基于本体的机电设备故障诊断知识表示方法研究

针对机电设备故障诊断领域知识表示不完备性和共享困难的问题,提出了一种基于本体的知识表示方法.首先对故障诊断系统知识结构进行了分析;其次完整的定义了本体概念、属性、关系、实例和规则,为知识表示提供了明确的形式化规格说明;基于上述分析和定义,并结合滚齿机故障诊断的知识结构,借助prot é g é工具构建了知识表示的计算机模型.研究结果表明该方法可有效的解决滚齿机故障知识表示困难的问题.     

数控机床故障诊断本体建模研究

??针对数控机床故障诊断领域知识复杂、异构、表示不完备和共享困难等问题,采用了一种基于本体的知识表示方法,结合故障诊断需求,提出了一种适用于数控机床故障诊断领域的本体构建方法及知识表示模型,构建了包含故障现象、故障原因、故障部位和解决方法等的数控机床故障诊断知识本体。使用本体开发工具Protégé4.3构建了某型号数控机床故障诊断本体并做了相关的一致性检验,为数控机床智能故障诊断的本体推理提供了研究基础。     

基于本体的机械故障诊断贝叶斯网络

针对机械设备维护与故障诊断过程中的不确定性,提出了一种将本体语义表示与贝叶斯网络相结合的故障概率推理模型。从异构多源的维护诊断信息和非结构化的专家经验知识出发,建立语义知识模型并进行概率扩展。利用贝叶斯分类器实现异常工况识别,给出了基于最大可能解释(MPE)的故障概率推理算法,从而根据运行工况、故障征兆和证据信息推理获得故障诊断解释。将本体语义描述的精确性和贝叶斯网络的概率推理能力相结合,既实现了诊断领域知识的形式化描述与共享,又能在一定程度上消除诊断过程的不确定性。某凉水塔风机转子典型故障诊断实例表明,该模型具有较好的故障识别效果。     

本体驱动的机械设备诊断维护知识建模

为了提高机械故障诊断的准确性与可靠性,引入了诊断维护知识的语义表示方法。通过对设备结构信息、维护经验知识以及诊断行为过程进行建模,建立了本体驱动的故障诊断推理模型。提出了设备运行状态与故障征兆之间的本体映射算法,并根据征兆空间到故障案例空间的映射关系进行实例匹配,完成了静态维护知识与动态诊断过程的统一,从而实现自动化、智能化的故障诊断与维护决策。将所建立的本体驱动的故障诊断推理模型应用于某转子故障诊断,得到了准确、实时的诊断结果。     

基于本体的机械故障诊断贝叶斯网络

针对机械设备维护与故障诊断过程中的不确定性,提出了一种将本体语义表示与贝叶斯网络相结合的故障概率推理模型。从异构多源的维护诊断信息和非结构化的专家经验知识出发,建立语义知识模型并进行概率扩展。利用贝叶斯分类器实现异常工况识别,给出了基于最大可能解释(MPE)的故障概率推理算法,从而根据运行工况、故障征兆和证据信息推理获得故障诊断解释。将本体语义描述的精确性和贝叶斯网络的概率推理能力相结合,既实现了诊断领域知识的形式化描述与共享,又能在一定程度上消除诊断过程的不确定性。某凉水塔风机转子典型故障诊断实例表明,该模型具有较好的故障识别效果。     

机械结构形态知识融合

针对机械结构形态三维模型重建时基本体形态特征孤立的问题,提出机械结构形态的知识融合算法。通过分析基于本体的机械结构形态知识转换关系,提出基本体转换模型知识、机械结构形态元知识、机械结构形态知识的表示方法。根据机械结构基本体形态的特点提出机械结构形态元知识融合的包容规则、叠加规则、关联规则及吸收规则,并根据机械结构基本体的运算关系分析融合规则的运用规律,提出机械结构形态知识融合算法,实现了机械结构基本体形态的有机整合。支架实例验证了机械结构形态知识表示方法及其知识融合算法的有效性。机械结构形态知识融合为机械结构形态建模提供了实践的方法,简化了机械结构三维模型的特征。     

基于本体的贝叶斯网络知识推理研究

针对产品设计过程中因设计知识不断增多、知识存储位置分散且知识表示没有统一规范而导致的知识利用效率低下、知识推理精度不高的问题,提出了一种基于本体的贝叶斯网络知识推理的方法。以包装产品设计过程为例,根据整个设计过程中的知识活动,建立了包装设计的设计任务、设计知识、设计人员的知识本体模型;依据本体模型中描述的概念—概念间的相互关系,建立网络拓扑结构,定性的描述节点间的关系,并根据历史的设计方案以及专家经验确定网络节点间条件概率分布。最后,根据贝叶斯理论实现知识的推理。     

基于本体的注塑模改模知识表达与推理研究

改模知识存在描述不规范的问题,并需要从大量改模数据中推理出改模知识。在分析改模知识的基础上,提出了一种基于本体的多层知识表达与推理模型。借鉴现有的本体构建方法,定义了本体的概念、属性、关系、实例;建立了基于单层的改模知识推理规则和多层之间的改模知识推理规则,并设计了相应的推理算法。通过一个基于“批锋”缺陷的改模问题验证了基于本体的改模知识多层知识模型及其规则的正确性与可行性。     

基于本体的装配公差类型的自动生成

为进一步减少产品设计的不确定性,解决公差信息在异构系统之间难以有效共享和顺畅传递的问题,将本体技术引入到装配公差类型的自动生成方法中。首先,构建了基于空间关系的装配公差表示模型,并采用OWL断言表示了模型各层中的约束关系。其次,通过提取表示模型中的相关概念和关系,构建并实现了装配公差表示的本体。基于构建的本体及空间关系与装配公差类型之间的映射关系,采用SWRL定义了装配公差类型的生成规则。再次,基于实现的本体及定义的规则构建了可选装配公差类型生成知识库系统,在此基础上设计了装配公差类型的自动生成算法。最后,通过工程实例分析验证了生成算法的有效性。     

基于本体的大型风力发电机组故障智能诊断研究

针对目前快速发展的风电行业中大型风力发电机组故障诊断方法多、理论复杂,维护人员难以掌握的问题,提出了基于本体的风力发电机组故障智能诊断系统,辅助维护人员选择合适的故障诊断方法。系统以本体形式表示风电机组故障诊断领域知识,提供了与用户进行信息交互的接口,并建立了诊断方法推理所需的规则集。基于Java平台开发了基于本体的风力发电机组故障智能诊断原型系统,该系统可用于风电机组故障智能诊断。     

面向钢铁连铸设备的故障知识模型及构建研究

分析了连铸生产线故障知识层次与设备结构的关联关系,利用本体编辑工具Protege采用OWL语言对故障特征进行形式化的表示和编码,建立的模型为行业提供了通用的概念层次的统一标识。将模型应用于某大型钢铁设备检修企业的故障诊断系统中,并给出了该原型系统的结构与系统框架。     

基于知识的FMS集成化工况监测与故障诊断专家系统设计

以ＦＦＳ－１５００－２ＦＭＳ为例，介绍了一具基于知识的ＦＭＳ集成化工况监测与故障诊断专家系统，包括系统的体系结构，故障数据采集，知识获取与表达以及诊断推理机制等，重点介绍了作为专家系统瓶颈问题的知识获取与表达。     

转子故障征兆自动识别的诊断系统

针对转子振动频谱、轴心轨迹和瞬态特征等故障征兆的特点,利用模糊模式识别和图象分析等方法研究了诊断知识形式的自动识别问题,建立了转子故障征兆自动识别的诊断系统.通过转子故障诊断实例考核,验证了系统诊断的可行性.     

转子故障诊断专家系统的研究

本文介绍一个旋转机械故障诊断专家系统的结构组成及主要功能,并分析了系统实现的关键技术问题。提出复合嵌套概率推理网络等多种知识表达方式、故障知识的自动识别处理及多推理方式并存的推理机制等系统特点。通过诊断实例,验证了系统诊断的可行性。     

基于粗糙集知识获取的转子轴承系统故障诊断知识库构造研究

利用粗糙集理论从信息系统中知识获取与知识发现的功能，对转子轴承系统状态监测与故障诊断系统中知识库构造进行了研究。通过对粗糙集理论用于智能决策过程和诊断监测数据特性的分析，获得了数据表中连续属性值离散化映射、条件属性集与决策属性集记录的完备性是诊断知识获取与知识发现前提条件的结论。建立了基于粗糙集方法从数据库中知识获取和知识发现的诊断知识库模型，设置的连续属性值离散化步骤具有实现知识库决簏规则扩展的特点。     

基于故障树的汽车起重机液压故障诊断专家系统

根据汽车起重机液压系统故障诊断的特点,建立了汽车起重机液压故障诊断专家系统。该系统提出将故障树和模糊神经网络相融合,并以汽车起重机常见故障为例建立了相应的故障树模型,完成了基于专家规则表示与模糊表示下知识数据库的构建与推理机的实现。解决了传统专家系统知识获取困难的问题;运用模糊神经网络的自学机制,保证知识库的完整性和正确性;实现了对汽车起重机液压系统的故障诊断内容的不断的更新和扩充,并及时将已发生及预测到的的故障写入数据库中,提高了查找故障的准确率及效率,有利于预防和控制汽车起重机液压系统的故障。     

基于本体的模具设计知识表达、检索与推理

为了满足模具企业对于知识管理的需求,针对模具设计知识表达的特点,利用本体的概念化理论,提出了一种基于本体论的模具工程设计知识特征表达模式,对模具设计知识进行建模。进而利用语义网络的描述能力对知识特征进行形式化描述,并提出基于特征相似度的知识检索算法和推理算法。最后通过一个模具设计知识管理系统的例子讲述了此方法的应用。