【摘要】：隨著計算機(jī)技術(shù)和人工智能的發(fā)展,故障診斷和維修決策技術(shù)已發(fā)展到一個新的水平——智能化故障診斷與維修決策。智能診斷技術(shù)經(jīng)過十幾年的發(fā)展,在某些方面取得了成功,但在系統(tǒng)自適應(yīng)能力、學(xué)習(xí)能力、知識自動獲取以及對不精確信息的處理方面表現(xiàn)較差,而這些問題是依靠單一的智能技術(shù)難以解決的。另外,維修決策缺乏科學(xué)的評價方法,決策的智能化程度很低。因此,如何將多種智能技術(shù)集成,研究一種混合的智能診斷與維修決策的模型,對于推動診斷與維修決策的智能化和科學(xué)化將具有重要的理論意義和實際意義。本文將在提高診斷與維修決策的智能化程度方面進(jìn)行探討和研究,主要包括:建立一種面向診斷與維修決策任務(wù)的混合智能模型、研究診斷與維修決策中模糊知識的表達(dá)方式和處理技術(shù)、探索具有漸進(jìn)學(xué)習(xí)能力的診斷方法、建立科學(xué)的維修決策體系等。 本文的研究主線是圍繞智能化故障診斷與維修決策建模問題展開的,主要研究內(nèi)容包括: 首先,綜合分析了國內(nèi)外關(guān)于智能化故障診斷與維修決策方面研究現(xiàn)狀,指出了存在的問題。 其次,系統(tǒng)地分析了混合智能系統(tǒng)的基本概念,指出了混合智能系統(tǒng)需要研究的三個基本問題:智能技術(shù)的融合模式、知識的表示和推理技術(shù);研究了診斷與維修決策系統(tǒng)應(yīng)具備的五項基本要求,并針對這五項要求,探索性地提出了一種基于多態(tài)融合模式的混合智能模型。 第三,深入研究了混合智能模型中的兩種基礎(chǔ)而關(guān)鍵的智能——模糊知識處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。針對診斷與維修決策中存在的不精確性,提出了一種雙重模糊的知識表達(dá)方式,詳細(xì)研究了與此表達(dá)方式相對應(yīng)的模糊推理方法,研究出一種廣義的模糊匹配的算法,提出了一種基于模糊匹配度和規(guī)則可信度的沖突消解策略,并研制出一個廣義的模糊知識處理器系統(tǒng)平臺。針對一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不具備漸進(jìn)學(xué)習(xí)功能、在故障診斷時易發(fā)生漏診或誤診的問題,提出了一種面向診斷任務(wù)的組合徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)分類器,詳細(xì)研究了該分類器的實現(xiàn)算法。該分類器的最大特點(diǎn)是具有漸進(jìn)學(xué)習(xí)能力,能探測并識別新的故障類型。
【學(xué)位授予單位】：武漢交通科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：1999
【分類號】：TH17
【圖文】：

推理過程及界面

翰入證據(jù)

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