运用人工智能(AI)理论和知识工程技术,使传统的设备故障诊断系统成为基于深知识的知识中心型专家系统。它与机械设计专家系统利用同样的对象模型及其阶层构造和性能框架,在进行设计推理,探索最优设计方案的同时,从深知识推导出诊断故障所需的因果关系,寻找设备的故障及其原因所在,从而使原本各自独立存在、独立运行的两类专家系统融成一体,形成故障诊断,机械设计综合专家系统

一、模糊逻辑控制器的基本结构 二、模糊控制系统的设计 三、PD控制器模糊益调节 四、利 MATLAB用设计模糊控制器 五、模糊系统的稳定性分析

4.4.1变配电系统监控 (1)监控管理功能 A.检测运行参数,为正常运行时的计量管理、事故发生时的故障原因分析提供数据。 B.监视电气设备运行状态,并提供电气主接线图开关状态画面;如发现故障,自动报警,并显示故障位置、相关电压、电流数值等

4.5.1系统设计的原则与基本步骤 4.5.2BAS的组成与系统结构 4.5.3BA的实现方案 4.5.4系统规模的划分 4.5.5组建系统的一般原则 4.5.6BAS的功能要求 4.5.7监控点一览表的编制 4.5.8BAS的电源 4.5.9BAS的接地 4.5.10BAS的线路选择与敷设

基于人工神经网络( Artificial Neural Network)的控制(ann-based Control)简称神经控制(Neural Control)。神经网络是由大量人工神经元(处理单元)按照一定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计 算能力的网络系统。它是在现代神经生物学和认识科学对人类信息处理研究的基础上提出来的,具有很强 的自适应和学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力

7.1 概述 7.1.1 GCS的概念 7.1.2 GCS的特点 7.1.3 GCS的组成 7.1.4 GCS的作用和应用范围 7.2 GCS的组成部件 7.2.1 传输介质 7.2.2 交连部件 7.2.3 传输介质连接设备 7.2.4 传输电子设备 7.2.5 电气保护设备 7.2.6 性能指标 7.3 GCS的工程设计 7.3.1 GCS的规划 7.3.2 GCS设计的重要参数 7.3.3 GCS工程设计标准 7.3.4 GCS工程设计方法 7.3.5 GCS电气防护与接地

（1)都是非数值型的非线性函数的逼近器、估计器、和动态系统; （2)不需要数学模型进行描述,但都可用数学工具进行处理; （3)都适合于VLSI、光电器件等硬件实现。不同之处:(工作机制方面:

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