基于神经网络的专家系统
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基于BP神经网络的无人机故障诊断专家系统研究
用于无人 机 系统的故 障诊 断 中。给 出了该诊 断 系统的具体 结构组成 和诊 断流程 ，并 以无人机 的遥测遥控 系统为例进行 了实
例诊 断 ，最后给 出 了系统软 件的 实现 方式。结果表明 ，该 系统 能有效地对无人机 系统进行 快速 准确地诊 断 ，具有很好 的应
用前 景 。
关键词 ：无人机 系统 ；专家 系统 ；Ｂ Ｐ神 经网络 ；故障诊 断 中图分类号 ：ＴＰ ８ Ｉ３ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ７ － ８ ０ （０ １ ４ １７ ０ ６ ２ ９ ７ ２ １ ）０－０ ３－ ３
Ｖｏ ．４ Ｎｏ４ １ ３ ． Ｄ ｃ２ １ ｅ ．０ １
基于 Ｂ Ｐ神经 网络 的无人机故 障 诊 断专家 系统研 究
马岩 ，曹金成 ，黄 勇 ，李 斌
（． １空军航空大学 ，长春 摘 １０ ２ ；２ 军航 空兵第 ２ 师 ，杭州 ３０ ２ ． 空 ８ ３ ００ ） １ ０ ０ 要 ：针 对无人机 系统故障复 杂度 高、非 线性强 、故 障现 象多种 多样等特点 ，提 出将 专 家系统 与Ｂ Ｐ神经 网络相 结合应
Ｍ Ａ ｈ ， ＣＡＯ ｉ ｃ ｅ ｇ ， ＨＵ ＡＮＧ ｎ ， ＬＩ Ｂｉ Ｙａ Ｊｎ ｈ ｎ Ｙｏ ｇ ｎ
（． ｉ ｉｎＵ ｉｅｓ ｙ ｆ ｒ ｏｃ ，Ｃ ａｇｈ ｎ１０ ２ ； ２ Ｄｉｉｏ ． ｒ ｏｃ ，Ｈａｇｈ ｕ３ ０ ０ ） １ Ａｖ ｔ ｎｖｒｉ ｒｅ ｈ ｎ ｃｕ ３ ０ ２ ａｏ ｔ ｏ ＡｉＦ ． ｖｓ ｎＮｏ２ Ｏｆ ｒｅ ｉ ８ ＡｉＦ ｎ ｚｏ １０ ０
Ａｂ ｔａ ｔ Ａｃ ｏｄｎ ｏ ｔ ｅ ｏ ｌｘｔ ． ｖ ｒ ｔ ａ ｄ ｎ ｎｉｅｒ ｓ ｒ ｃ： ｃ ｒ ｉｇ ｔ ｈ ｃ ｍｐｅ ｉ ｙ ａｉ ｙ ｎ ｏ ｌ ａ ｍｏ ｅ ｆ ＵＡＶ ｓ ｓｅ ａ ｌ ． ａ ｃ ｍ ｂｎ ｄ ｍ ｅｈ ｄ ｂ ｓｄ ｅ ｎ ｄ ｏ ｙ ｔｍｓ ｆｕｔ ｓ ｏ ｉｅ ｔｏ ａ ｅ
基于BP神经网络的沼气工程故障诊断专家系统
２ ． Ｃｏ ｌ ｌ ｅ ｇｅ ｏｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎｃ ｅ ，Ａｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕｒ ｅ Ｕｎｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏｆ Ｈｅ ｂｅ ｉ ，Ｂａ ｏ ｄｉ ｎ ｇ ０ ７１ ０ ０ １，Ｃｈ ｉ ｎａ；
３ ． Ｃｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｃｉ ｖ ｉ ｌ ａ ｎ ｄ Ａｒ ｃ ｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ，Ｈ ｅ ｂ ｅ ｉ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ，Ｂａ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ ０ ７ １ ０ ０ ２，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｕｓ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｔ ｈｅ ｉ ｎｓ ｕｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｅ ｉ ｅ ｓ ｓ ｕｃ ｈ ａ ｓ ｄｉ ｆ ｆ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｉ ｅ ｓ ｉ ｎ ｋｎｏ ｗｌ ｅ ｄｇ ｅ ａ ｃ ｑ ｕｉ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ，ｗｅ ａ ｋ ｉ ｎｆ ｅ ｒ ｅ ｎｃ ｅ ｃ ａ ｐａ ｂｉ ｌ ｉ ｔ ｙ，ｌ ｏ ｗ ｉ ｎｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｂ ａ ｄ ｐｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏｆ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｅ ｘ ｐｅ ｒ ｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ，ｔ ｈｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｉ ｎｔ ｒ ｏｄ ｕｃ ｅ ｓ ｄ ｅ —
ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＢＰ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ
ＳＨＩ Ｊｉ ａ ｎ ｇ ｕ ｏ， ＳＨＡＮＧ Ｘｉ ｕ ｙｉ ｎ， ＺＨＡＮＧ Ｒｕ ｉ ｘ ｕ ｅ
（ １ ． Ｓ ｔ ｕ ｄ ｅ ｎ ｔ Ａｆ ｆ ａ ｉ ｒ ｓ Ｏｆ ｆ ｉ ｃ ｅ ，Ｈｅ ｂ ｅ ｉ Ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ，Ｂａ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ ０ ７ １ ０ ０ ０，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ；
３ ． Ｃｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｃｉ ｖ ｉ ｌ ａ ｎ ｄ Ａｒ ｃ ｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ，Ｈ ｅ ｂ ｅ ｉ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ，Ｂａ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ ０ ７ １ ０ ０ ２，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
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基于人工神经网络和专家系统的精炼过程钢水温度预测模型
而且在一定意义 上可 以降 低生 产成 本。 由于特殊 的生产环境 ，直接 连续地 测量 钢水 温度 是 不现 实
为研究对象 ，提出将 Ｂ Ｐ神经 网络和专 家系统相结 合 的方法 ，建立冶 炼 过程 钢水 温 度预 测模 型 ，并 且可 以根据积 累 的历 史数 据不 断调 整专 家 系统 的 参数 ，最后 ，利用 Ｃ ＃语 言编程实现 了系统 。
Ａｂｓｒ ｃ ｔ ａ ｔ： Ｔｈ ｓａ ｔｃｅ ａ ｌ ｚ ｄ ｔｅ ｍａ ｎ ｆｃ ｏ ｓｗｈ ｃ ｎｆｕ ｎ ｅ ｔ ｌｅ ｔ ｅ ｅ ｐ ｒ ｔｒ ｈａ ｉｇ ｉ ｅ ｉ ｒｉ ｌ ｎａｙ ｅ ｈ ｉ ａ ｔｒ ｉ ｈ ｉ ｌ ｅ ｃ ｈｅ ｍｏｔ ｎ ｓｅ ｌｔｍ ｅ ａｕ ｅ ｃ ｎｇｎ ｎ ｒ —
ｍｉ ｇ ｈ ｄ ｌｃ ｎ ｂ ｓ ｄ ｔ ｏ ｅ ａ ｔ ｈ ｅ ｅ ａｕ ｅｏ ｌ ｎ ｓｅ ｌ ｎ ｒｆ ｉ ｇｆ ｒ ａ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ｒｓ ｌ ｆ ｎ ．Ｔ ｅ ｍｏ ｅ ａ ｅｕ ｅ ｏｆ ｒ ｃ ｓ ｔ ｅ ｔｍｐ ｒ ｔｒ ｆｍｏｔ ｔ ｅ ｅ ｎ ｎ ｕ ｎ ｃ ｎ ｈ ｅ ｕ ｔ ｏ ｅ ｉ ｉ ｓ
ｉ ｎ ｒ ｃ ｓ ｆｔ ｅ ｆ ｒ ａ ｅ ｕｌ ｆｒ ｃ ｓｉ ｄ ｌ ｏ ｌ ｔｅ ｅ ｅ ａｕ ｅ ｂ ｈ ｏ ｉａ ｉ ｆＢ ｆ ｉ ｇ ｐ ｏ ｅ ｓ ｏ ｈ ｕ ｎ ｃ ，ｂ ｉ ｏ ｅ ａ ｔ ｇ ｍｏ ｅ ｆ ｒｍｏｔｎ ｓｅ ｌｔｍｐ ｒｔ ｒ ｙ ｔ ｅ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｎ ｏ Ｐ ｎ ｄ ｎ ｅ ｏ
Ｌ ｉｎ ，Ｃ Ｏ Ｇ ｎ Ｉ ａ ｇ Ａ ａｇ Ｑ
（ ｃ ｏ ｌ ｆ ｕｏ ａｉ ｎ ｆ ｍ ｔ ｎＥ ｇｎ ｅｉ ，Ｘ ’ ｎｖｒｉ ｆ Ｓ ｈ ｏ ｏ ｔ ｔ ｎａ ｄ Ｉ ｏ ａ ｏ ｎ ｉｅ ｒ ｇ ｉ ｎＵ ｉ ｓ ｙｏ Ａ ｍ ｏ ｎ ｒ ｉ ｎ ａ ｅ ｔ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｙ ｉ ｎ １ ０ ８ ｈ ａ ｅｈ ｏ ｇ ，Ｘ ’ ０ ４ ，Ｃ ｉ ） ｏ ａ７ ｎ
为研究对象 ，提出将 Ｂ Ｐ神经 网络和专 家系统相结 合 的方法 ，建立冶 炼 过程 钢水 温 度预 测模 型 ，并 且可 以根据积 累 的历 史数 据不 断调 整专 家 系统 的 参数 ，最后 ，利用 Ｃ ＃语 言编程实现 了系统 。
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ｍｉ ｇ ｈ ｄ ｌｃ ｎ ｂ ｓ ｄ ｔ ｏ ｅ ａ ｔ ｈ ｅ ｅ ａｕ ｅｏ ｌ ｎ ｓｅ ｌ ｎ ｒｆ ｉ ｇｆ ｒ ａ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ｒｓ ｌ ｆ ｎ ．Ｔ ｅ ｍｏ ｅ ａ ｅｕ ｅ ｏｆ ｒ ｃ ｓ ｔ ｅ ｔｍｐ ｒ ｔｒ ｆｍｏｔ ｔ ｅ ｅ ｎ ｎ ｕ ｎ ｃ ｎ ｈ ｅ ｕ ｔ ｏ ｅ ｉ ｉ ｓ
ｉ ｎ ｒ ｃ ｓ ｆｔ ｅ ｆ ｒ ａ ｅ ｕｌ ｆｒ ｃ ｓｉ ｄ ｌ ｏ ｌ ｔｅ ｅ ｅ ａｕ ｅ ｂ ｈ ｏ ｉａ ｉ ｆＢ ｆ ｉ ｇ ｐ ｏ ｅ ｓ ｏ ｈ ｕ ｎ ｃ ，ｂ ｉ ｏ ｅ ａ ｔ ｇ ｍｏ ｅ ｆ ｒｍｏｔｎ ｓｅ ｌｔｍｐ ｒｔ ｒ ｙ ｔ ｅ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｎ ｏ Ｐ ｎ ｄ ｎ ｅ ｏ
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人工智能专家系统与神经网络的应用与优缺点
人工智能专家系统与神经网络的应用与优缺点人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术，它通过模仿人类的思维和行为，使机器能够自主地处理复杂任务。
人工智能专家系统和神经网络是AI中两个重要的子领域，它们都在不同的领域有广泛的应用。
本文将探讨人工智能专家系统和神经网络的应用以及它们的优缺点。
一、人工智能专家系统的应用人工智能专家系统是一种基于知识的计算机系统，它模拟了领域专家解决问题的过程。
专家系统通过收集和整理专家的知识，将其编码为规则和推理机制，使系统能够模拟专家的决策过程。
以下是人工智能专家系统的应用领域：医疗诊断：专家系统可以通过收集大量的病例数据和医学知识，对疾病进行精确的诊断和治疗。
它可以帮助医生更快速、准确地做出诊断，提高医疗水平。
企业管理：专家系统可以用于企业决策制定和管理。
通过评估和分析大量的数据，它可以帮助企业领导层做出更明智的决策，提高企业的效率和竞争力。
工业控制：专家系统可以应用于工业生产中的自动控制系统，使生产过程更加自动化、高效化。
它可以根据传感器收集到的数据进行实时监测和控制，提高生产质量和效率。
二、人工神经网络的应用人工神经网络是一种仿真人脑神经元结构和工作方式的计算模型。
它由大量的人工神经元和连接它们的权重组成，通过学习和调整权重来预测结果或解决问题。
以下是人工神经网络的应用领域：图像识别：神经网络可以用于图像识别和分类。
通过训练神经网络，它可以学习到不同图像的特征和模式，并能够自动识别出不同类别的图像。
自然语言处理：神经网络可以用于自然语言处理任务，如语言翻译、情感分析等。
它可以学习语言的语法和语义规则，并能够生成准确的翻译结果或情感分析报告。
金融预测：神经网络可以用于金融市场的预测和分析。
通过学习历史数据和市场规律，它可以预测股票价格、货币兑换率等金融指标的变化趋势。
三、人工智能专家系统的优缺点人工智能专家系统的优点之一是它可以利用专家的知识和经验，进行准确、快速的决策。
基于神经网络的客车车身造型评价专家系统
计 师完 成工 作．
用神 经 网络 建 立 专 家 系统 所 需 的知 识 库 ， 是一
传统 车身造型评价方法是基于显式专家 系统 的． 即对 过 往各种 车型 评 价 、 分 的 资 料数 据 ， 人 评 按 工智 能领域 中一 般 专 家 系统 的知 识 工 程方 法 ， 掘 挖 归纳 出反 映 特 定 人 群 或 专 家 审 美 眼光 ， 显 式 （ 以 如 “ｆ ｈｎ 等形式 ） ｉ ｅ …” …ｔ 表达知识、 经验或规则…． 但
Ｖ １ ５ Ｏ２ ０ ３ Ｎ ． ．
Ｆｅ ｕ ｒ ２ ０７ ｂｒ ａ ｙ ０
文章编 号 ： ０ ０５ ５ ２０ ）２０ ４ ．４ １０ －６ Ｘ（０ ７ ０ ．０ ３０
基于神 经网络 的客车车身造型评价 专家 系统 术
赵克 刚 罗玉涛 裴 锋
（ 南 理 工 大 学 广 东 省 电 动 汽 车研 究 重 点 实 验 室 ， 东 广 州 ５０ ４ ） 华 广 １６ ０
用 人工神 经 网络 的 非线 性 映 射 能 力 ， 很适 合 处 理 造
型评价 这类 主要 涉 及 因果 关 系 、 据 中可 能存 在 矛 数 盾 与错 误 的不精 确知 识 Байду номын сангаас 引．
（ 专家） 的头脑 中． 将这些知识和经验加 以总结和归
纳 整理 ， 利用 专家 系 统 等人 工 智 能 技 术建 立 起 智 能 化 的计算 机 辅助 车身 造 型 系 统 ， 能 更好 地 帮助 设 将
本 思 想
神 经 网络 的知识 库 是 根 据 一 定 的训 练 机 制 ， 通
过学习体现专家领域 知识 的样本而创建 的． 从学 习
方 式来 看 ， 神 经 网络 应 该 是有 导 师 （ 监 督 ） 在 该 有 、 预先知 道学 习 的期 望 结 果 （ 师 信 息 ） 教 的前 提 下 进
用神 经 网络 建 立 专 家 系统 所 需 的知 识 库 ， 是一
传统 车身造型评价方法是基于显式专家 系统 的． 即对 过 往各种 车型 评 价 、 分 的 资 料数 据 ， 人 评 按 工智 能领域 中一 般 专 家 系统 的知 识 工 程方 法 ， 掘 挖 归纳 出反 映 特 定 人 群 或 专 家 审 美 眼光 ， 显 式 （ 以 如 “ｆ ｈｎ 等形式 ） ｉ ｅ …” …ｔ 表达知识、 经验或规则…． 但
Ｖ １ ５ Ｏ２ ０ ３ Ｎ ． ．
Ｆｅ ｕ ｒ ２ ０７ ｂｒ ａ ｙ ０
文章编 号 ： ０ ０５ ５ ２０ ）２０ ４ ．４ １０ －６ Ｘ（０ ７ ０ ．０ ３０
基于神 经网络 的客车车身造型评价 专家 系统 术
赵克 刚 罗玉涛 裴 锋
（ 南 理 工 大 学 广 东 省 电 动 汽 车研 究 重 点 实 验 室 ， 东 广 州 ５０ ４ ） 华 广 １６ ０
用 人工神 经 网络 的 非线 性 映 射 能 力 ， 很适 合 处 理 造
型评价 这类 主要 涉 及 因果 关 系 、 据 中可 能存 在 矛 数 盾 与错 误 的不精 确知 识 Байду номын сангаас 引．
（ 专家） 的头脑 中． 将这些知识和经验加 以总结和归
纳 整理 ， 利用 专家 系 统 等人 工 智 能 技 术建 立 起 智 能 化 的计算 机 辅助 车身 造 型 系 统 ， 能 更好 地 帮助 设 将
本 思 想
神 经 网络 的知识 库 是 根 据 一 定 的训 练 机 制 ， 通
过学习体现专家领域 知识 的样本而创建 的． 从学 习
方 式来 看 ， 神 经 网络 应 该 是有 导 师 （ 监 督 ） 在 该 有 、 预先知 道学 习 的期 望 结 果 （ 师 信 息 ） 教 的前 提 下 进
基于改进BP神经网络的某型装备故障诊断专家系统
Ｏ 引 言
某型装备是一 个复 杂 的大型 系统 ， 旦某 一 部位 一 发生故 障 ， 会引起整个 系统 工作失 常 ， 将 从而造 成系统 性能下降 ， 严重 的故 障甚至会 造 成 该武 器 系统 完全 丧 失战斗力。专家系统和神经 网络方法 都可用 于装备 的 故障诊断 ， 单一 的专 家系统 或神 经 网络故 障诊 断 方 但 法都 具有 一定 的局 限性 。理 论分 析 和 实 验 研 究都 表 明： 基于符号 逻辑 的专 家系统擅长 于推理理 解 的工作 ，
摘要 ： 分析经 网络和专家 系统的特 点． 出基 于 Ｂ 提 Ｐ神 经网络与 专家系统结合 的某型装备 的故 障诊 断方法 ， 构造 Ｂ Ｐ神
经网络的装备故障诊 断专家系统的诊 断模型 ， 克服传 统专家系统在知识获取和表 达的薄弱环 节， 并用某型装备 的故 障 实
际数据进存验证， 结果表明神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。
Ａｂ ｔａ ｔ Ｃ ａ ａ ｔ ｒ ｔ ｓｏ ｅｎ ｕ ａ ｎ ｔ ｏ ｋ ａ ｄ ｅ ｐ ｒ ｓ ｓｅ ａｅ ａ ａｒ ｓｒ ｃ ： ｈ ｒ ｃｅ ｓ ｃ ｔ ｅ ｒｌ ｅｗ ｒ ｎ ｘ ｅ ｔ ｙｔ ｍ ｒ ｌ ￣ ， ｎ ｕ ｔ ｉｇ ｏ ｉ ｅ ｈ ｄｆ ｒａｃ ｒａｎ ｅ ｕｐ ｅ ｔ ｉｉ ｆ ｈ ｎ ａ ｄ ａｆ ｌ ｄ ａ ｎ ｓｓｍ ｔ ｏ ｅ ｉ ｑ ｉ ｍ ｎ ａ ｏ ｔ
瓶颈 ” “ 、 匹配 冲突” “ 合爆 炸” “ 、组 、 无穷递 推 ” 等困难 ， 并在某 型装 备的故障诊断 中， 行实例应用 。 进
Ｋｅ ｒ ｓ： Ｐ ｎ ｕ ａ ｎ ｔ ｏｋ；Ｂ ｌ ｏｉ ｍ；ｎ ｕ ａ ｅ ｏ ｋ ｋ ｏ ｌｄ ｅ ｂ ｓ ；ｅ ｐ ｒ ｙ ｔｍ ；ｆｕ ｔｄ ａ ｎ ｓｓ ｙ ｗｏ ｄ Ｂ ｅ ｒ ｅ ｒ ｌ ｗ Ｐ ａｇ ｒｔ ｈ ｅ ｒ ｌ ｔ ｒ －ｎ ｗ ｅ ｇ ａ ｅ ｘ ｅ ｓ ｓ ｎｗ ｔ ｅ ａ ｌ ｉ ｇ ｏ ｉ
基于神经网络的故障诊断专家系统
神 经 网络 是用 大 量神 经元 的互相 连 接 以及 对 各连 接权 值 分 布来 表示 特定 的 概念 或 知识 。在知 识 获 取 的 过 程 中 ，它 只 要求专 家 提 出范 例 及相 应 的解 ，就 能通 过 特 定 的学 习算 法 对样 本进 行 学 习 ，通 过 网络 内部 自
关 键 词 ：神 经 网络 ；专 家 系统 ；故 障诊 断
故 障 诊 断在 近几 十年 来 得 到很 大 发展 ，尤 其是 与 ＡＩ 术 中专 家 系统 方 法 结 合 使 诊 断 技术 向 智 能 化 方 技 向 发 展 。然 而 专 家 系 统 的 发 展 遇 到 知 识 获 取 的 “ 瓶 颈 ” 组合 爆 炸 ”等 困难 ，它不 具 备学 习能 力 ，不 能 ，“ 用 联 想 、记 忆 和类 比方式 推理 ，因而急 待 开拓 新 的途 径。 本文 提 出 的基 于神 经 网络 的故 障诊 断专 家 系统 ， 其 思想 是 利用 神 经 网络 的 自适应 学 习 、分 布式 存 储 、联
ｔ ｏ ａ 。 ｈｅ ｐｒ ｇｒ ｍ
Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ＴＭ Ｓ ４ １ ；ＧＳ ；ＨＯＳ ；Ｃ ｍｍｕ ｉａ ｉ ｎ ｙ ｒｓ ３００ Ｐ Ｔ ｏ ｎｃｔ ｏ
作 者 简 介 朱新 平 男 ， ９ ２ 毕 业 于 四 川 大 学 无 线 电 系 电子 学 与信 息 系统 专 业 ． 直 在 西安 导航 技 术 研 究所 从 事 雷 达 终 端 １９ 年 一
只要 输入
也 会 接 近 于学 习样 本 的输 出模 式 ，这种 性 质使 得 神 经 网络专 家 系统 具 有联 想记 忆 的 能力 。神经 网络 技 术 的 特 点 很 好 地 解 决 了专 家 系统 实 现过 程 中 的一 些 难 点 ，
基于RBF神经网络专家系统的断路器故障诊断
ｔ
●●Байду номын сангаас 人机接口
Ｉ 数据库
ｔｔ
●
解释系统
ｔ
图１系统结构图
其中部分功能为： （１）数据库：数据库通常由动态数据库和静态数据库 两部分构成。静态数据库是设备的自有参数，而动态数 据库则是运行过程中所产生的一系列参数，如电压、功 率等。
８５
（２）知识库：知识库…包含各种信息，反映系统的因果 关系，可以进行故障推理。能否解决问题的关键取决于 其知识量的内容。
选择ＲＢＦ进行网络诊断时，输入为８个输入量，隐 含层数为１层，隐含节点数［６１由系统自动生成，直到满 足系统要求的误差为止。经过多次的训练之后。网络的 输出已经达到预先设定的要求，输出曲线比较光滑，且 训练速度快，本文设定输出值大于０．５时，表明有此故 障类型。从输出的数据即能得到基于ＲＢＦ网络的专家 系统可以准确地分辨出与训练样本具有相似健康状况 规律的健康状况，而且准确度较高。
运行状态，断路器是否出现故障及其故障类型，并根据其产生的故障原理，针对出现的问题进行相应
的操作。
关键词：知识库；开关柜；归一化；采样值；测试样本
中图分类号：ＴＰｌ３
文献标识码：Ａ
文章编号：０２５８—７９９８（２０１４）０７—００８５—０３
Ｃｉｒｃｕｉｔ ｂｒｅａｋｅｒｓ’ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＲＢＦ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎｄ ｅｘｐｅｒｔ ｓｙｓｔｅｍ
基于ＲＢＦ神经网络专家系统的断路器故障诊断
刘增环，李真真 （河北工程大学信电学院，河北邯郸０５６０３８）
摘要：设计了基于ＲＢＦ神经网络的故障诊断专家系统，克服了在知识获取和表达上的薄弱环
节，只需要领域专家解决问题的实例或范例来训练神经网络，使其在同样输入的情况下神经网络能
●●Байду номын сангаас 人机接口
Ｉ 数据库
ｔｔ
●
解释系统
ｔ
图１系统结构图
其中部分功能为： （１）数据库：数据库通常由动态数据库和静态数据库 两部分构成。静态数据库是设备的自有参数，而动态数 据库则是运行过程中所产生的一系列参数，如电压、功 率等。
８５
（２）知识库：知识库…包含各种信息，反映系统的因果 关系，可以进行故障推理。能否解决问题的关键取决于 其知识量的内容。
选择ＲＢＦ进行网络诊断时，输入为８个输入量，隐 含层数为１层，隐含节点数［６１由系统自动生成，直到满 足系统要求的误差为止。经过多次的训练之后。网络的 输出已经达到预先设定的要求，输出曲线比较光滑，且 训练速度快，本文设定输出值大于０．５时，表明有此故 障类型。从输出的数据即能得到基于ＲＢＦ网络的专家 系统可以准确地分辨出与训练样本具有相似健康状况 规律的健康状况，而且准确度较高。
运行状态，断路器是否出现故障及其故障类型，并根据其产生的故障原理，针对出现的问题进行相应
的操作。
关键词：知识库；开关柜；归一化；采样值；测试样本
中图分类号：ＴＰｌ３
文献标识码：Ａ
文章编号：０２５８—７９９８（２０１４）０７—００８５—０３
Ｃｉｒｃｕｉｔ ｂｒｅａｋｅｒｓ’ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＲＢＦ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎｄ ｅｘｐｅｒｔ ｓｙｓｔｅｍ
基于ＲＢＦ神经网络专家系统的断路器故障诊断
刘增环，李真真 （河北工程大学信电学院，河北邯郸０５６０３８）
摘要：设计了基于ＲＢＦ神经网络的故障诊断专家系统，克服了在知识获取和表达上的薄弱环
节，只需要领域专家解决问题的实例或范例来训练神经网络，使其在同样输入的情况下神经网络能
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ｍｅｈ ｎｓ ． ｃ ａ ｉｍ
Ｋｅ ｒ ｓ ｅ ｐ ｒ ｙ ｔｍ ｒｉ ｃａ ｅ ｒ ｌ ｅｗｏ ｋ；ｎ ｅ ｒ ｔｄ ｓ ｓｅ ｙｗｏ ｄ ： ｘ ｅ ｔ ｓｅ ｌ ｔｆ ｉｌ ｕ ａ ｔ ｒ ｉｔｇ ａｅ ｙ ｔｍ ｓ ａ ｉ ｎ ｎ
ｌ 引言
专家 系统 （ ｘ ｅ ｔ Ｓ ｓ ｅ ）是一种设计用来 对人类专 Ｅ ｐ ｒ ｙ ｔｍ 家 的问题求解 能力建模 的计 算机程序 。专家 系统是…个 智 能计 算机 程序 ，其 内部含有 大量 的某 个领域专 家水平 的知 识和经 验，能够利 用人类专 家的知识 和解决 问题 的方法 来 处 理该 领域 问题 。一 专 家 系统 应具 有 以下 三 个基 本特 个 征 ：启 发性一一 不仅能使用 逻辑性知 识还 能使用启发性 知 识 ；透 明性一一 能向用户解释 它们 的推理过程 ，还能 回答 用户 的…些 问题 ：灵活性一一 系统 中的知识 应便于修 改和 扩充 ；推理性一一 系统 中的知识必然 是一个漫 长的测试 ， 修 改和 完善过程 。专家系统 是基于知 识的系统 。它 由如 图 １ 所示 的５ 个基本 的部分组成 。 。 。 ’
方 式 以及 推 理 机 制 等 。
关键词 ：专家 系统 ；神 经网络 ；系统 集ａ ｕｒ ｌＮｅ ｗｏｒ ｐｅ ｔＳ ｓ ｅ Ｂａ ｅ Ｏ １Ａｒ ｉ ｉ ｌＮｅ ａ ｔ ｉ ｋ
ＺＨ ＯＵ ｉ ｇ— ｎ Ｐ Ｍ ｎ ｍｉ ｇ ＥＮＧ ａ Ｙｌ ｎ
知 识 库 存 储 从 专 家 那 里 得 到 的 特 定 领域 的 知 识 ，这 些 知 识 包 括 逻 辑性 的知 识和 启 发
人 机接 【 ＿ ＝ 】 ＿
的结论 ，回答用户 的 问题 ，它是连 接用户 与专家系统之 间
的桥 梁 。 知 识 的 获 取 是 为 修 改 知 识 库 原 有 的 知 识 和 扩 充 知 识 提 供 的手 段 。
专 家系统 与神经 网络技 术集成 ，达到优 势互补的 目的。利用神经 网络优 良的 自组织 、 自学习和 自适应 能力来解决 令家 系统知 识获取 的 困难 ，同时用专 家系统 良 的解释机 能来弥补神经 网络 中 识表达 的缺 陷。论 文提 出 了基于神 经 网络专 家 系统的结构模 型 ，知识表 示 好 知
（ ｐ．ｆ ｏ ｕｅ ｃｅ ｃ ， ｉｈ ａ ｉｅｓ ｙｏ ｃｅ ｃ ＆ Ｅ ｇｎ ｅｉｇ，ｈｇ ｎ ４ ０ ０ Ｄｅ ｔ ｍｐ ｔｒ ｉｎ ｅ Ｓｃ ｕ ｎＵｎｖ ｒｉ ｆ ｉｎ ｅ ｎ ｉｅｒ ｏＣ Ｓ ｔ Ｓ ｎ Ｚ ｉｏ ｇ６ ３ ０ ） Ａｂ ｔａｔ ｒｉｃａ Ｎｅ ｒｌ ｔ ｒ （ ｓｒｃ ：Ａ ｔｉｉｌ ｕ ａ Ｎｅｗｏｋ ＡＮＮ）ａ ｄｅ ｐ ｒ ｓｓｅ （ Ｓ ａ ｅｔ ｏｂａ ｃ ｅ ｆ ｒｉｃ ｌｎｅｌ ｅ ｃ ｈ ｖ ｆ ｎ ｘ ｅｔ ｙｔｍ Ｅ ），ｓ ｈ ｒ ｎ ｈ ｓ ｔｉｉ ｔｌｇ ｎ ｅ，ａ ｅ ｔ ｗ ｏ ａ ｆ ａｉ ｉ
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中国 西部科 技 ２ ０ ０ ０ ７・ ９
基于神经网络的专家系统
周 明 明 彭 奠
（ 四川 理 工 学 院 计 算 机 科 学 系 ， 四 川 自贡 ６ ５ ０ ） ４ ０ ０
摘 要：人工神 经 网络 与专 家 系统 ，作 为人 工智能应 用的两大分支 ，在实际应 用中都 有许 多成 功的 范例 ，但作 为单个 系统来讲 ，二者 都存 在很 大的局限性 。主要是 专 家系统知 识获取 的 “ 颈问题 ”和神 经 网络知识 表达 的 “ 瓶 黑箱结构 ”。为解决这个 问题 ，本 文提 出将
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专家 系统 （ ｘ ｅ ｔ Ｓ ｓ ｅ ）是一种设计用来 对人类专 Ｅ ｐ ｒ ｙ ｔｍ 家 的问题求解 能力建模 的计 算机程序 。专家 系统是…个 智 能计 算机 程序 ，其 内部含有 大量 的某 个领域专 家水平 的知 识和经 验，能够利 用人类专 家的知识 和解决 问题 的方法 来 处 理该 领域 问题 。一 专 家 系统 应具 有 以下 三 个基 本特 个 征 ：启 发性一一 不仅能使用 逻辑性知 识还 能使用启发性 知 识 ；透 明性一一 能向用户解释 它们 的推理过程 ，还能 回答 用户 的…些 问题 ：灵活性一一 系统 中的知识 应便于修 改和 扩充 ；推理性一一 系统 中的知识必然 是一个漫 长的测试 ， 修 改和 完善过程 。专家系统 是基于知 识的系统 。它 由如 图 １ 所示 的５ 个基本 的部分组成 。 。 。 ’
方 式 以及 推 理 机 制 等 。
关键词 ：专家 系统 ；神 经网络 ；系统 集ａ ｕｒ ｌＮｅ ｗｏｒ ｐｅ ｔＳ ｓ ｅ Ｂａ ｅ Ｏ １Ａｒ ｉ ｉ ｌＮｅ ａ ｔ ｉ ｋ
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的桥 梁 。 知 识 的 获 取 是 为 修 改 知 识 库 原 有 的 知 识 和 扩 充 知 识 提 供 的手 段 。
专 家系统 与神经 网络技 术集成 ，达到优 势互补的 目的。利用神经 网络优 良的 自组织 、 自学习和 自适应 能力来解决 令家 系统知 识获取 的 困难 ，同时用专 家系统 良 的解释机 能来弥补神经 网络 中 识表达 的缺 陷。论 文提 出 了基于神 经 网络专 家 系统的结构模 型 ，知识表 示 好 知
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基于神经网络的专家系统
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摘 要：人工神 经 网络 与专 家 系统 ，作 为人 工智能应 用的两大分支 ，在实际应 用中都 有许 多成 功的 范例 ，但作 为单个 系统来讲 ，二者 都存 在很 大的局限性 。主要是 专 家系统知 识获取 的 “ 颈问题 ”和神 经 网络知识 表达 的 “ 瓶 黑箱结构 ”。为解决这个 问题 ，本 文提 出将