神经内科专家（精选11篇）
神经内科专家 篇1
病例
张阿姨, 56岁, 患2型糖尿病16年, 双下肢无力、麻木, 伴有痛觉过敏, 任何轻微的触摸 (如衣被、床单等的碰触) 均诱发剧痛, 足部疼痛夜间加重, 严重影响了她的食欲、睡眠及日常生活, 张阿姨日益消瘦, 且患上严重的抑郁症。到多家医院神经科、精神科就医, 并应用了许多镇痛镇静类药物治疗, 均无明显好转。去年, 张阿姨到北京某大医院门诊, 医生拟诊为糖尿病神经病变, 经肌电图检查确诊为糖尿病性周围神经损害。张阿姨非常疑惑:为什么自己会出现如此严重的神经并发症?糖尿病神经病变到底是怎么回事?
专家解读
人体神经系统的组成:
人体的神经系统示意图
人体的神经系统 (如图所示) 分为中枢神经系统和周围神经系统。它好比“电话系统”:中枢神经系统包括大脑 (好比电话局的“交换机”) 和脊髓 (好比出入电话局的总电缆) ;周围神经 (好比从总电缆分出来的电话线通到各个用户的电话) 包括颅神经 (直接从大脑钻出来的神经, 不通过脊髓) 和体神经 (从脊髓钻出来的神经) 。
颅神经有12对 (Ⅰ嗅神经、Ⅱ视神经、Ⅲ动眼神经、Ⅳ滑车神经、Ⅴ三叉神经、Ⅵ外展神经、Ⅶ面神经、Ⅷ听神经、Ⅸ舌咽神经、Ⅹ迷走神经、Ⅺ副神经、Ⅻ舌下神经) , 除了第Ⅹ对迷走神经外其余的11对神经都是支配面部器官的。
体神经包括运动神经、感觉神经和交感神经。
运动神经支配骨骼肌, 按照人的意识使骨骼肌作随意运动。
感觉神经几乎分布到全身各个器官和部位, 尤其是皮肤表面分布得更细致、更密集。感觉神经分工很细, 有感觉温度的神经末梢 (感觉冷的还是热的) 、有感觉触觉的神经末梢 (感觉物体是软的还是硬的、是固体还是液体、是粗糙的还是光滑的) 、有感觉痛觉的神经末梢 (感觉是疼还是痒) , 有感觉震动觉的神经末梢, 还有本体感觉神经末梢 (深入到机体深处感觉机体各部位的位置的) 。
颅神经的第Ⅹ对迷走神经 (也称副交感神经) 和从脊髓出来的交感神经是一对功能相反的、支配内脏的神经, 比如支配瞳孔的扩大缩小、出汗止汗、心脏搏动的快慢、胃的张力、肠道的蠕动、微血管有规律的开放关闭、扩张收缩、某些内分泌腺体的分泌……。一般来说, 交感神经起兴奋作用, 迷走神经起抑制作用, 使内脏按照机体的需要协调地发挥作用, 他们支配内脏的功能是不依从人的主观意识的, 所以称之为“自主神经”或“植物神经”。
糖尿病神经病变的发病机理:
神经细胞的结构是细胞体延伸一条很长的神经纤维, 直至神经末梢分布的组织中, 有的神经纤维外面有髓鞘包裹, 像带皮的电线一样, 髓鞘和神经纤维里面有微血管营养着神经细胞, 这样的神经主要是周围神经。大脑中的神经纤维比较短, 每个神经细胞用他们的纤维末端 (突触) 与下一个神经的始端 (轴突) 相接触, 他们之间有神经传导介质 (5—羟色胺、肾上腺素、多巴胺等物质) , 用来传导神经之间的信息。大脑中的神经细胞一般没有髓鞘。神一般
与糖尿病神经病变有关的因素有:有:
一.血管因素:毛细血管基底膜增厚, 血管内皮细胞增生, 透明变性, 糖蛋
白沉积使微小血管管腔狭窄, 导致神经组织缺氧, 加上糖尿病病人的红血球可塑性 (变形性) 比较差, 血小板功能异常, 血浆粘滞度增加, 促使红血球聚集粘连, 在毛细血管中流动变慢, 特别容易引起毛细血管阻塞。
二.长期高血糖状态, 可激活葡萄糖代谢的多元醇通路, 使山梨醇在神经细胞中蓄积, 山梨醇在细胞内吸水, 使神经细胞水肿, 影响正常代谢, 导致神经细胞的生理功能受损, 传导速度减慢
三.神经营养因子减少:神经营养因子是神经系统重要的多肽生长因子之一, 其中尤以神经生长因子较重要, 对于神经发育分化、维持正常功能、神经损伤的修复起着重要作用。神经营养因子减少, 神经的分化、功能、修复都会受影响。
神经细胞损伤的特征性变化为阶段性脱髓鞘、髓鞘再生形成洋葱皮样改变, 神经纤维变性, 萎缩、消失, 影响神经的功能。同时神经内小血管内皮增生, 玻璃样变性, 管腔变窄, 动脉栓塞。严重的神经纤维丧失, 有髓鞘和无髓鞘神经纤维萎缩, 纤维变性和再生。
糖尿病神经病变
一.中枢神经病变
(一) 大脑病变
由于高血糖引起的异常糖代谢对神经细胞的损害, 使脑细胞的传导速度减慢, 可以通过神经电生理仪器测定, 很多糖尿病病人的记忆力, 反应速度, 思维与认知能力比无糖尿病的人差, 与其年龄不符。
(二) 脊髓病变
同样道理, 脊髓神经的传导速度是减慢的, 还可以导致糖尿病假性脊髓痨, 出现对称性下肢深感觉异常, 如位置觉丧失、走路不稳、排尿困难、阳萎等症状, 还可能患后侧索硬化症, 出现无力、肢体远端麻木、烧灼、发冷、温度觉异常、肌张力增高、腱反射亢进或消失、共济失调。是减慢痨, 出置觉
二.周围神经病变
(一) 颅神经病变
12对颅神经除了第Ⅹ对迷走神经外其余的11对颅神经是支配面部器官的, 除了第Ⅰ对 (嗅神经) 和第Ⅻ对 (舌下神经) 颅神经尚无报道外, 其他10对颅神经的病变均有报道, 最常见的是第Ⅱ对 (视神经) 、第Ⅲ对 (动眼神经) 、第Ⅵ对 (外展神经) , 常常出现视力障碍、复视、上眼睑下垂、眼球运动障碍、面瘫、耳聋。
颅神经病变一般是单侧病变, 一过性的, 当血糖控制后可好转。
(二) 运动神经病变
运动神经病变往往是对称的, 急性或慢性起病, 开始为腿及背部疼痛, 以后逐渐出现进行性肌无力, 缓慢进行达数周至数月, 站起困难, 走路蹒跚, 膝腱反射减弱或消失, 肌电图主要表现为神经元性损伤。
运动神经病变也有单一神经病变或神经根受累, 起病较急大多数可自愈, 此类神经病变有近侧运动神经元病变 (股神经病变, 肌肉萎缩) , 常老年发病, 大腿持续疼痛, 可持续3—12个月。躯体神经根病变:受累躯体疼痛的区域与神经根分布区域一致, 任何周围神经均可受累, 疼痛突然发生“腕管综合征”或“肘管综合征”。
(三) 感觉神经病变
感觉神经分工很细, 有温度感觉神经、触觉神经、痛觉神经、震动感觉神经和本体感觉神经。无论哪个感觉神经障碍都会给生活带来麻烦和危险。
1. 温度觉障碍
当我们身体接触到热的东西时, 就会远离它, 不会烫伤。如果糖尿病病人因温度感觉障碍, 遇到热的东西而不感到烫, 不能及时远离会被烫伤, 糖尿病病人的伤口愈合很慢, 又容易感染, 如果在四肢远端, 严重的会导致截肢。所以糖尿病病人要禁止使用“热疗仪”、“频谱治疗仪”“红外线治疗仪”, 以防烫伤和烫伤引起的严重后果。
2. 触觉障碍
对触摸到的物体性质不易判断, 手里拿着的东西 (比如水杯) 的状态不易感觉得到, 鞋里的异物 (比如小石子) 感觉不到会把脚硌伤, 其后果不可想象。足底的感觉障碍, 走路“像踩棉花”, 对楼梯或道路的感觉不灵敏, 容易摔跤、崴脚、骨折, 最怕骨折的部位是股骨颈, 骨折后长不上, 只能换人工关节。
3. 痛觉障碍
(1) 机体受伤后不感到疼, 不能及时处理会感染, 如果是足部受伤感染, 后果不堪设想, 常常因小小的伤口导致严重的感染和截肢。
(2) 神经性关节损伤 (夏柯氏关节)
关节的结构是很复杂的, 无论哪个地方有了毛病关节都会疼, 这个关节就“不吃劲儿”, 就不会使用这个关节, 就是对关节的保护。如果痛觉神经障碍, 受伤的关节该疼的时候不疼, 还继续使用这个关节, 关节会肿胀、变形、功能障碍。这种关节损伤机理首先是由名叫“夏柯 (Charcot) ”的医生阐述的, 故把这种关节损伤命名为“夏柯氏关节”。
(3) 如果患有冠心病, 当冠状动脉痉挛、狭窄使心肌缺血时, 或当冠状动脉血栓形成心肌梗死时, 心脏都要剧烈疼痛, 常使疼痛一霎那的动作停止不动, 待疼痛缓解后再做原来的动作, 这是对心脏的保护。如果疼痛神经障碍, 心肌缺血时感觉不到疼, 还在继续原来的动作, 势必是对心脏的严重打击, 造成不可挽回的后果。所以糖尿病患者要警惕“无痛性心肌缺血”、“无痛性心肌梗死”, 不要以自己症状的轻重决定是否到医院就诊, 一旦有不好的迹象应当马上到医院就诊, 最好到急诊看病, 以得到及时地诊治。
4. 本体感觉 (位置觉) 障碍
如果本体感觉神经障碍, 眼睛不看着不知道自己的手脚或其他部位在空间的位置, 上下楼梯不看着不知怎么迈步, 黑天不敢走路。
5. 深部感觉障碍
如果深部感觉神经障碍, 对外界的震动不灵敏, 感觉越差说明神经病变越重。做震动测试是衡量感觉神经病变程度的指标之一。
(四) 末梢神经炎
是糖尿病常见的皮肤神经末梢病变, 临床表现为:最初对各种感觉敏感, 疼痛呈刺痛、灼痛、钻凿痛、触觉过敏、疼痛剧烈, 甚至不能盖被子、感觉异常、如麻木、蚁爬感、发热、触电样感觉、常为对称性、手套样、袜子样分布, 进一步各种感觉迟钝或消失。当机体遇到刺激 (如高温、刺痛) 时, 不能迅速离开而被烫伤、刺伤。
(五) 自主神经 (植物神经) 病变
自主神经也称植物神经, 由交感神经和迷走神经 (也称副交感神经) 组成的支配内脏活动的神经系统。自主神经病变会引起全身内脏活动的紊乱:
1. 体位性低血压
当人们从躺着或蹲着的体位站起来的时候, 由于重力和惯性的原因, 人体的血大部分处于较低位置, 大脑缺血, 这时交感神经马上兴奋使血管收缩, 血液就能充分地供应大脑。如果交感神经功能差, 不能有效地调节血管形态, 大脑会因供血不足使人感到眩晕、眼花、心动过速、晕厥或意识丧失, 收缩压下降≥30mmHg和/或舒张压下降≥20mmHg。这是糖尿病植物神经病变较晚期的一种表现, 愈后较差。
2. 心率调节功能差
人在静息状态下心率是慢的, 是由交感神经和迷走神经互相作用平衡的结果, 此时迷走神经的兴奋性高于交感神经, 当人在运动或增加体力负荷时, 交感神经的兴奋高于迷走神经, 使心率加快以适应机体的需要。
当控制心脏的交感神经和迷走神经有病变时, 往往迷走神经的病变程度大于交感神经, 显得交感神经在静息状态下过度兴奋, 使心率过快, 但是当增加心脏负荷时交感神经又不能及时地使心率加快, 适应机体的需要。
3. 胃肠功能紊乱
(1) 食道张力低下
植物神经可以使食道保持一定张力, 当植物神经病变后食道的张力低下, 食道扩张, 蠕动减慢, 病人感到吞咽困难, 胸骨后不适, 有烧灼感。
(2) 胃轻瘫
胃要保持一定的张力, 还要不断地有规律地蠕动, 使食物进行初期消化, 胃和十二指肠连接处的幽门有规律地扩张、收缩, 配合向十二指肠蠕动食物, 这些动作的协调都是由胃肠的植物神经控制的。当胃肠神经出现病变, 胃的张力减弱, 收缩功能障碍, 幽门张力增加, 造成病人进餐后腹部胀满、有时出现恶心、呕吐。
(3) 胆囊张力低下
胆囊的张力的维持和收缩也是需要植物神经控制的, 当食物, 尤其是含脂肪的食物进入十二指肠时, 胆囊就会收缩, 将胆汁排到十二指肠内消化食物。植物神经的病变使胆囊张力低下, 胆囊扩张, 收缩力很低, 进食后胆囊不能有效地收缩把胆汁排到十二指肠内消化食物, 胆汁不能排空最容易引起胆囊炎、胆石症。
(4) 肠道功能紊乱
小肠是消化吸收食物的, 大肠 (也称结肠) 是吸收稀排泄废物的水分, 使稀排泄物成为较稠的大便排泄出去。支配肠道的植物神经使肠道有规律的蠕动是保证食物的消化吸收、废物的排泄。当肠道植物神经有病变时, 肠道的蠕动异常, 蠕动太快会腹泻, 蠕动太慢会便秘, 糖尿病肠道植物神经功能紊乱使病人腹泻或便秘, 或腹泻便秘交替出现, 同时伴有相应的脱水、电解质紊乱、营养不良的症状。
4. 出汗异常
正常人在静息状态下, 当气温达30oC左右时开始出汗, 出汗的生理作用是降体温。当运动时机体代谢旺盛, 产热多, 也需要以出汗的方式排热降体温。这些也都是植物神经调节的。当控制出汗的植物神经有病变时, 出汗降温会异常。
有人躯干下半部 (肚脐以下) 及双下肢或肢体远端汗少或不出汗, 而上身、胸前、背部、头颈部出汗过度。下肢寒冷上肢多汗。严重时可因体温调节功能丧失致体温升高、中暑或虚脱。
有人在静息状态下气温不到30oC时即发生不同程度的出汗, 严重者全身冒冷汗、盗汗。
味觉性出汗:当咀嚼食物时面部立即出汗。
糖尿病性少汗:在静息状态下气温超过30oC时仍不出汗, 可表现为对称性或局限性。
限局性多汗症:表现为机体某部位出汗增多, 常见的部位有手掌、跖部、前额、胸部。
5. 神经性膀胱
肾脏排出的尿首先储存在膀胱里, 当尿储存到一定程度时就会刺激膀胱上的感觉神经, 产生尿意, 在排尿的过程中有些肌肉要扩张, 有些肌肉要收缩, 这些肌肉在感觉神经、运动神经、植物神经的控制下, 非常协调地运动, 才能顺利地排尿。当糖尿病发生各种神经病变后, 膀胱的张力下降, 收缩无力, 当排尿的运动不协调时, 不会排尿造成尿潴留。尿潴留时细菌最容易从尿道口进入尿道、膀胱、输尿管和肾脏, 使泌尿系感染, 糖尿病病人患泌尿系感染是很难控制的。尿潴留时只好用导尿管排尿, 常常要留置导尿管, 这种措施不仅要损伤尿道, 而且更容易造成泌尿系感染, 所以说“导尿没有好下场”。在这种情况下导尿不行, 不导不行, 治疗矛盾, 骑虎难下。
有些人神经不能控制膀胱括约肌, 括约肌收缩不良, 长期尿失禁。
6. 阳萎
当大脑产生性冲动时会使骶髓植物神经兴奋, 阴茎勃起。由于骶髓植物神经病变会导致阳萎。但这里不大肆渲染此病, 因为从阳萎的病人来说, 大多数不是骶髓植物神经病变造成的, 也不是雄性激素少了, 而是精神因素所致, 属于假性阳萎, 经过性知识的教育, 有了科学的认识, 适当的休息, 夫妻共同鼓励, 爱抚, 有节制地进行性生活, 阳萎会治好的。
7. 不育症
男性由于膀胱括约肌松弛, 使射精返回膀胱, 造成不育。
8. 瞳孔调节失常
瞳孔的大小是随着光的强弱刺激而变化的, 它的变化也是由植物神经控制的, 由于植物神经功能障碍, 瞳孔对光反射会减弱或消失, 有时一侧或两侧呈不等的痉挛性缩小, 不能正常地调节进光量。
糖尿病神经病变的治疗
糖尿病神经病变是病变的后果, 很多病理变化是不可逆的, 改变神经的病理状态是很困难的, 主要是预防神经病变的发生, 减缓病变的发展。
一.使血糖达标
高血糖时, 一部分血糖要进行山梨醇代谢途径, 山梨醇使神经细胞基底膜变性, 神经细胞脱髓鞘, 功能障碍。血糖正常了, 杜绝了山梨醇代谢, 也就杜绝了对神经细胞损害。
二.对神经细胞的营养
常用药是B族维生素, 维生素B1、B12是主要用药, 甲基B12 (弥可保) 是B12的衍生物。需长期使用。
三.温水泡脚
对末梢神经炎有一定缓解作用, 要用温度计测水温, 40～45oC合适, 或用恒温的电泡脚盆, 不要用病人的手或脚试水温, 病人感到合适往往水温高了。
禁忌使用热疗仪、频谱仪、红外线仪, 以防烫伤。
神经内科专家 篇2
神经外科重症管理专家共识（2013版）
由中华医学会神经外科学分会举办的中国神经外科重症管理协作组成立大会，中国《神经外科重症管理专家共识（2013版）》发布会，暨第3届北京协和医院多学科协作神经急重症高峰论坛”06-29在北京协和医院召开。本次会议宣布了中国神经外科重症管理协作组的正式成立，发布了国际上首部神经外科重症管理专家共识，并就神经重症患者管理涉及的重型颅脑创伤，重症感染，重症患者的系统管理等多个方面进行了学术交流和讨论。
此次发布的专家共识认为，鉴于神经急重症患者往往需要迅速处理和治疗，应建立急诊通道，关键是密切监测围手术期患者并按照规范的救治流程进行救治；应强化重症患者的全身及专科功能评估。同时，专家共识还提出了对镇痛镇静评估、实施以及护理、颅内高压控制、营养治疗、并发症处理等方面的要点和策略。
消化内科专家 篇3
医学博士后，济南军区总医院消化科主任医师、第二军医大学教授、辽宁医学院研究生导师，擅长溃疡性结肠炎、结肠炎、克罗恩病、胃病和肝病诊治。兼任中华医学会炎症性肠病学组委员，全国卫生学会委员，加拿大威尔森干细胞研究中心山东基地负责人，济南军区消化专业委员会委员，《溃疡性结肠炎》和《溃疡性结肠炎现代诊疗手册》、《溃疡性结肠炎合理用药》主编，《新肝脏病学》和《肝性脑病》《门脉高压症》副主编，《世界华人消化杂志》主编。发表论文 60余篇，6 篇被美国 SCI 收录。
主要研究方向为溃疡性结肠炎和消化内镜诊治，获军队及省部级科技成果奖 6 项。承担国家博士后科研基金项目，应邀到英国西班牙瑞典等进行学术交流，在欧洲消化学大会、世界华人消化大会等作《中国溃疡性结肠炎研究》的大会报告。
推荐就诊疾病：溃疡性结肠炎、结肠炎
科室介绍
济南军区总医院消化科为中国人民解放军肝硬化诊治中心和济南军区消化专科中心，是医院重点学科和全国知名专科。科室集临床、教学、科研为一体，具有强大的人才优势和鲜明的技术优势。
科内人才济济，形成了高学历、高职称、高素质的人才格局。现为博士后流动站，硕士学位授予点，研究生、外院进修生众多，质量较高，曾多次举办全国、全省以及军内多次专科会议及学习班，在行业内有着一定的影响力。
济南军区总医院消化科内镜中心是国内大型现代化内镜中心，是国内最早开展胃肠镜诊断治疗的单位之一，也是消化内镜培训基地，有一支素质高、技术娴熟的内镜医师队伍。拥有先进的超声内镜、胶囊内镜、各型电子胃镜、十二指肠镜、小肠镜、结肠镜、放大内镜等全套设备。中心技术力量雄厚，能够同时开展胃镜、结肠镜、十二指肠镜、小肠镜、超声内镜、无痛内镜等工作。中心总面积1000多平方米，共有14间诊疗室，严格按内镜操作规范诊疗，采用标准的内镜清洗消毒流程，为人民群众提供安全、放心、满意的查体、诊断和治疗服务。
陈胜良
博士研究生导师，上海仁济医院消化内科主任医师。2003年获医学和理学博士学位（上海第二医科大学），2006年完成博士后训练（美国密西根大学）。擅长领域：功能性胃肠病以及胃肠道癌前状态的基础和临床。
兼任中华医学会消化学分会胃肠动力学组委员、中华医学会消化学分会胃肠激素组委员、上海市医学会消化学分会胃肠动力学组秘书、国家自然科学基金同行评议专家、《胃肠病学》和《中华老年多器官疾病杂志》杂志编委等。
主要临床特色（结合亚专业）：功能性胃肠病和胃肠道粘膜癌前状态的诊断和治疗。科研工作与学术交流：承担国家自然科学基金面上项目、国家“十一五”支撑项目等多项临床和基础科研项目。
推荐就诊疾病：胃炎、反流性疾病
科室介绍
上海交通大学医学院仁济医院消化学科是以上海市消化疾病研究所（1984年由江绍基院士和萧树东教授共同创建的国内第一个消化疾病研究所）的临床和基础部分为主体组成。是国家重点学科、国家211工程重点学科、上海市重点学科、卫生部消化内科重点实验室、上海市消化内科临床医学中心和上海市“重中之重”临床医学中心、上海市消化内科临床质量控制中心；2010年又以卫生部评审全国第一名的成绩成为国家临床重点专科（消化内科）；2011年教育部创新团队；2012年成为上海市消化内科专业协作网牵头单位。
学科中江绍基院士是我国消化病学界第一位中国工程院院士，上海市消化疾病研究所名誉所长萧树东教授曾任亚太消化病学会主席和中华医学会消化病分会主任委员。
临床医疗特色包括：幽门螺杆菌诊断和耐药感染的临床诊治、慢性萎缩性胃炎的诊治、小肠疾病内镜诊断、非病毒性肝病的诊治（仁济消化还是上海市卫生局命名的“上海市脂肪性肝病诊治研究中心”，在酒精性和非酒精性肝病的诊疗中积累了丰富的经验）、炎症性肠病诊治、胃肠动力性疾病和功能性疾病等。
基于神经网络的专家系统 篇4
专家系统是一个智能计算机程序,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。
专家系统是基于知识的系统,主要由知识库、数据库、推理机、人机接口、知识获取等部分组成。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性知识两类。数据库用于存放专家系统运行过程中所需要和产生的信息。推理机的作用是按照一定的控制策略,根据用户提出的问题和输入的有关数据或信息,按专家的意图选择利用知识库的知识,并进行推理,以得到问题的解答,它是专家系统的核心部分。人机接口部分的功能是解释系统的结论,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。
2. 传统专家系统存在的问题
传统专家系统是基于知识的处理的系统,将知识整理后形式化为一系列系统所能接受并能存储的形式,利用其进行推理实现问题的求解。尽管与人类专家相比,专家系统具有很大的优越性。但是,随着专家系统应用的日益广泛及所处理问题的难度和复杂度的不断扩大和提高,专家系统在某些方面已不能满足是实际工作中的需求,具体体现在以下几个方面:(1)知识获取的“瓶颈”问题。(2)知识获取的“窄台阶”。(3)缺乏联想功能、推理能力弱。(4)智能水平低、更谈不上创造性的知识。(5)系统层次少。(6)实用性差。
3. 神经网络与传统专家系统的集成
神经网络是基于输入输出的一种直觉性反射,适用于进行浅层次的经验推理,其特点是通过数值计算实现推理;专家系统是基于知识匹配的逻辑推理,是深层次的符号推理。将两者科学的结合形成神经网络专家系统,可以取长补短。根据侧重点的不同,神经网络与专家系统的集成有三种模式:(1)以传统的专家系统为主,以神经网络的有关技术为辅。(2)以神经网络的有关技术为核心,建立相应领域的专家系统,采用专家系统的相关技术完成解释等方面的工作。(3)针对大的复杂问题,将其分解为若干子问题,针对每个子问题的特点,选择用神经网络或专家系统加以实现,在神经网络和专家系统之间建立一种耦合关系。
4. 神经网络专家系统的结构
图1表示一种神经网络专家系统的基本结构。其中自动获取模块输入、组织并存储专家提供的学习实例,选定神经网络的结构,调用神经网络的学习算法,为知识库实现知识的获取。新的学习实例输入后,知识获取模块通过对新实例的学习,获得新的网络权值分布,从而更新了知识库。
5. 神经网络专家系统知识库的形成
5.1 知识的表示
传统专家系统的知识表示技术是采用一系列标准的形式(如规则、框架、语义网络等)对知识进行显式表示,而神经网络知识库是利用神经网络自身的分布式连接机制对知识进行隐式表示。知识表示不再是独立的一条条规则,而是分布于整个网络中的权和阈值。神经网络专家系统的神经元知识表示如图2所示。
Xⅰ表示来自其它神经元知识的激励信号,wⅰ表示神经元之间的权,θ表示神经元阈值,y表示神经元的信号输出。
建立知识库就是确定神经网络的输入神经元,隐含神经元和输出神经元的权值和阈值。因而,知识库的建立实际上就是神经网络的学习过程。知识库的建立包括知识的获取及存储两个过程。
5.2 知识获取及存储
知识的获取表现为训练样本的获取与选择,训练样本来源于同类型对象的各种特征参数。在进行知识获取时,它只要求专家提供样本,通过特定的学习算法对样本进行学习,经过网络内部自适应算法不断修改权值分布以达到要求,把专家求解实际问题的启发式知识分布到网络的互连及权值分布上。各结点的信息是由多个与它相连的神经元输入信息和连接权合成的。这样它就将知识隐式地分散存储在神经网络的各项连接权和阈值中。
5.3 推理机制
一般专家系统中有三种推理机制:正向推理,反向推理和混合推理。神经网络专家系统的推理机制与传统专家系统基于逻辑的演绎方法不同,它的推理机制实质上就是网络的数值计算过程。主要由以下三个部分组成:(1)输入逻辑概念到输入模式的转换;(2)网络内的前向计算;(3)输出模式解释。
同传统专家系统的推理机制相比,神经网络的正向推机制具有很大的优势:(1)同一层的处理单元是完全并行的,但层间的信息传递是串行的。由于层中处理单元的数目要比网络层数多很多,因此它是一种并行推理;(2)在网络推理过程中不会出现传统人工智能系统推理的冲突问题;(3)网络推理只与输入及自身的参数有关,而这些参数又是通过使用学习算法对网络训练得到的,因此它是一种自适应推理。
5.4 解释机制
要实现神经网络专家系统的解释机能,需利用神经网络中的各个数据,如输入数据、输出数据及隐含层神经元输出数据。利用输入层神经元及输出层神经元的物理含义及对应的连接权值形成规则,以这些规则实现解释机能,其过程相当于神经网络训练的一个逆过程,在训练的过程中是将输入信号和教师信号进行组合作为样本,经过训练形成各项权值,得出解释规则,用以实现对用户疑问的回答,完成解释任务。
6. 结束语
基于神经网络的专家系统较传统专家系统有较大的优越性(特别在分类,诊断和优化方面),但在更广阔的领域研制、开发和应用,仍存在不少问题,表现在以下几个方面:(1)神经网络专家系统的性能很大程度上受到训练样本的影响。如果样例数据的正交性和完备性不好,就会降低专家系统的性能。(2)目前的神经网络专家系统没有询问机制。当推理计算过程中遇到不充分的信息时,它不向用户索取相关的证据,有些证据用户是知道的,但用户不知道他们是否对专家系统求解有用;因此,必然影响求解结果的质量。(3)神经网络专家系统的知识表示,输入证据和输出结果要求数字化,推理为数值计算。对有些知识,证据结果是很难数字化的,这样就限制了基于神经网络专家系统的应用。
参考文献
[1]程伟良.广义专家系统[M].北京:北京理工大学出版社,2005.
[2]蔡自兴,约翰.德尔金,龚涛.高级专家系统:原理,设计与应用[M].北京:科学出版社,2005.
[4]高隽.人工神经网络原理及仿真实例[M].北京:机械工业出版社,2002.
神经内科专家 篇5
基于模糊神经网络的航空装备故障诊断专家系统框架
在剖析航空装备故障诊断特点的基础上,提出了基于模糊神经网络的`航空装备故障诊断专家系统框架结构,并阐明了专家系统和模糊神经网络相结合的推理机制、模糊神经网络生成方法、知识获取和自学习等关键技术.系统框架的提出为航空装备故障诊断研究提出了新的思路.
作 者：陈友森 郭建胜 Chen Yousen Guo Jiansheng 作者单位：空军工程大学工程学院刊 名：航空制造技术 ISTIC英文刊名：AERONAUTICAL MANUFACTURING TECHNOLOGY年，卷(期)：“”(1)分类号：V2关键词：模糊神经网络 专家系统 故障诊断 航空装备
神经内科专家 篇6
经常胃泛酸、烧心说明胃有病
北京城市服务管理广播记者在街头随机采访发现，很多人都有过不同程度的肠胃不适，比如吃饭不规律，吃得太油腻、太辣或是着凉时就会出现胀气、胃疼等症状。而对这些不适，大多数人都不是很在意，有的说忍一忍就过去了，有的采取喝点热水、吃点东西来对付，有的自己吃点药，几乎没有一个人为此上医院。
对此张澍田副院长回应说：肠胃疾病总发病率确实比较高，随着生活方式的转变、生活节奏的加快，肠胃疾病的发病率比以前更高了。过度紧张、压力大、情绪不稳定，对胃肠道有很大影响；此外，饮食不规律，暴饮暴食，或者老吃刺激性的食物、老吹空调，也会使肠胃生病。这些不健康的生活方式不仅对胃肠道不好，对其他脏器也是没有好处的。
张澍田副院长介绍，肠胃疾病分为两大类，一类是器质性的，另一类是功能性的。所谓器质性肠胃疾病就是胃、小肠或者大肠长东西或者坏了；功能性肠胃疾病是指它的运动功能、消化功能、分泌功能出了问题，是机能性的，而不是哪个地方长了东西。目前从临床来看，这两类疾病发病率都在升高，胃肠道癌发病率也大大增加了，特别是结直肠癌。
有的人出现泛酸、烧心等症状，张澍田说这些就可基本判断是胃部有了疾病。胃部疾病分胃炎、胃溃疡等，严重的就是胃癌。“不一定所有的胃炎都会转变成胃癌，但是有相当一部分是有这个趋势的，所以有了症状要搞清楚是什么原因引起的，然后对因治疗。”
对于街采受访者对身体不适的不以为然，张澍田说，过度不在意不可取；但是过度在意，整天为了这个症状纠结也不行，还要把握适当的度。
那出现什么样的情况需要去找大夫呢？张澍田副院长提醒，原来从未有过的症状突然出现了，但是没有过度的饮食不规律或者暴饮暴食，就要去医院让医生看看了；还有一种情况，之前有过相同的症状吃药后好了，但这次吃了药却不见好，也要去医院。
很多癌症早期都是没有症状的，张澍田副院长一再强调：要做到早发现、早治疗并达到好的效果，最好的办法就是定期检查，所以45岁以上的人要定期做无症状健康查体，包括胃镜和肠镜。
健康小贴士
肠胃出现这些症状要警惕
肠胃病正成为影响我国人民健康的第一大疾病，当您的慢性肠胃病出现下列五个症状时，就需要高度警惕。
1 胃痛、胃胀、胃酸明显加重，伴随无规律的疼痛，间隔周期越来越短。
2 心窝部隐隐疼痛，疼痛呈辐射状，常规药物不断加量，很长时间才能缓解疼痛。
3 食欲不振，饮食开始减少，经常恶心、呕吐、体重减轻，一天比一天消瘦，相继伴有乏力、贫血。
4 肚子发重、大便时间无规律，不明原因的腹泻，便形异常，多为黏液便或稀便，排便有轻微疼痛。
5 腹泻、便秘交替出现，排便黑的情况居多，普通抗菌消炎药无效，腹泻难以控制，低度或中度发热。
滥用抗生素使幽门螺旋杆菌难根治
现在很多健康查体都包括幽门螺旋杆菌检测，但检测的方法不一样，检查结果的含义也不同。有的是抽血查抗体，若抗体呈阳性，只可能说明曾经感染过，不一定代表现在有感染；有的是做胃镜检测，即通过胃镜取一块黏膜组织做化验，还有是碳13呼气检测，如果呈阳性，则代表有现正感染。
张澍田副院长介绍，幽门螺旋杆菌感染和慢性胃炎、胃溃疡发病是有直接关系的，或者说幽门螺旋杆菌是慢性胃炎、胃溃疡的主要病因之一。至于幽门螺旋杆菌与其他的疾病，比如口臭、胃癌等，是不是和幽门螺旋杆菌感染有关系，还需要进一步的研究。
亚洲人，包括中国人，幽门螺旋杆菌的感染率比欧美高。其中的原因，可能与生活方式和整体的卫生水平等有一定的关系。有人问，发现了幽门螺旋杆菌就必须得治吗？张澍田回答，这要看是否有现正感染，如果没有，就不一定非得治；即便是有现正感染，也不一定都要治，关键看幽门螺旋杆菌有没有引起胃炎或者溃疡，如果没有，也无症状，不一定见着细菌就杀、就要根治。因为我们体内不仅有幽门螺旋杆菌，还有很多其他的细菌，杀死幽门螺旋杆菌的同时，其他细菌也会受到影响。
张澍田副院长说，治疗幽门螺旋杆菌要用到抗生素，但由于滥用抗生素的现象较为普遍，细菌有了耐药性，所以幽门螺旋杆菌越来越难根治。
幽门螺旋杆菌是经口传播的，所以饮食上要注意卫生。对于有听众问是否吃饭要分餐，张澍田回答，分餐这种生活方式更卫生，但有的人对幽门螺旋杆菌感染过于恐惧，这也没有太大的必要。
健康小贴士
根除幽门螺旋杆菌要注意的事项
首先要注意口腔卫生，患者可以先更换牙具，使用一段时间漱口水或益菌牙膏，修复和治疗口腔问题，如蛀牙、牙垢、牙结石等，要适当用幽门螺旋杆菌药物。特别要注意的是，由于治疗幽门螺旋杆菌感染抗菌方案的广泛应用，有可能扩大耐药性问题的产生，因此要注意去医院检查，和医生一起讨论用药问题。最关键的是要注意饮食的卫生和规律。
神经内科专家 篇7
关键词：柴油机,神经网络,专家系统,故障诊断
0 引言
柴油机是一种常见的往复式动力机械,由于运行状况非常复杂,出现故障的部位及形式种类繁多。因此,为了减少故障发生率,避免重大事故及经济损失,需要对柴油机的运行状况进行监测和诊断。对柴油机进行实时、不解体故障诊断和状态监测,确保其处于最佳工况,对提高使用的安全性、降低污染、节约能源及维修费用等方面具有重要的意义[1]。近年来,单一的专家系统在故障诊断方面虽然取得了飞速发展,但一直存在一些问题不能解决,如“匹配冲突”及“无穷递归”等,因此推理速度慢、效率低。神经网络具有很强的鲁棒性、记忆能力及强大的自学习能力,虽然部分功能克服了专家系统存在的缺点,但最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和依据,理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。为此,提出了一种新的故障诊断系统,将专家系统和RBF神经网络相结合,对295D柴油机常出现的故障进行诊断。
1 神经网络与专家系统相结合
神经网络和专家系统在对设备进行诊断时,二者有许多相似的地方:神经网络是由数据推动进行归纳推理,而专家系统是利用建立好的知识库和实例进行演绎推理。如果把两者结合起来,对设备进行诊断,可以实现互补,专家系统不能解决的问题就可由神经网络来完成[2]。对于设备出现的不同类型的故障,既可以用专家系统进行诊断,又可以用神经网络进行诊断。如果遇到特殊的情况(如二者分别诊断时,结果不太明显),可以采用神经网络和专家系统联合诊断,以提高诊断效率。
本系统对柴油机的启动性能参数、进排气系统性能参数、燃油供给系统性能参数、振动信号进行测试,具体工作流程见图1所示。
2 系统的实现过程
2.1 推理机制
对柴油机出现的故障进行推理,其实就是对柴油机相关知识的运用和导出产生故障原因的过程。它与知识的内容没有多大关系,但与知识的表示方法有着密切的关系。诊断系统的推理机制有正向推理、反向推理和正反向推理[3]。
对柴油机出现的故障,首先由专家系统对由数据采集系统的处理过的部分数据进行正向推理,将推理的结果组成一个故障集合,然后再进行反向推理。在正、反向推理过程中,用户只要对系统提出的问题做简单的选择即可。
2.2 RBF神经网络的诊断
柴油机的故障诊断系统是专家系统和神经网络进行联合诊断的。当专家系统对柴油机出现的故障现象不能给出定量判断时,从系统中调出神经网络诊断系统,由神经网络对柴油机出现的故障进行定量诊断,从而找出柴油机出现故障的主要原因。
2.2.1 RBF神经网络的结构
RBF网络主要由输入层、隐含层和输出层构成,如图2所示。
输入层的作用是将网络与周围环境进行连接;隐含层的作用是从输入隐含层空间之间进行非线性映射;输出层主要为输入层的激活模式提供响应。其中,P为n维输入向量,W为隐层的节点函数,y为输出,k为样本序号[4]。
设网络的输入节点数为n,输出节点数为m,Qi为第i个隐层点的输出,则神经网络的输出为
其中,j=1,2,…,m;Wj为输出层的权值。
2.2.2 神经网络的训练过程
根据柴油机故障的特点,选择了柴油机在不同转速、空载状态、不同温度和不同供油情况下,由数据采集处理系统得到的特征参数及要实现的目标值,就可对样本进行训练。根据设定好的目标值,对每次处理过的数据用RBF神经网络进行训练,直到得到的权值和设定的目标值最接近,训练才结束。这样,对柴油机故障诊断结果会越来越精确,从而减小了系统诊断误差。
假设输入向量为X(即发动机的各种故障特征),对应的目标向量为T,通过调整权值W,就会使输出的误差达到最小,即神经元的输出E误差达到最小[5],则有
由此可见,RBF网络是性能良好的前向网络。它在结构上具有输出—权值的线性关系,其训练方法简单易行,而且学习时间短,计算量也较小,网络运行环境可靠。
3 诊断实例
系统以295D柴油机在不同的工况下进行采集数据。若柴油机出现故障时,其噪声要比正常值大,可通过BZ1185振动传感器采集柴油机缸盖上的振动信号,根据显示的振动信号的幅值、频率等参数与正常值相比较,就能判定柴油机工作状态是正常还是异常。表1是295D柴油机在不同工况下测得的数据。
对数据进行归一化后形成测试样本数据如表2所示(它是对柴油机的故障进行诊断的)。诊断系统希望达到的目标值如表3所示。通对测试数据用RBF网络进行训练,由此得到如表4所示的实际目标值。表4中,设P为网络的输入样本向量,T为网络的目标向量。从系统诊断结果可知,神经网络专家系统能够对柴油机在不同的工况下对采集的信号进行故障诊断。
4 结论
神经网络专家系统能够对不同工况下的柴油机快速地进行诊断,克服了专家系统和神经网络单独诊断的缺点。此系统可以离线诊断,也可以在线监测,从而满足了柴油机状态监测和故障诊断的实时性要求。对295D柴油机的诊断结果表明,该系统能够取得良好的诊断效果。
参考文献
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[2]胡世玲.基于神经网络的模拟电路故障诊断专家系统研究[D].哈尔滨:哈尔滨理工大学,2009.
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[4]任玉龙,马旭杰.用RBF神经网络方法作临夏城区空气污染指数预报的研究[J].资源环境与发展,2006(2):28-29.
神经内科专家 篇8
1茶叶鉴定专家系统的发展历程
人类通过眼睛视觉(相对应于摄像头)从外界非常直观地获取事物的信息,从视觉所获得的信息量占人体五官所获信息总量的百分之七十之多。茶叶鉴定专家系统的原理也正是如此,经过几十年的发展茶叶鉴定专家系统日趋成熟稳健,鉴定系统的应用也越来越广泛,从而进一步推动了其自身的发展,在此过程中大致经历了三个阶段:人工模拟时代、半智能时代、智能时代。
1.1人工模拟时代
在20世纪90年代初及其以前,当时的茶叶鉴定专家系统刚刚发展没多久,相关技术不够成熟,大多采用模拟设备对网络数据信息进行模拟提取,称为模拟网络信号时代,即第一代茶叶鉴定系统时代。但是由于网络信息是通过电缆的形式进行传输,传输距离有限,而且在有线传输时模拟网络系统无法联网,只能以节点对节点的形式连接现场,导致铺线过程所耗费的财力巨大,因而此种茶叶鉴定系统的拓展性较差。
1.2半智能时代
20世纪90年代中期,网络多媒体技术逐渐得到了广泛的应用与发展,网络技术有了一次质的飞跃,网络采集与显示技术由原本灰度化色调逐渐演变成了富有色彩的网络。与此同时计算机技术发展得到了提高,在网络采集以及处理过程中计算机的数据处理能力得到了充分的发挥,计算机显示器对画面的高质量显示提供了基础。这种基于计算机的茶叶鉴定系统,即半智能时代。由于受到网络技术和网络压缩相关技术的局限,导致无法组建覆盖面积较大的网络系统,使其应用受到了一定的制约。
1.3智能时代
20世纪90年代末,网络信息处理技术的不断革新,以及网络压缩技术的不断进步,同时网络技术不断发展和计算机存储容量数据的处理速度的不断提升,促进了茶叶鉴定系统进入一个全新的智能化时代。全智能茶叶鉴定系统主要依托于网络技术实现数据的实时传输,同时兼具对人工神经网络数据的压缩处理存储等功能,并融入了网络信息的行为分析结合异常处理,最终实现一个全智能化的茶叶鉴定系统,是网络技术的一次革新。如今发达的网络技术,使跨区域、跨国际的传输网络成为了可能,因此其发展和应用得到了大力的推进。
2人工神经网络在茶叶鉴定专家系统中的研究背景
随着社会的发展以及生活水平的提高,科学技术的迅速发展,加快了社会信息化、网络化和智能化的进程,人们对医疗健康、财产安全、交通安全等各行各业的要求也越来越高。因此嵌入式茶叶鉴定专家系统得到了日新月异的更新,同时也推动了多媒体领域相关的软件和硬件相关技术的快速进步。人工神经网络正在带来一场革命,为各种各样数不胜数的嵌入式电子产品增加网络处理功能模块可以加大其额外的价值;用户可以和网络进行交互,开启各种基于网络服务的大门,包括网络点播和导向等;高端的茶叶鉴定专家系统可以在不需要人为干预的情况下自动的采集、检测并跟踪目标。
如今,高端的茶叶鉴定专家系统得到世界各国政府以及研究学者的广泛关注,新型的茶叶鉴定专家系统较以往的有着明显的优点,在几乎不需要人为干预的情况下,全天候可靠网络,通过对摄像机采集的网络序列自动进行分析,对运动场景内目标进行检测分析,并且实时跟踪,当出现异常情况时迅速作出相关反应。新型的网络技术已经大量地引入计算机的协助,大大提高了其处理的速度,嵌入式人工神经网络系统的使用用户越来越多。鉴于其独特的优点,智能茶叶鉴定技术的应用领域也在逐渐的扩大。
如今,各行业各领域对茶叶鉴定专家系统的需求也在不断的增加,导致了茶叶鉴定专家系统的不断推广。然而传统意义上的是基于PC机的茶叶鉴定专家系统,由于PC机功耗大成本高,携带不方便等缺点导致了茶叶鉴定专家系统应用受到很大的局限性。与此同时针对人工神经网络处理芯片的问世,使得网络技术更加的智能化,并且处理芯片兼具体积小,功耗低,携带方便等优点,导致智能茶叶鉴定专家系统的应用更加的普及,所有安防工作的信息主要来源于智能茶叶鉴定专家系统所采集得到的数据信息,然而茶叶鉴定专家系统的布控点数的数量以及布控网络区域范围是信息采集程度的主要决定因素,同时也是处理相关异常事件和防止异常事件发生的重要因素。为确保异常事件的及时响应与预防,需要尽量布控尽可能全面的网络系统,在减低成本、提高工作的效率、增减系统积极性上唯有采用人工神经网络系统才是最佳的解决方法之道。
3基于人工神经网络的茶叶鉴定专家系统设计
3.1国外茶叶鉴定专家系统设计
Interscan科技公司生产的人工神经网络-4000系列单气体分析仪:其特点是采用专利技术的高精度电化学传感器,响应时间短,连续泵吸式采样,体积小、重量轻,操作简单、易携带。
Z-300茶叶鉴定专家系统:此公司生产的监控系统具有不同的工作方式,第一种是单点测试模式,第二种就是连续测试模式。单点测试模式就是只能一个点一个点地测量,不能设置时间连续性工作;连续测试模式就是可以在一定的时间段里的任意时刻,显示器都可以隔一段时间就显示一次数据,这个时间设置一般是10秒更新一次,如果时间段结束了,那么这个测试也就停止。这个监控系统使用了公司专门开发的过滤器技术,可以排除一些其它的气体对茶叶鉴定气体的测量影响,使得茶叶鉴定浓度的测量结果准确度高,而且还有良好的可靠性。
英国PPM公司生产的PPM-400茶叶鉴定专家系统:PPM-400茶叶鉴定专家系统具有许多独特的优点。此监控系统方便携带,拿在手上直接使用,而且应用起来十分简单,是一款测试茶叶鉴定的好仪器。它的特点有:此仪器的内部采用的是电化学气体传感器进行泵吸式采集气体,仪器的反应速度十分快捷,而且整体结构是非常紧密的;还可以使用两种单位量来显示测得的数据,即ppm和mg/m3这两种衡量单位;此仪器的精确度非常高,可以达到0.001mg/m3这个数量级;同时此仪器还可以对湿度进行补偿。
3.2国内茶叶鉴定专家系统设计
“甲保御”牌人工神经网络茶叶鉴定专家系统:该监控系统应用了非常先进的电化学传感器以及一流的运放芯片,使得可以精确采集和分析数据;该监控系统有一个非常方便的功能应用,就是可以实时地得到连续的电信号,就是直接将茶叶鉴定的质量浓度转化而来,然后微处理器可以直接处理这些电信号,然后将分析的结果通过LCD显示出来。该监控系统突破了以前监控复杂、价格昂贵的限制,使得产品既便宜又适用,该产品可以成天不间断地进行实时监控,其操作也是非常简单的。
全自动人工神经网络茶叶质量鉴定、氨测定仪:此种类型的监控系统可以对许多种物质产生的茶叶鉴定以及氨污染物进行现场监控,在众多场所都可以实时使用,其特点有:使用国家标准监控方法,茶叶鉴定使用酚试剂法,而氨则使用纳氏试剂法;该仪器的监控速度说不上快,但是也不是那么慢,监控过程需要10-15分钟;该监控系统配备了大屏幕液晶来显示测试结果,仪器内部是使用单片机智能控制操作的,具有比较良好的人机交互界面,同时该监控系统还具有非常优秀的数据统计处理功能,而且得到的测试数据还可以实时保存和记录。
人工神经网络茶叶鉴定专家系统SKY2000-CH2O:该监控系统在价格上来说,具有非常大的优势,它是国内性价比最高的一款仪器设备,具有非常强大的竞争力;使用时可以明显知道,该监控系统监控茶叶鉴定浓度的速度是非常快的,它所使用的气体传感器反应十分灵敏,而且可以长时间使用;该监控系统在显示方面,使用的是点阵显示技术,支持两种语言操作界面即中文和英文;该监控系统还具有报警的功能,采用的是声光报警技术,由于茶叶鉴定的特性,报警的阀值可以根据需要自主设置,还有就是该监控系统还可以存储监控到的数据,还能保持最大的监控效果值。
4结语
经过几十年的发展以及科学研究的不断努力,推进了茶叶鉴定专家系统的不断革新。高端计算机技术、网络宽带技术、高度集成化产品的不断推广,为茶叶鉴定专家系统的发展提供了有利的保障。人工神经网络集成了成熟的开发工具套件,健全的内部软件,高速的中央处理器和丰富的第三方服务支持,使其应用开发的周期得到明显的缩短,同时提高了开发的便捷性,从而人工神经网络方面开发得到了广泛的推广与应用。
摘要：人工神经网络是利用计算机技术对网络前端采集过来的网络序列进行自动的分析与处理。如今也广泛应用到了茶叶鉴定领域中,并逐渐综合了嵌入式技术、网络信息处理技术和无线通信技术等,随着这些技术的发展,茶叶鉴定技术也有了广阔的应用空间,本文结合人工神经网络技术,对该技术在现阶段我国茶叶鉴定领域的应用做出相关研究。
关键词：人工神经网络,茶叶鉴定专家系统,设计
参考文献
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神经内科专家 篇9
1 故障诊断专家系统简介
故障诊断专家系统[1]的运行步骤为:先对需要被诊断的信息进行收集, 然后综合交叉使用每一种专家经验, 如需要, 亦可调用其他应用程序;向用户索要必需的信息后即能迅速地发现故障所在处, 然后经过用户进行证实。系统结构图如图1所示。
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。
(2) 知识库:知识库[2]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。
(3) 人机接口:人机接口为人与专家系统进行“交流”提供了一个平台, 是连接人机的纽带。
(4) 推理机:推理机利用知识库中的知识, 依据已有的信息综合运用各种规则, 按照一定的问题求解策略进行推理诊断, 并给出诊断结果, 完成问题求解任务。
2 系统设计
由于基于RBF神经网络[3]的诊断专家系统的优越性, 被广泛地运用在故障诊断、管理系统、电机运作等方面。建立基于神经网络的专家系统一般包括4个步骤: (1) 配置系统:确定神经网络的结构; (2) 采集信息:收集有关领域知识的训练和测试样本集; (3) 训练网络:用训练样本训练神经网络; (4) 验证性能:用测试样本测试网络性能。
系统设计了一个集神经网络、数据融合、专家系统于一体的故障检测系统。在本系统中, 用户总控模块的主要功能是对整个系统进行协调控制, 使整个系统成为既独立又统一的整体;数据库主要存储一些原始输入的有关数据及运行过程中产生的所有数据信息等;知识库存储网络的权重以产生规则的形式表示;推理机制负责神经网络的输出结果与知识库中的原有知识相结合做出推理诊断;结果解释负责对预测结果做出说明, 解释。
2.1 系统总体设计
模型框图如图2所示。
本系统的工作过程可以表述为:根据训练样本进行训练, 将结果权值矩阵作为知识保存在知识库中。根据设计要求, 首先进入数据库进行查询, 查询成功后推荐出符合要求的一组参数值。如果查询失败, 则通过知识库中的知识 (权值矩阵) , 利用推理算法给出运算结果, 最后对系统给出的推荐值进行实验验证和评价, 得到满意结果, 则将其存入数据库中。
2.2 知识的获取与表示
知识从知识源转移到知识库, 即可获取所需知识, 知识获取是AI (Artificial Intelligence) 知识工程中的关键性技术难题。本知识库系统建立过程中, 知识获取的内容包含提出网络结构, 组织待学习的样本, 使用神经网络学习算法。通过对样本的学习, 得到所需权值分布, 从而完成知识获取。
在基于神经网络的断路器专家系统中, 构造了一个三层RBF网络。对这些参数进行归一化计算出它们的特征值 (X1, X2…X8) 。中间节点数的选择太多, 学习时间过长;若节点数太少, 容错性差, 识别能力差。本例经过综合考虑及程序调试后, 选择的是18个节点。若为6种成分组成的, 则网络的输出层就有6个输出节点 (Y1, Y2…Y6) 。
为了加快神经网络的工作速度并避免测得的坏数据造成的不良影响, 在输入量输入到网络之前, 需要先将输入量归一化。在此采用的归一化处理的方法是统一把输入量转化为[0, 1]之间的数据, 对应的归一化公式为:
其中, Xi、Xmin、Xmax分别表示同一特征量的第i个数据、最小值、最大值, X是归一化后的数据。
3 故障诊断的实现
在开关柜故障种类中, 机械故障[4]占的比例很大, 很多器件都与机械操作有关, 如分合闸时涉及到很多环节;且开关的操作频率是不固定的, 有的很久也不动作, 有些却需要不断地操作运行。在本文中, 为了更好地说明原理和方法, 重点监测机械状态的是断路器的行程和分合闸的速度以及在操作时的振动信号。断路器在进行操作时, 产生振动信号的时间变化和一些具有特殊意义的数值 (如峰值等) , 并结合断路器的分合闸特性曲线来监测其机械状态, 对于正规生产的断路器, 其性能一般也都相对来说比较稳定。断路器机械特性是否产生改变的判断根据为:对其进行多次分合闸测试, 待其振动波形稳定后, 特征曲线即为该稳定的波形。通过该特征曲来判断断路器振动信号正常与否。
由于条件的限制, 该装置并没有在实际运行现场进行试验。而是在设备主回路不带电的情况下, 对断路器动触头行程等进行测量, 通过串行通信接口将信息发送到PC。此次测试使用的是万相品牌断路器样机, 其型号为ZN28-12/T1250-31.5。该型号断路器出厂的机械特性参数为:分闸时间≤0.06 s, 合闸时间≤0.2 s;平均分闸速度0.9~1.5 m/s, 平均合闸速度0.4~0.8 m/s;开距11±1 mm, 超行程 (触头弹簧压缩长度) 4±1 mm。通过电流、角位移传感器来采集动触头的行程-时间曲线, 分合闸线圈电流信号;这些数据传送到PC后自动进行有关的计算或处理。本系统的测量数据与准确数据的相对误差在可允许误差范围之内, 可以得知设备运行情况。
现把10 k V真空开关柜作为研究对象, 每隔相同的时间分别对其进行采样:温度传感器测得的接头温度T1、电缆连接处的温度T2和绝缘电阻值R1, 以上这些测量得到的特征量都将作为输入量输入到神经网络中。对开关柜进行状态监测, 在此采用的是Matlab程序对采集到的数据进行数据的归一化, 归一化后的结果如表1所示。
收集数据完成后, 采用RBF神经网络[5]对数据逐一进行测试。利用Matlab程序建立一个RBF神经网络:Net=newrb (P, Q, Goal, Spread) 。其中P为网络的输入向量, Q为输出向量, 从表中可以得到;Goal是均方误差值, 定为0.01;设Spread为径向基函数的分布, 它的大小影响网络的精度, 分别将其设定为0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1等6个等级。分别取上述值时, 经过分析计算, 得知Spread=0.7此时的误差为最小, 此时获得的结果最理想。通过相关参数设置之后, 经过图形用户接口把Matlab工作空间中的数据导入, 在窗口中可以看到建立的网络结构图。
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[6]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。
参考文献
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神经内科专家 篇10
异步电动机应用广泛, 其运行的安全可靠性直接关系着工业生产及人们的日常生活, 因而如何监测异步电动机的工作状态、预防故障发生, 一直是相关科技人员研究的目标。异步电动机系统是一个庞大的系统, 参数多, 动态变化大, 采用一般的故障诊断方法难以取得满意效果。将人工智能 (Artificial Intelligence) 理论和方法应用于故障诊断, 发展智能化的故障诊断技术, 是异步电动机故障诊断的一条新的途径。智能化的故障诊断专家系统现已得到广泛应用, 成为异步电动机故障诊断技术开发的一个重要方向。
异步电动机运行的参数由工业控制计算机 (简称工控机) 采集, 包括电流、功率、振动、参数、三相电压对称性和温度等。采集到的数据不断地传送到工控机, 专家系统根据实时数据库中的现场实时数据进行判断推理, 判别异步电动机运行状态是否正常, 如果不正常则判断并确认故障发生的环节及部位, 并向工控机发出故障指令, 同时显示故障的类别及部位。为了保证专家系统诊断的真实可靠性, 必须将异步电动机全部可能的故障现象输入知识库, 但这在实际中几乎是不可能的, 生产过程的多变性有时是难以预料的。因此, 本文在此基础上引入神经网络技术, 利用其自组织、自学习的特点, 不断完善专家系统的推理机制, 使故障诊断能够实时有效地进行。
1 系统结构
传统的专家系统是基于知识的人工智能诊断系统, 它是应用大量人类专家的知识和推理方法求解复杂实际问题的一种人工智能计算机程序, 适用于复杂的、但比较规范的动态系统, 知识获取非常困难, 以至于系统难以实现;而且传统的专家系统只能解决事先存储好的根据专家经验总结出来的故障现象与处理方法相对应的故障诊断问题, 当遇到新故障时, 它就无能为力了。
基于神经网络的异步电动机故障诊断专家系统将神经网络视为一类知识源的表示, 与其它知识一起表示, 处理领域专家的知识, 具有传统专家系统所不具备的许多优点, 如利用神经网络自身的分布式联接机制对知识进行表示, 实现知识表示、存储和推理三者融为一体。神经网络与专家系统的结合既能克服传统专家系统的不足, 又避免了神经网络的一些缺点, 如受新选择的训练样本集的限制, 没有能力解释自己的推理过程和推理依据及其存储知识的意义, 在基于目标的管理、综合判断与因果分析等方面远远不及传统的专家系统等, 因此, 将二者有效结合吸取神经网络和专家系统2种方法的优点, 相互补充以弥补对方的缺陷和不足, 将基于规则推理和基于人工神经网络的诊断方法进行有机集成, 建造一个混合型集成式的专家系统, 才能更加准确地模拟人脑的真实思维过程, 真正实现专家系统在故障诊断领域内的作用与目的。基于神经网络的异步电动机故障诊断专家系统结构如图1所示。
2 异步电动机故障诊断的神经网络模型
在专家系统的知识库中最初已有了国家有关异步电动机故障查找手册、领域专家知识及大量的异步电动机运行样本, 作为原始专家知识的补充。用于智能诊断专家系统的神经网络采用Hopfield模型, 如图2所示。
图2中的运算放大器对应神经元, 神经元i输入对应运放输入电压ui, 神经元i和j输出对应运放输出电压Vi和Vj (输出有正向输出V和反向输出undefined) ;连接权Wij对应输入端电导;阈值对应输入偏置电流Ii。Ri和Ci分别为第i个神经元的输入
电阻和输入电容;Rij为第i个放大器输出到第j个放大器输入之间的电阻值。Hopfield神经网络是一个非线性动力学模型, 引入能量函数后并从系统能量的观点看, 该网络系统在一定条件下总是朝着系统能量减小的方向变化。对于单元i, Hopfield神经网络的输入输出可表示为
undefined
式中:Vj=gi (uj) ;Wij=Rij;gi为第i个神经元的传递函数, 采用Sigmoid函数。
Hopfield 神经网络的动态特征应在状态空间中研究。为了研究Hopfield神经网络的动态稳定性, 定义能量函数为
undefined
从Hopfield神经网络稳定理论可知, 当undefined (当且仅当undefined时, undefined并最终达到能量函数的极小值而不再变化时, 如果把这个极小值所对应的模式作为记忆模式, 那么以后当给这个网络系统一个适当的激励时, 它就能成为想起已记忆模式的一种联想记忆装置, 即Hopfield神经网络具有联想记忆功能。下面给出Hopfield神经网络用于联想记忆的学习算法, 本算法取偏流I=0。
(1) 按照Hebb规则设置权值
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式中:Wij为节点i到节点j的连接权;umi表示输入集合m中的第i个元素, ui∈{-1, +1}。
(2) 对未知样本初始化
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式中:Vi (t) 为t时刻节点i的输出;ui为未知样本的第i个元素。
(3) 迭代计算
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直至节点输出状态不改变时, 迭代结束。此时节点的输出状态即为未知输入最佳匹配的样本。
(4) 返回 (2) 继续迭代
由上述可知, Hopfield神经网络可以联想记忆。利用这一点, 先输入已有的样本U (p) →V (p) , p=1, 2, …, L, 其中U (p) 代表输入的故障信息, V (p) 代表输出的解决策略。输入的样本越多, 它的功能越强。当有另一个在专家系统知识库中没有的故障输入时, 如U′=U (r) +V, 其中U (r) 为样本或规则之一, V为偏差项, 那么神经网络经过自学习就可以输出V=V (r) 。当输入的故障信息为新奇的输入时, 神经网络立刻对这一新奇的信息进行学习, 并进行组织, 于是不同类型的故障就被学习归类, 作为又一条新的专家规则被充实到知识库中, 当同种或相似的故障再次出现时, 专家系统就可以进行诊断了。这即是将神经网络及传统的专家系统相互渗透, 取长补短, 这样工控机定时接收数据采集实时监视系统传来的特征数据, 利用逻辑推理、数据分析以及人工神经网络相结合的方式, 结合领域专家知识和历史数据进行综合分析, 达到故障诊断的目的。
3 仿真实验
基于电流、功率信号的神经网络的输入矢量来源于信号小波包分析的特征向量, 将信号小波包变换后的特征向量 (即各频段内对应的能量) 用上述方法对权值进行训练。这样对电流信号进行9层小波包分解, 得到512个频段的特征向量, 根据故障特征频率, 选取其中的28个频段, 将这28个频段的特征向量输入Hopfield神经网络。从电流信号中可以判断鼠笼断条及气隙偏心等故障, 在实验中笔者提取了正常、1根鼠笼断条、2根鼠笼断条、多根鼠笼断条、轻度气隙偏心以及重度气隙偏心等样本, 将输出分别以0、1、2、3、4、5分类预测异步电动机的上述状态。将上述28个特征值作为输入, 将图2所示的Hopfield神经网络的输出作为异步电动机的电流预测诊断输出, 实现对转子、轴承等多处故障的诊断。
基于振动信号的神经网络的设计与基于电流信号的网络结构相同, 只是其输入及隐单元不同。根据振动故障特征频率的分布, 选取其中的34个频段, 将这34个频段的特征向量作为Hopfield神经网络的输入。从振动信号中可以判断鼠笼断条、气隙偏心和轴承等故障, 在实验中笔者提取了正常、鼠笼断条、气隙偏心、轴承保持架故障、轴承滚珠故障、轴承内套故障和轴承外套故障等样本, 可对气隙偏心、轴承等多处故障进行诊断。表1为基于电流信号的Hopfield神经网络的输出结果。从表1可看出, 该异步电动机故障诊断专家系统能很好地诊断出电动机的状态。
4 结语
基于神经网络的异步电动机故障诊断专家系统经过计算机仿真, 其效果达到了预期目的。该系统虽是针对异步电动机故障诊断设计的, 但由于故障诊断的普遍性, 也可推广应用到其它行业。
摘要：针对传统的专家系统在对异步电动机进行故障诊断时知识获取困难且无法解决新故障的问题, 提出了一种基于神经网络的异步电动机故障诊断专家系统的设计方案, 给出了系统结构及神经网络模型设计。仿真结果表明, 该系统能够很好地结合专家系统与神经网络的优势, 达到了异步电动机故障诊断的预期目标。
关键词：异步电动机,故障诊断,专家系统,神经网络,Hopfield
参考文献
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神经内科专家 篇11
关键词：可控串补装置,阻抗控制,神经网络PID控制
0 引言
可控串补(TCSC)是一种重要的柔性交流输电系统(FACTS)装置,加装在长距离高压输电线路中可起到灵活调节系统潮流、提高系统暂态稳定极限、增强系统阻尼、消除次同步谐振等作用。
TCSC的阻抗控制是整个串补装置成功与否的关键,而传统的PID控制是最为常用的阻抗控制方法[1]。传统的PID控制方法具有阻抗响应时间长、稳态误差大的缺点。究其原因,是其参数不能自整定,参考阻抗的大小对PID控制性能影响很大,即在一定的参考阻抗范围内,可取得理想的控制效果,而在整个阻抗区间内的鲁棒性却较差[2]。因此,引进新的控制方法实现TCSC阻抗控制十分必要。
参考文献[2]采用自适应神经元对PID参数进行在线调整,动态响应过程良好,但进入稳态速度却比较慢。参考文献[3]采用模糊自适应整定PID阻抗控制器,也克服了传统PID控制的不足,但依赖于设计TCSC装置的经验。专家神经网络PID控制器同时具有神经网络PID控制器的精度高、稳定性好、鲁棒性强和专家控制器进入稳定状态快的优点,本文通过仿真验证了其在TCSC阻抗控制方面的优势。
1 传统PID阻抗控制
1.1 阻抗控制原理
TCSC装置的主要任务之一是控制基频阻抗。阻抗控制的目的是:给出参考阻抗作为控制器的参考信号,控制器对TCSC的实际阻抗进行控制并使之保持在参考值上。常用的阻抗控制有开环和闭环两种形式,由于开环控制精度差,响应时间长,实际工程中TCSC大都通过闭环控制实现阻抗调节,原理图如图1所示[4]。
Xref表示参考阻抗,X为计算得到的实际TCSC基频阻抗,X(α)为某种控制策略,常以查表法实现。为了提高控制响应速度,通过X(α)预先得到一个触发角的预测值α。触发脉冲发生器根据触发角和同步触发方式产生触发脉冲,触发晶闸管得到TCSC基频阻抗X。闭环控制回路比较X和Xref,通过适当的控制器(如PID控制器)输出触发控制角校正信号Δα,以消除误差并改善动态响应,使X精确跟踪参考阻抗Xref。
1.2 传统PID控制器
由于稳态基频阻抗与触发角关系的非线性,理论上采用某种非线性控制方法才能取得最佳效果,但大部分非线性控制方法计算复杂、数据多、周期长,目前工程上多采用传统PID控制器。其控制规律表达式为:
式中KP为比例系数,τI积分时间常数,τD为微分时间常数。具体实现时先将(1)式离散化处理为:
式中KI=KP/τI,KD=KP/τD,T为采样周期,k为采样序号,e(k)和e(k-1)分别为第k时刻和第(k-1)时刻的偏差信号。
1.3 阻抗跟踪性能
在TCSC阻抗控制中,为了适应快速阻抗调整要求,往往要求TCSC实际阻抗快速跟踪参考阻抗的变化,然而传统PID控制器却往往满足不了这样的控制要求。TCSC基频阻抗跟踪参考阻抗曲线的实验结果如图2所示。图中,黑线和浅线分别指示参考阻抗和实际阻抗的变化。可以看出,PID参数不变,当参考阻抗从4Ω变为8Ω时,跟踪效果较好;当参考阻抗从4Ω变为10Ω时,效果较差。由此可知,参考阻抗变化时,根据参考阻抗的大小和变化率调整PID参数是很必要的。
2 专家神经网络PID控制器
2.1 神经网络PID控制器
神经网络PID控制器的作用是根据输入值在线调整PID控制器的参数,其输入为参考阻抗Xr e f和测量阻抗X比较得到的误差e(k)和误差变化率Δe(k),输出为PID控制器的3个参数KP、KI、KD。结构如图3所示[5]。
神经网络采用3层结构的BP模型,3层结构为:输入层、输出层、隐含层。理论上已经证实,在网络隐含层节点根据需要设定的前提下,3层前向神经网络可以实现以任意精度逼近任意连续函数的功能[6]。隐含层神经元个数采用公式(3)确定:
其中,Ni为输入层神经元数;Nh为隐含层神经元数;No为输出层神经元数;r为0～10间的整数。网络特性函数采用Sigmoid函数,即:
本文通过对TCSC传统PID阻抗控制器进行大量仿真分析,取得20组训练样本。训练时采用了误差逆向传播算法,基本思路是:给定输入,通过网络特性函数计算输出,与预先设定值比较得到误差,将误差逆向传播,调整连接权值,最终使输出层的误差符合要求的最小值(10-3)。
2.2 专家控制原理
神经网络PID控制器结构简单、计算方便、鲁棒性好,由于TCSC阻抗控制的非线性,控制过程常出现超调和振荡,因此这里将专家系统控制和神经网络PID控制相结合,发挥各自的优点[7]。
专家控制器主要有专家判断组成,程序中主要表现为if-then语句,可根据以下5种情况进行设计:
(1)当│e(k)│>M1时,说明误差已经很大,控制器输出应按最大(小)输出,以迅速调整误差,使误差绝对值以最大速度减小。
(2)当e(k)Δe(k)≥0时,说明误差正朝绝对值增大方向变化,或者误差为某一常值;此时,如果│e(k)│≥M2,说明误差也较大,可考虑实施较强的控制作用,以达到使误差绝对值朝减小方向变化,并迅速减小误差的绝对值,控制器输出为:
(3)当e(k)Δe(k)<0且e(k)Δe(k-1)>0或e(k)=0,说明误差绝对值朝减小方向变化,或已达到平衡状态,可考虑保持控制器输出不变。
(4)当e(k)Δe(k)<0且e(k)Δe(k-1)<0时,说明误差处于极值状态,如果此时误差绝对值较大,即│e(k)│≥M2,可实施较强的控制作用:
如果│e(k)│
(5)当│e(k)│≤ε时,说明误差绝对值很小,此时加入积分,也可适当加入微分作用,减小稳态误差。
e(k)为误差的第k个值;Δe(k)为误差的第k个变化值;u(k-1)为第k-1次控制器的输出;k1为增益放大系数,k1>1;k2为抑制系数,0
2.3 专家神经网络PID控制器的实现
根据所采用的专家控制和神经网络PID控制方法的基本原理,构建控制系统的基本结构见图4。
给定参考阻抗,将T C S C测量基频阻抗与设定值比较,得到误差e(k),此时模式选择开关根据误差绝对值│e(k)│以及误差与其变化量的乘积e(k)Δe(k)值的大小,在专家控制状态和神经网络PID控制状态间切换。具体切换过程是:当│e(k)│>M1时,应用专家控制器的规则1;当e(k)Δe(k)<0且e(k)Δe(k-1)>0或e(k)=0时,应用专家控制器规则3;其余情况应用神经网络对PID控制器的KP、KI、KD进行调节,以改善控制器的响应。这种控制模式可以根据e(k)和Δe(k)的实时值,对控制过程作用大小进行灵活调节,既兼顾了专家控制速度快的特点,又具有神经网络PID控制精度高、稳定性好的优点。
3 仿真研究与结果
TCSC阻抗控制属于底层控制,故采用静态模型,线路电流作为同步控制信号,仿真模型见图5[8,9]。
在Matlab/Simulink环境下建立此仿真模型,交流电压源幅值为100 V,线路等效电阻R1=20Ω,线路电感L2=125 mH,C=668μF,电感L1=2.75 mH,电阻R=0.086 9Ω,一倍基频阻抗X=4.052 1Ω,阻抗调节范围最大值为4X=16.208 4Ω。神经网络PID控制器中KP、KI、KD取值范围分别为0.12～0.4、1.4～2.3、1.3～2.7。
TCSC专家神经网络PID阻抗控制方法的仿真结果如图6、图7所示,其中曲线1、2、3分别表示参考阻抗、传统PID控制测量阻抗、专家神经网络PID控制测量阻抗。由图中对比可见,专家神经网络PID控制无论在参考阻抗从低向高阶跃时,还是在从高向低阶跃时,均表现出较好的跟踪性,其快速性和鲁棒性均优于传统PID控制。
4 结语
本文分析了TCSC阻抗控制中常采用的传统PID控制器的阻抗响应时间长、稳态误差大的缺点,提出了专家神经网络PID阻抗控制方法。通过仿真验证了专家神经网络PID控制器能提高TCSC阻抗跟踪性能,而且具有控制精度高、稳定性好、鲁棒性强和进入稳定状态快的特点。此方法对工程中TCSC装置控制系统的设计有一定借鉴意义。
参考文献
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