故障诊断专家系统软件开发整体框架
故障诊断技术基础_第5章第1-5节
5.3 谓词逻辑表示法
谓词逻辑表示法 以数理逻辑为基础，是目前为止能够表 达人类思维活动规律的一种最精确的形式语言，他与人类的自 然语言比较接近，又可方便地存储到计算机中去，并被计算机 做精确处理，最早应用于AI。
1. 谓词与个体
个体 是可以独立存在的物体，它可以是抽象的也可以是具体的。 例：鲜花，电视机，唯物主义等都是个体。
例如 : 规则1： if 规则2：if
该动物有羽毛 该动物是鸟
then 该动物是鸟 and 有长脖子； and 有长腿； and 不会飞； then 该动物是鸵鸟。
2. 规则组知识表示法
规则组 = 规则架 + 规则体 RULE n IF …… THEN …… RB{ 体规则 IF …… THEN …… 计算规则 }
目前，产生式表示法已经成为人工智能中应用最多的一种知 识表示法，许多成功的专家系统都用它来表示知识。
1. 产生式知识表示法
产生式表示法容易用来描述事实、规则以及它们的不确定性 度量。
确定性规则知识的表示 PQ
或 IF P THEN Q 不确定性规则知识的表示
PQ （可信度） 或 IF P THEN Q （可信度）
定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义。 根据所要表达的事物或概念，为谓词中的变元 赋值。 根据所要表达的指示的语义，用连接符 连接 谓词，形成
谓词公式
例：设有下列事实性知识， 用谓词公式表示这些知识。 王芳是一名计算机系的学生，但她不喜欢编程序。 马东比他父亲长得高。
解： 第一步：定义谓词： COMPUTER ( x )：x 是计算机系的学生 LIKE ( x ，y )：x 喜欢 y HIGHER ( x，y )：x 比 y 长得高
TCAS故障诊断专家系统设计与研究
选取 Ｔ Ａ 故障 作 为最不 希望 看 到 的顶 事 Ｃ Ｓ
件 ，用 Ｔ 表示，导致其发 生的直接或必要原因， 把 它们 作 为 顶 事件 的输 入 事 件 即 中 间事 件 ，用 Ｍ
李 国胜 何 晓薇
四川广汉 ６ ８０ ） １３ ７ （ 中国民航 飞行学院飞行技术 学院 摘
要 ：文 中分析 了 Ｔ Ａ Ｃ Ｓ的故障现象，根据专家系统理论，结合故障树故障诊断理
论 ，建立 了 Ｔ Ａ Ｃ Ｓ故障诊 断专家系统，并论述 了知识库 的构建 、推理机 的设计 ．采用 Ｖ ｓａ ｉｕ ｌ ｃ＋ ＋ 作为软件开发环境 ，利用 ＳＬ Ｓ ｒｅ 实现整个专家系统框架设计。 Ｑ ｅ ｖ ｒ 关 键 词：空中交通警戒与防撞系统 故障诊断 故障树分析法 专家系统
目前专家系统的开发有三种 形式 ：一种是采
用专家系统工具，如 Ｃ ｉｓ等；一种是采用人工 １ｐ
用 中间事件 Ｍ 表示，不能分解的作为底事件 ，用
Ｘ 表示。Ｍ１分解为中央计算机故障 Ｘ１ 、数据加 载故 障 Ｘ 、跳 开关与计算 机和数据 的接地连线 ２ Ｘ 和控制面板故障 ｘ ；Ｍ２分解为天线位置故障 ３ ４ Ｘ 和天线电缆故障 Ｍ７ ５ ，而 Ｍ７又分解 为 儿 电缆 故障 Ｘ１、Ｊ ｌ ２电缆故障 Ｘ ２ ３电缆故障 ＸＩ 和 １ 、Ｊ ３
与 Ｓ模 式应 答机 连线 故障 Ｘ６ ６可 以分 解 为中 ２ ：Ｍ
将 它 们 的 逻 辑 关 系 用 特 定 的逻 辑 符 号 （“ ” ， 或 “ ” ）表 示 出 来 ，就 这 样 由上 至 下 逐 级分 解 ， 与
故障诊断专家系统介绍
故障诊断专家系统 一、专家系统概述 1. 定义：能以人类专家级水平进行故障诊断的智
能计算机程序。
2. 发展专家系统的必要性
1）知识结构的需要
2）故障诊断应用上的需要 系统复杂性及故障复杂性所决定 3. 专家系统所能解决的问题 机械系统诊断中的复杂问题；能达到专家水平
故障诊断专家系统 4. 专家系统的特点 1）应用范围广
故障诊断专家系统 (9) 控制型(Control)专家系统 这类系统能自动控
制系统的全部行为，通常用手生产过程的实时控
制，如维持钻机最佳钻探流特征的MUD系统、 MVS操作系统的监督控制系统YES／MVS等。 (10) 教育型(1nstruction)专家系统 这类系统能诊 断并纠正学生的行为，主要用于教学和培训，多 为诊断型和调试型的结合体，如GUIDON和 STEAMER等。
故障诊断专家系统 人工智能研究者们已提出了许多种知识表示方法， 如产生式表示、框架式表示、语义网络表示、逻辑 性表示、对象—属性—值三元组表示、过程表示和 面向对象的表示等，这些不同的表示方法各有其优 缺点和最适用的领域。 2) 产生式系统的基本组成 一个典型的产生式专家系统通常由规则库(RuleBase)、 综合数据库(GlobalDatabase)和 规则解释器 规则解释器(RuleInterpreter)这 三个基本部分组成； 综合数据库 规则库
故障诊断专家系统
五、应用
美国西屋公司从开发汽轮发电机专家系统GenAID开始， 现已在佛罗里达州的奥兰多发电设备本部建立了一个自动 诊断中心，对各地西屋公司制造的汽轮发电机进行远距离 自动诊断。诊断对象从汽轮发电机逐步扩大到汽轮机、锅 炉和辅机。西屋公司和卡内基· 梅隆大学合作研制了一台汽 轮发电机监控用专家系统，用来监视德州三家主要发电厂 的七台汽轮发电机组的全天工作状况。此专家系统能快速、 精确地分析仪表送来的信号，然后立即告诉操作人员应采 取什么措施。 我国故障诊断工作者也积极探索专家系统的应用研究， 国家在“七· 五”和“八．五”期间也列有这方面的攻关课 题，取得了—些进展，但目前总的情况是实验室研究较多， 现场条件下的实际应用、特别是成功的应用实例并不多见。
基于故障树分析的电梯故障诊断专家系统
关键词 ： 电梯 ； 故 障树 ； 专 家 系统
随着 社 会 的 快 速 发 展 ， 电 梯 已成 为 当 电 代 生活 、生产 中必不 可少 的立体运 输工 具， 由于 电梯 的使 用范 围极广 ， 与 人们 的 系 户 日常生 活和安全保障息息相关 ， 电梯系统 统 系统 Ｊ 能 否长期 安全稳 定 的运 行 已然成为人 们 的聚焦点 。现阶段 ， 对 电梯 系统故障的处 理只能通过 提前 预防和事后维修 ， 大大降 图 １ 电梯故障诊断专家系统 总体结构 图 ２ 电梯系统故障树 二级 节点结构 图 低 了电梯 系统 的安全性和稳定性 ， 无法 实 现 对 电 梯 系 统 故 障 的精 确 定 位 和 实 时 维 护【 １ 】 。 因此 ， 构建 电梯系统的故障诊断专家 系统 ， 将会大大提高 电梯 系统 的故 障分 析 能力和维护能力 ， 保证 电梯系统运行 的稳 定性和安全性。 １ 系统总体结构框架 电梯故 障诊 断专 家系统 采用 两层集 散式结构框架 ，其总体结构如 图 １ 所示 。 图 ３ 电梯 故 障 诊 断 专 家 系统 结 构 现场采 用 自动测试设 备对 电梯 的各 项运 结 束 语 行数 据进行采集 ， 并通过 Ａ ／ Ｄ转换模块将模拟量信号转换为系统可 基 于 故 障 树 以识别 的数字量信号并传输至上位机 ， 上位机采用系统开发软件构 分 析 的电梯 故 障 建基 于故 障树分析 的电梯故障诊断专 家系统 ， 将采集到得数据与标 诊 断专 家 系统 能 量进 行 比较 ， 对异常运行 的数据 ， 专家系统进行进 一步的分 析和处 够 实 现 对 电 梯 系 理， 给出相 应的诊断结论 和处理方案 。 统故 障 的精 确 定 ２ 电梯系统故障树 分析 位 ，并 提供 相 应 电梯故障诊断专家系统采用故障树分析方法 ， 通过大量实际经 的 维 修 方 案 和 安 验 和事实分析 ， 将电梯 系统故 障分 为四大模 块即门系统 、 制动 系统 、 全 措施 ， 同时 对 危 安全 回路 和拖动系统日 ， 其故障树二级节点 结构 图如 图 ２所示 。 以电 险故障进行 预警 ， 梯 系统故障为作 为整个 故障树 的顶事件 ， 将 门系统 故障 、 制动 系统 提 示 用 户进 行 及 故障、 安全 回路故障 和拖 动系统故障作为故 障树的二级节点 ， 并 依 时处理 ， 保障了电 此 向下分解延伸 ， 构建 电梯系统的故障树。 梯 系 统 的安 全运 ３专 家 系统 的 构 建 与 实 例 分 析 行， 大大降低电梯 ３ ． １电梯故 障诊断专家系统的构建 安全事故 ， 对 电梯 电梯故 障诊断专家系统整体结 构如 图 ３所示 ， 由知识库 、 数据 的 长 期 稳 定 运 行 库、 人机接 口、 推理机 、 知识获取机制和解释机 制六部分组成【 ３ Ｊ 。 是一 和 保 障人 的 生命 个集数据采集 、 信号分析 、 专 家诊 断 、 故障预测和定位多个子 系统 于 安 全 具 有 重 大 意 身 的智能集成化 系统 ． 电梯故障诊断专家 系统的其核心部分为知 义 。 识库和推理机［ ４ １ 。电梯 的故障诊断是在 电梯 的状态监测与信号分析 参 考 文 献 处理的基础上进行 的 ， 通过故障诊断专家系统可实现对 电梯故 障的 【 １ ］ 史慧 ， 王伟， 高 性质和程度 、 产生原 因或发生部位进行 诊断 ， 并对 电梯 的性 能和故 戈． 智 能故 障诊 断 图 ４正反向混合推理 结构流程 图 障发展趋势进行预测 。 专 家 系统 平 台 ｆ Ｊ １ ． 电梯故 障诊断专家系统推理方法 的选择采用正 反向混合 推理 ， 计算机测量与控制， ２ ０ ０ ５ ， １ ３ （ １ １ ） ： １ １ ６ ７ — １ １ ６ ９ ． 它弥 补 了正 向推 理 和 反 向推 理 的不 足 之 处 ， 将 正 向推 理 和 反 向推 理 【 ２ １ 陶鹏， 孙 晓明， 张超． 基 于神经 网络推理 策略的 电梯 故障诊 断法【 Ｊ 】 ． 的独立优势进行 了有机结合 ， 推 理思路更近似于人们 日常决策 的思 武 汉 理 工 大 学 学报 ： 信 息 与 管 理 工程 版 ， ２ ０ ０ ９ ， ３ １ （ ６ ） ： ９ ５ ０ — ９ ５ ３ ． 维方式 ， 其 推 理 流 程 图 如 图 ４所 示 。 ［ ３ 】 陈志 军， 闫学勤 ， 黄德启等． 无机房 电梯 的智能故障诊 断 系统［ Ｊ ］ ． 自 ３ ． ２电梯 故障诊断实例分析 动化仪表 ， ２ ０ １ ０ ， ８ （ ３ １ ） ： ７ ０ — ７ ３ ． 以电梯 门系统故障为例 ，当 电梯 出现反复开关 门的故 障时 ， 专 １ 任诗 波 ， 吕嘉 宾， 陈则来． 基 于网络通讯 的电梯远程 故障诊断 系统 家系统至 门系统分支故障树的定事件 向下正 向推理 ， 第一级推理得 『 Ｊ １ ． 机 电 工程 技 术 ， ２ ０ ０ ９ ， １ （ ３ ８ ） ： ５ ７ — ５ ９ ． 出故 障为轿 门系故 障（ 该 级节点含厅 门系 、 轿 门系和门锁继 电器 ） ， 继续 向下推理依次得到故障为轿 门系 一运行异 常 一反复开关 门， 最 后又 反复开关 门得 出电梯系统故障 的底事 件为 门锁 触点接 触不 良 或关 门受阻 。 如果此时用户对故障结论 有所质疑还可 以通过手动进 行反 向推理 ， 验证故 障结论 的准确性 。
软件体系结构架构设计文档
基于机器学习的分布式系统故障诊断系统架构设计⽂档本⽂档的⽬的是详细地介绍基于机器学习的分布式系统故障诊断系统所包含的需求。
基于机器学习的分布式系统故障诊断系统是⼀个利⽤机器学习和深度学习技术对分布式系统的故障数据进⾏分析的⼯具，旨在帮助⽤⼾准确地识别和分类分布式系统中的故障，并实现分布式系统故障运维的智能化。
为了确保客⼾能够明确了解产品的具体需求，并使开发⼈员能够根据这些需求进⾏设计和编码，我们将在以下部分描述基于机器学习的分布式系统故障诊断系统的功能、性能、⽤⼾界⾯、运⾏环境和外部接⼝。
此外，我们还将详细说明针对⽤⼾操作的各种系统响应。
2.1 需求介绍该项⽬是为满⾜分布式系统故障⾼效、准确诊断的需求⽽开发的。
基于机器学习的分布式系统故障诊断系统不仅可以对分布式系统的故障数据进⾏深⼊的分析，还可以设计出准确的故障诊断模型。
此外，它还为分布式系统故障的智能化运维提供了有效的技术⽀持。
通过本系统，⽤⼾可以实现对分布式系统故障的快速检测和恢复，从⽽降低运维难度，减少⼈⼒资源消耗。
2.2 需求分析2.2.1 ⼀般性需求操作系统适配性：系统应能够适配主流的操作系统，如W indows、L inux等。
性能和可靠性：系统需保证⾼性能运⾏，同时确保在各种故障情况下的可靠性。
可维护性：系统应当有良好的⽂档和代码结构，确保后期可以轻松地进⾏维护和升级。
可扩充性：随着业务的增⻓和技术的更新，系统应具有良好的可扩充性，以满⾜未来的需求。
适应性：系统需能够适应不同的技术和业务场景，以确保其在多种环境下都能够稳定运⾏。
2.2.2 功能性需求2.2.2.1 ⽤⼾需求1 基于机器学习的故障诊断功能故障诊断与分类：⽤⼾需要系统能够准确地诊断和分类分布式系统中的故障。
KPI指标监控：⽤⼾希望在所有节点正常运⾏时，所有KPI指标都在正常范围内。
故障检测：⽤⼾希望系统能够检测到节点的故障，并识别导致KPI指标异常的故障。
故障传播识别：⽤⼾希望系统能够识别故障在分布式系统中的传播情况。
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。
知识库维护模块：由于专家系统的推理机CLIPS推理时，只能装载clp后缀的知识库文件。
而clp后缀的知识库文件中规则的描述又是以各条规则为单位，整体性不强，不便于用户的维护。
故障诊断系统软件设计任务书
故障诊断系统软件设计任务书系统严格按照双方合同规定的软件设计平台进行开发设计，并具备如下基本功能：一．现场设备运行状态平面动画显示:1．动态显示全厂T字型机械化系统运行动画。
2．点击具体线后，展开单条机械化线动画。
二．故障在线监控:1．在平面动画上，故障点以醒目标志闪烁。
2．点击故障闪烁点，弹出具体故障位置、时间、内容、帮助等提示。
3．可以在线直接查询当前各线存在的故障列表。
列表包含位置、内容、发生结束时间、在线帮助等信息。
排列顺序：后发生事件在最顶部。
三．统计分析功能：（一）、故障检索1．系统可以按单台设备提取固定时间段或全部故障历史报表，并打印。
2．系统可以检索所有设备固定时段或全部故障历史报表，并打印。
3．故障历史报表须提供设备名称、发生时间、故障点、故障内容等信息。
4．故障历史报表可以按时间、设备名称任意排序。
（二）、故障统计系统提供如下故障统计分析功能：1．单台设备按时间（日、周、月、季、年）分段的任意时间区间时段故障统计报表。
报表提供各时段绝对次数、绝对故障停歇时间、百分率、开动率及合计次数、绝对故障停歇时间、开动率等动态数据。
2．全部设备按时间（日、周、月、季、年）分段的任意时间区间时段故障统计报表。
报表提供各时段绝对次数、绝对故障停歇时间、百分率、开动率及合计次数、绝对故障停歇时间、开动率等动态数据。
3．单台设备按故障类型分类的任意时间区间类型故障统计报表。
报表提供各类型绝对次数、绝对故障停歇时间、百分率及合计次数、绝对故障停歇时间、开动率等动态数据。
4．全部设备按故障类型分类的任意时间区间类型故障统计报表。
报表提供各类型绝对次数、绝对故障停歇时间、百分率及合计次数、绝对故障停歇时间、开动率等动态数据。
5．全部设备按生产线分类的任意时间区间分线故障统计报表。
报表提供各线绝对次数、绝对故障停歇时间、百分率、开动率及合计次数、绝对故障停歇时间、开动率等动态数据。
6．类型故障统计报表的故障分类方法：1）按专业分类：机械、电气、其它（无法判断的归入此类）。
DCS故障诊断专家系统
中图分类号： ? < ! % & 34; " % $ % + ! & ! " " # " ( $ " " # ) $ " @
分散控制系统 （, ） 是% . "年代发展起来的新 型控制系统， 它是以计算机为基础的控制系统， 因 此控制能力强， 使用方便灵活， 在发达国家中已成 为工业过程控制乃至整个工业控制的主体设备。 在我国， 特别是在许多大型石油化工厂中得到广泛 的应用。这些设备的使用， 使劳动生产率和产品质 量都获得了极大的提高， 成为生产中不可或缺的关 键设备。 然而在设备引进时存在一个很大的问题， 就是 在同一个石化厂中所使用的 , 而且 . 型号繁多， 分别由不同制造商生产。这些 , .在功能结构上 存在不少差异， 因此给 , . 的维修带来很大的困 难。另外， 由于石化企业属于国营企业， 员工的工 资水平相对较低， 因此每年都有不少熟练的维修人 员离开企业。为了弥补人员的不足， 企业不得不将 大量的人力物力投入到维修人员的技术培训中， 而 新的维修人员往往无法马上掌握维修技术， 使故障 设备不能得到及时维修， 从而影响了生产装置的正 常运行。 根据文献查阅的结果， 目前故障诊断主要分为 两大类： 即基于控制系统动态模型的方法和不依赖 于动态模型的方法。 ） 基于控制系统动态模型的方法： 如果控制系 # 统的控制装置、 执行器、 传感器和过程等主要部件 可以用动态模型来描述， 那么就可以使用这种方法 对其故障进行检测和诊断。基于动态模型的方法 又分为线性系统的故障诊断和非线性系统的故障 诊断两种。 万方数据 ） 不依赖动态模型的方法： 由于控制系统的复 !
引起的一切必要改动， 维护知识库的一致性、 完整 性等。从中可以发现知识获取系统与数据库管理 系统有许多相似之处， 但有着本质的区别： 知识获 取系统用于知识的获取和管理， 数据库管理系统用 于数据的存储和管理， 知识相互之间是有关联的， 而数据是相互独立的。它们的许多操作是相同的 （如添加、 删除、 修改等） ， 而且尽管数据库中的数据 是相互独立的， 但通过数据项的设计， 也可以实现 数据之间的关联， 所以用数据库管理系统开发知识 获取系统是完全可行的。
专家系统的结构
专家系统的结构
专家系统由三个主要部分组成：
1. 推理引擎（Inference Engine）
推理引擎是专家系统的核心部分,它负责对知识库中的事实和规则进行推理和推断,并根据用户输入的问题提供相应的答案或建议。
推理引擎由推理机制（包括前向推理和后向推理）和决策机制组成。
2. 知识表示和管理系统（Knowledge Representation and Management System）
知识表示和管理系统负责存储和管理专家系统所需要的知识和规则。
它将知识存储在知识库中,并提供对知识库的查询和修改等操作。
知识表示方法包括规则表示、框架表示、语义网络表示、产生式表示等。
3. 用户界面（User Interface）
用户界面是专家系统与用户交互的接口,它向用户提供问题输入和答案输出的功能。
用户界面包括文本界面、图形界面等不同形式,以方便用户进行交互和操作。
除此之外,专家系统还可能包括解释器、调试器、学习模块、解释器等辅助工具,以提高专家系统的效率、准确性和可靠性。
基于BP神经网络技术开发港口设备故障诊断专家系统
基于BP神经网络技术开发港口设备故障诊断专家系统摘要：针对港口设备故障诊断的复杂性,提出了将BP神经网络技术引入设备故障诊断专家系统的思想,并对基于神经网络的专家系统的原理进行探讨。
给出了一基于三层BP网的设备故障诊断专家系统的诊断过程。
关键词：神经网络；专家系统；故障诊断0 引言在港口生产作业中，保证设备的完好率和故障及时解决是非常重要的；在设备发生故障后，能第一时间诊断故障类别将加速故障排除，为生产作业争取作业时间，保证了船舶的及时装卸。
由于设备故障现象的多样性和复杂性，通过线形分析是无法确定的，我们引进BP神经网络技术设计开发一套故障诊断专家系统。
1 BP神经网络技术原理1.1 BP神经网络概述BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一，通过学习和存贮大量的输入——输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。
1.2 BP神经网络模型及算法输入层T1、T2....Tn,通过相互之间联系，计算出各自的系数值，在输出层中，在已知H1、H2......Hi-1值，通过算出的系数值,预测出Hi-Hn值。
BP神经网络诊断系统算法：在正向计算进程中, 输入信息从输入层经过隐层逐层处理, 传向输出层。
每一层神经状态只影响下一层神经状态。
BP神经网络主要用于模式识别、系统辨识、图像处理等。
1.3 运用MATLAB进行训练和预测MATLAB神经网络工具箱中包含了许多用于BP神经网络分析与设计的函数，通过MATLAB运行模拟BP算法，首先设置BP神经网络,然后利用已知的样本对网络进行训练,最后就可以利用训练好的BP神经网络对未知的样本进行预测。
汽车故障诊断与维修专家系统设计
汽车故障诊断与维修专家系统设计随着汽车普及率的日益增长，汽车故障诊断与维修变得非常重要。
为了提高汽车维修的效率和准确性，设计一个汽车故障诊断与维修专家系统是必不可少的。
本文将介绍如何设计一个有效的汽车故障诊断与维修专家系统，以帮助技术人员更好地解决汽车故障。
首先，汽车故障诊断与维修专家系统应该包括一个完善的故障诊断模块。
这个模块可以根据车辆主人提供的故障描述和车辆检测数据，自动分析问题，并给出最有可能的故障原因。
为了实现这个功能，可以使用机器学习的方法，通过大量的历史故障数据进行训练，建立一个故障诊断模型。
这样，当新的故障发生时，系统就可以根据之前的训练结果进行快速诊断。
其次，汽车故障诊断与维修专家系统还需要一个维修建议模块。
这个模块可以根据故障诊断结果，向技术人员提供相应的维修建议。
例如，如果诊断结果显示是发动机故障，系统可以提供更具体的维修指导，如更换特定的零部件、调整相关参数等。
为了提供准确的维修建议，一个可行的方法是建立一个知识库，其中包含了各种不同故障对应的解决方案。
技术人员可以通过查询这个知识库，获取相关故障的维修建议。
此外，汽车故障诊断与维修专家系统还应该具备实时更新的能力。
随着汽车技术的不断发展，新的车型和故障类型不断出现。
为了保证系统的准确性和可靠性，需要定期更新系统的数据库和模型。
这样，系统就能及时了解到新的故障情况，并进行相应的诊断和维修建议。
另外，为了提供更好的用户体验，汽车故障诊断与维修专家系统可以考虑添加一些额外的功能。
例如，可以设计一个故障排查流程导航模块，帮助技术人员按照一定的流程来进行故障排查，避免漏检或者冗余检查。
同时，系统还可以提供实时在线咨询的功能，让技术人员可以随时向专家请教，以解决一些复杂的故障问题。
最后，为了保证汽车故障诊断与维修专家系统的可用性和稳定性，需要进行良好的系统测试和质量控制。
在设计系统的时候，可以考虑使用敏捷开发的方法，通过迭代式开发和测试，逐步完善系统的功能和性能。
船舶柴油机故障诊断专家系统研制
１ 系统 总体 方案
本 系统针 对船 舶主机研 制 开发 了一套故 障诊断 系统 功能 样机 。系 统 主要 包 括 柴 油机 故 障 知识 库 、
前预报 柴油机 可能 发生 的故 障 ，从 而可 以减少重 大 事 故 的发 生 ，提高设 备 的有效利 用率 ，减少 维护 费
用 ，从 而提高 经济效 益 。
３ １ 模拟数 据发送 模块 ．
由于本 系统 目前 是一 套功 能样机 ，监测 的数据 并 未真 正来源 于安装 在柴 油机 上的传感 器 。对 于柴 油 机 的监 测点数 值 的获取 ，采用 了两种 方式 ：一种
法得 到 的柴 油机 故障概率 ，Ⅳ表示 柴油机 不发 生故 障的概率 ，ｕ表 示发生 故障 的不确定 度 。
Ｚ ｎ ｕ ａ ｇ Ｊ ｎ，Ｍ ａ Ｓ ａ ｗｅ ，Ｌｉ ｎ ｈ ｎ ｉ ｕ Ｙｕ
（ ｈ ｎ ｈｉ ｒ ｅＤｅｅ Ｅ ｇｎ ｅｅｒｈＩｓ ｔｔ， ｈ ｎｈ ｉ ０ ０ ） Ｓ ａ ｇ ａ Ｍａｉ ｉ ｌ ｎ ｉｅＲ ｓａ ｔｕ Ｓ ａ ｇａ ２ ０ ｎ ｓ ｃ ｎｉ ｅ １ １ Ａ ｓｒｃ：Ｂ ｓｄｏ ｅ ｐｔｒ ｈｆｒ（ — ）ｅ ｉｅｃ ｅｒ ａｄｎ ｕａ ｎｔｏｋｔｅｒ ， ｈ ｕｔ ｉｇ ｂ ｔ ｔ ａｅ ｎＤ ｍ ｓ — ａ ａ ｅ Ｓ ｅ Ｄ Ｓ ｖ ｎ ｅｔ ｏｙ ｎ ｅ ｒｌ ｅ ｒ ｏ ｔｅｆ ｌｄａ— ｄ ｈ ｗ ｈ ｙ ａ
Ｆ＝（ １ ２ １ ＋Ｕ Ｆ ） Ｆ Ｆ ＋Ｆ １ ２ Ｎ＝（ Ｎ ＋ ＋ ｌ ２ Ｎｌ ２ Ⅳ１ Ｎ ） （） ２ （） ３
Ｕ＝（ ） Ｕ
（） ４
系统根据计算 得 到 的故 障概 率值 进 行判 断 ，当
图 １ 系 统 框 架 图
发生故 障的概率超过临界值时 ，结合故 障模式表格 ， 系统会 给出相应 的故 障原 因 以及 维 修建 议 。柴 油机 出现故 障时 的故 障现象 、故 障原 因 、相关 参数 以及
汽车电气故障智能诊断专家系统的研究与开发
作者简介 ｔ田光辉 （９ ７ ） １６一 ．男 ，四川职业技术 学院副教授 。
・
１６ ・ ０
维普资讯
田光辉
汽车 电气故障智能诊断专家系统的研究与开发
信号调理 电路因输入信号性质和 幅度 不同，因而需要进 行多路转换 。智能故障诊断专家 系统采用常用的集成多路开 关如 ４ ５ 或 ４ ５ ０ ｌ ０ ２系列来进行多路转换 ２３ 诊断与测试 ． 蓄 电瓶容量测试采用短时恒流放电的方法，在放电过程 中检测蓄 电瓶的端电压 ，通过测定在恒 定时间内放 电电压 的 大小来判断蓄电瓶的容量 ，并可根据此数据，判别故障 。 启动系统测试是指汽车在发动机启动时蓄电瓶 的放 电电 流 ，通过测试启动电流和 启动 时的 电压降及变化，从而对汽 车发动机 的启动性能和蓄 电瓶 的放 电能力进行判断，同时可 根据启动过程 曲线的变化 分析判别故障 。 继 电器测试 ：继 电器一般 由电磁线 圈和触点组成，继电 器 的动作由电磁线圈中电流的通断控制 。继电器状态传感器
能输出数字信号和可程序调节的模拟量。
信号调理 电路主要完成 电流、电阻 、电压等 电参量的调 制 ，使其适应数 据采集模 块的信号输入范围，信号调理电路
控性能和可靠性， 然而导致了汽车故障诊断发生了质的变化，
即由传统的 “ 眼观” 耳听” 手摸” 的诊 断方法 ，转变 为 、“ 、“ 使用诊断设备或仪器读取 电控单元的各种数 据，从而判断设 备是否正常工作 。 尽管现代汽车既有 车内诊断系统 （ ｎ ｏｒ Ｏ ａｄ Ｂ
文章编号 ：１７－０ ４（０ ６ ２０ ０ －３ ６ ２２ ９ ２０ ）０ －１６０
ｌ 汽车电气故障诊断仪器与设备现状分析 现代汽车 电气设各不但 有传统的 电源 系统、启动系统、
电力系统故障诊断专家系统的设计与实现
电力系统故障诊断专家系统的设计与实现1. 引言电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，它负责供应稳定、可靠的电力以满足人们的生活和工作需求。
然而，电力系统可能会出现各种故障，如电压异常、电流过载、设备损坏等，这些故障如果不能及时检测和修复，将对供电可靠性和用户体验产生严重影响。
为了提高电力系统的设备故障诊断能力，本文将设计和实现一个电力系统故障诊断专家系统。
2. 专家系统概述专家系统是一种基于人工智能技术的计算机程序，它通过模拟人类专家的推理过程来解决复杂的问题。
电力系统故障诊断专家系统将采用专家系统的方法和技术，通过收集和分析各种电力系统的历史故障数据，建立故障诊断知识库，并利用推理引擎进行故障诊断和推理过程。
3. 数据采集与预处理为了建立有效的故障诊断知识库，需要先收集和预处理大量的电力系统故障数据。
数据可以来源于实际电力系统运行中的故障记录、设备传感器数据等。
在数据预处理阶段，需要清洗数据、剔除异常值和噪声，对数据进行特征提取和归一化处理，以便于后续的建模和分析。
4. 知识库建立与维护在专家系统中，知识库是最核心的部分，它包含了各种故障案例和其对应的诊断过程。
建立知识库的方法可以采用基于规则的方法，例如用IF-THEN规则进行表示。
规则例如：“如出现电流过载现象，并且温度超过设定阈值，则故障为设备过载故障。
”这样的规则可以由专家根据实际经验进行编写。
除了规则的知识表示方法，还可以采取其他方法如案例推理、模式识别等方法进行知识的表达。
专家系统还可以通过机器学习算法进行知识的自动学习和更新，进一步提高故障诊断的准确性和可靠性。
5. 推理引擎设计与实现推理引擎是专家系统的核心模块，它负责根据用户输入的故障现象和问题，从知识库中检索和应用适当的规则，进行推理和诊断。
在电力系统故障诊断专家系统中，推理引擎可能会采用基于规则的推理引擎、基于案例推理的推理引擎和基于机器学习的推理引擎等不同形式。
6. 用户接口设计与实现为了方便用户使用和交互，电力系统故障诊断专家系统需要设计友好、直观的用户接口。
TBM 故障诊断专家系统的设计与开发
和 先 进 成 果 ， 集 监 测 、数 据 库 管 理 、故 障 诊 断 推 理 、检 修 方 案 等 功 能 于 一 身 ；对 ＴＢ Ｍ 渐 进 型 的故 障作 出 提 前 预 报 ，对 突发 型 的 故 障 迅 速 诊 断 并 确 定 其 部 位 ， 以提 高 设 备 的 完好 率及 利 用 率 ；具 有 先进
性 、可 维 护 性 、安 全 性 、实用 性 和 可 扩 充 性 ． 并符 合 软 件 工 程设 计 要 求 。
１ ． ２ 系统 设 计 思 路
出 现 故 障 都 将 不 同 程 度 地 影 响 ＴＢ Ｍ 的掘 进速 度 ，
关 键 部位 的 损 坏 会 导 致 整 合 ＴＢ Ｍ 处 于 停 滞 ，影 响 整 个 工 程 的 进 度 ，还 会 大 大 增 加 工 程 成 本 。
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｓ ｉ ｔ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｎｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｔ ｒ ｏ ｕ ｂ ｌ ｅ ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｆ ｏ ｒ ＴＢＭ ｉ ｓ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｅ ｄ ． Ｔｈ ｅ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｐ ｒ ｉ ｎ ｃ ｉ ｐ ｌ ｅ，ｉ ｎ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｒ ｕ ｌ ｅ ａ ｎ ｄ ｇ ｏ ａ ｌ ａ ｔ ｔ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ａ ｒ ｅ ｄ ｅ ｓ ｃ ｒ ｉ ｂ ｅ ｄ ． Ｆｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｍｏ ｎｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ．ｄ ａ ｔ ａ ｂ ａ ｓ ｅ ｍａ ｎ ａ ｇ ｉ ｎ ｇ， ｔ ｒ ｏ ｕ ｂ ｌ ｅ ｄｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｐ ａ ｉ ｒ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ ａ ｒ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ａ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ． Ｉ ｔ ｃ ａ ｎ ｆ ｏ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｔ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｖ ｅ ｔ ｒ ｏ ｕ ｂ ｌ ｅ ａ ｎ ｄ ｃ ａ ｎ ｒ ａ ｐｉ ｄ ｌ ｙ ｄ ｅ ｔ ｅ ｒ ｍｉ ｎ ｅ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ｏ ｕ ｂ ｌ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ｄ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ ｓ ｕ ｄ ｄ ｅ ｎ ｆ ａ ｉ ｌ ｕ ｒ ｅ ． Ｓ ｏ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ｏ ｕ ｂ ｌ ｅ ＿ ｓ ｈ ｏ ｏ ｔ ｉ ｎｇ ｔ ｉ ｍｅ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ｓ ｈ ｏ ｒ ｔ ｅ ｎ ｅ ｄ，ａ ｎ ｄ ｅ ｑ ｕ ｉ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｖ ａ ｉ ｌ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ｉ ｎｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｄ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ＴＢＭ ｔ ｒ ｏ ｕ ｂ ｌ ｅ ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ ；ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ
分布式远程故障诊断专家系统的框架及若干关键技术的研究共3篇
分布式远程故障诊断专家系统的框架及若干关键技术的研究共3篇分布式远程故障诊断专家系统的框架及若干关键技术的研究1随着信息技术的迅速发展，分布式远程故障诊断专家系统越来越受到关注。
该系统是基于云计算和物联网技术的一种智能化故障诊断手段，可以实现对设备、系统及网络的远程诊断，极大地提高了故障诊断的速度和准确性。
本文将从框架和关键技术两个方面来进行介绍。
一、框架分布式远程故障诊断专家系统的框架主要包括以下几个组成部分：1. 数据采集层：负责采集设备、系统及网络相关的数据，并将其传输到后端服务器。
2. 数据预处理层：对采集到的原始数据进行处理，去除噪声和异常数据，提取特征等。
3. 模型训练与评估层：利用机器学习和深度学习等技术，训练模型并进行评估，以提高系统的准确性和稳定性。
4. 故障诊断决策层：该层是系统的核心部分，通过分析、判断和推理来确定故障原因并给出相应的诊断建议。
5. 终端应用层：将诊断结果反馈给用户，同时提供远程控制、管理等功能，使用户可以对设备、系统及网络进行及时、准确的故障处理。
二、关键技术1. 数据挖掘：通过对数据的预处理、特征提取、维度归一化等操作，使得数据能够更好地被模型利用。
数据挖掘技术可以帮助系统自动进行特征筛选、模型训练等操作，减轻人工成本。
2. 机器学习：利用统计学和计算机科学的技术手段，让系统自动学习故障诊断规律。
在分布式远程故障诊断专家系统中，机器学习算法可以帮助我们建立准确、可靠的故障诊断模型。
3. 深度学习：深度学习是机器学习的一种，其利用多层神经网络对数据进行处理。
由于深度学习能够自动提取特征，并且有着强大的识别能力，所以在分布式远程故障诊断专家系统中具有广泛的应用前景。
4. 大数据处理：故障诊断数据以及历史数据会在数据采集和处理中大量产生。
通过对这些数据进行存储、索引、检索等操作，能够为后续的故障诊断提供充足的支持。
5. 云计算和物联网技术：云计算和物联网技术是实现分布式远程故障诊断专家系统的基础。
故障诊断专家系统的设计与实施方法研究
故障诊断专家系统的设计与实施方法研究故障诊断是指通过对故障进行检测、判断和解决的过程。
在工业制造中，故障诊断是一个重要的环节，它可以帮助企业提高生产效率、降低成本、减少故障带来的损失。
随着人工智能的不断发展，故障诊断专家系统成为一种常见的工具，它利用专家知识和推理技术来进行故障诊断。
本文将介绍故障诊断专家系统的设计与实施方法。
一、故障诊断专家系统的设计方法1. 知识获取故障诊断专家系统的设计首先需要收集和获取相关领域的专家知识。
这可以通过面对面的专家访谈、文献研究、案例分析等方式来完成。
专家知识是系统的核心，它是基于多年经验积累的宝贵资源，必须准确地获取和整合。
2. 知识表示获取到的专家知识需要进行适当的表示和组织，以便于专家系统的使用和推理。
常见的知识表示方法包括规则表示、框架表示和网络表示等。
规则表示是一种基于条件-动作对的形式，可以方便地进行推理和解释。
框架表示则是一种用于表示对象和概念的通用模型。
合理的知识表示能够提高专家系统的诊断效果和可解释性。
3. 推理机制专家系统的推理机制是其核心组成部分，通常采用基于规则的推理、基于案例的推理、基于模型的推理等。
基于规则的推理是最常见的方式，它通过匹配规则库中的规则，进行前向或后向的推理过程。
基于案例的推理则是通过比较和匹配已有案例，进行相似案例的故障诊断。
而基于模型的推理则是构建一个系统模型，通过比较实际数据和模型预测结果来进行故障诊断。
4. 用户界面设计一个好的用户界面设计可以提高专家系统的易用性和用户体验。
用户界面应该清晰、简洁、直观，并提供必要的帮助和反馈信息，使用户能够轻松地使用专家系统进行故障诊断。
二、故障诊断专家系统的实施方法1. 数据采集与预处理故障诊断专家系统实施的第一步是采集相关数据，并进行适当的预处理。
数据采集可以通过传感器、设备监控等方式进行，获取的数据需要进行滤波、降噪和归一化等处理，以便于后续的分析和建模。
2. 特征提取与选择从采集到的数据中提取合适的特征是故障诊断的关键一步。
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故障诊断专家系统软件开发整体框架
专家系统的主要组成：
①知识库用于存储领域专家的专门知识，这些知识需要用计算机能够理解的形式表达；
②综合数据库用于存放初始数据和推理过程中得到的中间数据；
③推理机用于记忆所采用的规则和控制策略的程序使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作；
④解释器能够向用户解释专家系统的行为，包括推理结论的正确性和系统推出其他候选解的原因；
⑤解释接口是实现系统与用户的对话。
中央空调故障诊断专家系统主要功能：
①在中央空调系统正常运行时监测系统的运行状况；
②中央空调系统运行中对所发生的故障进行实时诊断，能够及时的做出故障报警，并给操作人员提示故障发生的原因。
③通过人机接口界面向操作人员提供故障应对措施，以便及时控制故障的规模、保护设备的安全。
专家系统的知识表示与获取
知识的表示
知识的表示方法有很多种，产生式规则是目前专家系统中使用最为广泛的一种知识表示方法，使用它的专家系统被称为产生式系统。
产生规则是一个“如果条件成立则进行操作”形式的语句。
它的一般形式为：
其中R#作为规则号，表示其在知识库中的序号。
RLS 称为条件部分、前项或产生式的左边。
RRS 称为结论部分、后项或产生式的右边。
产生式系统的规则条件部分和结论部分采取什么方式来表达，专家系统本身没有明确规定，但应尽可能注意以下原则：条件部分和结论部分的表示形式应该与综合数据库中的事实表示形式尽可能一致,这样便于条件与事实的检索匹配和修改综合数据库中的事实；在能够清晰表达意思的前提下,尽可能使它们简洁,以便于处理。
规则结构的主要优点是：知识库中每条规则可以自由增减、修改, 规则之间是独立的,它们的关系间接的、动态的表示出来；知识库中的每条规则是统一的结构；用规则可以很方便地表示专家的知识和经验，解释专家们是怎样做他们的工作的；有利于表示启发性知识，易于知识获取。
冷水机组运行状态对应的特征参数变化特征
选定了蒸发温度、冷凝温度、压缩机吸气温度、压缩机排气温度和制冷剂过冷度这五个内在参数作为故障判断参数。
经过分析实验数据，参考了中华人民共和国国家标准(GB/T 18430.1-2001)中的有关参数，并考虑了一定的实验误差，确定出温度精度为0.3℃。
表中：=表示参数不变化
＋＋表示明显增加
＋表示稍有增加
――表示明显减小
－表示稍有减小
表中的制冷剂过冷度＝冷凝温度－冷凝器制冷剂出口温度，即：
ΔTj=T2 ―Tj4
①正常状态
②冷却水流量减小
故障诊断软件编制机理
系统程序流程图
中央空调运行监测与故障诊断系统的主要作用就是对中央空调系统的主要参数进行进行实时数据采集，构成进行数据随时刷新的信息库，然后通过知识库检索领域专家的有关知识和推理机的判断得出系统所处的状态。
如果中央空调系统发生故障，那么故障诊
断系统会自动的根据知识库和推理机判断出系统发生的什么故障，同时给出相应的报警提示和应对措施提示，并向压缩机的PLC发出控制信号对以实现对压缩机的实时控制。
故障诊断专家系统的知识库是在广泛吸收空调专家、行业工程师以及操作人员的实际工作经验的基础上编制而成。
推理机的程序则是根据知识库的规则来编制的。
具体的判断规则举例如下：。