石化机组故障诊断对于现代工业系统的可靠性和安全性具有重要意义。人工智能(AI)技术作为工业应用的新兴领域和故障识别的有效解决方案,日益受到学术界和工业界的关注。然而,在不同的运行条件下,人工智能方法面临着巨大的挑战。从理论背景和工业应用两方面对石化机组故障诊断中的人工智能算法进行全面阐述。介绍不同的人工智能算法,包括K近邻、朴素贝叶斯、支持向量机、人工神经网络和深度学习等方法;对AI算法在工业应用中进行了广泛的文献调研;最后,对不同AI算法的优势、局限性、实践启示进行总结,表明了技术进步、多模态数据整合、实时监测预测、算法通用性对提升石化工业效率与可靠性的关键作用,并展望了未来的研究方向与挑战。

随着信息通信技术(ICT)的发展,人工智能技术在机械故障诊断中的应用引起了研究人员的关注。为了验证人工智能技术在机床主轴故障诊断方面的适用性,通过构建机床测试台,收集人为改变主轴偏心的故障数据,并采用3种人工智能模型(CNN、LSTM和AE)进行学习,分析比较了它们对主轴7种故障状态分类的准确性。实验结果表明CNN和LSTM模型均具有较高的准确性,其中CNN模型的准确率最高,达到了99.3%,而AE模型的准确性相对较低,只有76.9%。验证了在机床主轴故障诊断中应用人工智能技术的可行性。

针对煤矿事故救援训练时高成本、耗时长、缺乏灵活性、不能适应复杂的变化、存在危险的问题,提出了一个将训练过程以游戏的方式进行的虚拟煤矿事故救援训练系统设计方案。分析了该系统的总体结构,阐述了该系统各模块的功能。并结合实际开发经验,就三维建模、粒子系统、碰撞检测等技术进行了探讨。

归纳和总结了基于定性模型的故障诊断技术,分析了Livingstone故障诊断软件的技术特征,其中包括Livingstone系统组成、应用系统的构建、定性模型的建立、诊断推理的工作过程等等;在此基础上,还指出了Livingstone的L2版本的优缺点,介绍了L2的应用情况等等。最后,展望了未来航天器故障诊断应用技术的发展前景。

本文采用信息分解与综合技术，提出了根据用户输入条件和专家经验形成执行元件端口状态信息，根据元件或元件组的功能建立元件功能数据库，并通过二者间适当的匹配方式产生液压系统原理图。实例表明此法有较好的科学性和实用性。

本文简要叙述了ＦＤＤ各种方法，重点对ＦＤＤ在液压系统中应用的方法和实践进行了讨论。可以预言，这将是一个非常有发展前途和研究价值的领域。

本文介绍我们开发的液压系统原理图智能绘制软件HYSID,并通过它对液压系统原理图的布局布线进行了探讨,提出容腔传递算法和深层知识的概念。

本文阐述了液压设备中由流体介质压力损失，液压元件泄漏或阻塞而引起温度变化的热力学原理；介绍了利用热信息监测液压元件异常磨损，泄漏等故障的方法；并提出了液压设备故障诊断专家系统中处理热信息人工智能技术。

专家系统与神经网络是冶金液压故障智能诊断的主要途径。智能诊断的发展方向是系统的不断完善和提高学习能力，组合化，开发容错智能系统，以及进一步实用化等。人工智能技术将与先进的信息技术紧密结合，并使智能诊断系统性能更佳。

专家系统与神经网络是液压智能诊断的主要途径。智能诊断的发展方向是系统的不断完善和提高学习能力，组合化，开发容错智能系统，以及进一步实用化等。人工智能技术将与先进的信息技术紧密结合，并使智能诊断系统性能更佳。