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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代工業(yè)和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,港口橋吊設(shè)備結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜,自動(dòng)化和集成化規(guī)模越來越大,任何一個(gè)小的故障都有可能經(jīng)過系統(tǒng)的放大,導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)故障或失效。因此,橋吊設(shè)備故障的潛在可能性越來越大,診斷技術(shù)也越來越受到企業(yè)的重視。實(shí)際中,由于橋吊設(shè)備結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、檢測(cè)手段的局限性以及故障知識(shí)表達(dá)的不準(zhǔn)確,導(dǎo)致所獲得的診斷信息大多是不完整、不確定的信息,如何在這種不精確的故障信息下構(gòu)建一個(gè)合理的故障診斷模型來進(jìn)行故障推理,快速排除故障,是橋吊設(shè)備
2、故障診斷所面臨的一個(gè)重要問題。
本文在研究復(fù)雜系統(tǒng)故障特點(diǎn)和故障診斷方法的基礎(chǔ)上,針對(duì)橋吊設(shè)備的復(fù)雜性、層次性、相關(guān)性、延時(shí)性和不確定性等特點(diǎn),提出將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用于橋吊設(shè)備的故障診斷中。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法是目前進(jìn)行不確定性知識(shí)表達(dá)和推理的有效模型之一,它綜合了圖論和概率論的優(yōu)點(diǎn),能夠很好地表達(dá)復(fù)雜系統(tǒng)中的不確定性問題,基于概率推理的計(jì)算方法可以得到精確的結(jié)果,非常適合于不確定性問題的表示和故障推理。在研究貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型建造方
3、法的基礎(chǔ)上,采用了故障樹模型轉(zhuǎn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法來構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型;然后研究了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理的各種精確和近似推理算法,根據(jù)橋吊設(shè)備網(wǎng)絡(luò)模型的特點(diǎn)采用聯(lián)結(jié)樹推理算法進(jìn)行概率推理;最后提出基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的橋吊設(shè)備故障診斷系統(tǒng)的功能框架和開發(fā)框架,基于C#、Microsoft SQL Server2005、MATLAB開發(fā)了故障知識(shí)庫管理模塊、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理模塊和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模塊,將系統(tǒng)應(yīng)用到外高橋碼頭橋吊設(shè)備的故障診斷
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