本文選題：混合知識系統(tǒng) + 自適應(yīng)權(quán)重��； 參考：《自動化學報》2017年09期

【摘要】：復(fù)雜流程工業(yè)過程知識類型多樣且含有多種不確定性,針對這些問題提出一種基于D-S融合的混合知識系統(tǒng)故障診斷方法.根據(jù)可利用信息的類型建立不同的專家知識系統(tǒng)并進行不確定性推理.通過分析當前信息的數(shù)據(jù)特點,自適應(yīng)分配不同專家知識系統(tǒng)可靠性權(quán)重,通過權(quán)重D-S證據(jù)理論融合各專家知識系統(tǒng)的結(jié)論.這種方法不僅使用了專家的知識和經(jīng)驗,而且結(jié)合了生產(chǎn)過程積累的大量數(shù)據(jù)信息,提高了信息的利用率.通過融合多個專家知識系統(tǒng)的結(jié)論,提高了不確定性系統(tǒng)故障診斷的正確率.將該方法應(yīng)用于某濕法冶金濃密過程故障診斷,取得了良好的診斷效果.
[Abstract]:There are many types of knowledge and many uncertainties in complex process industry. To solve these problems, a fault diagnosis method based on D-S fusion for hybrid knowledge system is proposed. Different expert knowledge systems are built according to the types of information available and uncertainty reasoning is carried out. By analyzing the data characteristics of current information, the reliability weights of different expert knowledge systems are allocated adaptively, and the conclusions of expert knowledge systems are fused by weight D-S evidence theory. This method not only uses expert's knowledge and experience, but also combines a large amount of data information accumulated in production process, and improves the utilization rate of information. By merging multiple expert knowledge systems, the accuracy of fault diagnosis for uncertain systems is improved. The method has been applied to the fault diagnosis of a hydrometallurgical thickening process and a good diagnosis effect has been obtained.
【作者單位】： 東北大學信息科學與工程學院;東北大學流程工業(yè)綜合自動化國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61533007) 遼寧省科學技術(shù)計劃項目(2015020051) 中央高�；A(chǔ)科研業(yè)務(wù)費(N160404007)資助~~
【分類號】：TP182

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本文編號：1861668