基于案例的CDMA网络故障管理决策支持系统

为了加快CDMA网络维护优化的故障处理效率,持续提升网络质量和改善用户感知,采用案例推理的人工智能方法,建立一种基于案例推理的CDMA网络故障管理决策支持系统,给出了系统总体框架和工作流程,以及各种关键技术的实现方法.以某公司CDMA网络日常管理的部分故障处理记录建立初始案例库,将未存入案例库的多个案例故障记录作为新案例,利用上述设计的CBR系统进行求解.示例运行结果检验了该系统运行的可行性和有效性,能够有效地提升CDMA网络维护优化的故障处理效率.     

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。     

基于本体的通信设备维修案例知识表示与管理

针对通信设备故障维修领域知识表示规范性差、结构性不强、案例利用率低等问题,结合设备维修案例知识多样、异构、经验性强等特点,提出了一种基于本体的三层设备故障维修案例知识管理框架。构建了由领域本体、案例表示本体、特征属性、故障逻辑和真实案例五要素组成的通信设备维修案例本体,并基于关系数据库设计了相应的OWL(ontology web language)本体存储模型及转换算法,实现了维修案例的结构化表示和精细化管理,提高了案例检索的准确率。最后以通信电源交流接触器故障案例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于数据的复杂工程系统故障预测

现代工业系统集成度和复杂度的提升使得依据机理建立复杂工程系统的精确模型日趋困难.有效利用设备运行中生成的大量数据和其他知识,实现对复杂工程系统的故障预测和健康管理是保障复杂工程系统安全高效运行亟待解决的问题.故障预测是复杂工程系统健康管理的核心技术.从故障预测的发展历史、概念和方法分类等方面论述故障预测研究现状,并对基于数据的故障预测技术研究方向进行展望.     

关于配网自动化中故障处理模式的探讨

本文基于配网自动化的功能结构,选取综合负序电流突变量作为故障特征,提出了面向单条馈线实现单相接地故障识别的一种新方法--纵向识别法,并介绍了将该原理嵌入配网自动化系统中的具体实现方法.     

基于云模型和信息公理的车辆故障模式风险评估方法

针对现有故障模式和影响分析(FMEA)识别故障模式风险大小中存在的不足,提出一种基于云模型和信息公理的故障模式风险评估方法.首先利用云模型处理专家给出的语言评估信息,克服现有研究在处理语言信息的不足;其次,基于云模型和信息公理方法构造故障模式风险评估模型,并且针对风险因子权重计算,提出基于云值的风险因子主客观权重计算方法;最后,以地铁车辆车门故障模式风险评估为例进行检验,同时与其他方法对比验证本方法的可行性和有效性.实例结果表明本文方法计算出的数值结果合理、准确,能根据故障模式风险排序找出影响车门可靠性的关键故障模式,为合理制定维护措施、科学分配检修资源提供参考.     

基于SSM框架的县城供水管理系统的设计

随着县城经济的发展,水污染问题越来越严重,水质污染处理成了县城发展中亟待解决的问题.因此,完善县城供水水质监测及应急处理系统,实现对城市供水水质实时监测及水质污染应急处理非常重要.本文针对功能需求,对系统的功能模块做出了详细的设计,主要的模块有供水管理、污染控制、用户管理、故障检修以及欠费通知管理等,并对整个系统做出了B/S架构设计,系统整套架构结构合理,符合MVC的设计模式.     

面向服务的供水管网模型应用模式及其实证研究

该文提出面向服务的供水管网模型应用模式,通过建立独立的供水管网模型系统,把模型构建与模型应用区分开。在该模式中,集中维护的模型与分布的模型应用通过模拟服务接口连接。进而基于提出的模式,构建供水管网模型系统框架,包括管网模型管理模块和管网模型模拟服务模块,提供了管网模型参数管理、管网模型参数识别、管网模拟服务监控以及系统参数设置等功能,可以解决供水管网管理系统中管网模型管理维护困难的问题。最后以东莞市典型供水管网为案例对象,选择EPANET作为水力与水质模拟的模型软件,采用微软ASP.NETXMLWeb服务和IIS服务器技术构建了模型模拟服务接口系统,构建了供水管网模型系统,并进行了模型应用研究,取得了预期效果。     

基于CBR的故障诊断系统案例检索策略

研究了面向对象的案例表示方法和层次结构的案例组织模式.在对故障案例合理分类的基础上,引入案例集故障状态向量作为案例的分类标志,引入案例发生频率以实现相似案例的最终择优选择,将权重向量放在各个案例集中分别计算.提出了一种类选、粗选、精选、择优"四步走"的案例检索策略,将灰色关联理论和欧几里德距离相结合,采用了一种新的相似度计算方法,以此作为"精选"的主要算法.以装载机的故障智能诊断系统为实例,完成了系统设计与实现.     

随机干扰下AUV推进器故障特征提取与融合

针对水下传感器自身噪声等随机干扰影响水下机器人推进器故障诊断结果的准确性问题,为降低随机干扰影响,提出了基于小波近似分量提取故障特征、基于控制信号变化率提取故障特征以及带有归一化处理的特征融合方法.将速度信号进行小波分解,对分解后的尺度系数进行小波重构得到小波近似分量;对控制信号进行求导,得到控制信号变化率.基于修正贝叶斯算法,分别从小波近似分量和控制信号变化率中提取故障特征.基于证据理论对提取到的两个单一特征进行融合,并将融合结果进行归一化处理.水下机器人实验样机的水池实验结果验证了所提方法的有效性.     

电力系统故障的计算机新算法

本文提出了计算电力系统对称和不对称故障的一种新算法,其特点是数学模型非常简单,既可计算正常潮流又可计算故障潮流,把正常潮流和故障潮流统一在一个数学模型中.     

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.     

一种独立的分布式网络故障管理系统

针对下一代网络管理系统平台,实现了一种基于RMI和Java技术的分布式故障管理系统.这种系统具有平台无关性、分布式部署性和重复使用性,提供了一个可扩展的故障管理框架.通过这个框架,研究人员可以在事件、关联器和报警编程接口的帮助下,开展基础性工作.     

SOM在广域网故障诊断中的应用

为了提高网络管理重要组成部分的故障管理能力,通过对性能数据和故障征兆的推理来确定故障源,针对WAN(wide area network)的故障传播特征提出了一种基于自组织特征映射 SOM(self-organizing maps)的网络故障诊断模型,该模型包括SOM训练模块和故障实时诊断模块.仿真实验表明,采用该模型进行4种故障诊断,故障识别率达到95.82%,而误警率只有3.96%,说明在WAN中采用基于SOM的故障识别方法效果良好.     

基于模拟电路I_(DDT)的小波神经网络故障诊断方法

动态电源电流(IDDT)对模拟电路故障诊断非常有效。通过分析被测电路的动态电源IDDT及其输出响应来识别电路的故障元件;用小波对被测信号进行多尺度分解,提取小波系数能量,经归一化后,作为特征向量输入到神经网络而实现故障诊断.实验仿真结果表明:该方法能正确实现故障定位且准确率高.     

基于mcODM-STA的风电机组变桨系统故障诊断

针对风力发电机组变桨系统故障诊断模型参数难以优化问题,提出了基于状态转移算法优化多类最优间隔分布机(multi-class Optimal Margin Distribution Machine optimized by the State Transition Algorithm,mcODM-STA)的风电机组变桨系统故障诊断方法.该方法选择风电机组功率输出作为主要状态参数,利用Pearson相关系数对风电数据采集与监视控制系统中风电机组历史运行数据进行相关性分析,剔除与功率输出状态参数相关性较低的特征,对余下特征进行二次分析,减少样本特征.将数据集分为训练集和测试集,训练集用来训练所提故障诊断模型,测试集用来进行测试.利用国内风电场实际运行数据进行实验验证.实验结果表明,与其他多种参数优化方法相比,所提方法故障诊断准确率和Kappa系数更高.     

基于事例推理的质量故障处理系统设计

在CBR(Case-Based Reason ing)中高速、有效地完成事例的检索,对问题求解的性能有直接影响,当知识库中事例足够多时,事例匹配可能变得简单,但检索的目标却更难达到。为此,以质量管理系统的设计与开发为背景,提出了一种基于事例推理的质量故障处理方法,给出了基于双库结构的质量故障处理系统的总体结构。该设计采用事例推理方法实现故障处理事例的模糊表示,并利用模糊贴近度完成相似处理事例的检索,所描述的事例表示和检索具有很好的实用价值,可使以往的经验及专家知识得以继承,同时有利于质量故障的准确、快速处理。     

处理钻井事故的专家系统

介绍了所研制的处理钻井事故的专家系统,经过井场事故实例检验表明,正确识别率与正确处理率较高。在现场使用一段时间之后,又进行了修改与完善,增加实时监测功能后,它将成为处理现场事故的有力工具。     

基于主元回归模型的挖掘机液压系统故障诊断

为提高挖掘机液压系统的可靠性,提出了基于主元回归(Principal Component Regression,PCR)模型和模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类的挖掘机液压系统故障诊断方法.故障诊断方法将故障诊断分成故障特征提取和故障分类两个部分.在故障特征提取中,首先确定PCR模型的输入/输出结构,通过主元分析(Principal ComponentAnalysis,PCA)的累积贡献率得到故障样本的主元数目,建立相应的PCR模型并提取回归系数作为故障特征;在故障分类中,将FCM聚类作为故障分类器,对回归系数进行分类,判断系统的故障状态.仿真试验表明,提出的故障诊断方法能有效地应用于挖掘机液压系统.     

基于预防维修的多元化维修管理体系

针对点检受控管理模型、故障分析模型、可靠性管理模型和状态监测管理模型进行研究,建立了以点检和故障分析为核心的设备故障预警体系;基于状态维修、定期维修、可靠性维修等维修理论,设计了以预防维修为主导的多元化维修管理体系.应用实例表明,该研究成果可有效应用于企业设备资产管理系统中设备运行、维护、维修管理模块的业务设计.