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《大连理工大学》 2002年
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基于框架理论的电机故障诊断专家系统的研究

刘海龙  
【摘要】: 人工智能(Artificial Intelligence,简记为AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科,同时也是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的新兴学科以及正在迅速发展的学科。现代工业生产及产业部门以至我们的日常生活,几乎离不开各种各样的电机,它们已是当今生产活动和日常生活中最主要的原动力和驱动装置,一台生产线上主要电动机的故障,必将造成生产线的停工。因此,把人工智能应用到电机故障诊断上成为必然趋势。 本文从生产实践要求出发,针对生产操作者能够不用掌握太多的专业知识也能操作,研究人工智能的基本理论和电机故障机理和故障形式,寻找两者的结合点。在此基础上,重点研究基于框架理论的专家系统在电机故障诊断中应用,及探索电机模糊诊断等,在人工智能在故障诊断作了一些探索,主要完成以下工作: 1.研究电机故障机理,到工厂搜集电机及其电机故障信息,采集故障电机信号,从框架角度理解,分析和表示故障形式,并用框架表示法表示各种故障信息,构建层次结构清晰知识库。 2.利用框架推理,以局部符合的深度优先搜索构建电机故障诊断专家系统的推理机,利用属性类比学习法实现专家系统事例学习机制。采用记录诊断过程,和搜索路线通过报表实现解释机制。 3.针对鼠笼电机经常出现断条故障,在转子断条故障框架中建立故障模糊样本,通过模糊推理输出诊断结果。并预测电机转子断条个数。 4.采用面向对象的编程语言实现专家系统软件编制,实例证明专家系统实用性和有用性。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TP182

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