基于专家系统的故障诊断

基于专家系统的故障诊断

一基本概念

1.专家系统的定义

专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

2.专家系统的要素

（基于规则的专家系统的结构）

具备应用领域的专家级知识

能模拟专家的思维

能达到专家的结题水平

二专家系统的推理机制

1 推理方式（5类）

1 演绎推理规划推理默认推理

2 确定性推理不确定性推理

3 单调推理非单调推理

4启发式推理非启发式推理

5 基于知识的推理统计推理直觉推理

2 推理控制策略

正向推理逆向推理混合推理双向推理

3 模式匹配

对两个知识模式的比较和耦合，即检查两个知识模式是否完全一致或近似一致

如果完全一致或者虽然不完全一致但其相似程度落在指定范围，则称可匹配

4 冲突消解策略

1 按针对性排序

2按已知事实的新鲜性排序

3按匹配度排序

4根据专业领域特点排序

5按荣誉限制排序

6按条件个数排序

三专家系统的知识库

知识库用来存放专家提供的知识。专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专

家的思维方式的，因此，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。

人工智能中的知识表示形式有产生式、框架、语义网络等，而在专家系统中运用得较为普遍的知识是产生式规则。产生式规则以IF…THEN…的形式出现，就像BASIC等编程语言里的条件语句一样，IF后面跟的是条件（前件），THEN后面的是结论（后件），条件与结论均可以通过逻辑运算AND、OR、NOT进行复合。在这里，产生式规则的理解非常简单：如果前提条件得到满足，就产生相应的动作或结论。

四污水处理厂故障诊断专家系统案例分析

开发了一个用于诊断城市污水处理厂日常运行故障的专家系统。系统采用了正反向混合推理机制，并采用故障树的形式将知识库中的知识组织形式向用户公开，便于用户使用和对系统的维护。现已用于北京某污水处理厂中。

关键词专家系统故障诊断活性污泥法污水处理厂运行

（一）背景：

经验表明，城市污水处理厂长期稳定运行是较为困难的，在一些污水处理厂理效果不佳、运行费用高和污染环境等现象常常是由运行的问题引起的。由于针对污水处理厂日常运行问题的解决策略在书籍中难以找到，长期以来运行人员往往是根据多年积累的经验对污水处理厂进行管理。然而这些经验的积累要求具有较长时间的实际操作经验和广泛的知识，所以只为少数人员所掌握。目前我国环境保护事业正在蓬勃发展，各地新建了不少城市污水处理厂。在这些新建的污水处理厂中，由于缺乏有经验的运行管理人员，污水处理厂的运行就显得更加困难。因此十分有必要开发一套用于指导城市污水处理厂日常运行的决策支持系统。根据目前的实际情况采用专家系统是较好的解决方法。

（二）专家系统功能：

1 、本专家系统是污水处理厂日常运行决策支持系统的一个组成部分，其主要功能为：1故障诊断功能：根据用户输入的数据和信息，对污水处理厂的实际运行情况作出分析，确定运行中出现的问题并给出解决的办法。

2 故障检索功能：对污水处理厂运行中经常出现的问题，采用故障列表的形式进行检索，对具体的故障给出原因和解决策略的详细分析。3活性污泥法的培训功能：充分利用计算机多媒体的优势，运用文字、图形等多种方式向用户介绍活性污泥法的有关知识，对污水处理厂的职工进行培训。

2 、本专家系统和污水处理厂日常运行决策支持系统的另一个组成部分———012

3 模型数值模拟软件相互支持、相互验证，共同为污水处理厂的日常运行提供帮助。

（三）专家系统的开发

软件设计基于windows95或更高版本的操作系统，采用visual sudio 6.0版本作为开发工具，其中采用visual basic6.0作为专家系统的开发工具，采用microsoft access6.0为相应的数据库开发工具，在数据库的操作中，采用microsoft transact-SQL的结构化查询语言。

系统的开发过程可以分为以下几个步骤。

1 知识的获取这是专家系统开发过程中最为重要的阶段。专家系统的成功在很大程度上

取决于从人类专家处获得的知识。在本系统的开发过程中，从水处理专家、污水处理厂工程师、实际运行人员和运行指导书籍中获得了大量有用的知识。

2 知识的转化在系统的开发过程中，采用假设和结论的形式将从人类专家处获得的知识转化成为适合于计算机表达的形式，存储在系统的知识库中。在此过程中，不断从人类专家处获得反馈信息，及时对知识转化和表达中出现的错误进行修改。

3专家系统的构建根据知识库的结构，确定推理的方式并编程实现推理，开发友好的用户界面，实现和完善专家系统的功能。

4专家系统的验证在本专家系统开发完成以后，首先由水处理专家对知识的转化过程进行了验证，确定污水处理的知识被正确地转化成为知识库中的知识；然后针对污水处理厂中的具体问题，与人类专家给出的解决方案比较，验证专家系统的准确性。本专家系统的验证工作是在北京某污水处理厂进行的，根据实际使用情况，对知识库中不合理的规则和知识表达形式进行了修改。

（四）专家系统的总体结构

1 知识库

从人类专家处获得的知识，经过组织后以规则IF⋯，THEN⋯的形式存储在知识库中。根据以往的经验，知识的良好组织是系统能够灵活应用的必要条件［)］。为此知识库采用了模块化结构，即把知识分成若干相互独立的知识库，如故障诊断知识库，故障检索知识库，活性污泥法培训知识库等。系统在工作时，推理机根据实际情况将相应的知识库调入内存使用。为了便于用户根据自身的实际情况对知识库进行相应的修改和完善，系统采用了故障树的形式将污水处理厂故障诊断知识库向用户公开。故障树的方法本质上是一个分解的等级逼近法：从故障树的根结点出发，通过对输入信息的分析以及运行人员和系统之间的交流，将故障逐级分解，直至找到引起污水处理厂运行故障的基本原因，最后给出故障的解决方案

2 推理机

包含解决问题的策略和推理方法，接收从“人机界面”部分传送来的信息，根据数据库汇总的记录，调用知识库中的有关知识对该信息进行相应的处理，并将处理结果送往人机界面或其它结构。本系统在运行过程中，根据不同情况，采用不同的推理机制。由于故障诊断是一个典型的解析问题的过程，而决策过程则是一个典型的合成过程，所以在故障诊断过程中使用与其特点相适应的反向推理机制，在决策过程中使用与其特点相适应的正向推理机制,这两种推理机制的混合使用，使系统避免向使用人员提出冗余的问题，从而使提出的问题数最少，方便了用户和系统的交流，提高了运行速度。

3 数据库

存放所有的原始数据资料，求解过程中的中间数据、动态数据查询表、最后结果及推进记录。

4 用户接口

负责将用户输入的信息转化成系统内规范化的表示形式，再把这些内部表示交给相应的模块去处理，系统输出的内部信息也由它转化成用户易于理解的外部表示形式显示给用(五) 专家系统的应用实例

本专家系统在北京某污水处理厂的运用中已取得实际效果。该污水处理厂长期在污泥浓度较低（1000mg/L) 左右）的情况下运行，

存在的主要问题有：氨氮基本得不到去除（平均去除率低于5%），总氮去除率低（平均去除率低于20%），曝气池白色泡沫过多，二沉池内藻类滋生等。专家系统对该污水处理厂近! 年的运行数据和现象进行了分析，认为这些问题是相互联系的，

主要原因是：剩余污泥排放量过大，污泥龄短。由于硝化细菌的生长需要较长的时间，

在该厂的运行条件下，污泥龄小于硝化细菌的世代时间，曝气池中的硝化细菌流失殆尽，硝化反应不能正常进行，氨氮得不到去除。出水中氮磷等营养元素浓度高导致了二沉池中藻类的滋生。同时，曝气池出现大量白色泡沫也表明污泥龄短，污泥不成熟。以上诊断得到了水处理专家、污水处理厂工程师的认可，并且得到了IAWQ模型数值模拟软件的模拟计算结果的验证（硝化细菌浓度近似为零）。针对这些问题，

系统给出了相应的解决办法：增加污泥回流比、降低污泥排放率、提高曝气池污泥浓度和延长污泥龄。并对各解决办法的执行过程进行了具体的解释。这些对策的正确性得到了水处理专家的证明，表明了本专家系统能够完成故障诊断并给予解决的功能。

（六）结论

（1）本系统具有以下特点：准确性：收集整理了大量水处理专家、污水处理厂工程师等的专业领域知识，确保了知识来源的准确性；建立了准确的知识库和高效的推理机，保证了结论的准确性。通用性：实现了知识库和推理机的分离，使解决问题的知识和使用知识的程序分离开来，保证了专家系统的透明性和灵活性，提高了系统的可移植性，通过对知识库的修改，可以适用于不同的污水处理厂。方便性：用户界面简单易学，用户不必经过专门的培训就能够使用本系统，适合于污水处理厂日常的运行管理人员使用。（2）专家系统内包含了完整的有关活性污泥法处理工艺的知识，可以对污水处理厂内职工进行培训指导。（!）本专家系统作为污水处理厂日常运行决策支持系统的一部分，和数学模型模拟计算部分（IAWQ模型）相互支持，能更好地为污水处理厂运行决策提供帮助。

网络故障诊断与解决专家系统

文章题目网络故障诊断与解决专家系统 创新点自述 该项目主要的研究内容是制作一个网络故障诊断与解决的系统。该系统可以帮助用户智能的诊断计算机网络上出现的问题，包括硬件方面、网络配置及病毒影响等。可以形象地向用户报告诊断结果，并且依据软件本身存储的解决方案有效快速地自动解决问题（使一切非物理故障得到有效解决）。其工作原理概括如下：确定问题出现的环节（如网线故障、网络配置等）→从数据库中检索到相应的问题类型→从库中找到解决方案→问题得到解决。

网络故障诊断与解决专家系统 邓鹏 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 Network faults diagnosis and resolution of expert system DENG 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物理故障 物理故障指的是设备或线路损坏、插头松动、线路受到严重电磁干扰等情况。比如说，网络管理人员发现网络某条线路突然中断，首先用ping或fping检查线路在网管中心这边是否连通。 ping的格式为：ping https://www.docsj.com/doc/2c19374238.html,或ping 192.168.0.1 （192.168.0.1是IP地址，可以是主机的IP也可以是网络中另一台计算机的IP）。ping 一般一次只能检测到一端到另一端的连通性，而不能一次检测一端到多端的连通性，但fping一次就可以ping多个IP地址，比如C类的整个网段地址等。顺便多说一句，网络管理员经常发现有人依次扫描本网的大量IP地址，不一定就是有黑客攻击，fping也可以做到。如果连续几次ping都出现"Requst time out"信息，表明网络不通。这时去检查端口插头是否松动，或者网络插头误接，这种情况经常是没有搞清楚网络插头规范或者没有弄清网络拓扑规划的情况下导致的。另一种情况，比如两个路由器Router直接连接，这时应该让一台路由器的出口连接另一台路由器的入口，而这台路由器的入口连接另一路由器的出口才行。当然，集线器Hub、交换机、多路复用器也必须连接正确，否则也会导致网络中断。还有一些网络连接故障显得很隐蔽，要诊断这种故障没有什么特别好的工具，只有依靠经验丰富的网络管理人员了。 1.2 逻辑故障 逻辑故障中最常见的情况就是配置错误，就是指因为网络设备的配置原因而导致的网络异常或故障。配置错误可能是路由器端口参数设定有误，或路由器路由配置错误以至于路由循环或找不到远端地址，或者是路由掩码设置错误等。比如，同样是网络中的线路故障，该线路没有流量，但又可以ping通线路的两端端口，这时就很有可能是路由配置错误了。遇到这种情况，我们通常用“路由跟踪程序”就是traceroute，它和ping类似，最大的区别在于traceroute是把端到端的线路按线路所经过的路由器分成多段，然后以每段返回响应与延迟。如果发现在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。幸好traceroute可以检测到哪个路由器之前都能正常响应，到哪个路由器就不能正常响应了。这时只需更改远端路由器端口配置，就能恢复线路正常了。 逻辑故障的另一类就是一些重要进程或端口

基于专家系统的电路故障诊断技术研究

基于专家系统的电路故障诊断技术研究 电路故障是电子设备中常见的问题之一，它会影响设备的正常运行，甚至导致设备损坏。因此，开发能够快速和准确地诊断电路故障的技术是十分重要的。而基于专家系统的电路故障诊断技术，正是解决这一问题的有效途径。 一、专家系统的基本概念 专家系统是由人工智能和专业知识相结合而形成的一种能够代替专家完成一定任务的计算机系统。它通过收集和分析专家知识来解决特定的问题。专家系统由知识库、推理机、解释器、用户接口等组成。知识库是专家系统的核心部分，它存储了专家的知识和经验。 二、电路故障诊断技术的基本流程 电路故障诊断技术是专家系统应用于电子设备维修领域的一种重要应用。其基本流程可分为信息采集、故障诊断、故障评估和维修指导四个步骤。 在信息采集阶段，技术人员需要对故障设备进行初步检查，对故障现象和出现的时间等进行描述，在此基础上进行下一步的诊断工作。 在故障诊断阶段，专家系统通常会根据用户提供的故障现象和设备排除情况来完成诊断过程。可以采用基于规则、基于推理等不同的方式来逐步缩小问题范围，最终确定故障原因。 在故障评估阶段，系统会根据诊断结果对故障范围和危害进行评估，并对维修方案进行制定。在此阶段，系统可以自动生成详细的维修报告，提供维修指导。三、基于专家系统的电路故障诊断技术的优势 相比传统的电路故障诊断技术，基于专家系统的方法具有以下优势： 1）高效

专家系统汇集了专家的知识和经验，具备高效准确的故障诊断能力，可以在较 短的时间内完成电路故障诊断任务。 2）准确 专家系统利用物理知识和问题求解经验，可以排除故障模式或原因，通过逻辑 推论的方式来判断待排除模式或原因是否能够解释实际情况。 3）可管理 专家系统中的知识和经验存储在知识库中，可以被管理和优化，满足个性化的 需求。 4）方便 专家系统具有简单、方便、易用等特点，使得用户无需特殊的电子技术背景也 能够利用其技术和功能。 四、基于专家系统的电路故障诊断技术的应用现状 随着人工智能技术的不断发展，基于专家系统的电路故障诊断技术已经得到广 泛的应用。例如，基于专家系统的物联网设备故障诊断技术、基于专家系统的能源设备故障诊断技术等等。 然而，目前还存在一些挑战与问题，比如系统准确性、知识库完善性等问题。 这些问题需要继续加强研究，从而使得基于专家系统的电路故障诊断技术能够发挥出更加优异的性能，为电子设备的维修提供更好的服务。 综上所述，基于专家系统的电路故障诊断技术已经在电子设备维修领域发挥了 巨大的作用。未来，随着技术的不断进步，这种技术有望得到进一步的完善与发展，成为电子设备维修领域的重要技术手段。

故障诊断专家系统

故障诊断专家系统 随着科学技术的发展，装备的结构越来越复杂，功能也越来越完善，自动化程度越来越高，不但同一设备的不同部分之间相互关联，紧密耦合，而且不同设备之间也存在着紧密的联系，在运行过程中形成一个整体。一处故障可能引起一系列连锁反应，导致整个过程不能正常运行，甚至会造成重大的损失。因此，对故障诊断的要求也越来越高。另一方面，人工智能技术近年来得到很大发展，基于知识的故障诊断专家系统已成为当前研究和应用的一个热点。 人工智能又称机器智能，是计算机科学中新兴的一门边缘科学技术，利用计算机模拟人的智能行为、完成能表现出人类智能的任务。故障诊断专家系统是将人类在故障诊断方面的多位 专家具有的知识、经验、推理、技能综合后编制成的大型计算机程序，它可以利用计算机系统帮助人们分析解决只能用语言描述、思维推理的复杂问题，扩展计算机系统原有的工作范围使计算机系统有了思维能力，能够与决策者进行“对话”，并应用推理方式提供决策建议，专家系统在故障诊断领域的应用非常广泛，故障检测与诊断技术与专家系统相结合，使工程的安全性与可靠性得到保证。 1故障诊断专家系统简介 故障诊断专家系统，是指计算机在采集被诊断对象的信息后，综合运用各种规则(专家经验)，进行一系列的推理，必要时还可以随时调用各种应用程序，运行过程中向用户索取必要的信息后，可快速地找到最终故障或最有可能的故障，再由用户来证实。专家系统故障诊断方法 可用下图的结构来说明：它由数据库、知识库、人机接口、推理机等组成。其各部分的功能为： 图1：故障诊断专家系统结构图 (1)数据库数据库通常由动态数据库和静态数据库两部分构成。静态数据库是相

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。云计算可以提供高效、安全、可靠的计算资源，而物联网可以提供丰富的传感器数据和网络

工业机器人的故障诊断与维护研究

工业机器人的故障诊断与维护研究 近年来，随着工业自动化的不断深入，工业机器人已经成为了现代制造业中不可或缺的一部分，它可以高效、精准地完成各种任务。但是，在使用工业机器人的过程中，往往会遇到各种故障和问题，这时需要进行及时的诊断和维护。 一、工业机器人的故障分类 工业机器人的故障可以分为机械故障、电气故障和软件故障三类。 机械故障指机器的机械部分出现故障，包括机器的结构部分出现变形、变形等问题。电气故障主要包括电缆故障、电机故障、传感器故障等。软件故障是指机器的控制程序出现问题，导致机器无法正常工作。 二、工业机器人的故障诊断方法 1.基于专家系统的故障诊断方法 专家系统是一种基于人工智能技术的计算机程序，它可以模拟和实现专家的知识和经验，用来解决一些复杂、模糊或不确定性很大的问题。在工业机器人的故障诊断中，专家系统可以通过对机器的传感器数据进行分析，快速、准确地找出问题所在。 2.基于神经网络的故障诊断方法 神经网络技术是一种模仿自然神经系统，通过对大量数据进行学习、模拟，并用来进行复杂图像、文本、语音等处理的一种人工智能方法。在工业机器人的故障诊断中，可以使用神经网络技术对机器的传感器数据进行监测和分析，判断机器是否存在故障，并对故障进行分类和诊断。 3.基于遗传算法的故障诊断方法

遗传算法是一种优化算法，它借鉴了生物进化的思想，通过对候选解群体的适应度评估、选择、交叉和变异等操作，逐步优化求解某一问题的最优解。在工业机器人的故障诊断中，可以通过遗传算法对机器的传感器数据进行分析和调优，提高故障诊断的准确性和速度。 三、工业机器人的常见维护方法 1.定期检查机器的机械部分，检查机器的传动轴、轴承、齿轮等是否有磨损、变形或松动现象。 2.定期清洗机器的传感器，避免灰尘和污垢对传感器的影响。 3.定期检查和更换机器的电缆和电机，避免电缆老化或电机故障导致机器无法正常工作。 4.定期检查和更新机器的软件，保证机器的控制程序稳定、可靠。 总之，工业机器人的故障诊断和维护对于保持机器的正常工作非常重要。采用现代化的诊断技术和维护方法，可以有效提高机器的工作效率和准确性，为制造业的发展做出更大的贡献。

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

基于AI的计算机故障诊断技术研究

基于AI的计算机故障诊断技术研究 一、引言 随着计算机技术的快速发展，计算机故障诊断技术也在不断地进步和提高。作为计算机领域的重要组成部分，故障诊断技术影响着计算机的可靠性和稳定性。随着人工智能技术的应用，基于AI的计算机故障诊断技术成为了研究热点。本文将从计算机故障诊断技术的发展历程出发，介绍基于AI的计算机故障诊断技术的研究现状、应用场景、发展趋势以及存在的问题和挑战。 二、计算机故障诊断技术的发展历程 计算机故障诊断技术的发展可以追溯到上世纪初期。当时，计算机故障通常由计算机技术人员进行排除，并且这种排除往往是一个漫长的过程。随着计算机技术的提高和计算机系统结构的复杂化，故障诊断的难度也越来越大。 在上世纪六七十年代，人工智能技术开始应用于计算机故障诊断。专家系统被广泛地应用在故障诊断领域。然而，由于许多故障是与时间有关的，因此只是关注静态的知识是不够的。为了克服这个问题，案例推理技术被提出并应用到故障诊断中。随着案例推理技术的应用，故障诊断的准确性和效率得到了大幅提高。 近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于AI的计算机故障诊断技术也取得了长足的进展。

三、基于AI的计算机故障诊断技术的研究现状 在计算机故障诊断技术中，基于AI的方法被广泛应用。主要分为如下几种： 1. 基于专家系统的故障诊断 专家系统是一种模仿人类专家的系统，把专家的经验知识规则化，并通过计算机程序实现。基于专家系统的故障诊断技术利用计算机模拟人类专家的诊断过程，将各种知识、规则和方法进行存储和管理，并通过推理机构进行诊断。 2. 基于机器学习的故障诊断 机器学习是关于从数据中获取知识的一门学科。基于机器学习的故障诊断技术将数据作为输入，利用算法进行训练，通过学习隐含在数据中的规律和特征，从而实现诊断。 3. 基于深度学习的故障诊断 深度学习是机器学习的一种，是一种通过建立多层神经网络来模拟人类的学习过程，从而实现自动化的学习和预测的技术。基于深度学习的故障诊断技术利用深度神经网络对输入的数据进行处理和分析，通过学习预测和分类的模型，从而实现故障诊断。 四、基于AI的计算机故障诊断技术的应用场景

故障诊断专家系统课程

第六章故障诊断专家系统 6.1专家系统概述 6.1.1专家系统的定义 专家系统（Expert system简称ES）是人工智能的一个分支领域，在自然科学、社会科学、工程技术的各个领域得到了广泛的应用，是人工智能领域中最具有吸引力、最成功的研究领域。 20世纪60年代中期，人工智能由追求通用的一般研究转入特定的研究，产生了以专家系统为代表的基于知识的各类人工智能系统。1965年，斯坦福大学教授费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）开创了基于知识的专家系统这一人工智能研究的新领域。他与别人共同开发的根据化合物的分子式及其质谱数据帮助化学家推断分子结构的计算机程序系统DENDRAL，标志着专家系统的诞生。 专家系统的发展可以分为孕育（1965年以前）、产生（1965—1971）、成熟（1972—1977）和发展（1978—）四个阶段[25]。在70年代ES系统的成熟期，ES的概念与观点逐渐大众化，先后出现了一批较成熟的ES系统，主要是在医学领域，代表性的有MYCIN、CASNET、PROSPECTOR等ES系统。这一时期的ES系统与第一代系统相比具有：多数使用自然语言对话，多数系统具有解释功能，采用了似然推理技术。 进入80年代后，专家系统的应用范围更加广泛，已扩展到军事、空间技术、建筑设计和设备诊断等方面。在设备的故障诊断领域中，近几年我国也开发了一些专家系统，主要是针对汽轮发电机组开发的故障诊断专家系统。水电机组的结构与运行原理

同汽轮发电机组相似，但却有不同之处，因此水电机组故障诊断的研究即具有一定的理论基础，又具有很大的必要性。 专家系统发展到现在，已经得到许多领域专家的认可，但是对于专家系统的定义到目前为止还没有一个统一的说法。一种意见认为：专家系统是利用具有相当量的公认、权威的知识来解决特定领域中的实际问题的计算机程序系统，可以根据人为提供的数据、事实和信息，结合系统中存储的专家经验或知识，运用一定的推理机制进行推理判断，最后给出一定的结论和用户解释以供用户决策之用。 持有另一种意见的人则认为：专家系统是一个具有知识库和具体计算机的系统，其知识库中的知识来源于某领域专家的技能和经验；可以对某一任务提出建议或给出合理的决策；能判断自己的推理路线并以简明的形式显示出来；常采用基于规则的程序设计。 第三种意见认为：专家系统是一个使用知识和推理的智能计算机程序，它的目的是解决人类专家很难解决的一些问题；专家系统中的知识由事实和启发式信息构成，其事实构成了共享且为专家认可的知识信息体；专家系统的启发式信息则是一些独特的推理规则，如似然推理规则、优化猜测规则等。 上述对专家系统的理解都有两个概念—知识、推理和智能程序。因此可以引用专家系统创始人费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）的一段话来说明什么是专家系统：“专家系统是一个智能计算机程序，它利用知识和推理过程来解决那些需要大量的人类专家知

A320系列飞机自动飞行系统故障诊断专家系统研究的开题报告

A320系列飞机自动飞行系统故障诊断专家系统研究 的开题报告 一、选题背景及研究意义 自动飞行系统是现代化民用飞机中不可或缺的关键技术之一，它能 够大幅度提升飞机的安全性和效率，减轻飞行员的负担。但是自动飞行 系统也容易出现故障，且故障种类繁多，故障诊断和处理面临很大的困难。因此，开发一种快速准确的自动飞行系统故障诊断专家系统显得尤 为重要。 A320系列飞机是一种广泛应用于商业航空运输的窄体中短程客机，其自动飞行系统较为复杂，包括自动驾驶、自动着陆、飞行管理系统等 多个模块。因此，研究A320系列飞机自动飞行系统故障诊断专家系统对提升其飞行安全性和经济效益有积极的影响。 二、研究目标 本课题旨在研究A320系列飞机自动飞行系统故障诊断专家系统，主要目标包括： 1. 构建A320自动飞行系统故障诊断专家系统，实现故障自动检测、诊断和推荐修复措施。 2. 根据实验数据和实际操作经验，分析A320系列飞机自动飞行系 统的故障特征和规律，提高诊断准确性和效率。 3. 探索基于机器学习的A320系列飞机自动飞行系统故障诊断方法，提高诊断的智能化和自适应性。 三、研究方法 本研究采用基于规则的专家系统和基于机器学习的方法相结合的方 式进行故障诊断。具体方法包括：

1. 建立A320自动飞行系统故障规则库，通过规则匹配实现故障诊 断和推荐修复措施。 2. 运用机器学习算法实现A320自动飞行系统故障分类和诊断，例 如神经网络、决策树、支持向量机等。 3. 结合专家系统和机器学习方法，实现故障诊断结果的可靠性评估 和自适应修正。 四、预期成果 本研究预期成果主要包括： 1. 构建A320系列飞机自动飞行系统故障诊断专家系统原型，可实 现自动故障检测、诊断和推荐修复措施功能。 2. 研究A320系列飞机自动飞行系统故障的特征和规律，提高故障 诊断的准确性和效率。 3. 探索机器学习算法在A320系列飞机自动飞行系统故障诊断方面 的应用，并实现专家系统和机器学习算法的优化结合。 五、研究计划 本研究将分为以下几个阶段： 1. 阶段一（前期准备阶段，3个月）：调研相关文献，收集数据， 熟悉A320系列飞机自动飞行系统的结构和正常工作原理。 2. 阶段二（规则库建立阶段，6个月）：根据A320系列飞机自动飞行系统的故障数据，建立故障规则库，并实现基于规则的故障诊断系统。 3. 阶段三（机器学习应用阶段，6个月）：运用机器学习算法，研 究A320系列飞机自动飞行系统故障分类和诊断，并与阶段二的故障诊断系统进行结合优化。 4. 阶段四（实验验证与修正阶段，3个月）：通过实验数据验证 A320系列飞机自动飞行系统故障诊断系统的准确性和可靠性，在实验基础上修正和优化。

基于嵌入式的故障诊断专家系统驱动程序设计

基于嵌入式的故障诊断专家系统驱动程序设计 电子设备的故障诊断系统大多采用由传感器、工业PC、工业以太网、远程专家组成的诊断模式。现有诊断现场仪器众多、连接复杂，使得系统可靠性和稳定性难以得到保证。另一方面，要求诊断人员具备专业知识，其中包括各类传感器的固定、连接与信号处理，难以实现“现场无人，远程诊断”目标。因此有必要从现有的硬件和软件组成模式的角度出发，探索一种新的诊断系统组成模式。本文设计了基于嵌入式的故障诊断专家系统，使得对电子设备的检测及维修变得更为方便有效。 本文根据实际需要选取Windows CE．Net作为本系统的操作系统平台。在Windows CE嵌入式系统的平台开发中，设备驱动程序的开发是其很重要的一部分，它们用于驱动嵌入式系统硬件平台上的各个设备接口。根据定制的硬件系统，本文对操作系统的键盘驱动程序、触摸屏、LCD驱动、电源管理及其它的相关驱动程序进行了开发。 1 Windows CE．Net操作系统 Windows CE．Net是微软公司在嵌入式操作系统市场上一个重要产品，第1个版本于1996年发布。Windows CE．Net是针对有限资源的平台而设计的32位、多线程、完整优先权、多任务的嵌入式操作系统。 Windows CE．Net一个突出的特点——模块化。利用这个特点，选择、组合和配置Windows CE．Net的各个模块和组件来创建用户版的操作系统，即Windows CE．Net的模块化设计使得它能够在大量的平台上定制使用，从客户电子设备到专用的工业控制器。 Window CE．Net操作系统的基本内核需要至少200 kB的ROM，它支持Win32 API子集、多种用户界面硬件、多种的串行和网络通讯技术、COM／OLE 和其他的进程间通讯的先进方法，借助Windows CE开发者就能利用大量其他的编程资源、工具、软件例子以及文档来进行Windows CE．Net开发工作。Micmsoft公司为Windows CE．Net提供了PlatformBuilder和Embedded Visual Studio开发工具。 Windows CE．Net有五个主要的模块：内核模块、内核系统调用接口模块、文件系统模块、图形窗口和事件子系统模块、通讯模块。其最大的特点是能提供与PC机类似的图形界面和主要的应用程序。Windows CE．Net嵌入式操作系统的界面显示大多数在Windows里出现的标准部件，包括桌面、任务栏、窗口、图标和控件等。这样只要是对PC机上的Windows比较熟悉的用户，可以很快地使用基于Windows CE．Net嵌入式操作系统的嵌入式设备。 2 WindOWS CE．Net平台下的驱动开发 Windows CE．Net的分层结构给驱动程序的开发带来极大的方便，使得驱动开发只需要针对不同的BSP进行修改，很大程度上减少了开发的工作量。而完成这一工作需要了解两部分的内容，分别是：Windows CE．Net的中断机制和Windows CE．Net．的层次模型。 2．1 Windows CE．Net的中断机制 Windows CE．Net系统的大多数外围设备都是通过产生中断从操作系统

基于专家系统的高速公路监控系统故障诊断

基于专家系统的高速公路监控系统故障诊断 摘要：随着高速公路监控系统的发展，系统逐渐趋向于高集成化，以减少人力的配置，然而由于高速公路监控系统的设备繁多而复杂，在移交后的管养人员并非各个专业系统人员，因而造成故障解决困难，专家系统可以很好的帮助后期维护人员定位问题所在，并提示错误原因，帮助管养人员确定问题与维修，使系统在最短的时间内恢复正常运行。 关键词：高速公路监控系统专家系统故障诊断 1 引言 随着高速公路的发展，其监控系统所要顾及的方向要求越来越广泛化且高集成度，以最大限度的减少人力的投入，但是由于高速公路尤其隧道内设备繁多并复杂，监控人员及管养人员非专业的系统集成人员，往往不能及时的发现故障及确定故障原因，从而延误了维修而影响高速公路系统的正常有效的运营。因此本文引入人工智能的分支---专家系统来辅助进行故障诊断，对缩短维修响应时间、尽快恢复高速公路的通行能力，对高速公路的发展有着极为重要的意义。 2 高速公路监控系统 高速公路监控系统负责高速公路，隧道，设备室所有设备的监控及控制，是整个高速公路运营系统的核心。

由于高速公路运营的特殊性，系统维修需要封路等措施，如果不能准确的定位故障发生位置与原因，将极大的浪费人力物力，并严重影响高速公路的正常运营。而运营人员并非专业的系统集成人员，对整个系统的了解并不深入，对系统的故障并不能迅速判断出问题的出处，从而延误维修。因此，系统故障诊断的决策是高速公路监控系统维修的关键问题。 高速公路系统故障通常分为三类：上层软件故障，链路故障，设备端故障。通常设备端故障会通过设备本身的故障报警获得，链路问题与软件问题需要通过经验来进行判断。 3 专家系统 专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序．其内部包含某领域专家水平的知识和经验．具有解决专门问题的能力。通常的专家系统的构成如图2所示。 知识库 知识库是存储和管理所获取的专家的经验和知识的软、硬件系统。知识库中存储的知识有三种类型：基于专家经验的判断性规则用于推理问题求解的控制性规则用于说明问题的状态、事实和概念及当前的条件和常识等的数据

人工智能技术在化工企业设备故障诊断中的应用

人工智能技术在化工企业设备故障诊断中的 应用 随着科技的不断进步，人工智能技术在各个领域的应用也越来越广泛，其中之一就是在化工企业设备故障诊断中的应用。本文将介绍人工智能技术在化工企业设备故障诊断中的具体应用，并探讨其优势和未来的发展趋势。 一. 人工智能技术在化工企业设备故障诊断中的优势 1. 数据处理能力强：人工智能技术可以处理大量的数据，并从中提取出有用的信息。在化工企业设备故障诊断中，设备会产生大量的数据，如传感器数据、设备性能参数等，通过人工智能技术可以对这些数据进行分析和挖掘，从而发现设备故障的根本原因。 2. 智能化诊断：人工智能技术可以模拟人类的思维过程，具备自主学习和自动推理的能力。它可以根据已有的数据和经验，对设备的故障进行诊断，并给出相应的解决方案。相比传统的人工诊断方法，人工智能技术能够更加准确和高效地发现设备故障，并提供及时的处理建议。 3. 实时监测和预测：人工智能技术可以通过对设备的实时监测，及时发现设备异常和故障，并预测故障的发生概率和可能的影响。这使得化工企业能够在故障发生之前采取相应的措施，避免了设备停机和生产过程中的不必要的损失。

4. 节约成本和提高效率：通过使用人工智能技术进行设备故障诊断，可以减少对人力资源的依赖，节约成本。同时，它的高效诊断和预测 能力可以减少设备故障对生产过程的干扰，提高生产效率。 二. 人工智能技术在化工企业设备故障诊断中的应用案例 1. 基于机器学习的故障诊断：化工企业可以通过采集设备的运行数 据和故障样本，利用机器学习算法进行模型训练。通过学习已有的故 障案例和相关数据，使得机器能够准确地辨识不同类型的故障，并提 供相应的解决方案。 2. 基于专家系统的故障诊断：专家系统是一种基于规则和知识的人 工智能技术，它模拟了专家的知识和决策过程。化工企业可以建立专 家系统来诊断设备故障，通过专家系统的知识库和规则库进行推理和 决策，从而达到对设备故障的准确诊断。 三. 人工智能技术在化工企业设备故障诊断中的挑战和未来发展趋 势 1. 数据质量和数量：人工智能技术的应用离不开大量的高质量数据。然而，在化工企业设备故障诊断中，数据的获取和质量可能存在问题。如何获取足够的高质量数据，是一个亟待解决的问题。 2. 算法和模型：目前的人工智能算法和模型在化工设备故障诊断中 已经取得了一定的成果，但仍有待进一步优化和改进。未来需要开发 更加高效和准确的算法和模型，以提升对设备故障的诊断能力。

工业自动化控制系统中的故障检测与诊断技术研究

工业自动化控制系统中的故障检测与诊 断技术研究 导言： 工业自动化控制系统在现代工业生产中扮演着重要的角色，它能够提高生产效率、降低生产成本，并保证产品质量的稳定性。然而，由于硬件设备、软件系统等因素的复杂性，工业自动化控制系统中可能会出现各种故障，使得生产过程受到影响，甚至导致生产线停机。因此，研究工业自动化控制系统中的故障检测与诊断技术，对于提高生产线的稳定性和可靠性具有重要意义。 一、工业自动化控制系统的基本原理与结构 工业自动化控制系统是通过计算机系统和传感器对生产过程自动地进行监测、控制和优化的系统。其基本原理是将所需的物理量信号通过传感器获取，并交由计算机进行处理，生成相应的控制指令，再通过执行机构对生产过程进行调节。这一过程涉及到了传感器、执行机构、计算机及软件等多个组成部分。 二、工业自动化控制系统故障的分类 工业自动化控制系统中的故障一般可以分为硬件故障和软件故障两种。硬件故障主要包括传感器的故障、执行机构的故障、通信线路的故障等，而软件故障则主要指计算机系统以及控制算法的故障。

三、故障检测技术的研究现状 1. 传统的故障检测技术 传统的故障检测技术主要依靠人工巡检和经验判断，存在着检测效率低、误判率高等问题。此外，由于工业自动化控制系统规模庞大，人工巡检也可能无法及时找到所有故障点。 2. 基于模型的故障检测技术 基于模型的故障检测技术是一种较为常用的方法，它通过建立动态模型来描述系统的行为，并将实际测量得到的数据与模型进行比较，从而判断系统是否存在故障。该技术的优点是可以实时地进行故障检测，但也存在着模型建立困难、参数标定复杂等问题。 3. 基于机器学习的故障检测技术 机器学习是一种能够通过对大量数据进行分析和学习，在没有明确规则的情况下自动提取出模式和规律的方法。在工业自动化控制系统中，可以利用机器学习技术来构建故障检测模型，通过对历史数据的学习，自动识别出系统中的故障。机器学习技术在故障检测中具有较高的准确度和鲁棒性，但它也需要大量的数据进行训练，并需要考虑模型的泛化能力。 四、故障诊断技术的研究现状 1. 基于专家系统的故障诊断技术

基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统共3篇

基于神经网络的齿轮故障诊断专家系 统共3篇 基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统1 随着科技的发展，机械设备的自动化程度越来越高。齿轮作为机械传动系统中的重要部件，在各种机械设备中广泛应用。在齿轮使用过程中，由于各种因素的影响，会出现各种故障，这些故障不但会降低齿轮的使用寿命，还会对整个机械设备造成严重的影响。因此，及时准确地诊断齿轮故障，对于保障机械设备的正常运转具有极其重要的意义。 为了解决这一问题，人们开始尝试利用计算机技术来进行齿轮故障的诊断。在此过程中，神经网络技术成为了一种非常有效的应用方式。神经网络是一种以模拟人脑神经系统为基础的计算模型，能够自适应地对输入数据进行处理和学习，并输出相应的结果。因此，通过利用神经网络技术，可以针对齿轮传动系统中常见的故障进行有效的分析和判断，并提供相应的故障诊断结果。 一般情况下，齿轮故障的诊断需要采集大量的数据，并对这些数据进行处理和分析。针对这一问题，神经网络技术提供了一种简单而有效的解决方案。首先，可以利用传感器在齿轮传动系统中采集大量的运行状态数据，例如振动信号、声波信号、温度信号、加速度信号等。然后，可以将这些采集到的数据输入到神经网络中，通过训练神经网络，使其具备对各种故障的判断和诊断能力。最后，利用这个齿轮故障诊断专家系统，对

故障进行快速准确的诊断。 具体地说，针对常见的齿轮故障类型，可以从传感器采集到的数据中提取出相关的特征，例如时间域特征、频域特征、小波特征等，然后将这些特征作为神经网络的输入参数。接下来，可以针对不同的齿轮故障类型建立不同的神经网络模型，并通过大量的数据训练神经网络。最终，可以在齿轮运行时实时地采集并分析数据，然后将其输入到相应的神经网络模型中，得出针对不同故障类型的诊断结果。例如，如果输入的数据表明齿轮传动系统中存在齿面磨损故障，那么神经网络模型就会输出与之对应的诊断结果。 除了对齿轮故障进行诊断外，基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统还具备预测和预警的功能。例如，通过对齿轮传动系统运行状态数据的实时监测和分析，可以预测出即将发生的故障，并提前进行维修。同时，可以根据预警信号，及时采取措施，避免因为齿轮故障而引起的设备停机造成的经济损失。 总之，基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统为齿轮传动系统的故障处理提供了一种高效而精确的解决方案。未来，随着神经网络技术的不断发展和应用，相信这种专家系统将具有更加广泛的应用前景 基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统是一种快速准确的解决方案，可以提高齿轮传动系统的运行效率和可靠性。该系统能够实现对齿轮故障的诊断、预测和预警，避免因故障引起的设备停机和经济损失。随着神经网络技术的不断发展，这种专家

基于分层诊断专家系统排查装载车电气系统故障

基于分层诊断专家系统排查装载车电气系统故障 作者：张巧玲毕卫红董妍 来源：《管理观察》2009年第05期 摘要：在自动控制领域中，传统的控制理论都是用精确的数学模型描述的，系统的输入信息比较单一，控制参数的变化范围较小，显然，当控制对象的具有不确定性和复杂性时，传统的控制理论就无能为力。分层诊断专家系统排查装载车电气系统故障具有便于故障分析快速、准确，利于操作的特点。 关键词：分层诊断专家系统故障诊断 概述 复杂的设备是由多个子系统组成的，而每一个子系统又是由多个元件主成的，他们之间相互制约，相互影响，具有一定的层次性和相关性由于其结构的层次性和相关性，故障也具有层次性和相关性，一个部件或系统出现故障可能诱发其他部件或系统故障。有关学者认为，分层诊断专家系统将成为故障诊断领域一个新的有效工具，将在以下的几个方面（1）设备运行状态的异常辨别。（2）设备故障的分类式诊断（3）反映设备运行状态的特征参数个数的选取等具有广泛的应用。 本文是以装载车电气系统为例，依据故障现象及提示或经验判断，将故障的范围尽小（子系统），而后对子系统进行原理分析和工作过程分析，对可能性的故障点，对故障点一一检测，便可查出故障所在。功能结构的分层方法是缩小故障范围的方法，而在尽可能在一定的范围内充分发挥分层的作用，专家系统故障集的引入使得分析的结果更明确，诊断方法有效。使用是装备保障的新课题。 一、系统故障诊断基础过程 1.系统的状态监测

测取系统运行状态信号，是因为状态信号是故障信息的唯一载体.也是诊断的唯一依据，检测主要有以下几个过程。当出现异常，可按程度可分到给出早期警报。紧急报警。强迫系统停机。 （1）信号测取：是通过电量和传感器组成的探测头直接探测对象参数的变化。 （2）中间变换：主要完成有探测头取得的信号的变换和传输。 （3）数据采集：就是把中间变换的连续信号进行离散化过程，数据是诊断的基础，能否采集客观反映设备运行状态的信息。是诊断成败的关键。 2.特征提取：就是从状态信号提取与设备故障有关特征信息，采用信号处理技术，消除外部或内部的干扰，——提高处理速度。 3.诊断故障：根据信息和故障对系统的性能指标影响程度作出估计。综合给出故障等级，其中包含有足够的故障源信息，建立各种模式进一步分析故障征兆和状态。 4.规划决策：根据设备故障征兆状态，预测故障发展，并根据故障性质和趋势，作出决策。干预其工作过程。 整体过程可用图1-1表示 二、检测信号采集总体构思 系统的信号故障采集，以及诊断的模式识别应具备以下三项功能： 1.信息测取功能：装载车使用过程，将检测的部件状态进行监测，必须有对故障信号准确拾取、采集两个过程。 2.特征提取功能：对采集得到的故障信号进行处理，根据模糊知识库进行模推理。

基于专家系统的变压器故障可视化诊断

基于专家系统的变压器故障可视化诊断 摘要：为克服传统变压器故障诊断的局限性，将可视化技术和信息融合技术应用于变压器故障诊断专家系统。该系统采用基于实例知识和基于规则知识的混合式推理机制，运用面向对象的编程设计语言Visual C#和GDI+图形控件来完成显示程序和制作数据监视的人机界面，从而达到实时在线监测和故障诊断的功能。 关键字：智能变压器；专家系统；可视化; 三比值法； Application of Visualization in Transformer Fault Diagnosis Based on Expert System Abstract: In order to make DGA technologies play a more important role in transformer fault diagnosis, a visualization technology is integrated with Information fusion technology for power transformer insulation fault, which is based on IEC three ratio method .The expert system bases on examples based on rules of knowledge and knowledge hybrid reasoning mechanism, adopts the object-oriented programming design language C# and GDI+ ActiveX Control to complete the show program and production data monitoring of man-machine interface, so as to achieve the real-time online monitoring and fault diagnosis of the function. Keywords: Intelligent transformer；Expert system; visualization; three ratio method; 1引言 在电力系统中变压器被视为电网的“心脏”，保证变压器正常运行是电网的重要工作之一,对于电能经济传输和灵活调配具有十分重要的作用[1]。智能变压器在线监测系统是从电力行业变电站管理的现状和电力变压器可靠性要求日益提高的实际情况和国家建设智能电网要求出发。对变压器绝缘油中的溶解气体含量进行在线监测分析，是发现、诊断变压器内部潜在性故障的有效方法[2] 。为保障变压器的安全运行，依据以往的研究成果，对变压器故障领域知识进行分析、总结和完善，并结合专家系统技术，构建变压器故障诊断专家系统。 2 变压器故障诊断专家系统 故障诊断专家系统负责故障信息的管理，并协调其他相关机制完成相应任务，其功能包括：(1)根据知识库对特征气体进行分析，推断故障种类、性质、原因和位置，制定解决方案;（2）自身知识库和数据库更新完善，实现数据库的存储、查看、增减、修改等功能;（3）具有历史查询和报表输出功能，方便用户了解设备运行状况。 按照专家系统的基本功能，在上位机上构建专家系统，其整体结构如图1所示：