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《武汉交通科技大学》 1999年
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基于混合智能的故障诊断与维修决策模型研究与实践

王长琼  
【摘要】:随着计算机技术和人工智能的发展,故障诊断和维修决策技术已发展到一个新的水平——智能化故障诊断与维修决策。智能诊断技术经过十几年的发展,在某些方面取得了成功,但在系统自适应能力、学习能力、知识自动获取以及对不精确信息的处理方面表现较差,而这些问题是依靠单一的智能技术难以解决的。另外,维修决策缺乏科学的评价方法,决策的智能化程度很低。因此,如何将多种智能技术集成,研究一种混合的智能诊断与维修决策的模型,对于推动诊断与维修决策的智能化和科学化将具有重要的理论意义和实际意义。本文将在提高诊断与维修决策的智能化程度方面进行探讨和研究,主要包括:建立一种面向诊断与维修决策任务的混合智能模型、研究诊断与维修决策中模糊知识的表达方式和处理技术、探索具有渐进学习能力的诊断方法、建立科学的维修决策体系等。 本文的研究主线是围绕智能化故障诊断与维修决策建模问题展开的,主要研究内容包括: 首先,综合分析了国内外关于智能化故障诊断与维修决策方面研究现状,指出了存在的问题。 其次,系统地分析了混合智能系统的基本概念,指出了混合智能系统需要研究的三个基本问题:智能技术的融合模式、知识的表示和推理技术;研究了诊断与维修决策系统应具备的五项基本要求,并针对这五项要求,探索性地提出了一种基于多态融合模式的混合智能模型。 第三,深入研究了混合智能模型中的两种基础而关键的智能——模糊知识处理和神经网络技术。针对诊断与维修决策中存在的不精确性,提出了一种双重模糊的知识表达方式,详细研究了与此表达方式相对应的模糊推理方法,研究出一种广义的模糊匹配的算法,提出了一种基于模糊匹配度和规则可信度的冲突消解策略,并研制出一个广义的模糊知识处理器系统平台。针对一般的神经网络不具备渐进学习功能、在故障诊断时易发生漏诊或误诊的问题,提出了一种面向诊断任务的组合径向基函数网络分类器,详细研究了该分类器的实现算法。该分类器的最大特点是具有渐进学习能力,能探测并识别新的故障类型。
【学位授予单位】:武汉交通科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:1999
【分类号】:TH17

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【引证文献】
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【参考文献】
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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1 周书仲;段礼祥;宋志刚;金琳;;基于马尔可夫过程的压缩机组维修决策方法研究[J];科学技术与工程;2012年19期
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【相似文献】
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1 本报记者  杨慧仁;青春涌动创新潮[N];济南日报;2006年
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5 拓墣产业研究所美西研究中心协理 尤克熙;平板电脑Android阵营集体突围[N];中国电子报;2011年
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4 杨铁梅;基于混合智能的齿轮传动系统集成故障诊断方法研究[D];太原理工大学;2009年
5 冯裕钊;缺氧变速生物滤池污水处理系统混合智能控制研究[D];重庆大学;2004年
6 张丽秀;电主轴单元电磁特性及控制策略改善研究[D];大连理工大学;2012年
7 邓武;基于协同进化的混合智能优化算法及其应用研究[D];大连海事大学;2012年
8 张孝远;融合支持向量机的水电机组混合智能故障诊断研究[D];华中科技大学;2012年
9 贾文君;稀土萃取过程建模与智能优化控制方法的研究[D];东北大学;2007年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李享梅;基于混合智能学习法神经网络理论及其应用的研究[D];成都理工大学;2004年
2 杨炜;基于混合智能技术的注塑成型工艺优化的研究[D];浙江大学;2005年
3 盛义军;面向产品的CAPP集成系统开发及其智能化研究[D];西北工业大学;2001年
4 肖锋;变压器在线监测混合智能专家系统的研究[D];湖南大学;2007年
5 许东;地空导弹混合智能故障诊断专家系统的设计与实现[D];西北工业大学;2002年
6 黄美灵;群智能算法在智能交通中的研究与应用[D];重庆交通大学;2011年
7 刘雨;船舶柴油发电机组的建模与智能控制的仿真研究[D];大连海事大学;2002年
8 王炼;小波变换和混合神经网络在图像压缩中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
9 李林峰;电力短期负荷预测的混合智能优化技术及其软件实现[D];河海大学;2007年
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