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文檔簡介
1、機(jī)械設(shè)備廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代化大生產(chǎn)中,而工業(yè)大生產(chǎn)及科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步又使得機(jī)械設(shè)備更加復(fù)雜化、大型化,傳統(tǒng)的機(jī)械診斷技術(shù)已經(jīng)不能滿足實(shí)際的診斷要求。人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展與完善,促進(jìn)了機(jī)械診斷技術(shù)的改革,因此,研究與應(yīng)用人工智能與機(jī)械故障診斷相結(jié)合的技術(shù)具有重要意義。
本文從生產(chǎn)的實(shí)際情況出發(fā),針對(duì)通常情況下生產(chǎn)設(shè)備工作環(huán)境的復(fù)雜性及大多數(shù)生產(chǎn)單位診斷專家不足的實(shí)際情況,分析了專家系統(tǒng)與機(jī)械故障診斷技術(shù)相結(jié)合的相關(guān)理論,并重點(diǎn)以
2、生產(chǎn)中廣泛使用的異步電動(dòng)機(jī)為診斷對(duì)象,設(shè)計(jì)與研究了電動(dòng)機(jī)故障診斷專家系統(tǒng),并對(duì)其結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析實(shí)現(xiàn)。
論文首先介紹了機(jī)械故障診斷專家系統(tǒng)的構(gòu)成及其各部分的關(guān)鍵理論,以異步電動(dòng)機(jī)為診斷對(duì)象,分析研究了其結(jié)構(gòu)及其故障機(jī)理,并設(shè)計(jì)規(guī)則+框架的診斷專家系統(tǒng)。通過故障樹分析獲取知識(shí),以建立知識(shí)庫作為本文的研究重點(diǎn)。即將故障樹知識(shí)和框架表示法相融合,并把故障樹最小割集底事件融合到規(guī)則表示法的條件中,這種知識(shí)表示法不僅能
3、很好的描述電動(dòng)機(jī)的知識(shí)構(gòu)成,而且可以使推理機(jī)的設(shè)計(jì)變得更簡潔。
故障診斷專家系統(tǒng)的另一個(gè)研究重點(diǎn)是推理機(jī)的實(shí)現(xiàn)技術(shù)。論文設(shè)計(jì)了以正向推理為推理方向,深度優(yōu)先搜索為搜索策略的推理機(jī)。對(duì)于故障知識(shí)沖突的問題,采用故障原因重要度排序的沖突解決方法,這樣可以高效的確定故障部位,推得診斷結(jié)果。
采用ADO數(shù)據(jù)庫訪問技術(shù),對(duì)數(shù)據(jù)庫和知識(shí)庫進(jìn)行創(chuàng)建與管理,將故障樹融合到知識(shí)庫管理模塊中,用戶可以在了解電動(dòng)機(jī)具體故障知識(shí)結(jié)構(gòu)
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