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基于知識(shí)的方法處理離心泵的故障

時(shí)間: 2013-11-16 09:58       作者: 中開泵業(yè)       點(diǎn)擊: 9
隨著人上智能及計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,基于知識(shí)的方法在故障診斷中得到越來越廣泛的應(yīng)用目前應(yīng)用到水泵故障診斷中基于知識(shí)的方法主要有粗糙集理論、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等。 粗糙集理論足波蘭學(xué)者Z …

 

  隨著人上智能及計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,基于知識(shí)的方法在故障診斷中得到越來越廣泛的應(yīng)用·目前應(yīng)用到水泵故障診斷中基于知識(shí)的方法主要有粗糙集理論、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等。

  粗糙集理論足波蘭學(xué)者Z Pawlak于1982年提出的一種用于處_理不完整不精確知識(shí)的數(shù)學(xué)方法,該理論不需要關(guān)于數(shù)據(jù)的任何初始或附加信息,直接對(duì)不完整不精確數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。近年來,粗糙集理論發(fā)展迅速,已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了應(yīng)用。有人利用粗糙集理論對(duì)離心泵的特征參數(shù)進(jìn)行約簡(jiǎn),并優(yōu)選出最簡(jiǎn)決策表,形成標(biāo)準(zhǔn)特征庫,提高了故障診斷的速度和精度。但當(dāng)故障形式和特征參數(shù)較多時(shí),則有可能會(huì)導(dǎo)致較大的決策表以及較多的規(guī)則數(shù)日。同時(shí),由于許多實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)經(jīng)常足不斷更新的,因此如何動(dòng)態(tài)地修正現(xiàn)有模型結(jié)構(gòu)和規(guī)則集·提高系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)能力,還有待于做進(jìn)-一步的研究。

  基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法其實(shí)是一個(gè)計(jì)算機(jī)智能程序,計(jì)算機(jī)在采集被診斷對(duì)象的信息后,綜合運(yùn)用各種規(guī)則(專家經(jīng)驗(yàn)).進(jìn)行一系列的推理,必要時(shí)還可以隨時(shí)調(diào)用 各種應(yīng)用程序,運(yùn)行過程中向用戶索取必要的信息后,就可快速她找到最終故障或最有可能的故障,再由用戶米證實(shí)。它一般由數(shù)據(jù)庫、知識(shí)庫、推理機(jī)、解釋機(jī)制以及計(jì)算機(jī)接口 5部分組成,其中知識(shí)庫中存儲(chǔ)診斷知識(shí),也就是故障征兆、故障模式、故障成因和處理意見等內(nèi)容,而數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)了通過測(cè)量并處理得到的當(dāng)前征兆信息,推理機(jī)就是使用數(shù)據(jù)庫中的征兆信息通過一定的搜索策略在知識(shí)庫中找到應(yīng)征兆下可能發(fā)生的故障,然后劉故障進(jìn)行評(píng)價(jià)和決策,解釋機(jī)制可以以為此推理過程給出解釋,而人機(jī)接幾用于知識(shí)的輸入和人機(jī)對(duì)話。此種方法在水泵的故障診斷巾已有不少應(yīng)用。

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