基本信息

---

下载

文档摘要

---

基于神经网络的故障诊断专家系统：原理、构建与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代工业生产中，设备的复杂性和自动化程度不断提高，其运行的稳定性和可靠性对于生产效率、产品质量以及安全生产至关重要。一旦设备发生故障，可能导致生产中断、产品报废，甚至引发安全事故，造成巨大的经济损失和社会影响。例如，在汽车制造工厂中，自动化生产线的关键设备出现故障，会使整个生产线停滞，每小时的经济损失可达数十万元，还可能影响订单交付，损害企业声誉。

传统的故障诊断方法，如基于规则的诊断方法，依赖专家经验制定规则库，在面对复杂设备和多样故障时，知识获取困难，难以应对新出现的故障模式；基于模型的诊断方法，建模过