【摘要】：伴隨著當(dāng)今企業(yè)機(jī)械自動(dòng)化生產(chǎn)技術(shù)水平的不斷提高，，越來越多的大型機(jī)械設(shè)備在創(chuàng)造企業(yè)價(jià)值的過程中正發(fā)揮著至關(guān)重要的作用特別是在電力水利這些與人們?nèi)粘Ｉ蠲芮邢嚓P(guān)的行業(yè)中，這些大型設(shè)備所發(fā)揮的作用就顯得更為重要為了保證這些大型設(shè)備能夠保持良好的運(yùn)行狀態(tài)，就需要診斷專家對(duì)其進(jìn)行細(xì)致的診斷維護(hù)當(dāng)這些大型設(shè)備出現(xiàn)故障的時(shí)候，診斷專家總是能夠憑借自己的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)來找到解決方案 本文以記錄專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的大量診斷報(bào)告作為研究數(shù)據(jù)，運(yùn)用機(jī)械學(xué)習(xí)的樸素貝葉斯方法計(jì)算并查找出與機(jī)械當(dāng)前狀態(tài)描述最匹配的設(shè)備診斷建議，為專家提供決策支持基于這種新模式的分析結(jié)果將能夠幫助診斷專家提高設(shè)備診斷的效率為了能夠達(dá)到這樣的目標(biāo)，使用了基于案例推理的理念，首先將診斷報(bào)告作為基本的案例進(jìn)行分析并建立案例庫，然后運(yùn)用自然語言處理的方式對(duì)文本進(jìn)行初始化處理，最后運(yùn)用樸素貝葉斯的方法計(jì)算設(shè)備狀態(tài)描述文本與診斷報(bào)告的相似性，從而得出與描述問題最匹配的設(shè)備診斷建議輔助專家決策 通過使用JAVA語言平臺(tái)進(jìn)行了算法模擬的實(shí)驗(yàn)，最終的輸出結(jié)果很好的驗(yàn)證了這種基于相似性分析的方式能夠得出最好的設(shè)備診斷建議
[Abstract]:With the continuous improvement of the technical level of mechanical automation production in today's enterprises, More and more large-scale machinery and equipment are playing a vital role in the process of creating enterprise value, especially in the industries closely related to people's daily life, such as electric power and water conservancy. The role of these large-scale equipment appears to be even more important in order to ensure that these large-scale equipment can maintain a good state of operation, it is necessary for diagnostic experts to carefully diagnose and maintain them when these large-scale equipment failure, Diagnostic experts are always able to find solutions based on their own knowledge and experience. This paper uses a large number of diagnostic reports that record expert knowledge and experience as research data. The naive Bayesian method of mechanical learning is used to calculate and find out the most suitable diagnostic advice for the machine's current state description. Providing decision support for experts based on this new model of analysis results will help diagnostic experts to improve the efficiency of equipment diagnosis in order to be able to achieve this goal, using the concept of case-based reasoning. First, the diagnostic report is analyzed as a basic case and the case base is established, and then the text is initialized by natural language processing. Finally, naive Bayesian method is used to calculate the similarity between the device status description text and the diagnosis report. As a result, the most suitable equipment diagnosis suggestion to describe the problem is obtained, and the experiment of algorithm simulation is carried out by using Java language platform to assist the expert decision-making. The result of the final output proves that this method based on similarity analysis can get the best equipment diagnosis advice.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：TH165.3;TP182

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本文編號(hào)：2435176