本文選題：混合知識(shí)系統(tǒng) + 自適應(yīng)權(quán)重��； 參考：《自動(dòng)化學(xué)報(bào)》2017年09期

【摘要】：復(fù)雜流程工業(yè)過程知識(shí)類型多樣且含有多種不確定性,針對(duì)這些問題提出一種基于D-S融合的混合知識(shí)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(shí)系統(tǒng)并進(jìn)行不確定性推理.通過分析當(dāng)前信息的數(shù)據(jù)特點(diǎn),自適應(yīng)分配不同專家知識(shí)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(shí)系統(tǒng)的結(jié)論.這種方法不僅使用了專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),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(gè)專家知識(shí)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(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;東北大學(xué)流程工業(yè)綜合自動(dòng)化國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61533007) 遼寧省科學(xué)技術(shù)計(jì)劃項(xiàng)目(2015020051) 中央高�；A(chǔ)科研業(yè)務(wù)費(fèi)(N160404007)資助~~
【分類號(hào)】：TP182

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本文編號(hào)：1861668