基于多传感器信息融合技术的轨道交通车站设备故障诊断

本文在分析了轨道交通车站设备故障诊断的特点和多传感器信息融合技术的基础上,总结了适合于故障诊断的信息融合典型结构以及基于信息融合的故障诊断系统结构。该结构在轨道交通车站设备故障诊断系统中具有普遍意义,实用性强。     

基于多传感器数据融合的齿轮箱故障诊断方法

为了解决单通道单维度振动信号输入不能全面表达齿轮箱故障特征的问题,提出一种基于多传感器多通道数据融合的诊断模型,结合卷积神经网络应用于齿轮箱振动信号的特征学习和故障分类中.利用连续小波变换对多通道数据进行二维时频变换,得到二维时频图像;构建神经网络诊断模型,以多通道的时频图作为输入,实现多通道信号特征的故障分类.通过动...     

基于人工智能专家系统的船舶电力系统故障诊断研究

为了提高船舶电力系统在发生故障后锁定故障点的效率,为船员抢修争取到宝贵时间,提高船舶在航行过程中的安全系数.本论文在阐述了船舶电力系统故障特点后,根据故障发生部位的优先级,将诊断模块分为输电线路和其它设备级两个模块,利用matlab程序设计语言设计改进遗传禁忌混合算法预处理数据,并分别使用正向推理和混合推理机制分析数据,同时引入模糊规则,对分析专家系统故障诊断机理在船舶电力系统故障诊断中的改进方案进行了研究,以便于工作人员及时排除故障,对于加强船舶电力系统的稳定性具有重要意义.     

基于专家系统和神经网络的机车电路故障诊断系统研究

以机车电路为例论述了人工智能在故障诊断中的一种新的应用方案。文章在概括分析了用传统专家系统方法来解决故障诊断问题的优越性和开发中存在突出问题的基础上，提出将神经网络理论和模糊理论与专家系统相结合，共建深、浅层知识并举的推理机，以集成协同的方式组成知识库，以此得到神经－专家故障检测、诊断系统的新方案，文中对系统的软、硬件的总体设计作出简要介绍，同时进行了技术方法、手段、采用程序设计语言的可行性分析。     

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．     

柴油机诊断技术现状及专家系统策略研究

分析了内燃机车柴油机故障诊断技术的现状,在此基础上提出了开发柴油机诊断专家系统的必要性;对诊断专家系统的策略,包括知识策略和求解策略进行了分析研究,这个研究为开发柴油机诊断专家系统提供了理论基础;最后介绍了柴油机诊断原型的一个知识模型     

基于维修知识库的汽车故障专家系统

采用专家系统技术是解决汽车故障诊断与车辆维护修理等方面问题的有效途径，在汽车检测与修理技术培训中更是大有用武之地。     

电气化铁路牵引变电所故障诊断专家系统

采用以断路器跳闸信号和保护动作信号相结合的方法故障诊断，将保护配置情况隐含在故障模型中，取消繁琐的且较难描述的保护数据库。     

液压系统故障诊断数据库专家系统的研究

建立了液压系统故障诊断数据库模型，并设计了故障诊断程序系统，可供其他工程应用参考。     

内燃机拉缸故障诊断型专家系统

介绍了内燃机拉缸故障产生的原因及其知识表达的方法,在此基础上运用PDCProlog语言建立一个小型的拉缸故障诊断分析型专家系统．该专家系统采用模块化的结构,建立了知识库模块、推理机模块、知识获取模块、学习功能模块以及解释功能模块等子模块,并且以此为主体还可以进一步扩充和完善该系统．     

多雷达传感器数据融合技术与应用

讨论了数据融合中特征层融合的基本概念,多雷达传感器数据融合中时空坐标变换和数据相关方法及应用,最后用软件模拟方法进行验证。     

CATV故障在线诊断专家系统

提出一种开发共用天线系统（ＣＡＴＶ）故障在线诊断专家系统的设计思想及实现方法。该系统具有人机界面友好、运行速度快、信息存储量大、开发周期短、易于维护和扩充等特点。     

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。     

基于方位合成的异类传感器航迹数据融合算法

针对纯方位传感器与二维雷达量测空间不一致的航迹数据融合问题,提出了一种基于方位合成的异类传感器航迹数据融合算法.该算法以纯方位传感器承载平台为融合中心,计算雷达和纯方位传感器探测的目标航迹相对于同一坐标系的方位量测,并用一种近似方法计算方位精度;采用基于最优权值分配原则的加权平均法对方位进行合成,用合成的方位对雷达探测的目标航迹进行修正,并将修正后的航迹作为融合航迹.该算法在获得融合航迹的同时,给出了融合航迹的精度.仿真结果表明,与雷达航迹精度相比,融合航迹的精度平均提高25.23%.     

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。     

基于神经网络的抽油机井井下故障诊断专家系统

介绍了一种基于神经网络的有杆抽油机井井下故障诊断专家系统，从抽油泵的泵功图入手，简述了神经网络特征参数的选取，以一个故障子网为例，描述了网络结构，并举例说明了神经网络故障诊断的过程，诊断结果表明了该方法的有效性。     

基于仿真数据的异类交通传感器信息融合研究

通过系统模拟中的相关原理,以实际传感器的性能参数为背景,可生成供交通信息融合算法使用的训练集和测试集仿真数据。结合这些数据,相关神经网络训练和仿真结果表明：交通信息融合方法对于提高异类传感器的速度检测是有效的．同时信息融合技术在智能交通系统中的应用能够提高信息获得的准确性。     

基于智能车辆的多传感器数据融合算法研究与分析综述

多传感器数据融合是20世纪80年代发展起来的一门新技术,将智能车辆中多个传感器采集的数据进行合成,并充分利用多感器数据间的冗余和互补特性,从而得出准确的环境信息用于地面车辆定位、车辆跟踪、车辆导航等。文章通过对现有的数据融合方法进行分类和归纳总结,对多传感器数据融合算法的研究和数据融合技术的应用情况进行阐述,为智能车辆多传感数据融合方面的研究提供参考。