集成故障诊断专家系统在卷接机组上的应用研究

发布时间：2020-12-16 17:41

　　随着机械设备向高速化、自动化和复杂化方向发展,设备的故障诊断技术越来越受到重视。传统的故障诊断方法已经难以满足复杂故障诊断的需要。专家系统的出现为设备故障诊断提供了新的途径。随着基于单一推理方法的专家系统应用的深入,其局限性也越来越突出。因此,将多种推理方法结合起来协同工作成为了新的研究热点。本文围绕高速香烟卷接机组故障诊断专家系统的开发,根据卷接机组故障特点,从集成故障诊断推理这一角度,研究了基于规则推理（Rule-Based Reasoning, RBR）、基于案例推理（Case-Based Reasoning, CBR）和基于人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）推理相结合的集成故障诊断推理模式,开发了高速香烟卷接机组故障诊断专家系统。论文介绍了故障诊断技术和专家系统的概念和发展现状,研究了专家系统的基本结构,讨论了专家系统和故障诊断相结合的必要性。探讨了相关的推理方法,包括RBR方法、CBR方法和基于ANN的推理方法。对各方法的推理流程、关键技术和核心算法进行了重点研究。分析了各种诊断推理方法的特点和应用范围。总结了本文获取故障知识的方法。... 

【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

案例按钮库，低于设时，系统会将那些使用度定值的案例删除案例信息冗余，影响案例检索速度

家系统的核心模块。下面将分故障时，系统将通过故障-1，表示故障诊断失败。系统1，表示该规则的结论为最后断树型推理。在推理过程中通过对规果。 0，表示该规则的结论为中间结是，系统通过图 6.21 所示的界题的答案后，系统将根据该答

系统将通过故，表示故障诊断失败。系1，表示该规则的结论为最型理。在推理过程中通过对。表示该规则的结论为中间，系统通过图 6.21 所示的的答案后，系统将根据该图 6.19 故障诊断失败提示框

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：2920525