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某大型企业制氧站故障诊断系统的设计与实现

论文摘要

本文针对某大型企业制氧站故障诊断的特点,建立了基于神经网络的故障诊断专家系统(ANNES)的模型及系统各组成部分(知识存储系统、学习系统、推理机、解释器和人机交互界面)的详细结构和设计方法。本系统从实用角度出发,依据计算机数据结构原理,关系数据库原理完成知识表示,建立了较完善的知识库,实现了确定性故障诊断所需的知识库和推理机。重点以神经网络工具开发了专家系统。系统主要实现的功能包括:生产过程确定性故障诊断功能;故障模糊查询功能;用户诊断数据库浏览、打印、保存功能;知识库维护修改、自学习和可扩充的功能。最后针对制氧站实现了基于ANNES的故障诊断,证明了该故障诊断方法的可行性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题提出的背景
  • 1.2 故障诊断系统的目的和意义
  • 1.3 国内外研究状况
  • 1.4 本文的主要工作
  • 第二章 人工神经网络概述
  • 2.1 基于知识和神经网络的故障诊断技术
  • 2.2 人工神经元模型
  • 2.3 人工神经网络模型
  • 2.4 神经网络的学习
  • 2.5 多层向前网络及BP算法
  • 2.6 BP算法应该注意的问题
  • 第三章 故障诊断系统的设计方案
  • 3.1 神经网络和专家系统结合的必要性
  • 3.2 基于神经网络的专家系统模型
  • 3.3 基于神经网络的故障诊断专家系统的建立
  • 第四章 故障诊断对象分析与知识表达
  • 4.1 故障诊断对象分析
  • 4.2 故障数据采集方法与知识表达
  • 4.3 故障诊断系统软件设计
  • 第五章 基于神经网络的故障诊断系统具体实现
  • 5.1 系统总体设计
  • 5.2 确定性故障诊断
  • 5.3 故障数据处理
  • 5.4 非确定性故障诊断
  • 第六章 结论与展望
  • 6.1 总结
  • 6.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录

    • 相关论文文献

    本文来源: https://www.lw50.cn/article/755107c7e8f9285041c220d6.html