根据提供的文件信息，我们可以提炼出以下知识点：
1. 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）在故障诊断专家系统中的应用。人工神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，具有非线性逼近、容错性、自组织、自适应和自学习的能力。这些特性使得人工神经网络非常适合于处理复杂的非线性问题，因此在车辆故障诊断、机械设备故障诊断等领域得到广泛应用。
2. 基于人工神经网络的故障诊断方法。通过使用Matlab人工神经网络工具箱或类似的仿真软件，可以建立BP单网络结构的故障诊断模型。这些模型能够根据输入的故障特征参数进行学习和训练，以识别和诊断潜在的故障。
3. 混合网络在故障诊断中的应用。由于不同类型的神经网络在处理复杂问题时各自存在不足，混合网络（即将不同类型的网络技术结合起来）的工作原理及其在车辆故障诊断中的应用被提出并研究。混合网络被认为是未来人工神经网络在车辆故障诊断领域的主要发展方向。
4. 设备故障诊断模型的理论框架。利用人工神经网络结合系统辨识、模式识别、时序分析和模糊理论等多种技术，可以构建出更为准确的故障诊断模型。通过时序模型提取诊断特征参数，并通过模型参数重构这些特征参数，可以有效凝聚诊断时序信号中的大量信息。
5. 基于前馈网络的故障诊断模型。研究前馈网络的学习策略与模型性能之间的关系，并给出选择原则，是一种有效的构建故障诊断模型的方法。通过这类模型，可以针对特定设备（如矿用汽车发动机、汽轮机）的故障进行准确分析和诊断。
6. 机械故障诊断技术的研究。人工神经网络应用于机械故障诊断技术具有很大的潜力。利用人工神经网络独有的结构和特点，可以提高机械故障诊断的准确率和效率。通过编写特定的程序，可以实现集材-50拖拉机变速箱等机械设备故障的全过程诊断。
7. 汽车动力总成故障诊断。在汽车动力总成的故障诊断中，人工神经网络可以基于BP算法建立故障诊断模型，利用网络的自学习能力，提高故障诊断的准确性和效率。此外，针对BP算法的缺陷（如局部最小问题），研究者提出了新的学习算法，以避免这些问题并加快收敛速度。
8. 矿用汽车故障诊断系统。通过从系统论角度对矿用汽车的结构层次划分和层次关系进行研究，可以构建出基于人工神经网络的矿用汽车故障诊断系统。这个系统能够对矿用汽车发动机等部件的故障进行诊断，并具有一定的智能化和自动化水平。
以上知识点强调了人工神经网络技术在故障诊断领域的应用，以及其通过整合多种技术来提高诊断准确性和效率的能力。同时，这些技术的不断研究和创新预示着未来在故障诊断领域将会出现更多高效的智能化解决方案。
