【摘要】：機械設(shè)備發(fā)生故障，若不能及時得到診斷并排除，往往造成嚴重的經(jīng)濟損失，據(jù)此，研究機械設(shè)備的智能系統(tǒng)具有極其重要的意義。但是由于知識和經(jīng)驗描述的多樣性和不確定性，，因此知識的獲取和有效處理已成為專家系統(tǒng)的“瓶頸”問題。目前，在機械故障診斷中應(yīng)用比較廣泛的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，這一方法要求有大量典型的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)或先驗知識，但是在大型機械設(shè)備中，大量典型故障數(shù)據(jù)往往很難獲得。 近年來，以粗糙集理論為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理方法得到了廣泛的發(fā)展，基于粗糙集的知識理論由于不需要預(yù)先給定某些特征或?qū)傩缘臄?shù)量，可從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)出發(fā)給出知識的簡化方法，成了軟計算方面的強有力工具。我們利用粗糙集理論強大的數(shù)據(jù)分析能力和分辨能力，對專家系統(tǒng)中存在的大量多余的信息進行精簡并消去一些不必要的屬性，這樣就降低了故障診斷專家系統(tǒng)知識庫的繁雜性，并明顯改善了專家系統(tǒng)的整體效能。 本文介紹了知識發(fā)現(xiàn)、知識發(fā)現(xiàn)方法粗糙集的基礎(chǔ)知識以及基于知識發(fā)現(xiàn)的故障診斷方法；討論了等價關(guān)系、屬性核、數(shù)據(jù)約簡相對正域等粗糙數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)有算法及算法復(fù)雜度：提出了知識獲取平臺(Knowledge Discovery Platform，KDP)系統(tǒng)構(gòu)成與機器實現(xiàn)的設(shè)計算法，數(shù)據(jù)推理原理和各種數(shù)據(jù)推理方法，各種決策規(guī)則約簡、提取的方法，并用MATLAB語言實現(xiàn)KDP知識獲取平臺。 本文還將KDP平臺通過C++語言嵌入到Prolog語言中心開發(fā)的ESTA專家系統(tǒng)框架中，使KDP系統(tǒng)與ESTA系統(tǒng)實現(xiàn)了基于文本文件的數(shù)據(jù)交換。文中介紹了ESTA系統(tǒng)的漢化、擴展及知識庫設(shè)計方法；分別給出了KDP系統(tǒng)在故障診斷中診斷規(guī)則提取的應(yīng)用實例、ESTA系統(tǒng)的故障診斷實例以及KDP與ESTA集成的診斷實例。
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號】：TH17

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本文編號：2679921