故障诊断的专家系统

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出版者:冶金工业出版社
作者:
出品人:
页数:160
译者:
出版时间:1991-11
价格:3.50
装帧:平装
isbn号码:9787502408473
丛书系列:
图书标签:
  • 专家系统
  • 故障诊断
  • 人工智能
  • 知识工程
  • 推理引擎
  • 专家系统应用
  • 诊断系统
  • 智能诊断
  • 自动化诊断
  • 问题求解
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具体描述

内容简介

《故障诊断的专家系统》是机械故障诊断丛书之一,它

简要地讲述了专家系统的原理和结构,介绍了专家系统应用

的计算机语言和数学方法,着重介绍机械设备故障诊断的专

家系统。本书深入浅出、简明易读,适合于从事故障诊断

技术工作的工程师和技术员使用,也可以供高等学校的本

科生、研究生和教师参考。本书可作为培训班的教材也适

于自学。

《故障诊断的艺术:洞察与决策的智慧》 在这日益复杂的技术时代,机器的可靠运行是维持社会运转的基石。从精密制造的生产线到关乎民生的能源网络,任何微小的故障都可能引发连锁反应,带来巨大的经济损失甚至安全隐患。然而,故障的发生往往并非偶然,它们如同隐藏在系统深处的信号,等待着经验丰富的“侦探”去解读。《故障诊断的艺术》正是这样一本旨在揭示故障诊断核心智慧的著作。 本书并非一本枯燥的技术手册,而是深入探讨故障诊断这一古老而又充满活力的学科。它将带您走进一个由逻辑、推理和知识构成的世界,在那里,您将学习如何像一位经验丰富的技师一样,拨开迷雾,直击问题本质。我们相信,有效的故障诊断不仅仅是简单地比对数据,更是一种对系统行为深刻的洞察,以及在不确定环境中做出明智决策的能力。 核心理念与方法论 本书首先奠定了一个坚实的基础,阐述了故障诊断的哲学层面。我们探讨了“故障”的定义,它如何从正常的系统行为中脱颖而出,以及我们为何需要诊断它。您将了解到,诊断的起点并非对已知故障的识别,而是对系统正常运行状态的深刻理解。只有清晰地勾勒出“健康”的轮廓,才能更容易地发现“异常”。 接着,我们将深入剖析多种经典的故障诊断方法。您将学习如何运用基于模型的诊断,通过建立系统精确的数学或物理模型,模拟其行为,并在出现偏差时追踪根源。这涉及到如何构建一个能够准确反映系统动态的数学表达式,以及如何利用这些模型进行预测性分析。 随后,我们将探讨基于数据的诊断,这是一种越来越重要的技术,尤其是在大数据时代。您将学习如何从海量传感器数据中提取有价值的信息,识别数据中的模式和异常。本书将详细介绍各种数据分析技术,包括统计学方法、机器学习算法(如分类、聚类、异常检测)以及时间序列分析,让您掌握从无序数据中发现故障线索的本领。 此外,基于规则的诊断也是本书的重要组成部分。我们将回顾专家们如何将长年累积的经验和知识转化为一套明确的诊断规则。您将学习如何构建这样的规则集,并理解其在特定场景下的优势和局限性。这部分内容将帮助您理解,即使在没有复杂数学模型的情况下,也能通过逻辑推理进行有效的诊断。 深度洞察与实践技巧 《故障诊断的艺术》并非止步于理论的介绍。我们着重于培养读者深入洞察的能力。这意味着要学会: 理解系统层次结构: 故障可能发生在硬件、软件、通信、甚至用户交互的任何层面。本书将引导您学习如何从宏观到微观,系统地检查系统的各个组成部分,而不遗漏任何潜在的可能性。 识别故障模式: 许多故障并非孤立出现,而是呈现出特定的模式。您将学习如何识别这些重复出现的故障模式,从而更快速地定位问题。 因果关系分析: 故障的发生往往是多个因素共同作用的结果。本书将重点介绍如何运用各种分析工具,如“鱼骨图”(Ishikawa diagram)或“故障树分析”(Fault Tree Analysis),来追溯故障发生的根本原因。 信息整合与综合判断: 在实际诊断过程中,您会接触到来自不同来源、不同类型的信息。本书将教您如何有效地整合这些信息,并基于不完整甚至矛盾的信息做出最合理的判断。 本书还将分享大量实践技巧,这些技巧是在真实世界的挑战中提炼出来的: 有效的信息收集: 如何通过提问、观察和实验,快速、准确地获取诊断所需的信息。 最小化诊断成本: 如何在保证诊断效率的同时,尽量减少对系统运行的干扰和资源消耗。 故障隔离策略: 当问题范围不明时,如何通过逐步隔离,缩小故障发生的范围,最终定位到具体部件。 验证诊断结果: 如何通过实验或进一步的观察来验证您的诊断结论是否正确。 应用领域与前瞻性 本书的探讨并非局限于某一特定行业,而是具有广泛的适用性。无论是机械设备(如发动机、涡轮机)、电子系统(如电路板、通信设备)、软件应用(如操作系统、应用程序)还是复杂集成系统(如航空航天、医疗设备、工业控制系统),故障诊断的原理和方法都具有共通之处。 我们还将展望故障诊断的未来发展趋势,包括: 人工智能与机器学习的深度融合: 如何利用更强大的AI技术,实现更智能、更自主的故障诊断。 物联网(IoT)与边缘计算的应用: 如何利用分布式传感网络和实时数据处理,实现更早期的故障预警。 人机协作的诊断模式: 如何让专家系统或AI工具与人类诊断师协同工作,发挥各自优势。 《故障诊断的艺术:洞察与决策的智慧》是一次对故障诊断的全面探索,它将帮助您培养一种严谨的科学态度、敏锐的逻辑思维和卓越的问题解决能力。无论您是经验丰富的工程师、充满好奇的学生,还是对系统可靠性感兴趣的专业人士,本书都将为您提供宝贵的知识和启发,让您在面对复杂挑战时,能够自信地“诊断”一切。

作者简介

目录信息

目录
1概述
1.1专家系统及其发展动向
1.1.1不确定性知识的表示
1.1.2非单调逻辑
1.1.3专家系统开发工具和环境
1.1.4知识获取
1.1.5分布式专家系统
1.2知识获取
1.2.1环境
1.2.2学习环节
1.2.3知识库
1.2.4执行环节
1.3知识表示
1.3.1产生式规则
1.3.2框架理论
1.3.3特征向量法
1.4推理机制
1.4.1正向推理
1.4.2反向推理
1.4.3正反向混合推理
1.5 建立专家系统的步骤
1.5.1专业领域知识
1.5.2实用专家系统的类型及特点
1.5.3建造专家系统的步骤
2LISP语言介绍
2.1数据结构
2.2程序结构
2.2.1语法
2.2.2语义
2.2.3求值的法规
3.3对S表达式的基本运算
2.4树结构
2.5表
2.6LISP程序的执行过程
2.7PROLOG语言
3模糊数学的基本概念
3.1普通集合及其运算
3.1.1普通集合
3.1.2集合的运算
3.2模糊集合
3.2.1向量表示法
3.2.2列举法
3.2.3扎德记法
3.3模糊集合的运算
3.3.1模糊集合之间的包含和相等关系
3.3.2模糊集合的“并”“交”“余”运算
3.3.3基本性质
3.3.4模糊集合的其它运算
3.4模糊集合与普通集合的相互转化
3.4.1λ-截集
3.4.2分解定理
3.5隶属函数的确定
3.5.1推理法
3.5.2模糊统计试验
3.5.3曲线法
3.5.4评判记分法
3.6模糊模式识别方法
3.6.1个体识别方法
3.6.2群体识别方法
3.7模糊关系与聚类分析
3.7.1模糊关系
3.7.2模糊聚类分析
3.8模糊变换与综合评判
3.8.1模糊变换
3.8.2综合评判
4模糊诊断工程应用
4.1图形的模糊识别
4.1.1诊断方法
4.1.2应用实例
4.2工业汽轮机振动故障诊断的模糊数学方法
4.2.1诊断方法
4.2.2模糊关系矩阵
4.2.3模糊关系矩阵的实例
5人工智能与故障诊断
5.1人工智能简述
5.1.1人工智能研究与应用的领域
5.1.2人工智能――故障诊断专家系统
5.2模糊推理
5.3模糊推理机
5.4模糊推理机应用举例
5.4.1模糊控制器的基本原理
5.4.2塑料薄膜生产过程模糊控制器
6灰色系统理论在故障诊断中的应用
6.1灰色系统基本概念
6.1.1概念的分类及灰色概念
6.1.2灰色系统在故障诊断中的应用
6.2预测法在设备状态趋势预报中的应用
6.2.1灰色系统理论中的预测方法
6.2.2灰色预测法在设备状态预报中的应用
6.3灰色关联度分析
6.4关联度用于故障诊断模式识别的数学过程
6.4.1数学过程描述
6.4.2常数K值的取值讨论
6.5关联度分析在故障模式识别中的应用
6.5.1在简易诊断中的应用
6.5.2在旋转机械的精密诊断中的应用
7故障诊断专家系统
7.1专家系统设计举例
7.1.1知识库设计
7.1.2数据库设计
7.1.3推理机设计
7.1.4专家系统的运行
7.1.5专家系统的解释功能设计实现
7.2故障诊断专家系统工程实例
7.2.1评估钢筋混凝土结构破损状态的专家系统
7.2.2梁中裂纹诊断的专家系统
7.3专家系统工具
7.4INSIGHT专家系统工具
7.5STIM专家系统工具
7.6FDES通用诊断程序
7.6.1FDES通用诊断程序(外壳)的基本内容
7.6.2汽车-拖拉机电气设备故障诊断专家系统
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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一本名为《故障诊断的专家系统》的书,光是名字就让人心生向往,仿佛打开了一扇通往智慧诊断世界的大门。我脑海中浮现的是一个能够像经验丰富的技师一样,迅速而准确地找出各种“疑难杂症”根源的智能系统。我特别期待书中能够深入浅出地介绍,专家系统是如何从海量数据中提取知识,又是如何将这些知识转化为实际的诊断能力。我好奇,它们是否能够处理那些模糊的、非结构化的信息,并从中做出有效的判断?我也想知道,在现实应用中,专家系统是如何与人类专家的经验相结合,形成一种协同作用,从而达到事半功倍的效果。这本书的名字让我对人工智能在解决实际问题方面的能力有了更深的期待。

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这本书的名字——《故障诊断的专家系统》——勾起了我对人工智能如何解决实际问题的浓厚兴趣。我脑海中浮现出的是一个智慧的助手,能够像经验丰富的技术人员一样,通过一系列的问答和数据分析,迅速定位问题的根源。我特别想了解,这种“专家系统”是如何被“训练”出来的?它所依赖的数据从何而来?又如何确保它的诊断结果是准确可靠的,而不是凭空猜测?在信息爆炸的时代,故障诊断的效率和准确性对个人和企业都至关重要。我设想,这本书或许会深入探讨专家系统在不同行业的应用案例,比如医疗诊断、航空航天、甚至是我们日常生活中的智能家居。我期待它能提供一些启发性的思考,让我们看到未来科技发展的无限可能,也为我们自己面对技术难题时提供新的解决思路。

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这本书的名字确实很有意思,“故障诊断的专家系统”。一听名字,我就忍不住联想到那些在科幻电影里,面对复杂疑难杂症,总能给出精准诊断的智能机器人。我想,作者大概就是想把这种“智慧”带进现实世界的某个领域吧。作为一名对新技术充满好奇心的普通读者,我特别希望能在这本书里找到一些关于“专家系统”是如何工作的、它们是如何学习知识、以及又是如何将这些知识应用于实际问题的答案。我一直很好奇,我们日常生活中遇到的各种故障,无论是家电罢工、汽车异响,还是更复杂的工业设备问题,是否都能通过这样的专家系统迎刃而解?这本书的名字让我充满了期待,仿佛一本武功秘籍,等待我去解锁那些隐藏在复杂技术背后的奥秘。我希望它能用清晰易懂的语言,将高深的算法和模型变得触手可及,让即使没有深厚技术背景的读者也能有所领悟。我迫不及待地想知道,这本书会带我进入一个怎样的智能诊断世界。

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“故障诊断的专家系统”这个书名,瞬间就点燃了我对智能技术的好奇心。我总是觉得,那些能够“思考”并给出解决方案的系统,简直就是现实版的魔法。这本书,听名字就好像一本揭示“魔法”原理的说明书。我希望能在这本书里找到关于“专家系统”是如何模拟人类专家进行推理和判断的深入解析。比如,它们是如何存储和处理海量的故障数据,又是如何从中学习并形成一套“诊断规则”的?我特别想知道,这些系统在面对一些前所未有的、或者极其罕见的故障时,又会有怎样的表现?它们是否能够像真正的专家一样,具备一定的“创造性”和“灵活性”,而不是死板地按照预设的流程来工作?这本书的名字让我充满了对技术前沿的向往。

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《故障诊断的专家系统》这个名字,让我脑海中构筑了一个关于未来工作场景的图景。我仿佛看到了一个虚拟的“诊断大师”,它能够连接到任何一台设备,然后通过一系列精密的分析,精准地指出故障所在。我非常好奇,这本书将如何阐述这种“专家系统”的构建过程。是需要大量的编程知识?还是涉及到某种特殊的“知识工程”?我特别想知道,它又是如何实现“自我学习”和“不断进化”的,以便应对层出不穷的新型故障。作为一名普通读者,我希望这本书能够用一种通俗易懂的方式,为我揭开智能诊断的面纱,让我能窥探到人工智能在解决现实世界问题上的巨大潜力。

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