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《上海交通大学》 2008年
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基地制氧站故障诊断系统的设计与实现

程明  
【摘要】: 本文针对基地制氧站故障诊断的特点,建立了基于神经网络的基地制氧站诊断专家系统(ANNES)的模型,并设计了系统的架构,系统由知识存储子系统、学习子系统、推理机、解释器和人机交互子系统组成。最后针对基地制氧站实现了基于ANNE的故障诊断,证明了该故障诊断方法的可行性。 本文的主要工作和系统创新如下所示: 1)ANNES融合了神经网络自适应学习能力强和专家系统知识表达明确的优点,简化了神经网络学习数据获取及专家系统推理规则建立的过程。ANNES的工作过程是:①首先建立知识库;②学习系统获取知识时,它只要求专家提供范例(或实例)及相应的解,通过神经网络学习算法对样本进行学习,经过网络内部自适应算法不断修改权值分布以达到要求,把专家求解实际问题的启发式知识和经验分布到网络的互连及权值分布上;③推理机根据知识库中的知识和用户提供的事实进行推理;④通过神经网络的前向计算,在输出端获得输出矢量;⑤经解释器解释给用户。 2)ANNES采用Web服务技术解决分布式系统的门户问题。Web服务是基于XML的,而XML是一种通用的数据表示格式,可以被任何平台所接受,同时,Web的开发相对简单,所以,用Web服务可以在一定程度上解决分布式系统的门户开发问题。 3)通过人工神经网络可以将信息反映到ANNES系统界面上,然后由采样故障数据进行分析和对比,最后根据报表可以处理相应的系统故障。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP277

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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