發(fā)布時(shí)間：2017-04-19 23:01

  本文關(guān)鍵詞：規(guī)則推理在故障診斷中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在企業(yè)生產(chǎn)中,機(jī)械設(shè)備能否良好運(yùn)行關(guān)系到一個(gè)企業(yè)的安全生產(chǎn)與企業(yè)效益,直接決定著企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。故障診斷技術(shù)是保證機(jī)械設(shè)備安全、高效運(yùn)轉(zhuǎn)的一種有效技術(shù)手段,在企業(yè)的正常生產(chǎn)中發(fā)揮著重要作用。設(shè)備故障診斷技術(shù)是一種監(jiān)測(cè)機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行狀況,采用一定的檢測(cè)手段,根據(jù)數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)的積累判斷設(shè)備當(dāng)前是否運(yùn)轉(zhuǎn)正常,能及時(shí)監(jiān)測(cè)到故障并找到故障原因的技術(shù),同時(shí)它又可以對(duì)故障的發(fā)展趨勢(shì)起到預(yù)測(cè)作用。故障診斷技術(shù)最突出的作用體現(xiàn)在其對(duì)設(shè)備維修制度的改革,使用預(yù)知檢修代替了傳統(tǒng)的定期檢修,這就可以省掉一些多余的定期檢修操作,企業(yè)維修費(fèi)用開支大幅降低；同時(shí)預(yù)知檢修降低了維修的盲目性,目標(biāo)性地針對(duì)故障部位進(jìn)行維修即可,縮短了維修時(shí)間,設(shè)備正常運(yùn)行的時(shí)間隨之大大增加,生產(chǎn)率相應(yīng)的得以大幅度提高,產(chǎn)生了附加的經(jīng)濟(jì)效益。近年來,隨著大量專家和學(xué)者在這方面研究工作的開展,使得這一技術(shù)不斷發(fā)展與完善。目前,隨著故障診斷專家技術(shù)和人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷研究,專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在故障診斷中得以應(yīng)用,故障診斷的高效性和準(zhǔn)確度得以保證。本文首先對(duì)基于規(guī)則的故障診斷專家系統(tǒng)進(jìn)行了相關(guān)研究,且對(duì)基于規(guī)則專家系統(tǒng)中的關(guān)鍵部分推理機(jī)的規(guī)則匹配進(jìn)行了深入研究,對(duì)Rete算法進(jìn)行了重點(diǎn)分析和理解,提出了一個(gè)推理機(jī)模型。此推理機(jī)模型包括兩部分：一是從beta網(wǎng)絡(luò)的連接和規(guī)則之間的關(guān)聯(lián)性兩個(gè)方面對(duì)Rete算法做了相關(guān)的改進(jìn),二是為規(guī)則前件添加權(quán)重,提出了一個(gè)vague-Rete算法,實(shí)現(xiàn)了模糊規(guī)則推理。最后結(jié)合某部隊(duì)的設(shè)備故障診斷需求將這個(gè)推理機(jī)模型引入到故障診斷系統(tǒng)中,提出了一個(gè)基于改進(jìn)的Rete算法和vague-Rete算法的故障診斷系統(tǒng)的基本框架,并對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 專家系統(tǒng) 規(guī)則推理 Rete算法 vague-Rete算法
【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TH17
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-11
• 1.1 引言8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容9-10
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)10-11
• 第二章 故障診斷專家系統(tǒng)11-21
• 2.1 專家系統(tǒng)概述11-15
• 2.1.1 專家系統(tǒng)的定義11-12
• 2.1.2 專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)12-13
• 2.1.3 專家系統(tǒng)的特點(diǎn)13-14
• 2.1.4 專家系統(tǒng)在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用14-15
• 2.2 專家系統(tǒng)的知識(shí)表示15-20
• 2.2.1 知識(shí)的特性15
• 2.2.2 知識(shí)的獲取15-17
• 2.2.3 知識(shí)的表示方法17-20
• 2.3 本章小結(jié)20-21
• 第三章 推理機(jī)算法及其改進(jìn)21-40
• 3.1 基于改進(jìn)Rete算法的推理機(jī)模型21
• 3.2 Rete模式匹配算法21-27
• 3.2.1 Rete算法的提出21-23
• 3.2.2 Rete算法基本原理23-24
• 3.2.3 Rete模式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)24-26
• 3.2.4 Rete網(wǎng)絡(luò)匹配過程26-27
• 3.3 Rete模式匹配算法改進(jìn)27-34
• 3.3.1 beta網(wǎng)絡(luò)中的連接改進(jìn)27-28
• 3.3.2 結(jié)合規(guī)則前件間關(guān)聯(lián)性的改進(jìn)28-29
• 3.3.3 改進(jìn)的算法29-32
• 3.3.3.1 算法中用到的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)29-30
• 3.3.3.2 改進(jìn)的Rete算法的匹配過程及偽代碼30-32
• 3.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析32-34
• 3.4 規(guī)則推理改進(jìn)34-39
• 3.4.1 規(guī)則推理概念34-35
• 3.4.2 規(guī)則前件的權(quán)重與閾值函數(shù)35-37
• 3.4.3 規(guī)則推理改進(jìn)算法37-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 第四章 設(shè)備故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)40-52
• 4.1 設(shè)備故障診斷系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)40-44
• 4.1.1 系統(tǒng)總體框架40-41
• 4.1.2 故障排除流程對(duì)應(yīng)的XML文檔設(shè)計(jì)41-44
• 4.2 設(shè)備故障診斷知識(shí)庫設(shè)計(jì)44-48
• 4.2.1 診斷知識(shí)獲取44-45
• 4.2.2 診斷知識(shí)表示45-48
• 4.2.2.1 異常信號(hào)規(guī)則文件定義45-47
• 4.2.2.2 故障現(xiàn)象規(guī)則文件定義47-48
• 4.3 設(shè)備故障診斷步驟48-49
• 4.4 系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果49-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 第五章 總結(jié)和展望52-54
• 5.1 總結(jié)52
• 5.2 展望52-54
• 參考文獻(xiàn)54-57
• 致謝57-58
• 個(gè)人簡歷58-59
• 在學(xué)期間研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文59

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本文編號(hào)：317311