学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于ANNES的故障智能诊断技术研究

作　者: 陈文清
导　师: 谭思云
学　校: 武汉理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 故障智能诊断系统 知识获取 知识表示 面向对象 不确定信息 神经网络 专家系统
分类号: TP277
类　型: 硕士论文
年　份: 2002年
下　载: 103次
引　用: 10次
阅　读: 论文下载
 

内容摘要


随着现代工业技术的发展，特别是计算机技术、网络通讯技术的飞速发展，工业系统的规模越来越大，并进一步向广域互联、智能诊断、远程监控的综合自动化系统模式发展，这使得现代设备的结构越来越复杂，设备及设备的零部件间的关联耦合程度日益加剧。因此，影响系统运行的因素骤增，其发生故障的潜在可能性越来越大，智能诊断技术也就应运而生。 由于故障智能诊断技术涉及多个领域技术，以致于到目前为止还没有完整成熟的故障智能诊断理论。本文结合工程实践，在对现有诊断技术进行甄别分析的基础上，对基于ANNES的故障智能诊断技术作了深入的探讨。 首先，简单介绍了故障诊断技术的理论基础，提出了故障智能诊断系统的一般结构，并阐述相应功能模块的特点；然后深入地分析了故障智能诊断系统中知识获取和表示方法，提出了智能诊断系统知识获取的一般模型；详细论述了深浅知识各自特点及相互关系，给出了深浅知识集成表示模型；接着讨论了面向对象技术的基本思想及在诊断知识表示中的应用，根据深浅知识在智能诊断系统中的作用特点，从充分发挥二者各自优势、提高ANNES诊断系统知识表示性能角度出发，结合面向对象技术，提出了面向对象的深浅知识混合表示模型，并研究了模型中对象的层次结构、知识单元的基本结构以及该模型的实现技术；还详细探讨了诊断系统中信息的不确定性问题，分析了诊断系统不确定性产生的原因，研究了不确定性知识的表示方法及不确定性推理的一般模型；进而重点讨论了三层前向BP网络的工作原理、算法以及算法的改进；在比较分析神经网络和专家系统各自的特点基础上，讨论了二者结合的可能性，深入研究了二者结合的方法与途径。结合二者的优势，构建了基于ANNES的故障智能诊断系统，研究了该系统的实现技术。以复杂电子设备的故障智能诊断为例，讨论了ANNES技术的实际应用价值，并对故障诊断实例的结果进行了深入分析。最后，对基于ANNES的智能诊断技术的发展作了进一步的展望。

全文目录


第一章 绪论  8-12
  1．1 课题概述  8-10
    1．1．1 课题来源  8
    1．1．2 课题背景  8-9
    1．1．3 诊断技术的发展及国内外研究现状  9-10
  1．2 论文主要工作  10-12
第二章 故障智能诊断技术基础  12-24
  2．1 故障智能诊断系统的一般概念  12-15
    2．1．1 故障及故障分析  12-13
    2．1．2 系统故障的特点  13-14
    2．1．3 故障智能诊断系统  14-15
  2．2 故障智能诊断系统的研究方法  15-18
    2．2．1 基于专家系统的方法  16
    2．2．2 基于案例的诊断方法  16-17
    2．2．3 基于人工神经网的方法  17
    2．2．4 基于模糊数学的方法  17-18
    2．2．5 基于故障树的方法  18
  2．3 现有故障智能诊断系统的缺陷  18-19
  2．4 故障智能诊断系统发展趋势  19-21
    2．4．1 多种知识表示方法的结合  19-20
    2．4．2 经验知识与原理知识的紧密结合  20
    2．4．3 诊断系统与神经网络的结合  20
    2．4．4 虚拟现实技术将得到重视和应用  20-21
    2．4．5 数据库技术与人工智能技术相互渗透  21
  2．5 故障智能诊断系统的一般结构  21-24
    2．5．1 故障智能诊断系统的一般结构  21-22
    2．5．2 故障智能诊断系统的功能特点  22-24
第三章 诊断知识的获取与表示  24-47
  3．1 概述  24-28
    3．1．1 知识与知识表示  24-25
    3．1．2 故障智能诊断系统中知识的分类  25-27
    3．1．3 深浅知识的特点和关系  27-28
  3．2 故障智能诊断系统中知识的获取方法  28-31
    3．2．1 知识获取是建造故障智能诊断系统的“瓶颈”  28
    3．2．2 传统的三种知识获取方法  28-30
    3．2．3 故障智能诊断系统中知识获取的一般模型  30-31
  3．3 故障智能诊断系统中知识的表示方法  31-41
    3．3．1 传统的知识表示方法  31
    3．3．2 故障智能诊断系统中知识的表示方法  31-41
  3．4 故障智能诊断系统中不确定性问题  41-47
    3．4．1 诊断系统中不确定性的分析  41-43
    3．4．2 不确定性知识的表示  43-44
    3．4．3 不确定性推理的一般模型  44-47
第四章 基于ANNES的故障智能诊断系统  47-71
  4．1 引言  47
  4．2 神经元模型  47-49
  4．3 基于神经网络的学习方式  49
  4．4 BP网络  49-57
    4．4．1 BP网络结构及工作原理  49-50
    4．4．2 BP网络学习算法  50-52
    4．4．3 BP算法的数学原理  52-54
    4．4．4 BP网络的特点  54-55
    4．4．5 BP算法的改进方法  55-57
  4．5 专家系统与神经网络的特点比较  57-58
    4．5．1 专家系统方法  57-58
    4．5．2 人工神经网络方法  58
  4．6 专家系统和人工神经网络的结合  58-62
    4．6．1 结合的可能性  58-59
    4．6．2 ANN和ES结合的方法和途径  59-62
  4．7 ANNES的实现  62-64
    4．7．1 引言  62
    4．7．2 ANNES的结构  62-63
    4．7．3 基于ANNES的故障诊断系统的实现  63-64
  4．8 基于模糊推理的ANNES的基本思想  64-65
  4．9 基于ANNES的复杂电子设备故障智能诊断  65-70
    4．9．1 基于ANNES的复杂电子设备故障诊断方法  65
    4．9．2 ANNES诊断实例及结果分析  65-70
  4．10 基于ANNES诊断技术的进一步展望  70-71
参考文献  71-73
硕士学习期间发表论文  73-74
致谢  74

相似论文

  1. 基因调控网络模型描述语言研究,Q78
  2. 天然气脱酸性气体过程中物性研究及数据处理,TE644
  3. 压气机优化平台建立与跨音速压气机气动优化设计,TH45
  4. 调频式电容位移传感器高速测频与非线性校正技术研究,TH822
  5. 中医舌诊中舌形与齿痕的特征提取及分类研究,TP391.41
  6. 红外超光谱图像的虚拟探测器研究,TP391.41
  7. 模糊控制、神经网络在平面二级倒立摆中的应用,TP273.4
  8. 基于神经网络的水厂投药预测控制研究,TP273.1
  9. 面向嵌入式超声检测系统的图形接口设计与应用,TP274.53
  10. 视觉伺服四自由度机械臂的研究,TP242.6
  11. 机械臂视觉伺服系统的研究,TP242.6
  12. 压电驱动微工作台的控制与校正技术研究,TP273
  13. 某武器检测装置的控制系统设计,TP183
  14. 武器装备信息管理系统的设计与实现,TP311.52
  15. 市级旅游用地规划环境影响评价研究,X820.3
  16. 珠三角地区高性能混凝土配合比智能化系统,TU528
  17. 大学生综合素质测评研究,G645.5
  18. 不具备全局Lipschitz条件的时滞细胞神经网络的反周期解研究,TP183
  19. 基于并行算法的模糊综合评价模型的设计与应用,TP18
  20. 基于神经网络的牡蛎呈味肽制备及呈味特性研究,TS254.4
  21. 基于神经网络辨识的同步发电机励磁控制研究,TM31

中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 监视、报警、故障诊断系统
© 2012 www.xueweilunwen.com