案例推理技术用于故障诊断时的相似算法

基于案例推理技术CBR(case based techno logy)应用于故障诊断领域时,如何快速检索到最相似的故障案例是故障诊断成功的关键,相似算法主要包括相似度的定义、计算以及案例检索技术。传统相似算法存在定量计算相似度困难、计算精度低、大量依靠专家经验、案例匹配效率不高等问题。给出了不同情况下相似度的计算公式、案例的表示与存储方法和案例的检索方法,可准确、快速地匹配故障案例,解决了CBR技术应用于实际故障诊断系统中的难题。     

灰色关联度在故障诊断系统中的应用

针对传统专家系统解决机械故障诊断问题时存在的不足,将基于案例推理(CBR)方法引入到故障诊断中,提出了一种CBR故障诊断模型.在案例检索中,采用了一种改进的灰色关联模型来计算案例之间的相似度.该模型适用于对故障症状和故障原因之间关系不十分明确的场合,可以比较准确地检索到相似案例,提高案例检索速度.最后应用文中提出的方法建立了一个轴承故障诊断专家系统,此系统对生产和实践具有重要的指导价值.     

基于CBR技术的数控机床故障诊断专家系统

在使用和维护数控机床的过程中,要求使用者掌握较强的专业技能,并能快速处理故障问题。利用基于CBR推理技术,构建了数控机床故障诊断专家系统,并且进行了原型系统的验证。通过对数控机床故障案例特征的研究,梳理故障知识结构,构建数控机床故障案例库,利用根据数控机床特征,为不同的故障属性设置权重,利用基于相似系数的方法,将提出的问题与故障案例库中的案例进行相似性对比,选出相似性最高的案例作为故障诊断方案,以实现数控机床故障诊断推理。     

滚齿机网络化故障诊断专家系统的设计及应用

针对滚齿机生产厂商和用户对提高故障诊断服务质量,降低故障诊断成本的迫切要求,提出了一种滚齿机网络化故障诊断专家系统。探讨了系统的网络化故障诊断运行模式、专家系统的体系结构;分析了系统实现的关键技术,包括系统实现的多源数据采集方法、知识表达和推理机制以及基于P2P(Peer-to-Peer)的网络体系结构,重点研究了基于SPF(System-Phenomenon-Fault)树的滚齿机网络化故障诊断系统的知识表达和推理机制实现方法,包括SPF树的定义、生成方法、树中元件的描述和树干的成长、树的数学描述、自学习过程、SPF树的检索和故障统计方法等。基于上述研究成果的原型系统在某滚齿机生产企业的初步应用表明,系统能够大幅度降低其售后服务成本,提高生产效率。     

基于案例推理的某型航空发动机防喘控制系统故障诊断

案例推理是模拟人类处理问题的方式解决现实问题,其实质是案例检索与应用的过程,而案例推理机制的设计实质上就是对案例检索、匹配、重用过程的优化设计。本文针对某型航空发动机防喘控制系统故障特点,运用案例推理方法开展故障诊断研究。首先,介绍案例推理基本理论并对案例特征权重进行提取与计算、确定案例间相似度,在此基础上设计案例的三级推理策略,实现对故障的快速诊断与定位,有助于指导机务人员维修保障工作,提高维修保障效率。     

一种基于案例推理的装备故障诊断技术

针对装备故障诊断中故障现象难以用结构数据表达,提炼规则比较困难的问题,建立一种基于CBR技术的故障诊断软件系统.系统将维修专家的知识以案例问题和案例解决方法的形式保存,通过检索案例库来进行故障诊断并将诊断记录作为新的知识.介绍了系统的结构,重点研究了案例的表示与相似度的计算,说明了案例的检索与维护.结果表明,基于该思想构建的装备故障诊断软件系统,可以将已有诊断案例作为知识来源提高系统的诊断能力.     

基于案例推理的旋转机械故障诊断系统研究

针对大型旋转机械结构复杂,故障现象难以用结构化知识表示,故障诊断规则难以提炼的特点,将基于案例推理(CBR)方法应用于旋转机械故障诊断。从旋转机械故障诊断的需求出发,在分析旋转机械故障诊断知识特点的基础上,对故障诊断系统的总体结构、故障案例库的构建、案例相似度匹配、案例调整和学习等CBR方法的关键技术进行了研究。重点设计了故障案例表示方法,采用基于三标度的层次分析法(AHP)确定案例征兆权值。提出了改进的最近邻法计算案例相似度,可以从征兆名称、征兆值、权值三方面对案例进行精确匹配。提出了基于案例审核的学习机制,可以充分发挥不同人员的作用。开发了基于CBR的旋转机械故障诊断系统原型,并给出了应用实例。     

基于案例推理的机械故障诊断方法探讨

介绍了基于案例推理的故障诊断方法的机理,从案例的表示与存储、检索和匹配、修改与维护等3个方面对基于案例推理的机械故障诊断过程进行了分析。表明了基于案例推理的故障诊断方法具有实现方式灵活简便、自学习能力强等特点,使用大量的范例特征集合,能够不断积累问题求解的经验,避免知识荻取的困难,缩短了问题求解途径,提高了推理效率,节省了开发时间,具有很好的应用前景。     

基于CRPN模型的复杂系统故障诊断

由于复杂系统的结构和运行环境复杂,传统方法无法对其进行故障诊断.文中将基于案例的推理方法和Petri网理论引入到复杂系统的故障诊断中,建立了基于案例推理和Petri网的CRPN(Case-based Reasoning Petri Nets)模型,研究了该模型的变迁规则和案例特征等关键技术.利用两层CRPN模型,可有效地解决已有复杂系统故障诊断方法中存在的模型难以建立、推理过程模糊等问题.最后以飞机的某系统为例,探讨了基于CRPN模型的故障诊断过程,结果表明文中方法是有效的.     

齿轮故障诊断专家系统的研究与实现

基于齿轮故障诊断方法及大量实验数据，结合齿轮故障的判据，研究并建立了适应于齿轮故障诊断特点的齿轮故障诊断专家系统．本论文根据齿轮故障产生的机理及诊断方法，采用了框架及产生式知识表示形式，设计了齿轮故障诊断的专家知识库．通过规则集与规则集之间采用有知识搜索、规则集内部采用前向推理、规则前提和结论之间采用哈希算法的有机结合来实现推理机制。从而实现齿轮的故障诊断．利用该系统对齿轮试验数据进行分析、处理进而推理、诊断获得了满意的效果．     

基于案例推理的轧辊磨床故障诊断系统的研究

基于案例推理的轧辊磨床故障诊断系统研究的主要目的是帮助维修人员提供快速的故障定位，并给出故障排除方案，加快检测维修的速度。     

基于着色Petri 网(CPN)在案例推理(CBR)中的应用研究

案例推理（CBR）是人工智能的一种新求解方法,其中案例检索（case retrieval）是案例推理过程的一个重要环节。在CBR基础上引入了Petri网理论,建立了眼科疾病诊治基于案例推理的着色Petri网（CPN）模型,研究探讨了该模型在CBR系统的案例检索中的实际应用。     

基于案例推理的供水故障管理决策支持系统

用基于案例推理的人工智能方法,提出了供水故障管理综合决策支持系统的总体框架及工作流程,并给出了系统关键技术的实现方法.基于对供水故障管理业务流程的深入分析抽取故障案例特征,采用对案例特征赋予两套不同权重的变权重检索方式实现故障监控和故障处理两大系统核心功能,通过引入最优关阀方案、供水管网故障状态下工况模拟模型以及两级优化调度模型,保证在无可用案例的情况下实现故障处理功能并充实案例库.运行结果示例说明了系统的可行性和有效性.     

面向数控车床的智能故障诊断系统的研究

针对数控车床故障诊断中存在的问题,采用基于框架的案例表达,利用XML进行案例的存储、检索,实现基于CBR的智能故障诊断。这种案例的表达方法实现了将故障案例的数据存储在XML文档中,而XML文档具有数据量小和通用性强的特点,为实现数据交换和信息集成提供了方便。     

导弹测发控系统故障诊断模糊专家系统

目的　建立导弹测发控系统故障诊断模糊专家系统的基本结构,并给出一个具体的故障诊断实例; 方法　首先对导弹测发控系统的故障机理进行分析,进而研究基于模糊Ｐｅｔｒｉ网模型的故障诊断技术的应用,最后提出了本系统的设计思想和实现方法; 结果　建立了基于模糊Ｐｅｔｒｉ网模型的导弹测发控系统故障诊断模糊专家系统,该系统能对故障的模糊性和精确性知识进行统一描述和推理,并具有可修改性和可扩充性等优点; 结论　通过对某型导弹测发控系统配电分系统的故障诊断实例,说明了系统实现的可行性;     

基于案例推理的知识管理咨询系统

在分析基于案例推理技术特点和知识管理咨询系统含义的基础上,提出了基于案例推理的知识管理咨询系统架构,并分析了架构的组成,给出了基于案例推理的知识管理咨询系统的定义。研究了实现系统所采用的案例知识表示、检索、存储和案例学习等关键技术。依据提出的架构及其关键技术,企业易于实现其知识管理咨询系统,从而有效地支持知识重用和知识创新,提高知识管理的有效性,以及知识资源的共享和充分运用。     

基于模糊神经网络的摊铺机智能故障诊断系统

针对沥青摊铺机故障原因的复杂性与不确定性，综合运用模糊推理、数据库、人工智能、专家系统等理论，完成了沥青摊铺机智能故障诊断系统总体结构设计，建立了基于BP神经网络的沥青摊铺机故障诊断系统，利用推理规则模块并结合摊铺机工作状态参数进行推理，能迅速判断推铺机故障原因，从而保证了推铺机的正常工作。该系统的研究为沥青摊铺机智能故障诊断系统的开发提供了理论依据。     

案例推理技术在Websphere MQ故障维护中的应用

案例推理技术是人工智能领域中一种基于知识问题的求解方法。阐述了案例推理技术原理和特点、Websphere MQ原理和故障机制,就案例推理技术应用于Websphere MQ故障维护的相关问题做了一些研究和探讨,为案例推理技术在软件故障智能维护技术研究提供了思路,开辟了案例推理技术新的应用研究领域。     

旋转机械智能化故障诊断混合推理系统设计

为了提高旋转设备故障诊断正确率,将支持向量机SVM和基于案例推理CBR相融合,设计了旋转机械智能化故障诊断混合推理系统。根据两者各自的特点将它们最大限度地结合起来,同时每个推理单元又保持各自的独立性和完整性。讨论了进行SVM和CBR混合推理的关键过程和策略,并以矿井风机为例,建立了矿井风机案例库,对混合推理系统进行了验证。研究结果表明:混合推理系统不仅能提高故障诊断的正确率和系统运行的效率,而且还能增强系统对知识的提取能力。     

船舶电气设备故障诊断专家系统建造策略

根据故障树模型,利用生产式表示法进行知识表示,采用反向推理、广度优先搜索策略及确定性推理的方法,借用关系数据库ACCESS实现知识库,以STEIN SHON机舱监视系统为例,建立故障诊断专家系统．该系统能实现单源故障推理、多源故障推理、故障解释、故障处理和历史故障记录功能．