网络故障诊断解决专家系统
输电网络设备故障诊断专家系统的设计与实现

20 0 7年 3月 第 1期
河 北 工 程 技 术 高 等 专 科 学 校 学 报 J OURNA BE NGI E I L OFHE IE NE R NG AND T C E HNI AL C L GE C OL E
Ma. 0 7 r2 0 NO 1 .
文 章 编 号 : 0 8 7 2 2 0 ) 1 0 3 O 1 0 —3 8 ( 0 7 0 —0 1 一 3
输 电 网络 设 备 故 障诊 断专 家 系统 的设 计 与 实现
李 伟
( 军 工程 大 学 电气 工 程 系 , 海 湖北 武汉 403) 3 0 3
断系统 诊断技 术 的研 究 。研究 热点集 中在基 于知 识 的智能故 障诊 断技 术研究 和基 于神经 网络 的智能故 障诊
断技术 研究 。
智 能故 障诊 断技术在 各种工 程技术 设 备上有 广泛 应用 , 尤其 是在输 电网络方 面 。 电网络故 障诊断 主要 输
是对各 级各 类保 护装 置产 生 的报警 信息 、 断路 器 的状 态变 化信 息 以及 电压 电流等 电气 量测 量 的特征 进行 分 析, 根据保 护动 作 的逻辑 和运 行人 员 的经验来 推 断可能 的故 障位置 和故 障类型 。 由于这 一过 程很难 用传统 的 数学方 法描述 , 而智 能故 障诊断技 术则 由于其 善 于模拟人 类 处理 问题 的过程 , 容易利用 人 的经验 以及具有 一 定 的学 习能力 等特点 , 在这 一领域 得到 了广泛 的应 用 。通过 对 网络缺 陷判断 的认 知过 程 的分 析 , 用综合 知 应 识 诊断 、 模糊 理论 和神 经 网络等人 工 智能 技术 的最 新成 果 , 可开 发 出一 套 综合 自动 逻辑 分析 判 断系统 , 可对 缺 陷进 行 分析并 提供监 督处 理意见 , 使检 修人 员对 问题 的认 识更具 全 面性 、 有效 性和针 对性 L 。 1 ]
网络故障诊断专家系统知识库的设计与实现

网络故障诊断专家系统知识库的设计与实现一、简述随着互联网技术的飞速发展,网络已经成为现代社会不可或缺的一部分。
然而网络故障的频繁发生给企业和个人带来了巨大的困扰,为了提高网络故障诊断的效率和准确性,本文提出了一种基于知识库的网络故障诊断专家系统。
该系统通过对网络故障诊断领域的专家经验进行归纳、整理和挖掘,构建了一个包含丰富故障信息和诊断方法的知识库。
通过知识库的查询和推理,系统能够为用户提供快速、准确的故障诊断建议,从而降低网络故障对企业和个人的影响,提高网络运行的稳定性和可靠性。
1. 网络故障诊断的重要性和挑战随着互联网的普及和发展,网络已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
然而网络故障诊断在实际应用中面临着诸多挑战,首先网络故障诊断的复杂性是一个重要因素。
网络由大量的硬件、软件和协议组成,这些组件之间的相互作用使得故障诊断变得异常复杂。
此外网络故障可能出现在任何地方,从局域网到广域网,甚至跨洲际网络。
这就要求故障诊断专家具备广泛的知识和技能,以便能够迅速定位问题所在。
其次网络故障诊断的实时性也是一个重要挑战,网络故障可能导致数据传输中断、服务中断甚至系统瘫痪,这对企业和个人用户来说都是不可接受的。
因此故障诊断专家需要能够在短时间内找到问题的根源,并采取相应的措施进行修复。
这对于提高网络的可用性和稳定性具有重要意义。
此外随着云计算、大数据等技术的发展,网络规模不断扩大,故障诊断的难度也在不断提高。
大量的设备、数据和应用程序需要在一个庞大的网络中协同工作,这就要求故障诊断专家具备更高的技能水平和更强的创新能力。
同时网络安全问题也日益严重,如何在保证网络正常运行的同时,有效地防范和应对各种安全威胁,也是网络故障诊断面临的重要挑战之一。
网络故障诊断在现代社会中具有重要意义,但同时也面临着诸多挑战。
为了应对这些挑战,我们需要不断地研究和开发新的技术和方法,提高故障诊断专家的专业素质和能力,以确保网络的稳定运行和信息安全。
网络故障管理专家系统及知识发现系统
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西 安交 通大 学
摘
王 云岚
李增 智
朱海 萍
赵银亮
( 西安 7 04 ) 10 9
要: 文章研究网络故障管理专家 系统 及知识发现系统 , 设计和实现 了一个在线一个 基 于数 据 融台 的 网络 告 警序 列知 识 发 现系 统 I A B , A wIS知识 库 中 的知 识 由 N KS n E
基 于规则 的故 障诊 断专 家系统 ,与传统 的 网络 管理 专 家系统 相 比 , neE A glS有两 大特点 : A glS是 ① ne E
在线 、 实时的故障诊断专家系统;② A glS的知 ne E 识 库 由网络告 警知 识 发现 系统 (N K S T A D )进行 更 薪. 从而使该系统具有更高的实用价值和可靠性 。 T A D 运用数据挖掘算 法,从网络告警序列 中发 NKS
管理 、 故障管理和安全管理。A glS ne 作为 I N S E I M E
故障管 理 的一个 子模 块 . 主要 功能是 实时 接收 网 其 元层 设备 发送 的 Ta rp告警 信息 , 必要 的模 式转 化 经
T,K S进 行 更 新 X D A
关键词 :网络管理 , 专家系统 , 知识发现、 据挖掘 , 障诊断 数 故
1 引 言
2 1 知识 库 .
随着 网络技术 的发 展 ,网络资 源愈加 呈 现出异 构性 和动态性 ,网络管 理 的功能 日益 复 杂 ,传统 的 网络 管 理技 术 已无 法 满 足对 大 型 复 杂 网 络管 理 的 需 要 ,有 必要在 网络 管理 中引人 人工 智能 ( I A )技 术 , 现智 能化 网络 管理 I。故 障 管理作 为 网络管 实 l 理 的五大 功能 之一 ,负责 检测 和确 定 网络故 障 ,其 有 效 与 否和 功 能 的 强 弱 直接 关 系到 被 管 理 网 络 的 可 靠 性 。 本 文 研 究 网 络 故 障 诊 断 专 家 系 统 ( ne S , A gl 以及 网络告 警知 识发 现系 统 (N K S EJ TA D) 的设 计 与实现 A glS是 “ ne E 希通 X N智 能 园区计 算机 网络 管 T
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。
基于神经网络的故障诊断专家系统

神 经 网络 是用 大 量神 经元 的互相 连 接 以及 对 各连 接权 值 分 布来 表示 特定 的 概念 或 知识 。在知 识 获 取 的 过 程 中 ,它 只 要求专 家 提 出范 例 及相 应 的解 ,就 能通 过 特 定 的学 习算 法 对样 本进 行 学 习 ,通 过 网络 内部 自
关 键 词 :神 经 网络 ;专 家 系统 ;故 障诊 断
故 障 诊 断在 近几 十年 来 得 到很 大 发展 ,尤 其是 与 AI 术 中专 家 系统 方 法 结 合 使 诊 断 技术 向 智 能 化 方 技 向 发 展 。然 而 专 家 系 统 的 发 展 遇 到 知 识 获 取 的 “ 瓶 颈 ” 组合 爆 炸 ”等 困难 ,它不 具 备学 习能 力 ,不 能 ,“ 用 联 想 、记 忆 和类 比方式 推理 ,因而急 待 开拓 新 的途 径。 本文 提 出 的基 于神 经 网络 的故 障诊 断专 家 系统 , 其 思想 是 利用 神 经 网络 的 自适应 学 习 、分 布式 存 储 、联
t o a 。 he pr gr m
Ke wo d : TM S 4 1 ;GS ;HOS ;C mmu ia i n y rs 300 P T o nct o
作 者 简 介 朱新 平 男 , 9 2 毕 业 于 四 川 大 学 无 线 电 系 电子 学 与信 息 系统 专 业 . 直 在 西安 导航 技 术 研 究所 从 事 雷 达 终 端 19 年 一
只要 输入
也 会 接 近 于学 习样 本 的输 出模 式 ,这种 性 质使 得 神 经 网络专 家 系统 具 有联 想记 忆 的 能力 。神经 网络 技 术 的 特 点 很 好 地 解 决 了专 家 系统 实 现过 程 中 的一 些 难 点 ,
专家系统发展综述

专家系统发展综述专家系统是领域的一个重要分支,自20世纪60年代初以来,已经经历了数十年的发展。
本文将对专家系统的发展历程、基本概念、应用领域以及未来趋势进行综述。
一、专家系统的发展历程专家系统的发展可以追溯到1965年,当时美国科学家Feigenbaum提出了基于规则的专家系统概念。
随后,在1970年,Feigenbaum和Stuart Russell合著的《专家系统》一书出版,标志着专家系统的正式诞生。
在此之后,专家系统经历了快速发展和广泛应用,逐渐成为了人工智能领域的重要支柱。
二、专家系统的基本概念专家系统是一种智能计算机程序,它利用计算机技术和人工智能理论,模拟人类专家解决问题的思维过程,为用户提供专业领域的咨询和服务。
通常情况下,专家系统包括知识库和推理机两个核心组成部分,其中知识库用于存储领域专业知识,推理机则用于根据已有知识进行推理和解决问题。
三、专家系统的应用领域1、医疗领域:医生专家系统可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
例如,基于医学知识的智能问诊系统,可以根据患者症状和病史,进行初步诊断和用药建议。
2、金融领域:金融专家系统可以帮助银行、证券公司等金融机构进行投资决策、风险管理等方面的工作。
例如,基于金融市场数据的智能投顾系统,可以根据市场行情和投资者风险偏好,制定个性化的投资策略。
3、交通领域:交通管理专家系统可以帮助交通管理部门进行交通流量规划和调度指挥。
例如,基于路网信息的智能交通管理系统,可以根据实时交通信息进行路况预测和交通调度。
4、教育领域:教育专家系统可以帮助教师进行教学辅助和学生学习辅导。
例如,基于学科知识的智能教育辅导系统,可以根据学生的学习需求和学科水平,提供个性化的学习资源和教学方案。
四、专家系统的未来趋势1、知识库的构建与更新:随着知识爆炸的时代到来,专家系统的知识库需要不断更新和优化,以适应领域发展的需要。
因此,如何高效地进行知识获取、整理、表达和更新将成为未来研究的重要方向。
专家系统故障诊断方法
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专家系统故障诊断方法
专家系统是一种基于人工智能技术的计算机系统,其设计目的是模拟专家的知识和经验,用于解决复杂的问题。
在实际应用中,专家系统常常用于故障诊断和问题解决。
故障诊断是专家系统的重要应用之一。
在现代社会中,许多系统和设备都非常复杂,一旦出现故障,往往需要专业的知识和经验来诊断和解决。
专家系统通过将专家的知识和经验编码成规则和推理机制,可以快速准确地诊断和解决各种故障。
专家系统故障诊断方法可以分为以下几个步骤:
1. 知识获取:首先需要从专家那里获取故障诊断所需的知识和经验。
这可以通过面谈、观察和文献研究等方式进行。
2. 知识表示与编码:获取到的知识和经验需要转化为计算机可以处理的形式,通常是规则和推理机制。
规则是一种以“如果-那么”形式表示的知识,推理机制则是用于根据规则进行推理和推断的方法。
3. 诊断推理:在诊断推理阶段,根据用户提供的故障现象和系统信息,专家系统将使用已编码的知识和推理机制进行推理和推断,以确定可能的故障原因。
这通常涉及到多个规则的匹配和推理链的构建。
4. 故障排除:在确定可能的故障原因后,专家系统还可以提供相应的故障排除建议。
这些建议通常是基于专家知识和经验的,可以帮助用户解决故障。
5. 知识更新与维护:随着时间的推移,系统的故障诊断知识和经验可能会发生变化。
因此,定期对专家系统的知识进行更新和维护是很重要的,以保证其准确性和有效性。
综上所述,专家系统故障诊断方法是一种基于专家知识和经验的计算机辅助诊断方法。
通过将专家的知识和经验编码成规则和推理机制,专家系统可以快速准确地诊断和解决各种故障。
网络故障诊断解决专家系统
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网络故障诊断与解决专家系统摘要:为了使系统能够高效地对各种复杂网络进行管理,本文提出了基于产生式的故障诊断专家系统。
归纳总结了网络故障的知识范围,构成故障知识库。
在该知识库的基础上采用故障定位向导程序进行推理,实现管理和诊断网络故障。
关键词:网络故障诊断专家系统定位向导层次推理中图分类号:TP722 文献标识码:A IX)I:10.3964/j.issm 1000-0593(2010)06—1628-06Network faults diagnosis and resolution of expert systemDENG Peng( Department, City, City Zip Code, China)Abstract:In order to manage all kinds of complex network efficiently ,fault diagnose Expert Database System based on production system is introduced in this paper. In this system ,network fault knowledge is collected and fault knowledge database is set up. Fault detecting guide is designed for managing and diagnosing network fault。
.Key words:Network fault detection ;Expert system ;Fault detecting guide ;Level reason专家系统(Expert System, ES),也称基于知识的系统(Knowledge Based System,KBS),是人工智能(Artificial Intelligence,AI)的一个新的分支,也是发展最快的一个分支。
一种改进的神经网络机械故障诊断专家系统

一
l 前 言
故 障 诊 断 技 术 是 保 障 当今 工 矿 企 业 中 大 型 设 备 可靠 运 行
“ 穷 递 归 ” 困难 , 现 并 行 联 想 和 自适 应 推理 ; 高 专家 系 无 等 实 提
统的智能水平 、 实时处理能力及鲁棒性 。神经网络专家系统 的
基 本 机 构 如 图 l 示 1 所 4 1 。
的重要途径之一 . 具有较大的社会效益和经济效益 。故障诊断 的荚键是实现从 故障征兆空间到故障空间的映射, 而实现对 从 故 障的识别和诊 断f l l 。传统的方法是采用基于符号推理的 专家 系统。但是这 种 夸家系统用于故障诊 断时存在知识 获取 困难 、
P ENG o, ANG L c iW U GU Ta W u- a , l
n “ a. p o e x e t s se o c a ia a l ig o i ae n L— g, 1 I r v d e p r y tm f r me h nc l fu t da n ss m b sd o M
n u a ewo kCo u r En ie rng a d Ap l ain ,0 7, 3 1)2 2 2 4 e r n t r . mp t gn e i n pi to s 2 0 4 ( : 3 — 3 . l e c
Ab t a t A mp o e e r l n t o k b s d o — ag rt m a e n a p i d t a l d a n ss e p r y t m g i s o te sr c : n i rv d n u a e w r a e n L M lo h h s b e p l o f u t i g o i x e t se a an t t h i e s
基于BP网络和专家系统的铝电解槽分层故障诊断

基于BP网络和专家系统的铝电解槽分层故障诊断丁立伟;聂婷;李停【摘要】针对铝电解槽故障种类繁多和不易诊断的问题,设计了基于BP网络和专家系统的分层故障诊断系统,包括前层分类和后层预报;通过对槽电阻信号的频谱分析,提取了故障特征信息,并对故障进行分类;建立了基于BP网络的前层分类器,用于诊断特征显著的故障;制定了故障诊断和控制规则,完善了专家系统的知识库,根据前层分类结果对余下故障进行诊断;通过制定规则,将前层分类和后层预报相结合,实现了故障诊断系统的整体设计;仿真结果及理论分析表明,该系统可有效预报单一及复合故障,提高故障诊断的准确率,保证铝电解槽工作状况的稳定.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2014(022)011【总页数】4页(P3476-3479)【关键词】铝电解槽;故障诊断;BP神经网络;专家系统;分层【作者】丁立伟;聂婷;李停【作者单位】兖矿科澳铝业有限公司,山东邹城273500;中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州221008;中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州221008【正文语种】中文【中图分类】TP206.30 引言铝电解工业在我国国民经济中占有十分重要的地位。
作为铝电解生产中的典型设备,电解槽的运行状况对经济效益、日常生产和电解槽使用寿命等有直接影响。
电解槽一旦发生故障,轻则导致电解槽电流效率下降、能源消耗大幅增高[1-2],重则引发停槽事故、影响整个电解槽体系的生产,因此对电解槽槽况的诊断尤为重要。
铝电解过程机理复杂,同时受高温、强磁场和强电场相互干扰的影响,槽况复杂多变,故障种类繁多、频发、不易诊断[3]。
电解槽中能够在线连续测量的信号只有系列电流、槽电压和阳极位置,而可以反映电解槽内部状况的参数只能通过人工定时检测,测量误差大、不能准确反映电解槽故障特征,同样影响诊断效率[4]。
因此,建立电解槽故障诊断系统,详细分析电解槽故障特征,提高诊断的准确率具有重要意义。
专家系统故障诊断 - 副本

先进控制技术——专家系统故障诊断1适用场合目前专家系统在故障诊断领域的应用非常广泛,如美空军研制的用于飞机喷气发动机故障诊断专家系统XMAN,NASA与M IT合作开发的用于动力系统诊断的专家系统,英国某公司为英国军方开发的直升机发动机转子监控与诊断专家系统等,此外在电力、机械、化工、船舶等许多领域中也大量应用了故障诊断。
但不同的专家知识可能不一样,甚至互相矛盾,因此它主要应用于非结构化有经验的系统当中。
2专家系统诊断优缺点2.1优点(1)灵活性大多数故障诊断专家系统的体系结构都采用知识数据库与推理机制相互分离的构造规则,二者之间既有数据关联,又相互独立运行。
这样在专家系统运行时,能根据具体问题的特点,分别选取合适的知识条目构成不同的推理方法序列,实现对问题的诊断。
(2)透明性专家系统设置解释机制或者解释模块,用于向用户解释推理机制的思维过程,以及某些答案的分析思路。
这样,可以帮助用户较清楚地了解系统诊断问题的过程。
(3)交互性智能度较高的专家系统均采用交互式系统。
专家系统的这一特征为用户提供便利,这也是它得以广泛应用的重要原因。
(4)实用性专家系统的技术要求来自于特定领域问题的实际需求,这种特性决定了专家系统具有强烈的应用性。
同时该诊断方法具有诊断过程简便、快速快、不单纯依赖于数学模型,而且具有较为丰富与灵活的知识表达和问题求解能力,它可充分发挥人类专家根据经验和知识所进行的推理和判断能力。
2.2缺点(1)获取知识的能力较弱为开发特定对象的专家系统,软件设计人员几乎要从头学习一门新的专业知识,大大增加了开发成本,还不能完全保证特定专业知识的领会程度,对知识条目数据库的建设和维护带来很多麻烦。
另一方面,不同的专家知识可能不一样,甚至互相矛盾,因此该方法不适用于没有经验的系统的故障诊断。
(2)具有一定的复杂性及难度专家系统拥有知识数据库,运用知识条目进行推理,模拟领域专家诊断问题的思维过程。
但是,人类的知识世界丰富多彩,人类的思维方式多种多样,要想较准确地实现模拟人类思维,是一项非常困难的技术。
基于神经网络联锁系统故障诊断专家系统的研究

一
需 耍 的学 习精 度 。 把 孥家 求 解 实 际 问题 的 启发 式 知 识 与 经验 分 布 到 网 络 的 各 个 节 点 及节 点 间 的 权
Ab ta t I wa t d c d te s u t r dt ewo kn r cp e f h x e y tm f e rl ewo k a d d s r e s r c : t s n r u e t cu e i o h r n a r igp i i lso t eE p a S se o n u a n t r , e c i d h n n b t eCo u e — tro k n n r l a l Dig o i E p a S s m. h mp tri e l c ig Co to u t a n ss x e y t n F e Ke r s Co u e - tr c i gS se fu t ig o i; e r l e wo k E p a S s m ywo d : mp tri e l k n y t m; a l d a n ss n u a t r ; x e y t n o n e
L U B —o g L onn L h.in l oh n . I Gu .i. I i a g Z q
( c o l f noma o n l  ̄ cl n ier g L n h uJ oo gU iesy, az o 7 0 7 , h a S h o o fr t na dE e i gn ei , a z o i tn n ri L n h u 3 0 0 C i ) I i c aE n a v t n
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
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。
基于粗集神经网络的故障诊断专家系统研究
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关键 词 :往复式压缩机;粗集; 决策表 ; 神经网络;故障诊断;专家系统 中图分 类号 :T Q 4 4 0 . 5 文 献标识 码 :A 文章 编 号 :1 0 0 1 — 9 6 7 7 ( 2 0 1 3 ) 1 5 - 0 0 1 8 - 0 3
2 C h i n a N a t i o n a l P e t r o l e u m C o r p ,B e i j i n g 1 0 0 0 0 7, C h i n a )
Ab s t r a c t :F o r t h e c h e mi c a l i n d u s t r y a n d p e t r o c h e mi c l a i n d u s t y ,r r e c i p r o c a t i n g c o mp r e s s o r wa s o n e o f t h e mo s t w i d e l y u s e d c l a s s e s o f ma c h i n e .I n o r d e r t o d i a g n o s e t h e f a u l t o f t h e c o mp r e s s o r .a n e w mo d e l f 0 r e x p e r t s y s t e m b a s e d o n r o u g h
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故障诊断专家系统的设计与实施方法研究
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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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网络故障诊断与解决专家系统摘 要:为了使系统能够高效地对各种复杂网络进行管理,本文提出了基于产生式的故障诊断专家系统。
归纳总结了网络照片尺寸为20mm*30mm;最好不用红色背景故障的知识范围,构成故障知识库。
在该知识库的基础上采用故障定位向导程序进行推理,实现管理和诊断网络故障。
关键词: 网络故障诊断 专家系统 定位向导 层次推理中图分类号:TP722 文献标识码:A IX)I:10.3964/j.issm 1000-0593(2010)06—1628-06Network faults diagnosis and resolution ofexpert systemDENG Peng( Department, City, City Zip Code, China)Abstract: In order to manage all kinds of complex network efficiently ,fault diagnose Expert Database System based on production system is introduced in this paper. In this system ,network fault knowledge is collected and fault knowledge database is set up. Fault detecting guide is designed for managing and diagnosing network fault。
.Key words:Network fault detection ;Expert system ;Fault detecting guide ;Level reason 专家系统(Expert System, ES),也称基于知识的系统(Knowledge Based System,KBS),是人工智能(Artificial Intelligence,AI)的一个新的分支,也是发展最快的一个分支。
ES实际上是 AI 计算机程序系统,它能利用目前大量人类专家的专门知识和方法来解决现实生活中某些复杂的重要问题。
1 网络故障我们可以根据网络故障的性质把网络故障分为物理故障与逻辑故障,也可以根据网络故障的对象把网络故障分为线路故障、路由故障和主机故障。
1.1物理类故障 物理故障,一般是指线路或设备出现物理类问题或说成硬件类问题。
(一)线路故障 在日常网络维护中,线路故障的发生率是相当高的,约占发生故障的70%。
线路故障通常包括线路损坏及线路受到严重电磁干扰。
排查方法:如果是短距离的范围内,判断网线好坏简单的方法是将该网络线一端从电脑上拔出用测线器测量,因为我们一般上网只用1.2.3.6号线,所以这四根线亮的话就能够正常使用,也就是说到交换机之间的网线是可用的.(二)端口故障 端口故障通常包括插头松动和端口本身的物理故障。
排查方法:此类故障通常会影响到与其直接相连的其他设备的信号灯。
因为信号灯比较直观,所以可以通过信号灯的状态大致判断出故障的发生范围和可能原因。
也可以尝试使用其它端口看能否连接正常。
这时我们可以拔下插头反复插拔几次. (三)集线器或路由器故障 集线器或路由器故障在此是指物理损坏,无法工作,导致网络不通。
排查方法:通常最简易的方法是替换排除法,用通信正常的网线和主机来连接集线器(或路由器),如能正常通信,集线器或路由器正常;否则再转换集线器端口排查是端口故障还是集线器(或路由器)的故障;很多时候,集线器(或路由器)的指示灯也能提示其是否有故障,正常情况下对应端口的灯应为绿灯。
如若始终不能正常通信,则可认定是集线器或路由器故障。
如果整栋楼都上不去网的话,我们可以判断是不是交换机掉电,这时我们只须看交换机电源指示灯就可判断. (四)主机物理故障 网卡故障,笔者把其也归为主机物理故障,因为网卡多装在主机内,靠主机完成配置和通信,即可以看作网络终端。
此类故障通常包括网卡松动,网卡物理故障,主机的网卡插槽故障和主机本身故障。
排查方法:当我们用ping命令ping本机的ip地址时,如若不通我们可以判断是网卡的问题,或操作系统的问题,因网络中心人员有限我们不负责电脑硬件或电脑软件问题.1.2逻辑类故障 逻辑故障中的最常见情况是配置错误,也就是指因为网络设备的配置错误而导致的网络异常或故障 (一)路由器逻辑故障 路由器逻辑故障通常包括路由器端口参数设定有误,路由器路由配置错误、路由器CPU利用率过高和路由器内存余量太小等。
排查方法:路由器端口参数设定有误,会导致找不到远端地址。
用Ping命令或用Traceroute命令(路由跟踪程序:在UNIX系统中,我们称之为Traceroute;MS Windows中为Tracert),查看在远端地址哪个节点出现问题,对该节点参数进行检查和修复。
路由器路由配置错误,会使路由循环或找不到远端地址。
比如,两个路由器直接连接,这时应该让一台路由器的出口连接到另一路由器的入口,而这台路由器的入口连接另一路由器的出口才行,这时制作的网线就应该满足这一特性,否则也会导致网络错误。
该故障可以用Traceroute工具,可以发现在Traceroute的结果中某一段之后,两个IP 地址循环出现。
这时,一般就是线路远端把端口路由又指向了线路的近端,导致IP包在该线路上来回反复传递。
解决路由循环的方法就是重新配置路由器端口的静态路由或动态路由,把路由设置为正确配置,就能恢复线路了。
路由器CPU利用率过高和路由器内存余量太小,导致网络服务的质量变差。
比如路由器内存余量越小丢包率就会越高等。
检测这种故障,利用MIB变量浏览器较直观,它收集路由器的路由表、端口流量数据、计费数据、路由器CPU的温度、负载以及路由器的内存余量等数据,通常情况下网络管理系统有专门的管理进程,不断地检测路由器的关键数据,并及时给出报警。
解决这种故障,只有对路由器进行升级、扩大内存等,或者重新规划网络拓扑结构。
(二)一些重要进程或端口关闭 一些有关网络连接数据参数得重要进程或端口受系统或病病毒影响而导致意外关闭。
比如,路由器的SNMP进程意外关闭,这时网络管理系统将不能从路由器中采集到任何数据,因此网络管理系统失去了对该路由器的控制。
或者线路中断,没有流量。
排查方法:用Ping线路近端的端口看是否能Ping通,Ping不通时检查该端口是否处于down的状态,若是说明该端口已经给关闭了,因而导致故障。
这时只需重新启动该端口,就可以恢复线路的连通。
(三)主交换机上ip地址与物理MAC地址绑定错误.判断方法:首先要判定线路没有问题,在这种情况下我们ping网关会ping不通,但是ping其他同一网段的ip地址可以ping通或arp –a能够看到网关及网关的物理地址,那么我们就可以判断是地址绑定错误.这时给网络中心负责ip地址管理的同学打电话,修改其绑定的物理地址.(三)主机逻辑故障 主机逻辑故障所造成网络故障率是较高的,通常包括网卡的驱动程序安装不当、网卡设备有冲突、主机的网络地址参数设置不当、主机网络协议或服务安装不当和主机安全性故障等。
1.网卡的驱动程序安装不当。
网卡的驱动程序安装不当,包括网卡驱动未安装或安装了错误的驱动出现不兼容,都会导致网卡无法正常工作。
排查方法:在设备管理器窗口中,检查网卡选项,看是否驱动安装正常,若网卡型号前标示出现“!”或“X”,表明此时网卡无法正常工作。
解决方法很简单,只要找到正确的驱动程序重新安装即可。
3.主机的网络地址参数设置不当。
主机的网络地址参数设置不当是常见的主机逻辑故障。
比如,主机配置的IP地址与其他主机冲突,或IP地址根本就不在于网范围内,这将导致该主机不能连通。
排查方法:查看网络邻居属性中的连接属性窗口,查看TCP/IP选项参数是否符合要求,包括IP地址、子网掩码、网关和DNS参数,进行修复。
计算机网络技术发展迅速,网络故障也十分复杂,上述概括了常见的几类故障及其排查方法。
针对具体的诊断技术,总体来说是遵循先软后硬的原则,但是具体情况要具体分析,这些经验就需要您长期的积累了。
如果你是网络管理人员,在网络维护中的还需要注意以下几个方面: 第一,建立完整的组网文档,以供维护时查询。
如系统需求分析报告、网络设计总体思路和方案、网路拓扑结构的规划、网络设备和网线的选择、网络的布线、网络的IP分配,网络设备分布等等。
第二,做好网络维护日志的良好习惯,尤其是有一些发生概率低但危害大的故障和一些概率高的故障,对每台机器都要作完备的维护文档,以有利于以后故障的排查。
这也是一种经验的积累。
第三,提高网络安全防范意识,提高口令的可靠性,并为主机加装最新的操作系统的补丁程序和防火墙、防黑客程序等来防止可能出现的漏洞。
2 专家知识库的建立因为建立的故障管理专家系统需要达到实时故障识别及非实时故障分析的任务。
为了实现故障的判别,我们建立了网络故障识别知识库,判断网络运行情况是否发生故障。
为了实现故障分析,我们建立了故障分析知识库,对用户待分析的故障进行故障原因分析。
故障识别产生的结果是进行故障分析的条件,二者有着必然的联系。
两个知识库都根据该领域专家的经验进行创建,为应用程序判断分析的准确性提供了必要的保障。
2.1故障识别知识库目前,网络故障识别主要采用在应用程序中添加判断语句实现。
针对故障的类型多,而且每种故障的判别方式多种多样,我们采用对MIB[4 ]数据库和网络轮询监测对象进行分析后做处理,得出具体的故障类型。
本算法最多只要有限次的二目运算就可完成。
以下是6 种网络故障识别的规则。
设MIBObj 为网络代理(Agent) 中的MIB 数据库中的对象,MIBObj1、MIBObj2 为中间变量,Const 为常量,则:(1) MIBObj1 =MIBObj1 - MIBObj2 ; (2)MIBObj1 =MIBObj1 +MIBObj2 ; (3) MIBObj1 = MIBObj1 3 MIBObj2 ; (4) MIBObj1 = MI2BObj1/MIBObj2 ; (5)MIBObj < Const ; (6)MIBObj > Const 。
结构说明:序列号为该表的主键。
故障名称为网络中出现的故障。
产生式序列号为引用故障识别产生式的外键。
故障事件计算顺序表明在应用多个产生式计算时的产生式应用顺序。
第一个参数标志可以是输入参数、常数或应用中间结果。
其后的第一个参数字段根据该标志确定,其中输入参数通过MIB 中的OID 值表示,应用中间结果通过其序号表明是前面哪一步计算的中间值。