本文關鍵詞：基于案例推理的衛(wèi)星故障診斷技術的應用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 基于案例推理技術(CBR)是人工智能領域新興的一種問題求解方法,將該方法應用到故障診斷領域,對于提高故障診斷系統(tǒng)的能力,推動故障診斷技術的發(fā)展具有重要的意義。本文對案例診斷的關鍵技術,如故障案例的表示方法、案例的診斷模型、案例檢索策略等進行了深入的研究,主要研究內容概括如下: 對故障案例的表示方法和推理模型進行了深入研究。介紹了基于案例推理技術和CBR的研究任務劃分。在故障案例的表示方法上,提出了一種面向對象的故障案例表示方法,并引入抽象案例的概念,建立了故障案例對象的層次結構模型。模擬領域專家處理故障的方式,建立了一個基于案例的故障診斷模型。 研究了案例的檢索策略。以模糊理論為基礎,介紹了幾種相似度計算方法。在故障案例的檢索機制中,采用一種并行搜索的檢索策略的方法。在案例間相似度的計算方法中,本文介紹了最鄰近匹配函數(shù)算法,針對最鄰近匹配中定量特征的相似度評估難的問題,建立了一種基于模糊劃分的定量特征相似度評估方式。案例特征的權重分配是相似性檢索中的重要問題,本文研究了一種組合賦權法的權系數(shù)確定方法。建立了一種基于最鄰近法的檢索模型,縮小了檢索空間,提高了案例的檢索效率。 為了幫助管理人員提高衛(wèi)星的管理水平和技術水平,同時為基于案例的故障診斷系統(tǒng)的實際應用奠定基礎,本文建立了故障案例庫。以基于案例推理的診斷方法為基礎,采用組件技術,建立了衛(wèi)星的故障診斷系統(tǒng)平臺。并將其應用于實際工程項目,開發(fā)了一個衛(wèi)星測控系統(tǒng)在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)。目前該系統(tǒng)已通過上海小組專家的終期驗收,并得到專家的一致好評。
【關鍵詞】：故障診斷 基于案例的推理 衛(wèi)星測控系統(tǒng) 專家系統(tǒng)
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：V467
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 課題研究的目的與意義10-11
• 1.2 課題背景11
• 1.3 故障診斷方法綜述11-15
• 1.3.1 基于信號處理的故障診斷方法11-12
• 1.3.2 基于神經網(wǎng)絡和專家系統(tǒng)的故障診斷方法12
• 1.3.3 基于案例的故障診斷技術研究蹤述12-15
• 1.4 本文的主要工作15-17
• 第2章 故障案例的表示方法和診斷模型17-37
• 2.1 引言17
• 2.2 基于案例的推理技術17-21
• 2.2.1 CBR的學習機制17-18
• 2.2.2 CBR的循環(huán)處理模型18-20
• 2.2.3 CBR的任務層次模型20-21
• 2.3 CBR的研究任務劃分21-26
• 2.3.1 案例表示21
• 2.3.2 案例檢索21-23
• 2.3.3 案例重用23-24
• 2.3.4 案例修訂24-25
• 2.3.5 案例更新保存25-26
• 2.4 故障案例的表示方法26-31
• 2.4.1 故障案例的規(guī)范化描述26-28
• 2.4.2 面向對象的故障案例表示方法28-31
• 2.5 故障案例的組織和索引31-33
• 2.5.1 故障案例的層次結構32
• 2.5.2 故障案例的索引32-33
• 2.6 基于案例的診斷模型33-35
• 2.7 本章小結35-37
• 第3章 故障案例檢索模型37-53
• 3.1 引言37-38
• 3.2 故障案例的相似度計算方法38-43
• 3.2.1 模糊概念38
• 3.2.2 模糊集合38-41
• 3.2.3 相似度的計算41-43
• 3.3 案例檢索機制43
• 3.4 故障案例間的相似度計算43-48
• 3.4.1 NN匹配函數(shù)算法44
• 3.4.2 權值近鄰法中的相似度計算44-48
• 3.5 故障案例特征參數(shù)權系數(shù)的確定48-49
• 3.6 故障案例的檢索模型49-51
• 3.7 本章小結51-53
• 第4章 衛(wèi)星故障案例庫和衛(wèi)星測控系統(tǒng)的開發(fā)53-68
• 4.1 引言53-54
• 4.2 衛(wèi)星故障案例庫系統(tǒng)的研制54-57
• 4.2.1 衛(wèi)星故障模式數(shù)據(jù)庫的建立54-55
• 4.2.2 系統(tǒng)軟件結構和功能55-57
• 4.3 衛(wèi)星測控系統(tǒng)原理及故障模式57-58
• 4.3.1 測控系統(tǒng)原理57-58
• 4.3.2 測控系統(tǒng)故障模式58
• 4.4 測控監(jiān)測及診斷系統(tǒng)的開發(fā)58-62
• 4.4.1 軟件系統(tǒng)設計思想58-59
• 4.4.2 硬件環(huán)境59-60
• 4.4.3 軟件環(huán)境60-61
• 4.4.4 基于平臺化、組件化的軟件系統(tǒng)的開發(fā)61-62
• 4.5 測控系統(tǒng)集成診斷推理的實現(xiàn)62-67
• 4.5.1 狀態(tài)監(jiān)測及報警模塊62-63
• 4.5.2 案例推理診斷模塊63-65
• 4.5.3 專家系統(tǒng)診斷模塊65-67
• 4.6 本章小結67-68
• 結論68-69
• 參考文獻69-73
• 哈爾濱工業(yè)大學碩士學位論文原創(chuàng)性聲明73
• 哈爾濱工業(yè)大學碩士學位論文使用授權書73
• 哈爾濱工業(yè)大學碩士涉密論文管理73-74
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術論文74-75
• 致謝75

【引證文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 柳玉;賁可榮;;案例推理的故障診斷技術研究綜述[J];計算機科學與探索;2011年10期

2 徐麗華;謝德體;魏朝富;李兵;;基于案例推理的SoLIM方法在土壤養(yǎng)分制圖中的應用[J];林業(yè)科學;2013年08期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 賴于樹;基于FMAGDM理論的復雜設備故障診斷不確定推理方法研究[D];電子科技大學;2011年

2 徐麗華;土壤養(yǎng)分預測方法的比較研究[D];西南大學;2012年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 史慶祥;新型干法水泥生產線關鍵設備在線監(jiān)測系統(tǒng)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2011年

2 朱新平;基于工作流技術的機場應急救援系統(tǒng)研究[D];南京航空航天大學;2008年

3 劉洪偉;基于案例推理的球團礦專家系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D];東北大學;2009年

4 路寬;衛(wèi)星地面站接收故障診斷系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D];北京交通大學;2013年

  本文關鍵詞：基于案例推理的衛(wèi)星故障診斷技術的應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：473387