规则推理在故障诊断中的应用研究

发布时间：2017-04-19 23:01

  本文关键词：规则推理在故障诊断中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在企业生产中,机械设备能否良好运行关系到一个企业的安全生产与企业效益,直接决定着企业的市场竞争力。故障诊断技术是保证机械设备安全、高效运转的一种有效技术手段,在企业的正常生产中发挥着重要作用。设备故障诊断技术是一种监测机械设备在运行状况,采用一定的检测手段,根据数据和经验的积累判断设备当前是否运转正常,能及时监测到故障并找到故障原因的技术,同时它又可以对故障的发展趋势起到预测作用。故障诊断技术最突出的作用体现在其对设备维修制度的改革,使用预知检修代替了传统的定期检修,这就可以省掉一些多余的定期检修操作,企业维修费用开支大幅降低；同时预知检修降低了维修的盲目性,目标性地针对故障部位进行维修即可,缩短了维修时间,设备正常运行的时间随之大大增加,生产率相应的得以大幅度提高,产生了附加的经济效益。近年来,随着大量专家和学者在这方面研究工作的开展,使得这一技术不断发展与完善。目前,随着故障诊断专家技术和人工智能神经网络的不断研究,专家系统和神经网络已经在故障诊断中得以应用,故障诊断的高效性和准确度得以保证。本文首先对基于规则的故障诊断专家系统进行了相关研究,且对基于规则专家系统中的关键部分推理机的规则匹配进行了深入研究,对Rete算法进行了重点分析和理解,提出了一个推理机模型。此推理机模型包括两部分：一是从beta网络的连接和规则之间的关联性两个方面对Rete算法做了相关的改进,二是为规则前件添加权重,提出了一个vague-Rete算法,实现了模糊规则推理。最后结合某部队的设备故障诊断需求将这个推理机模型引入到故障诊断系统中,提出了一个基于改进的Rete算法和vague-Rete算法的故障诊断系统的基本框架,并对该系统进行设计实现。
【关键词】：故障诊断 专家系统 规则推理 Rete算法 vague-Rete算法
【学位授予单位】：福州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH17
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-11
• 1.1 引言8-9
• 1.2 国内外研究现状9
• 1.3 本文研究的主要内容9-10
• 1.4 本文的组织结构10-11
• 第二章 故障诊断专家系统11-21
• 2.1 专家系统概述11-15
• 2.1.1 专家系统的定义11-12
• 2.1.2 专家系统的结构12-13
• 2.1.3 专家系统的特点13-14
• 2.1.4 专家系统在故障诊断领域的应用14-15
• 2.2 专家系统的知识表示15-20
• 2.2.1 知识的特性15
• 2.2.2 知识的获取15-17
• 2.2.3 知识的表示方法17-20
• 2.3 本章小结20-21
• 第三章 推理机算法及其改进21-40
• 3.1 基于改进Rete算法的推理机模型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模式网络结构24-26
• 3.2.4 Rete网络匹配过程26-27
• 3.3 Rete模式匹配算法改进27-34
• 3.3.1 beta网络中的连接改进27-28
• 3.3.2 结合规则前件间关联性的改进28-29
• 3.3.3 改进的算法29-32
• 3.3.3.1 算法中用到的数据结构29-30
• 3.3.3.2 改进的Rete算法的匹配过程及伪代码30-32
• 3.3.4 实验结果和分析32-34
• 3.4 规则推理改进34-39
• 3.4.1 规则推理概念34-35
• 3.4.2 规则前件的权重与阈值函数35-37
• 3.4.3 规则推理改进算法37-39
• 3.5 本章小结39-40
• 第四章 设备故障诊断系统设计40-52
• 4.1 设备故障诊断系统总体设计40-44
• 4.1.1 系统总体框架40-41
• 4.1.2 故障排除流程对应的XML文档设计41-44
• 4.2 设备故障诊断知识库设计44-48
• 4.2.1 诊断知识获取44-45
• 4.2.2 诊断知识表示45-48
• 4.2.2.1 异常信号规则文件定义45-47
• 4.2.2.2 故障现象规则文件定义47-48
• 4.3 设备故障诊断步骤48-49
• 4.4 系统运行结果49-51
• 4.5 本章小结51-52
• 第五章 总结和展望52-54
• 5.1 总结52
• 5.2 展望52-54
• 参考文献54-57
• 致谢57-58
• 个人简历58-59
• 在学期间研究成果及发表的学术论文59

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本文编号：317311