下运行时 的特征参数提取归纳出训练样本。训练样本的选择应遵循两条 原则 ：(1) 相容性，即样本之间不能有冲突 ；(2) 遍历性，即样 本具有代表性 [4]。
知识库的存储部分就是将获取的知识通过权值和阈值存储 在各神经元节点上。
军事测控技术
文章编号 ：1671-4598(2009)05-0909-02
计算机测量与控制.2009.17(5) Computer Measurement & Control
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计随着全球贸易的增加，大型货运船舶已成为重要的国际物流运输工具。
船舶主机作为船舶的“心脏”，直接关系到船舶的性能和安全。
然而，航行过程中主机的故障是难以避免的，尤其是在海洋环境中，因为检修和维护需要停船，造成的损失和成本都非常巨大。
远程诊断系统是一种有效的解决方案，可以实现远程监测和诊断，减少停船和损失。
本文提出一种基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计，可以自动识别主机故障类型和严重程度，并提供实时建议。
2. 数据采集和预处理为了建立主机故障诊断模型，需要采集大量的船舶主机数据，并对数据进行预处理。
数据采集可以通过安装传感器和仪表实现，同时数据也可以从船舶历史记录中获取。
主要采集的数据包括以下几个方面：（1）主机运行数据：包括主机转速、负荷、油温、温度、压力等指标；（2）环境数据：包括船速、风速、波浪等气象和海洋环境数据；（3）操作和维护数据：包括操作员和维修人员的记录和报告。
数据预处理主要包括以下几个步骤：（1）数据清洗：对数据进行去噪、采样、插值等处理，确保数据的完整性、一致性和可用性；（2）特征选择：对采集的数据进行特征提取和选择，选择与主机故障有关的特征变量，减少不必要的噪声和冗余特征；（3）数据归一化：对选择的特征数据进行归一化处理，使得不同变量之间具有可比性和可比较性；（4）数据分割：将数据分为训练数据和测试数据。
3. 数据挖掘和建模为了识别主机故障类型和严重程度，需要利用数据挖掘和机器学习技术建立故障诊断模型。
本文选取了三种常见的分类算法，包括决策树、支持向量机和神经网络，并比较它们的预测性能。
3.1 决策树算法决策树是一种简单而有效的分类算法，可以用来建立主机故障的分类模型。
决策树基于特征变量的值进行分类，通过一系列询问来判断样本属于哪个类别。
决策树的建立过程包括选择特征、划分样本、计算信息增益等步骤。
3.2 支持向量机算法支持向量机是一种常用的分类算法，可以用来建立高效的主机故障分类模型。
某型舰炮火控设备ANN_ES故障诊断系统智能水平检验
第31卷第6期指挥控制与仿真V ol.31 No.6 2009年12月 Command Control & Simulation Dec.2009 文章编号：1673-3819(2009)06-0119-04某型舰炮火控设备ANN-ES故障诊断系统智能水平检验王晓通，汪德虎（海军大连舰艇学院，辽宁大连 116018）摘要：针对神经网络故障诊断专家系统在某型舰炮火控设备故障诊断中的应用，以系统自学习能力为主要指标，通过对系统的适应性和可拓展性检验方法的理论探讨和实例分析，衡量了基于神经网络的故障诊断专家系统的智能化水平，论证了系统的主要优越性，为系统实际应用奠定了基础。
关键词：舰炮火控设备故障诊断；神经网络专家系统；自学习能力；自适应能力中图分类号：E917；TJ06 文献标识码：A DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2009.06.032Intelligentize Level Analysis of the Ann-es Fault DagnosisSystem on the Type of Fire Control Equipment of Naval GunWANG Xiao-tong , WANG De-hu(Dalian Naval Academy, Dalian 116018, China)Abstract:Combining with the use of the ANN-ES transducer fault diagnosis expert system of the type of control equipment, the article takes the trainability as the chief indices. Through analysis of the adaptation and the approve continuation of the ANN-ES fault diagnosis system, the intelligent level of the system is called in the article, which establishes the foundation for the system practical application exploitation.Key words: fault diagnosis fire control equipment of naval gun; ANN-ES transducer fault diagnosis; trainability;adaptation智能化是当前故障诊断技术发展的主要趋势，也是装备故障诊断的基本要求。
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计1. 系统概述船舶主机故障远程诊断系统是基于数据挖掘技术的一种智能诊断系统，能够实时监测船舶主机的运行状态，识别故障信号，并进行故障诊断和预测。
系统主要包括数据采集、数据预处理、特征提取、建模和诊断等模块，通过对船舶主机运行数据的分析，发现潜在的故障信息，提供准确的诊断建议。
2. 数据采集与预处理船舶主机运行数据的采集是系统的基础，通过安装传感器和数据采集装置，实时获取主机的运行参数，包括温度、压力、转速、功率等参数。
采集各种环境条件下的数据，例如海况、气象等。
采集的数据需要进行预处理，清洗异常值、填充缺失值、数据归一化等处理，以确保数据的质量和准确性。
3. 特征提取在数据预处理完成后，需要从海量的数据中提取出有效的特征，用于故障诊断和预测。
特征提取是一个重要的环节，需要根据船舶主机的工作特点和故障模式，选择恰当的特征，例如频谱特征、时域特征、能量特征等。
采用降维方法对高维数据进行处理，以提高计算效率和降低模型复杂度。
4. 建模与诊断基于提取的特征，可以建立多种故障诊断模型，例如支持向量机、神经网络、决策树等。
这些模型可以利用历史数据进行训练，建立起故障模式和特征之间的映射关系，从而实现对船舶主机故障的自动诊断。
在诊断过程中，系统会根据实时的数据流，对模型进行预测，判断主机是否存在故障，并给出相应的诊断结果和建议。
5. 系统优化与性能评估为了提高系统的准确性和可靠性，需要对系统进行优化和性能评估。
一方面，可以采用交叉验证、参数调优等方法对模型进行优化，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
需要建立评估指标和标准，对系统的诊断结果进行评估，包括准确率、召回率、F1值等，以确保系统能够满足实际应用的需求。
6. 系统实现与应用展望基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统是一种高效且可靠的解决方案，能够为船舶维护管理提供有力的支持。
未来，可以进一步完善系统的功能和性能，引入更多先进的数据挖掘技术，以适应不同类型船舶的需求。
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计
随着航运业的快速发展，船舶主机设备成为实现船舶运营的重要设备，对于船舶主机
故障的快速发现和及时修复具有至关重要的意义。
而远程诊断技术则可以在不同的地点进
行诊断和监控，提高故障诊断的效率和准确性。
本文基于数据挖掘技术，设计了一种基于远程诊断的船舶主机故障诊断系统。
该系统
通过采集船舶主机设备的实时运行数据，进行数据处理和分析，实现对船舶主机设备的实
时监控和故障诊断。
系统采用了数据预处理、特征提取和分类预测等方法，实现船舶主机故障的监测和预警。
具体地，系统首先对采集到的大量数据进行预处理包括格式转换、去噪和清洗，同时
提取出一批特征作为输入数据进行分类预测。
系统通过分类预测算法训练出预测模型，并
结合实时采集的数据进行预测。
如果预测结果超出预警阈值，则系统会及时发出警报提示，提醒工作人员采取相应的措施进行保养或修理。
为了进一步提高系统的准确性和精度，本文采用了多种数据挖掘技术，例如聚类分析、关联规则挖掘和分类预测等技术。
其中，聚类分析技术可以对数据进行聚类，将相似的数
据聚在一起，提高系统的分类准确性；关联规则挖掘技术能够发现数据之间的关联关系，
找出故障的根本原因；而分类预测技术可以对未来出现的数据进行预测，提前预警并帮助
工作人员及时进行维护和修复。
在实现上，本文采用了Python作为主要开发语言，依托Scikit-learn等强大的数据
分析工具集，实现了系统的设计和开发。
同时，本文还采用了一些其他的高效算法和技术，如特征选择、交叉验证和模型调参等，使得系统具备快速诊断和准确预测的功能。
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计
随着船舶的数量逐年增长，船舶主机故障的发生率也在逐渐上升。
为了保证船舶的正
常运行和安全，及时准确地诊断船舶主机故障变得十分重要。
而传统的故障诊断方法费时
费力，并且需要专业人员到船上进行实地检查，效率低下且成本较高。
我们需要一种基于
数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统，以提高故障诊断的准确性和效率。
本系统设计基于数据挖掘技术，通过对船舶主机的传感器数据进行实时监测和分析，
以识别和预测故障的发生。
系统的设计主要包括以下几个步骤：
1. 数据采集和预处理：系统会安装传感器设备，对船舶主机的相关参数进行实时监测，并将监测到的数据进行采集和记录。
采集到的原始数据需要进行预处理，包括数据清洗、数据平滑、数据变换等。
2. 特征提取：对预处理后的数据进行特征提取，提取出与船舶主机故障相关的特征。
常用的特征包括航速、转速、温度、压力等。
3. 故障诊断模型的建立：根据已有的船舶主机故障数据和对应的特征数据，使用数
据挖掘技术建立故障诊断模型。
常用的模型包括支持向量机、神经网络、决策树等。
4. 故障预测和诊断：根据实时的传感器数据和已建立的故障诊断模型，对可能发生
的故障进行预测和诊断。
系统会根据预测结果给出相应的建议和措施，以便及时修复故障
并保证船舶的正常运行。
5. 系统优化和更新：系统设计完成后，需要进行系统的优化和更新，以提高系统的
性能和准确度。
系统需要不断学习和适应新的数据，以保持诊断模型的准确性和有效性。
某型舰炮远程故障诊断专家系统的设计与实现
某型舰炮远程故障诊断专家系统的设计与实现
郭晨冰
【期刊名称】《舰船电子工程》
【年(卷),期】2011(031)009
【摘要】文章针对某型舰炮的工作原理以及故障特点，结合人工智能中专家系统的知识，采用的B／S模式下jsp＋servlet技术来设计出一套该型舰炮的远程故障专家系统。
在某型舰炮维修的过程中，该文所设计的软件能方便快速的解决故障，在武器装备维护中具有重要的军事意义。
【总页数】3页(P138-140)
【作者】郭晨冰
【作者单位】中国船舶重工集团公司第七一三研究所,郑州450015
【正文语种】中文
【中图分类】TP182
【相关文献】
1.基于故障树的某型舰炮故障诊断系统的设计与实现 [J], 王忠勇;张振兴;段琳琳;司凯威
2.基于Visio故障树的舰炮故障诊断专家系统设计与实现 [J], 王凯;李贵阳;应文健
3.某型舰炮控制系统故障诊断专家系统 [J], 王芳;周晓波
4.华南壳源型花岗岩型铀矿找矿专家系统（UGESP）的设计与实现 [J], 徐伟昌;王耀南
5.某型舰炮武器系统交互式电子手册设计与实现 [J], 王雷
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浅析某型火炮故障诊断专家系统
国 防 技 术 基 础
第 ６ 期
浅 析 某型 火 炮故 Ｂ ｍ ｉ ￣Ｂ ｌ ｉ 善 家 系 统
列 国卒 ’ 列 辉 ２
（ Ｉ ． 海南省 军区装 备部 ， ２． 海南省军 区装备 部军械修理所 ）
摘 要 ：装备故 障诊 断是保证 系统可靠性 ，提 高维修效率和作 战效能的关键 因素 ，针对 火炮
的 过程 中 ，除 了具 有 启 发 性 、 透 明 性 和灵 活性 等 排 除 。
系统 故 障诊 断 的技 术特 点 ，以 专 家 系统 诊 断 的基 本 理 论 和 专 家 系统 方 法 为基 础 ，设 计 了一 个 集监 测 诊 断 、在 线 检 测诊 断 、脱 机 咨 询诊 断 三种 功 能为 一体 的 某型 火 炮 故 障诊 断 专 家 系统 。对 推 动 火
炮 系统故障诊断理论 的研 究、扩 大火炮 系统故 障诊 断系统的应用具有 一定的促进和参考作用 。
哭 键 词 ：故 障 诊 断 专 家 系统 火 炮 随着 科学技术的飞速发展 以及高新 技术在 武 专 家 系 统诊 断 的基 本理 论 和 专 家系 统 方法 为基 础 ， 器 系 统 中的 应 用 ，武 器 系统 的 自动 化 水 平 日益提 设 计 了 一个 集 监 测 诊 断 、在 线 检 测 诊 断 、脱 机 咨 某 型 火 炮 故 障诊 断 专 高， 规模 日益扩大 ， 复杂性 和投资也越来越大。 原 询 诊 断 三种 功 能为 一 体 的 “ 。 研 究 工 作对 推 动 火 炮 系 统 故 障诊 断理 论 有传统的修理方式受到 了严重的挑战 。有必要开 家系 统 ” 发 用 于 武 器 装 备 故 障诊 断 的 决 策 支 持 系 统 。 据 有 的研 究 、扩 大 火 炮 系 统 故 障诊 断 系 统 的 应 用 具 有 关 统 计 ，采 用 先 进 的 诊 断 设 备 和 技 术 ， 能够 使 武 器 装 备 的 维 修 效率 提 高 ｌ ０倍 以上 ，故 障诊 断效 率 提高 ３ ０ ％之 多 ，并 可在 其全 寿命 周 期 内节 省 ２ ０ ％
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计随着船舶的发展和技术的进步，船舶主机故障的远程诊断成为了一个热点研究领域。
传统的船舶主机故障诊断需要人工介入，效率低，成本高。
而基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统可以通过分析船舶传感器数据，实现对船舶主机故障的快速、准确的诊断。
本文将详细介绍基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统的设计。
我们需要收集船舶的传感器数据。
船舶传感器可以采集到很多关于船舶主机的数据，如温度、压力、转速等。
这些数据可以通过传感器网络实时传输到地面的服务器中。
为了确保数据的准确性和完整性，我们需要在服务器端对数据进行预处理，如去除噪声、填补缺失值等。
接下来，我们需要对预处理后的传感器数据进行特征提取。
特征是指那些能够反映数据本质属性的数学表达式，可以用来区分不同类别的数据。
在船舶主机故障诊断中，可以提取的特征包括各个传感器之间的相关性、传感器的统计特征等。
然后，我们可以利用数据挖掘技术对提取到的特征进行建模和分析。
主要的数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
聚类分析可以将数据划分成不同的簇，每个簇代表一类相似的数据。
分类分析可以建立一个模型，根据输入的特征，预测出对应的船舶主机故障类别。
关联规则挖掘可以找出不同传感器之间的潜在关联规律。
我们需要设计一个可视化界面，将分析得到的结果展示给用户。
用户可以通过界面查看船舶主机的实时状态和故障诊断结果。
用户还可以进行相关操作，如报警、追踪故障等。
为了验证系统的有效性，我们可以收集一系列船舶主机的故障数据，并将其分为训练集和测试集。
通过对训练集进行数据挖掘和建模，我们可以得到一个船舶主机故障诊断的模型。
然后，我们可以利用测试集来评估模型的准确性和可靠性。
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统是一种高效、准确的船舶主机故障诊断方法。
通过收集船舶传感器数据、进行特征提取、数据挖掘和可视化展示，可以实现对船舶主机故障的远程诊断。
该系统具有广泛的应用前景，对提高船舶安全性和降低运营成本具有重要意义。
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计船舶主机故障是船舶运行过程中经常遇到的一类问题，主机故障不仅会导致船舶运行受阻，还会带来严重的安全隐患。
及时、准确地诊断船舶主机故障，对于保障船舶安全运行具有重要意义。
随着数据挖掘技术的发展，基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统渐渐成为研究的热点之一。
本文将从相关技术原理、系统设计和实际应用等方面对基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统进行设计。
一、技术原理1. 数据采集与预处理船舶主机工作时会产生大量的数据，包括主机运行参数、传感器监测数据等。
在设计远程诊断系统时，首先需要对这些数据进行采集与预处理。
数据采集可以通过传感器实时监测获取，数据预处理则包括数据清洗、去噪、特征提取等步骤，以便为后续的数据挖掘建模做好数据基础准备。
2. 数据挖掘建模建立合适的数据挖掘模型是远程诊断系统的关键。
常用的数据挖掘模型包括聚类、分类、回归分析、关联规则挖掘等。
针对船舶主机故障诊断，可以采用监督学习、无监督学习等技术建立相应的模型，从而实现对主机故障的实时监测与诊断。
3. 模型评估与优化建立数据挖掘模型后，需要对模型进行评估和优化。
评估模型需要考虑模型的准确率、召回率、精确度等指标，以确保模型对主机故障的诊断能够达到较高的准确度。
通过模型优化可以提高模型的泛化能力，以适应不同船舶主机运行条件下的故障诊断需求。
二、系统设计1. 数据接入与传输远程诊断系统需要实时获取船舶主机运行数据，因此需要设计相应的数据接入和传输系统。
可以借助云平台、物联网技术等手段，将船舶主机数据传输到远程诊断系统的数据中心，以便进行后续的数据挖掘分析。
3. 远程诊断与预警远程诊断系统设计需考虑如何将诊断结果及时反馈给船舶管理人员。
可以通过手机App、邮件等方式向相关人员发送主机故障的预警信息，以便他们及时采取相应的应对措施，确保船舶安全运行。
三、系统应用基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统在实际应用中能够帮助船舶管理人员及时了解主机运行状态，预防和降低主机故障风险。
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计船舶主机是船舶的核心动力装置，主要用于驱动船舶的推进器进行航行。
由于船舶主机处于特殊的工作环境中，容易受到各种因素的影响，导致故障的发生。
为了提高船舶的运行效率和安全性，需要引入数据挖掘技术来设计一个船舶主机故障远程诊断系统。
船舶主机的故障远程诊断系统需要收集船舶主机运行过程中的相关数据。
可以采集包括温度、压力、振动、电压、电流等多种传感器数据，用于监测船舶主机的工作状态。
还可以借助船舶的通信设备，将数据传输到远程的数据中心。
为了能够准确诊断船舶主机的故障，需要进行数据挖掘处理。
可以采用聚类分析的方法，将船舶主机的工作状态划分为不同的类别。
通过比较船舶主机实际的工作状态和各个类别的特征，可以判断出船舶主机是否存在故障。
还可以采用分类算法，根据历史数据训练一个分类模型，用于判断当前船舶主机是否存在故障。
然后，将诊断结果通过远程的通信方式传输回船舶，供船舶的工作人员参考。
可以利用云计算平台，将诊断结果存储在云端，实现远程访问。
也可以将诊断结果以图表的形式展示，方便工作人员查看和分析。
为了提高船舶主机故障诊断的准确性和效率，可以结合机器学习算法进行优化。
可以采用支持向量机、朴素贝叶斯等算法对船舶主机的故障进行预测和分类。
通过不断迭代和优化算法的参数，提高系统的诊断能力。
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计主要涉及数据收集、数据挖掘处理、远程通信和算法优化等方面。
通过利用数据挖掘技术，可以准确快速地判断船舶主机的故障情况，提高船舶的运行效率和安全性。
这对于船舶行业的发展和安全具有重要的意义。
某型炮兵雷达便携式故障诊断系统的设计与实现
（ ｈｎ ａ ｇＡ ｔｌ ｙＡ ａ ｅ ｙ Ｓ ｅｙ ｎ １ ８ ７ Ｓ ｅｙ ｎ ｒ ｌｒ ｃｄｍ ， ｈｎａ ｇ １ ６ ） ｉｅ ０
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基于故障树的某型舰炮故障诊断系统的设计与实现
基于故障树的某型舰炮故障诊断系统的设计与实现随着科技的发展，军事装备的复杂性越来越高，这也使得故障诊断变得更加困难。
如何在短时间内找到故障原因，是军事装备维护保障的重要问题。
本文介绍了一种基于故障树的某型舰炮故障诊断系统的设计与实现。
一、系统概述该系统是针对某型舰炮的故障诊断系统，通过对舰炮的各个部件进行监测，当发现故障时，能够快速定位故障原因。
该系统主要由传感器、数据采集模块、故障诊断模块、人机交互界面等组成。
二、故障树分析在设计系统之前，需要进行故障树分析。
故障树分析是一种系统性的分析方法，可以用来描述故障的原因和影响。
在该系统中，故障树分析主要用于确定舰炮故障的原因，以及确定各个部件之间的关系。
故障树分析的步骤如下：1. 确定顶事件顶事件是指系统中最终的故障事件。
在该系统中，顶事件为舰炮无法正常发射。
2. 确定故障模式故障模式是指导致顶事件发生的故障原因。
在该系统中，故障模式有多种，如电路故障、机械故障、传感器故障等。
3. 确定基本事件基本事件是指导致故障模式发生的事件。
在该系统中，基本事件包括电路故障、电机故障、传感器故障等。
4. 组合故障树将基本事件组合成故障模式，再将故障模式组合成顶事件，形成一棵完整的故障树。
通过故障树分析，可以清晰地了解舰炮故障的原因和影响，为设计故障诊断系统提供了重要的参考。
三、系统设计1. 传感器选择在该系统中，需要选择适合的传感器来监测舰炮各个部件的状态。
传感器的选择需要考虑传感器的测量范围、精度、响应速度等因素。
在该系统中，选择了温度传感器、震动传感器、电流传感器等。
2. 数据采集模块设计数据采集模块主要用于对传感器采集的数据进行处理和存储。
在该系统中，数据采集模块采用了嵌入式系统设计，采用ARM Cortex-M3处理器，具有高性能和低功耗的特点。
3. 故障诊断模块设计故障诊断模块主要用于对采集的数据进行分析，当发现故障时，能够快速定位故障原因。
在该系统中，故障诊断模块采用了基于Fuzzy Petri Nets的故障诊断算法，能够有效地诊断复杂的故障。
某型舰炮采集记录检测系统设计
ｆ ｕｔ ｉ ｎ ｓ ｓ ｍ ｉｄｖｌ ｅ ｔＬ ＢＷＩ ａ ｌｄａ ｏｉｓ ｔ ｅｅｏ ｄｗｉ Ａ ｇ ｓｙ ｅ ｓ ｐ ｈ ＮＤＯＷＳＣＶ， ｉｈｉａｋｎ ｐｏ ｒｍｍｉｇｌｎ ｕ ｇ ． ｈ ／ Ｉｗｈｃ ｉｄｏ ｒｇ ａ ｎ ｇ ａ ｅ Ｔ ｅ ｓ ｆ ａ
ｗ ｒｓ ｕ ｈａ ａａｓ ｍ ｌ ｇ ｄｓ ｌｙｎ ， ａ ｉｇａ ｄ ｕｔ ｉ ｎ ｓ ａ ｅ ｎｓ ｅ ｎ ｅ ｉｎｌ ｎ ｍｅ ｏｋ ｃ ｓ ｔ ａ ｐ ｉ ， ｉ ａ ｉｇ ｓ ｖｎ ｎ ｌｄａ ｏ ｅｃ ｎｂ ｆ ｉ ｄｃ ｖｎｅ ｔ ａ ｄｉ ｔ ｓ ｄ ｎ ｐ ｇ ｉ ｈ ｏ ｙ ｎｉ ｗ ｔ ｅ ｘ ｅｔｙ ｔｍ ｉ ｅ ａａ ａ ｅ Ｔ ｉ ｓｓｅ ｅ ｎｕ ｅ ｒ ｃｉａ ｎ ｉｅ ｒ ｇｗ ｔ ｏ ｄｅ ｅ ｔ ｉ ｔ ｐ ｒ ｓｓｅ ｔ ｔｂ ｓ． ｈｓ ｙ ｔｍ ｉ ｂ ｅ ｓｄｉｐ ａ ｔ ｌ ｇｎ ｅｉ ｉ ｇ ｏ ｆ ｃ． ｈｈＥ ｎｈ ｄ ｓ ｎ ｃ ｅ ｎ ｈ ｆ
收集 、传输 和 实时监 测舰炮 各运 行参 数 。以 Ｌ Ｂ ＮＤＯ Ｓ为 软件 开发平 台开 发检测 和故 障诊 断系统 ，利 Ａ ＷＩ Ｗ
用 数据 库 中的专 家系统 ，操 作者 可 以轻松 完成 部件 级 的故 障判 断 ，系统 给 出维 修保 障 建议 。经 实验 验证 ， 该系统 具有便 携 、使 用方便 、性 能可 靠和扩 展性 强 的特 点 。 关键 词 ：舰 炮 状态 检测 信号 采集 故 障诊断 系统 中图分 类号 ：Ｔ ２ ４ Ｐ ７ 文献标 识码 ：Ａ 文章编 号 ：１ ０ ．８ ２ （ ０ ２ ８０ ０ ．４ ０ ３４ ６ ２ １ ）０ ．０ ４ ０
ｐｏ ｔ ｂ ｅ ｄ ｔ ｃ ｕ ｓ ｔ ｎ ｂ ｘ ｉ ｅ ｉ ｎ ｄ ｗｉ ＡＮ ｏ ｒａ ｌ ａ ａ ｑ ｉ ｉ ｏ ｏ ｓ ｄ ｓｇ ｅ ｔ Ｃ ａ ｉ ｈ ｃ ｍｍｕ ｉ ａ ｉ ｎ ｓ ｓ ｅ ｎ ｃ ｔ ｙ ｔｍ．Ｉ ｈ ｐ ｒ ｍｏ ｉ ｒｐａ ｔ ｏ ｎ ｔ ｅ ｕ ｐｅ ｎ ｔ ｒ，ａ ｏ
导弹测试设备故障诊断专家系统的设计与实现
导弹测试设备故障诊断专家系统的设计与实现
导弹测试设备
该测试设备是导弹武器系统中一个很重要的组成部分，承担着对导弹的
性能、参数等进行检测，确定导弹品质是否达到技术要求的任务，是决定导弹
能否成功发射的重要关口。
其主要测试内容包括对导弹系统的硬件、软件进行
全面检查;检查导弹系统内各仪器连接是否正确，工作是否匹配;检查导弹系统
与其他分系统连接是否正确，工作是否匹配;检查系统飞行软件运行的可靠性等。
其测试结果是分析判断导弹系统性能的重要依据。
导弹测试设备主要由地测微机、采集控制器、监控装置、电源/模拟器等组成，它们之间都是通过I/O 总线和专用总线接口相连。
模拟量测试电路、数
字量测试电路、开关量测试电路和其他电路通过测控总线和地测微机连接。
其
结构框专家系统
该测试设备是70 年代的产品，仪器采用大量分离元件，其工作可靠性
较差。
由于使用该设备时间较长，积累了较多的排故经验，具备了利用专家系
统进行对该设备故障诊断的基本条件。
该专家系统需对地面测试设备实现如下
功能：
●对地面测试设备进行实时监测，反应故障信号;
●根据故障现象，利用专家诊断系统找出故障原因;
●根据专家知识经验提出排除故障的方法或建议。
考虑到数据的存储和组织应具备可靠性和关联等特点。
该专家系统采用
关系数据库技术、用C++Builder(简称CB)前端开发工具开发，实现Windows 下的应用。
基于知识的故障诊断专家系统所依据的是知识库中的知识，良好的知识。
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计摘要：本文建立了一种基于数据挖掘技术的船舶主机故障远程诊断系统。
该系统通过采集传感器数据和实时诊断算法，实现对船舶主机的远程监控和故障诊断，并使用数据挖掘技术对大量历史数据进行处理，提取相关特征，构建故障诊断模型，提高故障诊断准确率和效率。
为了验证该系统的有效性和可靠性，进行了实际测试和对比分析，结果表明系统具有良好的远程故障诊断能力和实用价值。
一、引言船舶主机作为船舶的中央动力装置，发挥着至关重要的作用。
由于长期在恶劣的航海环境下运行，船舶主机故障屡屡发生，给船舶运输带来了极大的安全隐患和经济损失。
因此，研究船舶主机故障诊断技术，具有极其重要的实际意义。
随着互联网和数据挖掘技术的不断发展，基于数据挖掘技术的船舶主机故障诊断远程监控系统在航海安全监管、运输企业经营管理和制造商售后服务等方面具有广泛的应用前景。
本文提出了一种基于数据挖掘技术的船舶主机故障诊断远程监控系统，可以为船舶运输企业提供更加智能化、高效化、可靠化的船舶主机故障诊断服务。
二、系统架构设计系统架构包括船舶主机实时监控子系统、船舶主机故障诊断子系统和数据挖掘子系统三个部分，如图1所示。
图1 系统架构图1.船舶主机实时监控子系统该子系统通过安装传感器采集船舶主机的运行数据，包括温度、压力、转速、电流、电压等信息，并通过实时数据传输技术将数据传送到数据采集器中。
实时监控的数据流可以被船舶运输企业、维修商和船舶制造商等多方使用，进行故障预警、维修保养、售后服务等相关工作。
该子系统通过对实时监控数据的解读和诊断算法的运算，判断船舶主机是否存在故障，并给出诊断结果。
如果系统诊断出存在故障，将发出预警信息，通知维修人员进行现场处理。
如果系统无法判断故障原因，则发出故障信息给技术人员远程支持和指导。
3.数据挖掘子系统该子系统通过对历史数据的处理和分析，提取出有价值的特征信息，并通过特定的算法构建故障诊断模型。
基于神经网络的舰艇指控系统故障诊断专家系统
的符 号信 息处 理 机 制 的 固有 缺 陷 而 导致 传 统专 家 系统 存 在许 多 问题 ， 主要 有 ： 识 获取 的瓶 颈 问题 、 知
知识 脆 弱性 、 自学 习 能 力 差 、 理 效 率 低 和 推 理 单 推 调性 等 。而 人工 神 经 网络 是 一 种 应 用 类 似 于大 脑 神经 突触 联接 的结构进 行 信息 处 理 的数 学模 型 ， 具
１ 引 言
由于舰艇 指控 系 统设备 量 大 ， 内部 和 外部 接 口 繁 多 ， 生 故障 的形 式 多种 多样 ， 此 舰 艇 指 控 系 发 因 统 故 障诊 断是 一 个 具 有 多 输 入 、 多输 出 、 确 定 性 不
多 的复杂 非线 性 问题 。由 于输 入 和 干 扰 因 素 与输
联想 记忆 的特 性 ， 具有 较好 的鲁 棒 性 。但 神经 网络
不能 对其 自身 的推 理 进 行 解 释 ， 此 ， 神 经 网络 因 把 与专 家 系统相 结 合 ， 长 补 短 ， 决 了传 统 的专 家 取 解
系统 中的知识 获 取 、 识 学 习等 问题 ， 进 行舰 艇 知 是
２ ２ 知 识获 取机构 ．
３ 基 于 神 经 网 络 舰 艇 指 控 系统 故 障 诊 断 专家 系统 设 计
３ １ 诊 断参数 的选 取 ．
这是 专家 系统 中获 取知识 的机构 ， 由一 组程 序 组成 。其 基本 任务 是把 知识输 入 到知 识库 中 ， 负 并
根据 故 障机理 ， 若舰 艇指控 系统某 一 设备 故 障 发生 ， 则其 特征 参数 将发 生较 大变 化 。因受各 种 因 素影 响尽 量不 以绝对 值作 为故 障 诊 断 的依 据 ， 而要 与初 始值 或正 常值进 行 比较 ， 用其 比值作 为 检测参
舰炮通用在线监测与故障诊断系统的设计与实现
ｓ ｉ ｓ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏ ｎ － ｌ ｉ ｎ ｅ ．Ｉ ｔ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｈ ａ ｒ ｄｗａ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ ，ａ ｎ ｄ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｔ ｈｅ ｄ ａ ｔ ａ ｍｕ ｌ ｔ ｉ － ｃ ｈ ａ ｎ ｎ ｅ ｌ ａ ｃ ｑ ｕ ｉ ｒ ｉ ｎ ｇ ｏ ｎ － ｌ ｉ ｎ ｅ ，ｐ ｒ ｏｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｄ ｉ —
的测试 。 ２ ）实 时性 好 ， 微 处理 器具 有高 速数 据运 算能 力 ， 通 讯
统进行在线的精度检测 、 性 能分 析、 故障检 测等 ， 是装 备维
修保 障任务中值得重视和亟待开展的工作 ＿ 】 ］ 。虽 然 目前 多 型数字式舰炮控制系统 的应用 程序 中 ， 已经嵌 入控 制 系统 自检测功能模块 ， 但从设计 原理上讲 ， 这种 自检功能模块 只
Ｖ０ １ ． ３ ３ Ｎｏ ． １ ０
１ ０ ０
舰 船 电 子 工 程
Ｓ ｈ ｉ ｐ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
总第 ２ ３ ２ 期 ２ ０ １ ３年第 １ Ｏ 期
舰 炮 通 用 在 线 监 测 与故 障诊 断 系统 的设 计 与 实现
中 图分 类 号
Ｎａ ｖ ａ ｌ Ｇｕ ｎ Ｇｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｌ Ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ｆａ ｕ ｌ ｔ Ｄｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｏｎ － ｌ ｉ ｎ ｅ
Ｂａ ｉ Ｙｉ ｎ ｇ Ｌｉ Ｊ ｕ ｎｎ ｉ ａ ｎ
ＴＪ ３ ９ １ Ｄ Ｏｌ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ １ ６ ７ ２ — ９ ７ ３ ０ ． ２ ０ １ ３ ． １ ０ ． ０ ３ ６
某型自行火炮综合电气系统故障诊断专家系统
ｆｕ ｔ ｄ ａ ｎ ｓ ｘ ｅ ｓ ｓ ｍ ｙ ａ ｏ ｔ ｇ Ｆ ｕｔ ｒｅ Ａｎ ｌ ｓ Ｆ Ａ） Ｉ ｔ ｄ ｃ ｅ ｓ ｕ ｔｒ ｆｆ ｕｔ ｉｇ ｏ ｉ ｅ ｐ ｒ ａ ｌ ｉｇ ｏ ｉ ｅ ｐ ￣ ｙ ｔ ｂ ｄ ｐｉ ａ ｌ Ｔ ｅ ａｙ ｉ Ｔ ． ｎ ｒ ｕ ｅ ｔ ｔ ｃｕ ｅｏ ａ ｌ ｄ ａ ｎ ｓ ｘ ｅ ｔ ｙ ｓ ｅ ｎ ｓ（ ｏ ｈ ｒ ｙ ｓ
ｓ ｓ ｅ ｔ ｓｅ ａ ｉ ｈ ｏ ｙ ｂ ｔ ｄ ｉ ｇ ｔ ｅ ｓｒ ｃ ｕ ｅ ｏ ｌ ｃ ｒｃ ｌ ｙ ｔｍ ｎ ａ ｌ ｒ ｃ ａ ｉ ｍ ， ｎ ｏ ｂ ｉｄ ｋ ｏ ｅ ｇ ｙ ｔ ｍ， ｏ ｍａ ｔ ｒｂ ｓ ｃｔ ｅ ｒ ｙ ｓｕ ｙ ｎ ｈ ｔｕ ｔ ｒ ｆｅ ｅ ｔｉ ａ ｓｅ ａ ｄ ｆ ｉｕ ｅ ｍｅ ｈ ｎ ｓ ａ ｄ ｔ ｕ ｌ ｎ ｗｌｄ ｅ ｓ ｂ ｓ ｙ ｃ ｌｅ ｔｎ ｉ ｇ ｏ ｔ ｎ ｗｌ ｄ ｅ ｆ ｏ ｔ ｅ ｅ ｐ ｒｓ ａ ｅ ｂ ｏ ｌ ｃ ｉ ｇ ｄ ａ ｎ ｓ ｉ ｋ ｏ ｅ ｇ ｒ ｍ ｈ ｘ ｅ ｔ ．Ｄｅ ｅ ｏ ｎ ｅ ｒ ｔ ｄ ｅ ｅ ｔｉ ａ ｙ ｔ ｍ ａ ｌ ｉ ｇ ｏ ｉ ｘ ｅ ｔ ｃ ｖ ｌ ｐ ｉ ｔ ｇ ａ ｅ ｌ ｃ ｒｃ ｌ ｓ ｓｅ ｆ ｕ ｔ ｄ ａ ｎ ｓｓ ｅ ｐ ｒ
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计
基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计随着科技的进步，船舶主机故障的远程诊断成为了可能。
船舶主机是船舶的“心脏”，若出现故障可能会对船舶的正常运行造成严重影响甚至危及人员的安全。
本文将介绍一款基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统的设计。
该系统的设计目标是能够通过对船舶主机的运行数据进行分析和挖掘，识别出潜在的故障，并及时向船舶相关人员发送警报信息，以便采取相应的措施进行维修。
具体的系统设计如下：1. 数据采集和传输：系统通过安装传感器来采集船舶主机的运行数据，如温度、压力、转速等。
采集到的数据将实时传输到远程服务器上，以便进行后续的数据分析和处理。
2. 数据预处理：收集到的原始数据可能存在噪声和缺失值，需要进行预处理。
预处理的步骤包括数据清洗、数据变换和数据规范化等。
3. 特征提取：从预处理后的数据中提取与故障相关的特征。
特征可以包括统计量、频谱分析结果等。
通过对特征的提取，可以降低数据的维度，减少后续的计算复杂性。
4. 故障诊断模型的构建：基于提取到的特征，使用数据挖掘算法构建故障诊断模型。
数据挖掘算法可以包括聚类、分类、回归等。
选择合适的算法需要考虑到数据的特点和故障的特点。
5. 故障诊断和预警：当新的数据到达系统时，通过已构建的故障诊断模型进行预测和诊断。
如果判断出船舶主机存在潜在故障，则向相关人员发送警报信息，并提供具体的故障诊断结果。
6. 数据可视化和分析：系统可以将诊断结果以可视化的方式展示给相关人员。
可以通过曲线图、散点图等方式展示故障特征的变化趋势，以便于更直观地理解故障发生的原因和规律。
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３ ２ 解释 机 制 ．
解 释 功能 是 专 家 系 统 区别 于 其 它 软 件 系 统 的
重 要 特征之 一 。解 释机 构 能 以用 户 易 于 理 解 的方 式 ， 推理 过 程 给 出必 要 的解 释 ， 答 用 户 “ 什 对 回 为
诊 断 推 理 模 块 利 用 专 家
知 识 库 的知识 对故 障进 行诊 断 ； 后 服务 器端 把诊 最
＊
收 稿 日期 ：０ １年 ３月 ２ 日， 回 日期 ：０ １ ４月 ２ ２１ ０ 修 ２１ 年 ６日
作者简介 ： 郭晨 冰 ， ， 士研 究生 ， 男 硕 研究方 向 ： 机械电子工程 。
时， 模糊 推理 系统 实 现从输 入 到输 出之 间 的非线 性
进行 解 释 ， 向用 户显 示 问题求 解路 径 。
３ ３ 诊 断 推理 模块 ．
诊 断推 理机 制是 专家 系统 的核心 部 分 ， 结合 它 某 型舰炮 控 制系 统 的基本 工作 原 理 （ 就是 专 家 系 也
映射 ， 本专 家 系 统 中 ， 入 主 要 包 括 发 生 故 障时 在 输
踪 ， 问题 求解 所 使 用 的知 识 自动 地 记 录下 来 ， 将 当
用户 需 要解 释 时 ， 释器 将根 据 “ 解 已使用 规 则链 表 ”
函数 ； 推理 机制 ， 照 规 则 和所 给 事 实 执 行 推 理 过 按 程求 出合理 的输 出或 结 论 。 当有 精 确 输 入 和输 出
人机 界 面上 看 到此 故 障 的产 生 原 因和 专 家 系统 给
出的解决 方 案 。
可 以把推 理过 程 中产 生 的新 事 实 扩 充 专 家 知 识 库
的内容 。
用户 也 可 以根 据 不 同 的权 限在 远 程 对 专 家 知
识 库 进行 扩 充 。
３ ４ 专 家知 识库 模块 ．
郭晨 冰
（ 中国船舶重工集 团公 司第七一三研究所 郑州 ４０１ ） ５ ０ ５
摘
要
文章针对某型舰炮 的工作 原理 以及 故障 特点 ， 合人 工智 能 中专家 系统 的知识 ， 结 采用 的 Ｂ Ｓ模式 下 ｊｐ ／ ｓ ＋
ｓｒｌｔ ｅｖｅ 技术来设计 出一套该型舰炮的远程故障专家 系统 。在某 型舰炮 维修 的过程 中， 该文所 设计 的软件能 方便快 速的解 决故障 ， 在武器装备维护 中具有重要 的军事意义 。 关键词 专家系统 ； ／ ； 家知识库 ；故障诊断 ＢＳ 专
ｔｅｊｐ ｅｖｅ ｃ ｎ ｕ ／ ａｔｒ．Ｔ ｅｓｆ ａｅ ａ ｅｏｖ ｅｆｕｔ ｆ －ｔｌ ｇ ｎｖ ｒ ｕｃ ｌ，ｔ ｓ ｅｙｉ ｏｔｎ ｈ ＋ｓｒｌ ｔ ｈ ｉ ｅｎＢ Ｓｐ ｔ ｎ ｈ ｔ ｒ ｎｒｓｌｅ ｈ ｌｏ ｓ ｅ ｕ ｅｙｑ ｉ ｙ ｉｉ ｖｒ ｓ ｔｅ ｑ ｉ ｅ ｏｗ ｃ ｔ ａ Ｘ ｙ ｋ ｍｐ ｒ ｔ ａ
４ 本 系统 的 技 术 瓶 颈 及 解 决 方 案
４ １ 远程 故障 诊 断专家 系统 规 则库 的 建立 和 推理 ．
机 的实现
本 系统 采用 路径 跟踪 法 ， 对推 理 过 程进 行 跟 即
பைடு நூலகம்
常规 的模 糊 推理 系统 包 括 ： 则 库 ， 含 一 系 规 包 列模 糊 规则 ； 据 库 ， 义 模 糊 规 则 中用 到 的隶 属 数 定
图 ２所示 。
该模 块是 本 远 程 故 障 诊 断 专 家 系 统 的表 现 形
式 ， 用 户进 行故 障诊 断操 作 的 窗 口。用 户 可 以通 是 过 操 作人 机 界面来 选 择专 家知 识 库 、 输人 故 障 现象
信 息 、 动 诊 断 过 程 进 而 得 到 诊 断 结 果 和解 决 方 启
图 ２ 远 程 故 障诊 断 专 家 系 统 软 件 主 程 序 流 程 图
么？ 和“ ” 怎么做？等 问题 ， ” 大大提高 了用户对专家
系 统 的信任 程度 ， 加 了对求 解 复杂 问题 所得 到 的 增
结 论 的可接 受 性 。解 释 机 制 通 常 采 用 的 方 法 是 预
置 文本 和路 径 跟踪 法 。
案 。并且 用 户也 可 以通 过 录入 的形 式 来 扩 大 专 家
知 识 库 的 内容 。 本文 采用 ｊｐ技 术 进行 人 机 交 互 界 面 的设 计 ， ｓ
在 客 户端 只是 负责 向服 务 器 端 提 交 用 户 输 人 的故 障现 象和 故 障原 因 、 决 方 案 的 显示 ， 不 负 责 诊 解 而
３ 远 程 故 障诊 断 专 家 系统 的 设 计 与
实现
本远 程 故 障诊 断 专家 系统 软 件包 括 人 机界 面 、 解 释 机制 、 断推 理模 块 和专 家知 识 库模 块 。分 别 诊 通过 客户 端 和服 务器 端来 实现 。
３ １ 人机界 面 ．
该模 块 主要 存 储 故 障 诊 断 专 家 系 统 推 理 过 程 中所 产生 的 中间数 据 、 理 结论 和 由专 家 们根 据 经 推
图 １ 远程故障诊断 务 器 端 通 过 解 释 机 制 和
／ ．
然 用 可以 户 后 户 在客 端
本文结合某 型舰炮 的故 障逻辑性 强 的特点 以及
故障的典型解决方案 ， 开发 出一套舰炮控制系统远
程故 障诊 断专家系统 。系统 的开发 平 台是 Ｗｉｄｗｓ ｎｏ
专家系统模型
的解 决这 一 问题 。 ＼７
用户 进 行 远 程 故 障诊 断
ｊ 的时候 ， 客户 谣 口 ｕ 失＇ ｌ 首先 通 过 浏览 器 曰兀 心 ｍ 酋
登 录 远 程 故 障 诊 断 专 家
系统客 户端 的人 机 界 面 ；
机 簇 嘉 输故现， 通 制 蓊 螯 入障象 后过 ｌ Ｉ ｌ 然
管理软件采 用 Ｍｉ ｏｏｔＡ ｃｓ， 用通 用 的 Ｂ Ｓ结 ｃ ｓｆ ｃｅｓ采 ｒ ／
构， 具体实现 技术为 ｊｐ ｅｖｅ， 器为 Ｔ ｍｃｔ ｓ＋ｓｒｌ 服务 ｔ ｏ ａ。
断提 高 。随着某 型舰 炮 的大量装 备 ， 术保 障工作 技
成 为 较突 出 的问 题 。为 了使 装 备 不 至 于 因 为 故 障
Ｇｕ ｅ ｂ ｎ ｏ Ｃｈ ｎ ｉ ｇ
（ ． ７ ３Ｒｅ ｅ ｒｈ Ｉ ｓｉ ｔ ｆＣＳＣ，Ｚ ｅ ｇ ｈ ｕ ４ ０ １ ） Ｎｏ １ ｓ ａｃ ｎ ｔｔ ｅｏ Ｉ ｕ ｈｎ ｚ ｏ ５ ０ ５
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｅ ｆ ａ ｌ ｄａ ｎ ｓｓｅ ｐ ｒ ｙ ｔ ｍ ｏ ｓ ｙ ｅｎ ｖ ｌ ｕ ’ ｅ ｉ ｎ ｉ ｅ ｓｇ ｖ ｎ ｏ ｈ ａ ｉ ｆ ｓ ｒ ｃ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ，ａ ｓ ｔｏ ｕ ｔ ｉ ｇ ｏ ｉ ｘ ｅ ｔｓ ｓ ｅ ｆ ｒ ｆ Ｘ－ ｔ ｌ ａ ａ ｎ Ｓ ｄ ｓｇ ａｉ ｉ ｅ ｎ ｔ ｅｂ ｓｓｏ ｇ ｄ ｄ ｅ ｌ ｔ ｄ ｅ ｈ ｏ ｔｏ ｙ ｔ ｍ ’ ｈ ｒ ｗａ ｅ ａ ｄ ｃ ｎ ｒ ｌｌｇ ｃ ｏ ｅ ｐ ｙ ｓｕ ｉｄ ｔ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｓｅ Ｓ ａ ｄ ｒ ｎ ｏ ｔ ｏ ｏ ｉ ，ｃ ｍｂ ｎ ｄ ｗｉ ｈ ｒｎ ｉ ｌ ｎ ｈ ａ ｌ ｃ ａ ａ ｔ ｒ ｔ ，ｕ ｅ ｓ ｉｅ ｔ ｔ ｅ ｐ ｉｃ ｐ ｅａ ｄ ｔ ｅ ｆ ｕ ｔ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉ ｉ ｈ ｓｃ ｓ
ｉ ｅ ｐｏ ｍ ａｎｔ ｎ ｃ ． ｎ ｗ ａ ｎ ｉ ｅ ａｎ ｅ
Ｋ ｙ Ｗ ｏ ｄ ｅ ｐ ｒ ｓ ｓｅ Ｂ Ｓ ｅ ｐ ｒ ｋ ｏ ｅ ｇ ａａ ａ ｅ ｆｕｔ ｉ ｎ ｓ ｅ ｒ ｓ ｘ ｅ ｔ ｙ ｔｍ， ／ ， ｘ ｅｔ ｎ ｗｌ ｅｄ ｔ ｂ ｓ ， ａ ｌ ｄａ ｏ ｉ ｄ ｇ ｓ
故障名称和故 障解决方案 （ 。根据专家知识库 Ａ）
建立 故 障现 象 集 合 ｛ １ Ｆ 、 ３Ｆ 、 ５ ， 备 状 态 Ｆ 、 ２ Ｆ 、 ４ Ｆ ｝设 （１ Ｓ 、３ Ｓ ）解 决 方 案 集 合 ｛ 、 、 、 、 Ｓ 、 ２Ｓ 、 ４ ， Ａ１ Ａ２ Ａ３ Ａ４ Ａ５Ａ６ Ａ７ 。 以某 型 舰 炮 控 制 系 统 常 见 故 障 为 、 、 ｝
Ｔ １２ Ｐ ８ 中图分类号
Ｄ ｅ ｉ ｎ ａ ｍ ｐｌｍ ｅ ｔ ｉ ｎ ｏ ｍ ｏ ｅ Ｆａ ｔ ｓｇ ｎｄ Ｉ ｅ ｎ ａｔｏ ｆＲｅ ｔ ｕｌ Ｄ ｉ ｇ ｏ ｉ ｐ ｒ ｓ ｅ ｏ —ｔ ｌ ｖ ｕ ａ ｎ ｓ ｓ Ｅｘ ｅ ｔＳｙ ｔ ｍ ｆ ｒＸ ｓ ｙ ｅ Ｎａ ａｌＧ ｎ
总 第 ２ ７期 ０
舰 船 电 子 工 程
Ｓ ｉ ｅ ｔ ｏ ｉ Ｅｎ ｉ ｅ ｒ ｇ ｈ ｐ Ｅｌｃ ｒ ｎ ｃ ｇｎ ｅｉ ｎ
Ｖ０Ｉ ｌＮｏ ９ ｌ３ ．
１ ３８
２ １ 年第 ９期 ０１
某 型 舰 炮 远 程 故 障 诊 断 专 家 系统 的 设 计 与 实 现
规 则 库可 以表 示 为 ：
１０ ４
郭晨 冰 ： 某型舰炮远程故障诊断专家系统 的设计与实现
验所提供 的故 障诊 断知识库等 。本远程故 障诊 断
专家 系 统 所 用 的 数 据 库 为 Ｍｉ ｏ ｏｔＳ ｅｖ ｃ Ｓ ｆ ＱＬ Ｓ ｒ— ｒ ｅ２ ０ ， 服 务 器 端 存 放 ， 过 Ｊ Ｂ Ｏ Ｃ被 程 ｒ００在 通 Ｄ Ｃ、 ＤＢ
序调 用 。
本远 程故 障 诊 断 专 家 系 统 的主 程 序 流 程 图 如
Ｃｌｓ ｍ ｂ ｒ ＴＰ】 ２ ａ ｓ Ｎｕ ｅ ８
１ 引 言
随着 电子技 术 的飞 速 发 展 及 我 军 装 备 现 代 化 进 程 的加快 ， 武器 装备 的 复杂程 度 和科 技 含量 也 不