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基于神经网络汽车故障诊断专家系统研究汽车故障诊断是汽车维修和保养的一个重要环节，通过对汽车故障的诊断可以找出汽车故障的根本原因，采取针对性的维修措施，提高汽车的使用寿命和可靠性。
传统的汽车故障诊断主要是基于经验的，需要维修技师经过长时间的实践积累经验，难以保证诊断结果的准确性和可靠性。
基于神经网络的汽车故障诊断专家系统可以通过学习大量的汽车故障数据，实现自动化的故障诊断，提高诊断效率和准确性。
本文针对基于神经网络的汽车故障诊断专家系统进行研究，并在MATLAB环境下进行系统实现。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种基于人类神经系统的人工智能算法，其基本原理是通过模拟神经细胞之间的相互作用和连接关系，实现信息处理和学习能力。
神经网络由输入层、隐藏层和输出层三个层次组成，其中输入层接收外界的输入数据，隐层进行数据的加工处理，输出层输出最终的结果。
神经网络的学习过程主要是通过反向传播算法，将误差不断向前传递，不断调整神经元之间的连接权值，最终实现对模型的优化和训练。
二、汽车故障诊断的基本流程汽车故障诊断的基本流程包括故障现象的描述、故障模式的推测、故障部位的查找和故障原因的分析。
在实际操作中，维修技师往往需要根据自己的经验和知识，综合分析车辆故障的各个方面因素，运用诊断仪器和工具进行数据采集和分析，最终找出故障的根本原因。
三、神经网络在汽车故障诊断中的应用神经网络在汽车故障诊断中的应用主要涉及到两个方面，一方面是故障预测，另一方面是故障诊断。
（一）汽车故障预测在汽车进行长时间的使用过程中，可能会出现一些潜在的故障隐患，如果在故障发生之前及时预测并采取相应的措施，可以避免故障的发生，提高汽车的使用寿命和可靠性。
神经网络可以通过学习大量的汽车故障数据，预测不同部件在不同工况下的寿命和故障概率，为维修技师提供重要的参考信息。
（二）汽车故障诊断神经网络在汽车故障诊断中的应用可以分为离线诊断和在线诊断两种方式。
![一种基于专家系统的故障诊断方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s1/m/c38512ea6c85ec3a86c2c599.png)
专利名称：一种基于专家系统的故障诊断方法专利类型：发明专利
发明人：白侃,魏振宁
申请号：CN201810353708.3
申请日：20180419
公开号：CN108596341A
公开日：
20180928
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于专家系统的故障诊断方法，涉及通信设备远程监视领域中设备故障诊断方面的技术。
主要通过设计一种可编辑的故障诊断模型，来实现针对不同通信设备的自动故障诊断，从而及时的解决通信设备在运行过程中的各种问题。
本发明可应用于设备具有远程监视功能的通信系统中，具有可扩展性强、适用范围广、易于管理、维护等特点，能够实时检测系统运行过程中出现的故障，同时达到提高通信系统可靠性的目的。
特别适用于较为复杂的通信系统远程监视场景中。
申请人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
地址：050081 河北省石家庄市中山西路589号第五十四所卫通部
国籍：CN
代理机构：河北东尚律师事务所
代理人：王文庆
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112科技资讯 SC I EN C E & TE C HN O LO G Y I NF O R MA T IO N动力与电气工程随着电网的不断发展和厂、网分开后电网运行模式的改变,对电网安全、经济运行的要求将进一步提高。
但电力系统的故障是难以避免的,为了快速监测及消除故障,确保系统安全稳定运行,增强供电的可靠性和连续性,就需要一个优质的故障诊断系统,快速实现输电网络的故障定位和故障类型识别。
本文将介绍的故障诊断系统为专家故障诊断系统。
1 专家系统的结构简介专家系统一般由知识库、全局数据库、推理机、解释器和人机对话接口等部分组成,各组成部分功能如下。
(1)知识库。
用以存放领域专家提供的专门知识,专门知识含有与领域问题相关的书本知识(理论知识)、常识性知识,也含有专家凭经验得到的启发式知识。
(2)数据库存放所要解决问题的原始数据。
它存放着电力系统的网络拓扑信息、实时故障信息以及断路器状态和继电保护状态信息。
(3)推理机在一定的控制策略下针对上下文中的当前问题信息,识别和选取知识库中对当前问题的可用知识进行推理,以修改上下文直至最终得出问题的求解结果。
(4)人机对话窗口可使用户通过窗口对知识库进行添加、删除以及修改操作。
(5)解释部分将推理出的结果做出必要的解释,为用户学习维护提供方便。
2 专家系统核心故障诊断的基本结构诊断的基本思想。
电力系统输电网络的故障诊断总体上是一个执果索因、逐步求精的过程,所以考虑到故障信息的分层特性及实时性的要求,采用正反向混合推理的控制策略,进行故障元件的判断。
核心诊断程序包括五个数据库:实时数据库、知识库、报警信息库、结果库解释库;启动检测程序后,先后经过正向推理、反向推理给出结论并生成报告,通过人机接口展示结果。
3 正向、反向判断的推理过程(1)正向推理或前向推理,又称数据驱动的推理,其推理过程是从条件出发推出结论。
具体正向诊断推理,就是由接收到的实时报警信息驱动,在由跳闸开关隔离的故障区域内,利用动作保护的保护范围取交集的方法,确定可能的故障元件,最后按照故障可信度的大小,对可能故障的元件进行排序。
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。
基于专家系统的机械设备故障检测方法作者：彭晓楠来源：《中国高新技术企业》2009年第21期摘要:文章分析了故障诊断在现代大型设备尤其是机械设备中的必要性,对故障诊断体系作了简要的说明,分析了专家系统的基本概念、应用和发展,并将其扩展到机械设备故障诊断里,特别是对某旋转机械设备的故障检测方法进行了说明。
关键词:专家系统;机械设备;故障检测;人工智能;模式识别中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-2374(2009)21-0024-03一、故障诊断技术的紧迫性现代科学技术如航空、航天、核工业、机器人等技术和民用工业领域系统规模和复杂程度迅速增加、自动化水平日益提高,这类系统一旦发生故障就可能造成人员和财产的巨大损失,甚至导致灾难性的后果。
例如二次世界大战期间,美国空军由于飞机故障而损失的飞机达21000架,是整个大战期间被击落飞机的2.5倍;而从1998年8月到1999年5月的短短10个月间,美国三种运载火箭:“大力神”、“雅典娜”、“德尔它”就发生了5次发射失败,造成了近30亿美元直接经济损失。
在机械领域也是如此,必须大力提高故障诊断技术的水平。
随着现代工业的发展,大型系统需求量不断增加,且这些系统本身还不断向大功率、大容量、高速度、高效率和复杂化等方面发展。
机械设备发生故障是不可避免的事,但是严重的会造成巨大的经济损失,当一般故障发生后则应尽可能快地准确诊断,从速修复,使损失降为最小。
当机械设备的运转出现一些不正常现象时,应尽可能地及时发现加以排除,防止故障发生。
应用先进的故障诊断技术可以及时发现系统故障,避免和预防恶性事故发生。
二、故障诊断系统的分类根据系统采用的特征描述和决策方法的差异形成了不同的故障诊断方法,概括起来可分为三大类:基于数学模型的故障诊断方法,基于知识模型的故障诊断方法和基于数据驱动的故障诊断方法。
1.基于数学模型的故障诊断技术。
其核心思想是用解析冗余取代硬件冗余(物理冗余),解析冗余主要是通过构造观测器估计出系统输出,然后将它与测得的阿测量值作比较从中取得故障信息。
智能电网故障诊断算法实验报告一、引言随着社会的发展和科技的进步，电力系统在人们的生产和生活中扮演着越来越重要的角色。
智能电网作为新一代电力系统，具有高效、可靠、灵活等优点。
然而，电网故障仍然是不可避免的，为了及时准确地诊断出故障，保障电网的安全稳定运行，各种故障诊断算法应运而生。
本实验旨在对几种常见的智能电网故障诊断算法进行研究和比较，分析其优缺点，并探讨其在实际应用中的可行性。
二、实验目的本次实验的主要目的是：1、深入了解智能电网故障诊断的基本原理和方法。
2、对几种典型的故障诊断算法进行实验分析，包括基于神经网络的算法、基于模糊逻辑的算法和基于专家系统的算法。
3、比较不同算法在诊断准确性、速度和适应性方面的性能。
4、探索如何优化和改进现有算法，以提高故障诊断的效果。
三、实验原理（一）基于神经网络的故障诊断算法神经网络是一种模仿生物大脑神经元网络结构和功能的计算模型。
在智能电网故障诊断中，通常使用多层前馈神经网络，通过输入故障特征量，经过网络的训练和学习，输出故障类型和位置的诊断结果。
（二）基于模糊逻辑的故障诊断算法模糊逻辑是处理不确定性和模糊性问题的一种数学工具。
在故障诊断中，将故障特征量模糊化，通过模糊推理规则进行诊断，最后得到清晰的诊断结果。
（三）基于专家系统的故障诊断算法专家系统是基于专家知识和经验构建的知识库和推理机。
通过对输入的故障信息进行推理和判断，得出故障诊断结论。
四、实验环境与数据（一）实验环境本次实验使用的计算机配置为：Intel Core i7 处理器，16GB 内存，512GB 固态硬盘。
编程环境为 Python 38，使用了 TensorFlow、Scikitfuzzy 和 PyKE 等相关库。
（二）实验数据实验数据来源于某实际智能电网的监测系统，包括了不同类型、不同位置的故障数据，以及正常运行时的数据。
数据涵盖了电压、电流、功率等多种电气量的测量值。
五、实验步骤（一）数据预处理首先对原始数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、缺失值处理和数据归一化等操作，以提高数据质量和算法的准确性。
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———0123 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。
