本文關鍵詞：面向化工仿真培訓的智能評分系統(tǒng)設計

  更多相關文章： 化工仿真 評分系統(tǒng) 評分指標 智能診斷 專家系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡

【摘要】：隨著時代的發(fā)展,過程仿真技術應用范圍越來越廣。在化工仿真培訓領域,對仿真培訓系統(tǒng)功能的要求越來越高。評分系統(tǒng)作為一個附屬功能,扮演的角色也越來越重要。然而目前應用在化工仿真培訓系統(tǒng)內(nèi)的評分系統(tǒng)都只具有簡單的評分模式,不能針對用戶的操作做出科學的評價,也不能給出操作失誤的原因與合理的建議,以及不能對出現(xiàn)的故障做出智能診斷。本文針對以上問題,在評分系統(tǒng)中建立了評分指標體系,增加了智能診斷等功能,從而使系統(tǒng)更加智能、完善,所評分數(shù)更加科學準確。主要的工作內(nèi)容如下:1)針對化工工藝過程復雜、操作步驟繁雜從而導致傳統(tǒng)評分方式不夠科學不夠準確的問題,智能評分系統(tǒng)引入了評分指標。首先通過對化工仿真培訓的全方位定位分析后建立了評分指標體系,再依據(jù)評分指標體系將化工仿真培訓中的操作步驟層層細化,依據(jù)重要程度提取出操作步驟中的精華,這樣選取的評分指標更科學,只有有了科學的評分指標,評分系統(tǒng)給出的評分才更準確更有說服力。所以對仿真培訓系統(tǒng)中評分指標的選取至關重要。2)針對化工仿真培訓系統(tǒng)內(nèi)評分系統(tǒng)過于簡單、無法對故障進行診斷的問題,本文引入專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡算法。利用專家系統(tǒng)在化工領域的專家知識和神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習能力,重新設計了知識庫。接著提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡與專家系統(tǒng)的混合推理機制,并在Weka平臺上進行了驗證,之后利用此推理機制對氣化爐故障特征進行了推理,得到了良好的推理效果。接下來設計了面向化工仿真培訓的專家系統(tǒng)解釋器,對每一條故障的診斷都做出合理的解釋并提出可行的建議。3)我們將智能評分系統(tǒng)應用在煤化工工程仿真中,在系統(tǒng)運行過程中,由于科學合理的選取了評分指標,保證了評分系統(tǒng)評分的準確性與可靠性。同時智能評分系統(tǒng)對故障的診斷處理迅速準確,并能及時的將信息反饋給用戶,最后給出綜合評價和分數(shù)評判。在整個使用過程中,智能評分系統(tǒng)對問題均能做出很好地應對,極大地提高了用戶的技能水平,為企業(yè)、高校與社會帶來了巨大的效益。
【關鍵詞】：化工仿真 評分系統(tǒng) 評分指標 智能診斷 專家系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡
【學位授予單位】：杭州電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TQ02;TP391.9
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究進展及存在的問題11-13
• 1.2.1 國內(nèi)外研究進展11-12
• 1.2.2 智能評分系統(tǒng)存在的問題12-13
• 1.3 智能評分系統(tǒng)的發(fā)展趨勢及方向13-14
• 1.4 研究目的和主要內(nèi)容14
• 1.4.1 研究目的14
• 1.4.2 主要內(nèi)容14
• 1.5 本章小結14-15
• 第2章 面向化工仿真培訓的智能評分系統(tǒng)的總體設計15-23
• 2.1 化工仿真培訓系統(tǒng)概述15-16
• 2.2 化工仿真培訓系統(tǒng)框架16-17
• 2.3 化工仿真培訓的智能評分系統(tǒng)的分析與設計17-22
• 2.3.1 系統(tǒng)功能需求分析17-18
• 2.3.2 總體結構設計18
• 2.3.3 評分系統(tǒng)模塊設計18-21
• 2.3.4 系統(tǒng)評分內(nèi)容設計21-22
• 2.4 本章小結22-23
• 第3章 智能評分系統(tǒng)評分指標摸塊的研究23-30
• 3.1 評分指標的介紹23-24
• 3.1.1 評分指標的選取原則23-24
• 3.2 化工仿真培訓中智能評分系統(tǒng)的評分指標體系24-27
• 3.2.1 建立評分指標體系24
• 3.2.2 化工仿真培訓中智能評分系統(tǒng)的評分指標分類24-27
• 3.3 化工仿真培訓中智能評分系統(tǒng)的評分指標選取27-29
• 3.3.1 變換工段開車過程步驟介紹27-28
• 3.3.2 變換工段開車過程評分項確定28-29
• 3.3.3 變換工段開車過程具體評分指標29
• 3.4 本章小結29-30
• 第4章 智能評分系統(tǒng)智能診斷模塊的研究30-46
• 4.1 智能診斷算法的選取30-31
• 4.1.1 專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別30
• 4.1.2 專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡的互補30-31
• 4.2 智能診斷模塊流程分析31-32
• 4.3 面向化工仿真培訓的專家系統(tǒng)知識庫的設計32-40
• 4.3.1 知識的表示32-34
• 4.3.2 知識的獲取34-40
• 4.4 面向化工仿真培訓的專家系統(tǒng)推理機的設計40-43
• 4.4.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的專家系統(tǒng)混合推理機制的推出40
• 4.4.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的專家系統(tǒng)混合推理機制的實驗驗證40-43
• 4.5 面向化工仿真培訓的專家系統(tǒng)解釋器的設計43-45
• 4.6 本章小結45-46
• 第5章 智能評分系統(tǒng)在煤化工仿真工廠的應用46-64
• 5.1 煤化工工藝分析46
• 5.2 煤化工仿真培訓系統(tǒng)需求分析46-47
• 5.2.1 仿真界面要求46-47
• 5.2.2 評分系統(tǒng)要求47
• 5.3 煤化工仿真培訓智能評分系統(tǒng)的設計47-54
• 5.3.1 組態(tài)軟件結構設計47-48
• 5.3.2 煤化工仿真培訓系統(tǒng)界面的實現(xiàn)48-51
• 5.3.3 智能評分系統(tǒng)的實現(xiàn)51-54
• 5.4 煤化工仿真培訓智能評分系統(tǒng)的實現(xiàn)54-63
• 5.5 本章小結63-64
• 第6章 總結與展望64-66
• 6.1 總結64
• 6.2 展望64-66
• 致謝66-67
• 參考文獻67-71
• 附錄71

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本文編號：533831