第一章 故障诊断专家系统概论 1
第一节 应用专家系统提高故障诊断技术水平 1
第二节 人工智能与专家系统 1
第三节 专家系统的关键概念 3
第四节 专家系统的结构特性及适用性 4
第五节 专家系统的应用概况及适用范围 13
第六节 设备故障诊断专家系统 16
第二章 设备故障诊断的基本原理 19
第一节 设备故障诊断的基本内容 19
第二节 设备故障诊断表的应用 21
第三节 设备故障的灰色诊断技术及应用 36
第四节 设备故障的模糊诊断技术 42
第五节 设备故障的神经网络诊断技术 51
第三章 设备故障症兆的获取和全自动识别 56
第一节 智能捕获设备故障信号的监测系统 56
第二节 子区域映射识别故障症兆 59
第三节 故障症兆的数字特征量 64
第四节 故障症兆的灰色识别 66
第五节 非线性振动症兆--混沌振动图像的识别 68
第六节 慢变参数的特征识别 70
第四章 知识表示和知识库 73
第一节 产生式规则表示法 73
第二节 基于灰色系统理论的知识表示 75
第三节 基于模糊的知识表示 76
第四节 基于神经网络的知识表示 77
第五章 推理机制 79
第一节 推理方法 79
第二节 非精确推理 97
第三节 基于数学模型的推理 101
第四节 基于实例的推理 104
第六章 学习系统 107
第一节 故障历系统 107
第二节 基于实例的学习 107
第三节 神经网络学习 108
第一节 模糊与人工神经网络结合的故障诊断模型 122
第七章 故障诊断的综合模型 122
第二节 规则与神经网络的结合模型 126
第三节 规则与模糊的结合模型 129
第八章 数据库和配置系统 131
第一节 数据库 131
第二节 配置系统 132
第三节 配置系统运行实例 133
第九章 故障诊断专家系统实例 136
第一节 二氧化碳压缩机组故障诊断系统 136
第二节 大化肥六大机组故障诊断专家系统 145
参考文献 159