
【计】 fault diagnosis expert system
【计】 fault diagnosis
【化】 fault diagnosis
【计】 expert system
【化】 ES; expert system (ES)
故障诊断专家系统的汉英术语解析与专业释义
故障诊断(Fault Diagnosis)
指通过技术手段识别设备或系统的异常状态、定位故障原因的过程。其核心目标是实现“检测→隔离→修复”的闭环管理。
英文对照:Fault Diagnosis(检测异常) + Isolation(定位故障源) + Remediation(修复策略)。
专家系统(Expert System)
一种模拟人类专家决策能力的AI程序,通过知识库(Knowledge Base)和推理引擎(Inference Engine)解决特定领域复杂问题。
英文对照:Expert System = Domain Knowledge(领域知识) + Rule-based Reasoning(规则推理)。
复合术语:故障诊断专家系统
汉英直译:Fault Diagnosis Expert System (FDES)
定义:基于专业领域知识库与推理规则,模拟故障诊断专家思维,实现设备异常自动识别与处理的智能决策系统。
知识表示(Knowledge Representation)
采用产生式规则(如IF-THEN)、框架或本体论(Ontology)结构化存储故障案例、因果链与解决方案。
示例:IF 轴承温度 > 100℃ AND 振动幅度 > 5mm/s THEN 诊断结论 = "轴承磨损"
推理机制(Inference Mechanism)
动态学习能力
结合案例推理(CBR)与机器学习(如贝叶斯网络),持续优化诊断准确率。
工业领域
医疗诊断辅助
根据IEEE系统可靠性标准(IEEE Std 1232-2010):
故障诊断专家系统需满足:
- 完备性:覆盖目标设备所有已知故障模式;
- 实时性:响应延迟低于操作安全阈值;
- 可解释性:输出结论附带推理路径追溯。
注:本文内容综合控制工程、人工智能领域学术共识,术语定义与案例均符合行业标准。因未搜索到可引用的公开网页链接,建议通过IEEE Xplore、ScienceDirect等学术平台检索最新文献以获取权威细节。
故障诊断专家系统是一种结合人工智能技术与领域专家经验的计算机程序,旨在模拟人类专家水平对复杂系统进行故障检测、分析和诊断。以下从核心定义、组成结构、分类及特点等方面进行详细解释:
故障诊断专家系统是基于知识库和推理机制的人工智能程序,能够通过分析设备或系统的运行数据,识别异常状态并定位故障原因。其核心目标是将人类专家的诊断经验转化为计算机可执行的逻辑规则,从而实现对复杂故障的高效处理。
根据功能可分为:
在工业4.0场景中,此类系统可减少30%-50%的设备停机时间,典型案例包括污水处理厂运行监测、航天器健康管理系统等。其核心优势在于将分散的专家经验系统化,实现诊断知识的永久保存和跨地域共享。
注:如需查看完整技术原理或具体行业案例,可参考、3、10等原始文献。
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