水質(zhì)監(jiān)控設(shè)備是應(yīng)用于集約化水產(chǎn)養(yǎng)殖過程中的先進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)施,作為世界第一水產(chǎn)養(yǎng)殖大國、世界唯一水產(chǎn)養(yǎng)殖量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過捕撈量的國家,針對(duì)集約化水產(chǎn)養(yǎng)殖、工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖而展開的水產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)裝備相關(guān)的學(xué)術(shù)研究、技術(shù)積累,對(duì)我國實(shí)現(xiàn)水產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)、集約化水產(chǎn)養(yǎng)殖具有重要意義。為提高水產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性,針對(duì)水質(zhì)監(jiān)控設(shè)備故障,本文通過構(gòu)建貝葉斯診斷知識(shí)網(wǎng)絡(luò)、原因搜素算法、反饋算法,并設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)程序加以驗(yàn)證,對(duì)水質(zhì)監(jiān)控設(shè)備故障的智能診斷方法進(jìn)行研究,并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)故障診斷系統(tǒng)、利用雙房室評(píng)估模型對(duì)該診斷系統(tǒng)的效果進(jìn)行定量評(píng)估。為實(shí)現(xiàn)對(duì)大量設(shè)備的故障信息處理,作者將癥狀的識(shí)別作為獨(dú)立于故障診斷的研究模塊。癥狀作為故障的表征,其實(shí)質(zhì)是數(shù)據(jù)；故障作為設(shè)備異常的表現(xiàn),其實(shí)質(zhì)是信息。癥狀的識(shí)別與故障的診斷都在診斷模型的框架內(nèi)進(jìn)行。以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),構(gòu)建診斷知識(shí)庫,支持率作為節(jié)點(diǎn)間的邏輯參數(shù),是故障診斷過程中的邏輯基礎(chǔ),貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的易擴(kuò)展性使得診斷模型對(duì)知識(shí)的學(xué)習(xí)與積累性較強(qiáng),同時(shí)可以通過修改節(jié)點(diǎn)間支持率優(yōu)化診斷過程。癥狀的識(shí)別分為簡(jiǎn)單閡值識(shí)別、無確定閾值故障的識(shí)別,癥狀的識(shí)別基于結(jié)構(gòu)模式識(shí)別框架。設(shè)備采集的... 

【文章來源】：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

定量知識(shí)表示，定量描述節(jié)點(diǎn)與其父節(jié)點(diǎn)集之間的概率依賴程度，是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間不確定性的數(shù)量度量。圖2.1介紹了故障診斷Bayes網(wǎng)絡(luò)的組成。\ 變量集 y Sapport= P(^)I有向無環(huán)圖G(V，E)丨 I概率分布沒={沒,，沒故障診斷Bayes網(wǎng)絡(luò)V J圖2.1故障診斷Bayes網(wǎng)絡(luò)組成Fig 2.1 Constituent of fault diagnosis' Bayesian Network9

所得結(jié)果與故障樣本數(shù)據(jù)，即可得出診斷準(zhǔn)確率。且準(zhǔn)確率+誤判率=1圖3.4為該組實(shí)驗(yàn)結(jié)果折線圖：推確芊(%}96.00% -| 94.00% ~ ^92.00% ^‘ ——? ?90.00% 88.00% ?—1—J—I—I 1—I—1 i—！iftkl七率-(%)圖3.4準(zhǔn)確率與故障樣本比率關(guān)系折線圖Fig 3.4 Line chart of relationship between accuracy and fault samples由折線圖定性的分析，可得知，在一定量的樣本條件下，系統(tǒng)診斷的準(zhǔn)確率與故障樣本比率呈正相關(guān)。且故障樣本比率在大于35%時(shí)，準(zhǔn)確率提升幅度明顯增加。本章小結(jié)本章對(duì)癥狀識(shí)別與預(yù)處理方法進(jìn)行了詳盡的敘述，癥狀的識(shí)別方法基于作者兩年運(yùn)維經(jīng)歷中對(duì)水質(zhì)監(jiān)控設(shè)備故障的認(rèn)識(shí)，以及故障診斷經(jīng)驗(yàn)。文中的實(shí)驗(yàn)是以實(shí)際的故障樣本為基礎(chǔ)展開的。本章首先提出了癥狀識(shí)別與預(yù)處理的概念，即必須將癥狀與故障區(qū)分出來，癥狀是數(shù)據(jù)的表征，是數(shù)據(jù)；故障是基于數(shù)據(jù)的信息。信息可以是數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)不一定就是信息。因此，將癥狀的識(shí)別獨(dú)立出來，有助于故障診斷從以前模糊的模塊，轉(zhuǎn)變22

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3144894