1 概述 1
1.1 专家系统及其发展动向 1
1.2 知识获取 3
1.3 知识表示 7
1.4 推理机制 11
1.5 建立专家系统的步骤 12
2 LISP语言介绍 17
2.1 数据结构 17
2.2 程序结构 18
3.3 对S表达式的基本运算 22
2.4 树结构 24
2.5 表 25
2.6 LISP程序的执行过程 27
2.7 PROLOG语言 29
3 模糊数学的基本概念 31
3.1 普通集合及其运算 31
3.2 模糊集合 36
3.3 模糊集合的运算 38
3.4 模糊集合与普通集合的相互转化 41
3.5 隶属函数的确定 43
3.6 模糊模式识别方法 50
3.7 模糊关系与聚类分析 54
3.8 模糊变换与综合评判 62
4 模糊诊断工程应用 71
4.1 图形的模糊识别 71
4.2 工业汽轮机振动故障诊断的模糊数学方法 80
5 人工智能与故障诊断 93
5.1 人工智能简述 93
5.2 模糊推理 97
5.3 模糊推理机 98
5.4 模糊推理机应用举例 99
6 灰色系统理论在故障诊断中的应用 103
6.1 灰色系统基本概念 103
6.2 预测法在设备状态趋势预报中的应用 105
6.3 灰色关联度分析 110
6.4 关联度用于故障诊断模式识别的数学过程 110
6.5 关联度分析在故障模式识别中的应用 113
7 故障诊断专家系统 122
7.1 专家系统设计举例 122
7.2 故障诊断专家系统工程实例 137
7.3 专家系统工具 146
7.4 INSIGHT专家系统工具 148
7.5 STIM专家系统工具 150
7.6 FDES通用诊断程序 152
参考文献 160