本書主要內(nèi)容包括緒論,故障診斷知識智能處理,故障征兆自動提取,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,專家系統(tǒng),模糊理論基礎(chǔ),支持向量機(jī),深度學(xué)習(xí),車用柴油機(jī)模糊故障診斷專家系統(tǒng),銅精煉爐神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷專家系統(tǒng),煤粉鍋爐燃燒系統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷專家系統(tǒng),船舶柴油機(jī)冷卻系統(tǒng)模糊邏輯推理故障診斷系統(tǒng)和油氣輸送管道故障融合診斷研究。
在復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)中,某一關(guān)鍵設(shè)備因為故障而無法繼續(xù)運行,往往會波及整個生產(chǎn)流程的進(jìn)行,而恢復(fù)整個生產(chǎn)流程的正常運行需要花費很長的時間,從而造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失。良好的智能故障診斷系統(tǒng)能通過復(fù)雜工業(yè)設(shè)備大量的運行狀態(tài)信息對其進(jìn)行實時故障診斷及報警,這將有利于操作人員及時地采取相應(yīng)的調(diào)整措施來提高復(fù)雜工業(yè)設(shè)備運行狀態(tài)的可靠性和安全性。
故障診斷技術(shù)是以可靠性理論、信息論、控制論和系統(tǒng)論為理論基礎(chǔ),以現(xiàn)代測試儀器和計算機(jī)為技術(shù)手段,結(jié)合各種診斷對象(系統(tǒng)、設(shè)備、機(jī)器、裝置、工程結(jié)構(gòu)以及工藝過程等)的特殊規(guī)律逐步形成的一門新技術(shù)。它的開發(fā)涉及現(xiàn)代控制理論、可靠性理論、數(shù)理統(tǒng)計、模糊集理論、信號處理、模式識別、人工智能等多門學(xué)科,具有診斷對象廣泛、技術(shù)具體、工程應(yīng)用性強(qiáng)以及與高技術(shù)緊密結(jié)合等特點。早在20世紀(jì)60年代末與70年代初,美國、英國和日本等少數(shù)工業(yè)發(fā)達(dá)國家就掀起了現(xiàn)代設(shè)備故障診斷研究的熱潮,并在工程應(yīng)用中發(fā)揮了重要作用,取得了顯著的社會和經(jīng)濟(jì)效益。
20世紀(jì)80年代中期以來,經(jīng)過廣大科技工作者的不懈努力,我國在現(xiàn)代設(shè)備智能故障診斷領(lǐng)域取得了許多重要的理論研究成果,也積累了寶貴的工程實踐經(jīng)驗,
現(xiàn)在國內(nèi)有關(guān)故障診斷的教材不少,其中也不乏優(yōu)秀之作;但作為研究生教材,在廣度和深度方面尚不能完全滿足要求。研究生課程學(xué)時較少,來自各專業(yè)的研究生參加了各種各樣的科研任務(wù),所提的問題非常廣泛和深入,并希望教材有一定的廣度和深度,以便他們進(jìn)一步擴(kuò)展和深入,本書在這個方面做了一些努力。
本書主要內(nèi)容包括緒論,故障診斷知識智能處理,故障征兆自動提取,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,專家系統(tǒng),模糊理論基礎(chǔ),支持向量機(jī),深度學(xué)習(xí),車用柴油機(jī)模糊故障診斷專家系統(tǒng),銅精煉爐神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷專家系統(tǒng),煤粉鍋爐燃燒系統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷專家系統(tǒng),船舶柴油機(jī)冷卻系統(tǒng)模糊邏輯推理故障診斷系統(tǒng)和油氣輸送管道故障融合診斷研究。
前言
第1章 緒論
1.1 故障診斷的基本概念
1.2 故障診斷技術(shù)的發(fā)展與研究現(xiàn)狀
1.2.1 故障診斷技術(shù)的發(fā)展歷史
1.2.2 故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
1.3 故障診斷方法概述
1.4 智能故障診斷技術(shù)未來發(fā)展相關(guān)的新技術(shù)
1.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)
1.4.2 智能計算機(jī)
1.5 智能故障診斷系統(tǒng)發(fā)展的現(xiàn)狀
1.5.1 發(fā)展的現(xiàn)狀
1.5.2 存在的問題
1.6 智能故障診斷系統(tǒng)的發(fā)展趨勢
1.6.1 多種知識表示方法的結(jié)合
1.6.2 經(jīng)驗知識與理論知識的結(jié)合
1.6.3 診斷系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合
1.6.4 虛擬現(xiàn)實技術(shù)和故障智能診斷系統(tǒng)的結(jié)合
1.6.5 數(shù)據(jù)庫技術(shù)與人工智能技術(shù)相互滲透
本章參考文獻(xiàn)
第2章 故障診斷知識智能處理
2.1 診斷知識的基本概念
2.2 故障診斷知識的獲取
2.2.1 故障診斷知識的分類
2.2.2 診斷知識的獲取方式
2.3 診斷知識的表示
2.3.1 謂詞邏輯表示法
2.3.2 語義網(wǎng)絡(luò)表示法
2.3.3 產(chǎn)生式表示法
2.3.4 框架式表示法
2.3.5 面向?qū)ο蟮谋硎痉?
2.3.6 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)表示法
2.3.7 不精確知識的表示法
2.4 基于知識的診斷推理
2.4.1 推理的基本概念
2.4.2 基于知識的診斷推理
本章參考文獻(xiàn)
第3章 故障征兆自動提取
3.1 數(shù)值型征兆的自動提取
3.1.1 時域征兆的自動提取
3.1.2 頻域征兆的自動提取
3.1.3 趨勢征兆的自動提取
3.2 語義型征兆的自動提取
3.3 圖形征兆的自動提取
3.3.1 Zernike矩特征的提取方法
3.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖形分類器
本章參考文獻(xiàn)
第4章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程
4.2 神經(jīng)元模型
4.3 神經(jīng)元互連模式
4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則
4.5 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)算法
4.5.1 BP網(wǎng)絡(luò)
4.5.2 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
本章參考文獻(xiàn)
……
第5章 專家系統(tǒng)
第6章 模糊理論基礎(chǔ)
第7章 支持向量機(jī)
第8章 深度學(xué)習(xí)
第9章 車用柴油機(jī)模糊故障診斷專家系統(tǒng)
第10章 銅精煉爐神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷專家系統(tǒng)
第11章 煤粉鍋爐燃燒系統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷專家系統(tǒng)
第12章 船舶柴油機(jī)冷卻系統(tǒng)模糊邏輯推理故障診斷系統(tǒng)
第13章 油氣輸送管道故障融合診斷研究