基于D-S融合的混合专家知识系统故障诊断方法

发布时间：2018-05-08 13:54

  本文选题：混合知识系统 + 自适应权重　； 参考：《自动化学报》2017年09期

【摘要】：复杂流程工业过程知识类型多样且含有多种不确定性,针对这些问题提出一种基于D-S融合的混合知识系统故障诊断方法.根据可利用信息的类型建立不同的专家知识系统并进行不确定性推理.通过分析当前信息的数据特点,自适应分配不同专家知识系统可靠性权重,通过权重D-S证据理论融合各专家知识系统的结论.这种方法不仅使用了专家的知识和经验,而且结合了生产过程积累的大量数据信息,提高了信息的利用率.通过融合多个专家知识系统的结论,提高了不确定性系统故障诊断的正确率.将该方法应用于某湿法冶金浓密过程故障诊断,取得了良好的诊断效果.
[Abstract]:There are many types of knowledge and many uncertainties in complex process industry. To solve these problems, a fault diagnosis method based on D-S fusion for hybrid knowledge system is proposed. Different expert knowledge systems are built according to the types of information available and uncertainty reasoning is carried out. By analyzing the data characteristics of current information, the reliability weights of different expert knowledge systems are allocated adaptively, and the conclusions of expert knowledge systems are fused by weight D-S evidence theory. This method not only uses expert's knowledge and experience, but also combines a large amount of data information accumulated in production process, and improves the utilization rate of information. By merging multiple expert knowledge systems, the accuracy of fault diagnosis for uncertain systems is improved. The method has been applied to the fault diagnosis of a hydrometallurgical thickening process and a good diagnosis effect has been obtained.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61533007) 辽宁省科学技术计划项目(2015020051) 中央高校基础科研业务费(N160404007)资助~~
【分类号】：TP182

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本文编号：1861668