基于MAS的化工过程故障诊断研究(Ⅰ)

提出了一种新的基于多智能体的分布式化工过程故障诊断方法.通过定义化工过程的诊断本体论和功能-行为本体论,系统在提高诊断系统性能的同时,能够显著降低整个系统构造的复杂程度.采用本文给出的化工过程诊断本体论后,整个多智能体故障诊断系统的开发任务从智能体的结构设计转移到对诊断本体论属性的应用上.     

基于MAS的化工过程故障诊断研究(Ⅱ)

针对化工过程的故障诊断问题,给出了分布式化工过程故障诊断问题的多智能体的合作求解模型。通过对尿素生产过程中尿素蒸发与造粒的化工过程的仿真研究,详细描述了基于多智能体的故障诊断系统的应用方法。这种分布式的框架结构同以往的集中式的诊断方法相比,无论是在满足通信需求还是在简化计算复杂程度上都具有显著的优越性。     

甲醇合成过程中基于MAS的故障诊断方法

针对甲醇合成生产过程的特点和故障产生机制,将多智能体系统(MA S)技术引入到生产过程的故障诊断中,把生产过程划分为一些相对独立的组件,分派特定的诊断智能体对其进行故障诊断,通过智能体之间的协作,充分利用过程中的局部信息而给出整个过程的故障诊断结果。通过仿真实验,得到了满意的结果。     

复杂诊断系统的MAS分布式协作方法

为适应故障诊断中动态变化的环境和满足求解复杂系统全部任务的要求,研究一种基于MAS的分布式智能监控系统。以诊断决策问题的结构及建模过程的层次性为基本思想,基于诊断任务的多层次混合分解策略,提出融合不同表达方式和推理机制的多Agent并行诊断结构,建立了具有公共属性的智能体模块化层次结构,实现了基于MAS多层分布式黑板模型的智能监控系统。工程应用效果验证了多智能体结构框架下复杂系统分布式求解的可行性和有效性。     

化工过程集成型智能故障诊断系统研究与开发

在分析各种诊断方法优缺点的基础上，针对化工过程故障诊断，结合小波分析，专家系统和神经网络等技术，提出了一个集成型智能故障诊断系统框架，开发了润滑油桐苯脱蜡油回收装置诊断咨询系统，试验表明，该系统诊断效果良好，能满足工厂的实际需求。     

面向复杂过程系统的集成化智能故障诊断系统

提出采用层次诊断模型建立集成化智能故障诊断系统的方法，文中对系统结构，组成及实现等进行了较详细讨论了，并简单介绍了一在微机上实现的化工生产过程的集成化智能故障诊断原型系统。     

智能故障诊断技术及应用的研究

首先讨论了故障诊断系统的主要任务及其不同的分类方法,接着对几类典型智能故障诊断方法的原理、特点、诊断内容、诊断过程作了分析和比较。由于在实际应用中一种单纯的故障诊断方法往往得不到理想的诊断效果,因此重点讨论了几种重要的综合智能故障诊断方法。最后对智能故障诊断方法的应用做了简要介绍并对智能故障诊断方法的进一步发展做出思考。     

基于CBR/MBR的智能网络故障定位系统的探究

目前的智能故障诊断技术,多采用某种单一的人工智能技术运用于整个故障诊断过程,难以满足对复杂网络故障进行准确、有效的定位和诊断的全部要求。文章拟采用基于CBR/MBR的分布式事件关联技术对故障进行定位,以准确、快速地分离出故障源。     

基于本体论的故障诊断知识获取

故障诊断知识是故障诊断学的一个重要组成部分,它可以为计算机自动诊断、故障诊断智能教学、故障诊断自然语言理解提供知识基础,为此提出了一种基于本体论的故障诊断知识获取方法,该方法对故障本体的分类、表示进行了建模研究,得出了故障诊断知识的一些公理,并对故障诊断本体的一致性进行了分析.     

基于模糊聚类算法的精炼过程真空系统故障诊断

针对大型真空冶金系统(DVMS)的故障点多、故障征兆不明显且要求其故障诊断快速、准确的特点,提出了一种基于模糊聚类算法的智能诊断模型·该模型具有很强的自学习、自组织能力适用于大型复杂真空系统的故障诊断·在介绍了模糊聚类算法的理论同时,给出了模糊故障诊断的步骤·以RH KTB真空冶金系统的智能故障诊断为例给出了模糊诊断的实际过程·通过分析证实了该算法对大型复杂真空冶金系统智能故障诊断的有效性·     

基于本体故障树的关键机组诊断决策研究

为了满足石化企业连续性工作设备或机组在发生故障后对故障原因进行快速定位的要求，将本体先进的知识表示方法引入到成熟的故障树研究中，提出了基于本体的故障树构建方法，并通过对生成的故障树进行定量分析，计算出故障判明效时比，以其从大到小的顺序为依据找到故障诊断最优路径，实现了本体和故障树的优势结合.该方法在知识共享和重用的基础上，实现对故障的快速诊断定位，从而提高了故障诊断效率，减少了企业的生产维护成本.     

基于本体的汽轮发电机组故障诊断知识建模

针对目前汽轮发电机组故障诊断领域知识术语复杂、系统异构、知识表示不完备以及共享和重复使用困难等问题,依据故障诊断需求,采用基于本体的知识表示方法,提出了一种适用于汽轮发电机组故障诊断领域的本体构建方法和知识表示模型.在解析了汽轮发电机组故障知识特性的前提下,定义了其本体概念、属性、关系、实例和公理,为知识表示提供了明确的形式化规格说明,并借助Protégé_4.3构建了包含汽轮发电机组的故障类型、故障特征、故障原因和维修策略等故障诊断领域本体,设计了一致性检验的算法.在此基础上,在SQI机械故障综合模拟实验台上模拟汽轮发电机组故障,通过FaCT++推理机实现本体知识推理测试.结果表明基于本体的汽轮发电机组故障诊断知识模型是可行的.     

基于虚拟仪器的汽车远程故障诊断系统的研究

把虚拟仪器和网络技术引入到故障诊断，使故障诊断与计算机网络技术和虚拟仪器技术相结合．提出了一个基于虚拟仪器技术的远程故障诊断系统模型，设计了数据采集端，介绍了基于虚拟仪器和Internet的远程控制问题的开发过程，并对系统的基本功能进行了描述．     

基于SDG模型的AMT重型越野车离合器接合过程故障诊断

针对AMT重型越野车离合器接合过程中故障多发且不易诊断的问题,基于符号有向图(signed directed graph, SDG)模型,为离合器接合过程的故障诊断提出了一种新的方法. 以离合器接合过程中最复杂的车辆起步接合为例,建立了其工作过程的SDG模型,通过实际测得量以及对模型中节点和有向边的分析,查找出故障源,完成故障诊断功能. 结果表明,SDG模型对于AMT系统离合器接合过程故障诊断有效且实用.      

基于知识共享和重用的化工过程故障诊断技术研究

基于分布式人工智能的知识共享和重用原理、方法 ,提出了依层次化对象分解构建化工过程的面向对象的集成故障检测与诊断系统的方法 ,并据此构建了一个通用的化工过程故障诊断系统 ( GCFDS)。通过对一具体生产过程的实例化仿真结果来看 ,应用实例的建立和运行结果都令人满意。     

基于粒计算-SDG的故障诊断仿真平台

针对目前实际工业系统不允许在运行中进行实时的故障诊断试验及研究的问题,设计了基于Matlab中GUI的高温硝酸冷却系统的故障诊断仿真试验平台。本试验平台采用符号有向图的深层知识模型和反向推理方法,利用系统模型中的相容通路,推理基本故障的故障诊断规则,引入信息粒度和信息粒化原理,实现了粒矩阵的知识约简算法,构建了基于粒计算-SDG的故障诊断方法。最后通过实验验证了该仿真试验平台的有效性。     

基于PSR和SVM方法的化工过程单变量故障诊断

基于相空间重构(SPR)和支持向量机(SVM)算法本文提出了一种利用单一变量进行化工过程故障诊断的方法。首先进行变量筛选,然后对筛选出的关键变量进行相空间重构,再利用SVM对重构后的数据进行故障分类。通过对TE(Tennessee Eastman)过程几类故障进行仿真测试,结果表明在单一故障和多故障情况下,本方法均可实现化工过程的单变量故障诊断;与传统SVW方法相比,相空间重构可有效提高诊断正确率。此方法可为建立简单而有效的单变量故障诊断系统提供理论依据。     

二进制量子粒子群优化算法及其在化工过程故障诊断中的应用

针对实际化工生产过程中故障数据缺乏,采用适合小样本问题的支持向量机(SVM)对化工过程稳态故障进行诊断。为了保证在线故障诊断的实时性,消除高维监控数据以及系统噪声对故障诊断的干扰,提出了一种新的基于二进制量子粒子群优化(BQPSO)算法和SVM的故障特征选择方法。仿真实验表明:BQPSO算法具有良好的全局搜索能力,能够快速、准确地搜索到故障特征变量;而基于特征选择的SVM故障诊断方法能可靠地实现对复杂化工过程的在线故障诊断。