汽车故障诊断专家系统的设计与实现

针对目前汽车故障的复杂多样以及无法实时诊断的情况,提出了基于规则的汽车故障诊断专家系统。该系统运用汽车故障诊断专家的知识填充知识库,运用人工智能的理论,以产生式规则作为知识的表示形式,采用基于故障树的分析方法,运用正向推理,达到对汽车基本故障诊断的目的,实现对汽车实时故障的诊断。     

核电站诊断与报警系统的发展

分析了传统的故障诊断及报警系统的结构和特点,指出了其需要改进的方面;然后针对目前计算机技术的发展,描述了基于知识库的专家系统,基于故障树的诊断系统,基于神经网络的诊断系统在核电站报警系统中的应用前景。     

故障诊断专家系统应用研究

提出了直流斩波电路故障诊断专家系统的理论根据及设计方法。知识库设计为多元故障树，诊断数据来源于对被诊断对象的测试与知识推理，依据特征向量实现故障定位。采用功能级故障诊断模型比依据网络理论建立的数学模型更为简便。     

基于传感器融合技术的专家系统

在整车故障诊断专家系统的建立中,在传感器获取数据和知识的产生式表示法的基础上,综合汽车波形分析和数据流分析在故障诊断中的应用,应用C语言,将传感器信号的变化转化为规则组成专家系统的知识库,同时采用正向演绎推理方法,开发基于传感器融合技术的专家系统,实现故障诊断.     

油液监测故障诊断关联规则的挖掘研究

叙述了基于规则推理的传统专家系统对规则提取的局限性，介绍了数据挖掘的概念，并就柴油机故障诊断问题指出关联规则的必要性，确定了挖掘关联规则所需的数据库结构．并讨论了柴油机系统单层次故障和多层次故障关联规则的挖掘．     

基于规则的机车柴油机故障诊断专家系统

简要介绍了机车柴油机故障诊断专家系统的国内外研究现状，阐述了所研究开发的柴油机故障诊断专家系统的整体框架、诊断知识的表达方法以及诊断的推理机制，并给出了应用专家系统进行机车柴油机故障诊断的实际例子．     

选择隧道施工方法的神经网络专家系统

将专家系统与神经网络优点相结合，建立了隧道施工方法选择的神经网络专家系统。该系统将从领域专家处获取的知识库表达为推理网络形式，并以专家系统的推理规则定义神经元结点，使网络“神经化”。通过用改进的ＢＰ算法训练，从而优化和修正知识（包括可信度因子）。     

模糊神经网络专家系统在故障诊断中的应用

针对汽车电控发动机故障多,具有模糊性和复杂性的事实,结合模糊逻辑、神经网络、专家系统各自的特点,建立了基于模糊神经网络专家系统的发动机的故障诊断系统;采用面向对象的Visual Basic 6.0、MATLAB 7.0和Ac-cess数据库等软件来实现系统结构,对系统的整个流程,尤其是关键点和重难点进行了研究。结果表明:该诊断系统能对电控发动机故障进行快速准确诊断。     

发动机废气分析仪测试结果故障树分析

汽车发动机废气分析不仅是检查排放污染物治理效果的有效途径,也是对发动机工作状况及性能进行判定的重要手段。采用故障树分析法对发动机废气排放进行分析,对发动机废气分析仪测试结果进行基于故障树的分析,可以得出发动机废气分析仪测试结果与发动机故障之间的联系,提高汽车发动机故障诊断的技术水平。     

基于嵌入式系统的机车状态检测与故障诊断系统设计

分析了现有机车设备状态检测与故障诊断系统的弊端,介绍了基于嵌入式系统与专家系统的机车设备状态检测与故障诊断系统的工作原理和主要构成.在此基础上设计了车载嵌入式系统和专家系统.其中嵌入式系统完成对机车设备状态的检测、信息显示和简单的实时故障诊断功能,专家系统通过接收车载嵌入式系统对机车设备状态信息的初步分析处理,完成机车运行状态判断和状态预测.主要介绍了车载嵌入式系统的软硬件实现方法,及车载嵌入式系统向专家系统传输数据的方式以及专家系统软件设计的模糊数学理论.经仿真软件仿真,和装车试运行证明本系统具有良好的彩色图形显示能力和强大的故障诊断能力.