distributed networked remote fault

distributed networked remote fault prognostic
and diagnostic expert system for marine gas turbine is
introduced which can realize cross-regional, multi-expert
involved in collaborative decision-making mechanism. The
expert system includes four layers namely the field data
collection layer, the local condition monitoring layer, the network
communication layer and the long-distance expert supports
layer. The expert system uses artificial neural network to carry
out real-time fault prognostic analysis for the operational status
of key equipment to discover hidden or impending equipment
faults, so as to effectively avoid the occurrence of the “lack of
maintenance” and “excess maintenance”. The integration of fault
diagnosis mechanism based on rough set and artificial neural
network is used, which effectively solve the problems of typical
fault diagnosis for a long time and a high false alarm rate.
Finally, this paper describes the main characteristics and
application of expert system to the remote fault prognosis and
diagnosis of a gas turbine fuel system as an example for testing its
capabilities and main features

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระจาย prognostic บกพร่องบนเครือข่ายระยะไกลและวินิจฉัยผู้เชี่ยวชาญระบบกังหันก๊าซทางทะเลแนะนำที่สามารถรับรู้ข้ามภูมิภาค ผู้เชี่ยวชาญหลายเกี่ยวข้องกับกลไกการตัดสินใจร่วมกัน ที่ระบบผู้เชี่ยวชาญประกอบด้วยสี่ชั้นได้แก่ข้อมูลฟิลด์ชุดชั้น ชั้นการตรวจสอบเงื่อนไขท้องถิ่น เครือข่ายชั้นสื่อสารและสนับสนุนผู้เชี่ยวชาญ long-distanceชั้น ระบบผู้เชี่ยวชาญใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อดำเนินการออกวิเคราะห์ prognostic บกพร่องแบบเรียลไทม์ของสถานะการดำเนินงานอุปกรณ์สำคัญเพื่อค้นพบอุปกรณ์ที่ซ่อนไว้ หรือใกล้ข้อบกพร่อง เพื่อหลีกเลี่ยงการเกิดการ "ขาดประสิทธิภาพบำรุงรักษา"และ"ส่วนเกินบำรุง" รวมของข้อบกพร่องกลไกวินิจฉัยตามชุดที่หยาบ และประดิษฐ์ประสาทเครือข่ายใช้ ซึ่งมีประสิทธิภาพแก้ปัญหาทั่วไปการวินิจฉัยข้อบกพร่องเป็นเวลานานและอัตราสูงเตือนสุดท้าย เอกสารนี้อธิบายถึงลักษณะสำคัญ และโปรแกรมประยุกต์ของระบบผู้เชี่ยวชาญคาดคะเนข้อบกพร่องระยะไกล และวินิจฉัยของระบบกังหันก๊าซเชื้อเพลิงเป็นตัวอย่างสำหรับการทดสอบของความสามารถและลักษณะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระจายความผิดเครือข่ายระยะไกลการพยากรณ์โรคระบบผู้เชี่ยวชาญและการวินิจฉัยสำหรับกังหันก๊าซในทะเลจะถูกนำมาซึ่งสามารถตระหนักถึงการข้ามภูมิภาคหลายผู้เชี่ยวชาญด้านการมีส่วนร่วมในการทำงานร่วมกันกลไกการตัดสินใจ ระบบผู้เชี่ยวชาญรวมถึงสี่ชั้นคือข้อมูลสนามชั้นคอลเลกชันชั้นตรวจสอบสภาพท้องถิ่นเครือข่ายชั้นการสื่อสารและผู้เชี่ยวชาญทางไกลสนับสนุนชั้น ระบบผู้เชี่ยวชาญที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียมที่จะดำเนินการออกความผิดตามเวลาจริงการวิเคราะห์การพยากรณ์โรคสำหรับสถานะการดำเนินงานของอุปกรณ์ที่สำคัญในการค้นพบอุปกรณ์ที่ซ่อนอยู่หรือกำลังจะเกิดความผิดพลาดเพื่อให้เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพหลีกเลี่ยงการเกิดของ"การขาดการบำรุงรักษา" และ "การบำรุงรักษาส่วนเกิน" . บูรณาการของความผิดกลไกการวินิจฉัยขึ้นอยู่กับชุดหยาบและประสาทเทียมเครือข่ายจะใช้ที่มีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาของทั่วไปการวินิจฉัยความผิดเป็นเวลานานและมีอัตราการเตือนที่ผิดพลาดสูง. สุดท้ายบทความนี้จะอธิบายถึงลักษณะสำคัญและการประยุกต์ใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญกับการพยากรณ์โรคความผิดจากระยะไกลและการวินิจฉัยของระบบเชื้อเพลิงกังหันก๊าซเป็นตัวอย่างสำหรับการทดสอบของความสามารถและคุณสมบัติหลัก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การกระจายเครือข่ายระยะไกลระบบผู้เชี่ยวชาญการวินิจฉัยความผิดและพยากรณ์โรค
ทะเลกังหันก๊าซ
แนะนำซึ่งสามารถตระหนักข้ามภูมิภาค ผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องในการตัดสินใจหลาย
กลไกร่วมกัน
ระบบผู้เชี่ยวชาญรวมถึงสี่ชั้นคือชั้นเก็บข้อมูลภาคสนาม
, ติดตามภาวะท้องถิ่น ชั้น เครือข่ายการสื่อสารและผู้เชี่ยวชาญระยะยาว

ชั้นสนับสนุนชั้น ระบบผู้เชี่ยวชาญในการใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อพก
ออกแบบเรียลไทม์การวิเคราะห์สภาพการดำเนินงานผิดด
อุปกรณ์กุญแจค้นพบที่ซ่อนหรือข้อบกพร่องอุปกรณ์
ใกล้เพื่ออย่างมีประสิทธิภาพหลีกเลี่ยงการเกิดของ " ขาด
การบำรุงรักษา " และ " การรักษา " เกิน การบูรณาการกลไกการวินิจฉัยผิด

ตามชุดหยาบและประสาทเทียมเครือข่ายที่ใช้ ซึ่งประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาของการวินิจฉัยความผิดปกติ
เป็นเวลานานและอัตราปลุกเท็จสูง .
ในที่สุด บทความนี้อธิบายถึงคุณลักษณะหลักและ
ระบบผู้เชี่ยวชาญเพื่อการพยากรณ์โรค และการวินิจฉัยระยะไกลผิด
ของระบบเชื้อเพลิงก๊าซแบบตัวอย่างสำหรับการทดสอบความสามารถของ
และคุณลักษณะ หลัก