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神钢系列:神钢(SK)35SR. 115SR. 等。
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液压系统故障智http//m.juehuiwj.com/pics/hitachi/list_6_13.html能诊断技术是人工智能技术在液压系统故障诊断领域中的应用,它是计算机技术和液压系统故障诊断技术相互结合与发展进步的结果。智能诊断的本质特点是模拟人脑的机能,又能比人脑更有效地获取、传递、处理、再生和利用故障信息,成功地识别和预测诊断对象的状态。因此,智能诊断技术是液压系统故障诊断的一个极具生命力的发展方向。目前的智能诊断研究主要从两个方面开展基于专家系统的故障智能诊断技术和基于神
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经网络的液压系统故障智能诊断技术。基于专家系统的智能诊断技术。故障诊断专家系统是研究多、应用广的一类智能诊断系统,主要用于那些没有精确数学模型或很难建立数学模型的复杂系统。大致经历了两个发展阶段基于浅知识的第一代故障诊断专家系统和基于深知识的第二代故障诊断专家系统。近期出现的混合结构的专家系统,是将上述两种方法结合使用,互补不足。由于在专家系统中,知识通常是系统性、理论性较强的知识,因此求解结果可靠性高,并且由于知识是显式的,使其具有很好的解释能力。然而,专家系统在发展的同时遇到了知识获取的瓶颈、窄台阶等困难,使其支持能力受到较大的限制。
基于神经网络的智能诊断技术。神经网络具有的超高维性、强非线性等动力学特性,使其具有原则上容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行和处理复杂模式等功能,带来了提供佳诊断性能的潜在可能性,解决了传统方法在知识表示、获取和并行推理等问题上的瓶颈问题。具体应用方式有从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行故障诊断从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障预测利用神经网络极强的非线性动态跟踪能力进行基于结构映射的故障诊断从知识处理角度建立基于神经网络的诊断专家系统等。神经网络在出现新故障时通过自学习不断调整权值、闽值,以提高故障正确检测率,降低漏报率和误报率。2.液压故障诊断技术发展趋势
液压系统故障智能诊断技术是液压系统故障诊断技术的发展趋势。随着知识工程的发展及数据库、虚拟现实、神经网络等技术的日新月异,必然引起智能故障诊断技术在各个方面的不断发展。液压系统故障诊断技术的发展趋势可概括如下2.1多种知识表示方法的结合
在一个实际的诊断系统中,往往需要多种方式的组合才能表达清楚诊断知识,这就存在着多种表达方式之间的信息传递、信息转换、知识组织的维护与理解等问题,这些问题曾经一直影响着对诊断对象的描述与表达。近几年来,在面向对象程序设计技术的基础上,发展起来了一种称为面向对象的知识表示方法,为这一问题提供了一条很有价值的途径。在面向对象的知识表示方法中,传统的知识表示方法如规则、框架、语义网络等可以被集中在统一的对象库中,而且这种表示方法可以对诊断对象的结构模型进行比较好的描述,在不强求知识分解成特定知识表示结构的前提下,以对象作为知识分割实体,明显要比按一定结构强求知识的分割来得自然、贴切。另外,知识对象的封装特点,为知识库的维护和修正提供了极大的便利。随着面向对象程序设计技http//m.juehuiwj.com/pics/hitachi/list_6_15.html术的发展,面向对象的知识表示方法一定会在故障智能诊断系统中得到广泛的应用。2.2经验知识与原理知识的紧密结合
为了使故障智能诊断系统具备与人类专家能力相近的知识,研制者在建造智能诊断系统时,越来越强调不术的进一步应用和发展表明,结合数据库技术可以克服人工智能不可跨越的障碍,这也是智能系统成功的关键。对于故障诊断系统来说,知识库一般比较庞大,因此可以借鉴数据库关于信息存储、共享、并发控制和故障恢复技术,改善诊断系统性能。3.结束语
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