本文選題：典型故障 + 框架理論�。� 參考：《江西理工大學(xué)》2011年碩士論文

【摘要】：故障診斷技術(shù)發(fā)展數(shù)十年來,已經(jīng)從簡單的觀察,數(shù)據(jù)處理到以傳感器和動態(tài)測試技術(shù)為手段,以信號處理和建模處理為基礎(chǔ)的現(xiàn)代診斷技術(shù),現(xiàn)在到了新的階段——智能診斷技術(shù)階段。本論文主要是以典型的旋轉(zhuǎn)機械——風(fēng)機為研究對象,在診斷系統(tǒng)構(gòu)建方面做了相關(guān)研究。本文研究的重點是粗糙集約簡可以讓診斷過程更快速,也更準確;構(gòu)建了診斷平臺,使之能識別典型的故障,這之中構(gòu)建了知識庫和設(shè)計了知識推理的策略。系統(tǒng)來說,本文做了以下方面的研究和探討: 1)介紹了故障征兆提取和故障推理方法。 2)用Access2003和框架理論建立風(fēng)機征兆數(shù)據(jù)庫,然后用VB6.0有效的連接建立起數(shù)據(jù)庫,結(jié)合正向推理策略構(gòu)建成診斷系統(tǒng)。 3)提取出各常見風(fēng)機故障的特征,然后按照征兆順序依次排列,一一對應(yīng)數(shù)字化后,組成特征向量,運用粗糙集和約簡理論,借助MATLAB實現(xiàn)證明約簡后的診斷結(jié)果,更快,更全面。 4)采用了模糊推理理論,在建立知識庫的基礎(chǔ)上進行判別診斷。模糊推理是利用模糊性知識進行的一種不確定性推理,模糊推理理論的基礎(chǔ)是模糊集理論以及在此基礎(chǔ)上發(fā)展起來的模糊邏輯,它所處理的事物自身是模糊的,適用于故障知識的識別,通過建立起的仿真診斷也可說明這點。 5)運用VB6.0構(gòu)建故障診斷系統(tǒng)時,當(dāng)邏輯層次比較復(fù)雜的時候,無可避免的要面對復(fù)雜的知識搜索等問題,需要考慮知識組織和推理機制的改進,此系統(tǒng)具有不斷完善的功能,知識庫可以不斷添加和維護,為此故障診斷可以隨著使用時間的推移,診斷結(jié)果可以越來越精確。
[Abstract]:Over the past decades, fault diagnosis technology has developed from simple observation, data processing to modern diagnostic technology based on signal processing and modeling processing by means of sensors and dynamic test techniques. Now it's a new phase-intelligent diagnostic technology. In this paper, the typical rotating machinery-fan as the research object, in the diagnosis system construction has done the related research. The emphasis of this paper is that rough set reduction can make the diagnosis process faster and more accurate, and the diagnosis platform is constructed to identify typical faults, and the knowledge base and the strategy of knowledge reasoning are designed. In this paper, the following aspects are studied and discussed: 1) the methods of fault symptom extraction and fault reasoning are introduced. 2) the fan symptom database is established by using Access2003 and frame theory. Then the database is established with VB6.0 effectively, and the diagnosis system is constructed by combining forward reasoning strategy. 3) the features of the common fan faults are extracted, then arranged in sequence according to the symptoms, and then digitized one by one. The feature vector is made up of rough set and reduction theory, and the diagnosis result after the reduction is proved by MATLAB. 4) Fuzzy inference theory is adopted to discriminate diagnosis based on the establishment of knowledge base. Fuzzy reasoning is a kind of uncertain reasoning based on fuzzy knowledge. The basis of fuzzy reasoning theory is fuzzy set theory and fuzzy logic developed on this basis. It can also be illustrated by the simulation diagnosis built up. 5) when using VB6.0 to build fault diagnosis system, when the logic level is more complicated, It is necessary to consider the improvement of knowledge organization and reasoning mechanism in the face of complex knowledge search and other problems. This system has the function of continuous improvement, and the knowledge base can be added and maintained continuously. For this reason, fault diagnosis can be more and more accurate over time.
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：TH165.3

【參考文獻】

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本文編號：2083282