【摘 要】
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针对大型旋转机械结构复杂,故障现象难以用结构化知识表示,故障诊断规则难以提炼的特点,将基于案例推理(CBR)方法应用于旋转机械故障诊断。从旋转机械故障诊断的需求出发,在
【机 构】
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北京化工大学化工安全教育部工程研究中心
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针对大型旋转机械结构复杂,故障现象难以用结构化知识表示,故障诊断规则难以提炼的特点,将基于案例推理(CBR)方法应用于旋转机械故障诊断。从旋转机械故障诊断的需求出发,在分析旋转机械故障诊断知识特点的基础上,对故障诊断系统的总体结构、故障案例库的构建、案例相似度匹配、案例调整和学习等CBR方法的关键技术进行了研究。重点设计了故障案例表示方法,采用基于三标度的层次分析法(AHP)确定案例征兆权值。提出了改进的最近邻法计算案例相似度,可以从征兆名称、征兆值、权值三方面对案例进行精确匹配。提出了基于案例审核的学习机制,可以充分发挥不同人员的作用。开发了基于CBR的旋转机械故障诊断系统原型,并给出了应用实例。
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