本文關(guān)鍵詞：面向知識工程的提升機智能故障診斷方法

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【摘要】：針對傳統(tǒng)提升機故障診斷系統(tǒng)中知識獲取困難、知識表示單一且故障診斷推理方法自適應(yīng)能力弱從而導(dǎo)致診斷推理結(jié)果不穩(wěn)定等問題,研究了面向知識工程的提升機智能故障診斷方法。重點針對提升機故障診斷過程中的三大關(guān)鍵科學(xué)問題,即知識獲取、知識表示和知識推理技術(shù)進行了深入研究:提出了基于融合差別矩陣和屬性重要度的提升機故障診斷規(guī)則知識獲取方法,為提升機故障診斷提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ);構(gòu)建本體知識庫,提出了基于OWL DL的故障診斷知識表示方法和基于SWRL的故障診斷規(guī)則知識表示方法,實現(xiàn)了提升機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及診斷知識的集成;對本體知識進行了概率擴展,提出了基于本體和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的不確定性知識融合推理方法,提高了推理的效率和準確率。開發(fā)了面向知識工程的智能故障診斷系統(tǒng),通過實例驗證和企業(yè)應(yīng)用證明了該方法的可行性和準確性。
【作者單位】： 太原理工大學(xué)機械工程學(xué)院;山西焦煤集團有限責任公司博士后科研工作站;
【關(guān)鍵詞】： 提升機 故障診斷 知識獲取 知識表示 知識推理
【基金】：山西省科技重大專項資助項目(20111101040) 山西省青年基金資助項目(2014021024-2)
【分類號】：TD534
【正文快照】： 礦井提升機故障診斷是一個十分復(fù)雜的故障知識分析和推理的過程,近年來,國內(nèi)外研究人員主要利用小波分析法、時頻分析法、EMD能量熵法等信號分析處理[1-3]和回歸分析、主成分分析等統(tǒng)計法[4],以及專家系統(tǒng)、人工智能等基于知識的方法[5-9]開展了一些有效的診斷。這些研究成果

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 王保德;;提升機群遠程監(jiān)測與智能故障診斷系統(tǒng)設(shè)計[J];工礦自動化;2013年11期

2 ;[J];;年期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 夏博;選煤廠設(shè)備智能故障診斷方法的研究與應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2012年

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本文編號：614641