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基于案例推理(case-based reasoning,CBR)的故障诊断作为一种新的智能诊断技术,模拟人类求解问题的思路,通过历史案例发现新问题的解。概述了CBR的理论基础和基本原理;从工作过程和集成框架两个方面综述了CBR故障诊断技术的研究现状,其中工作过程包括案例的表示、检索和重用,以及案例库的维护,集成框架包括CBR与基于规则推理、CBR与人工神经网络以及CBR与多智能体等三种情况;比较了六种故障诊断技术的特点及应用范围;总结了CBR故障诊断技术有待解决的问题。 相似文献
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为了解决符形类修边镶块刃口面、空刀面等随形曲面创建效率低的问题,提出了一种局部型面裁剪法,仅使用镶块所在位置处的局部型面去裁剪镶块实体,避免对整个型面进行数据搜索处理,解决了完整型面裁剪法耗时过长的问题,使单个镶块的设计效率提高约100%。同时,为了改善非符形类修边镶块随形曲面质量,提出了一种分段式扫略作面法,采用标记法识别曲线的曲率剧变区域,据此将曲线分为多段,进行对应扫略作面再缝合,可解决整体式扫略作面法产生的曲面局部扭曲问题。并通过实例进行效率和质量的对比分析,说明了两种方法的有效性。 相似文献
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采用CATIA CAA二次开发技术,开发了汽车零件多工位模具的运动仿真及干涉检查系统。通过对模具部件进行分类,提出了模板化定义方法,将设计人员与底层繁琐的运动副定义隔离开来,实现了运动部件的快速定义;通过CATIA自定义特征解决模板化数据的存储问题,实现了运动部件的自由删除、添加以及重编辑;通过解析基本曲线和部件的运动参数得到驱动曲线,利用驱动曲线确保实现真实有效的运动仿真。相对于专业的仿真软件,系统实现了模具设计修改与仿真检查的集成,避免了模型数据的反复转换;相对于CATIA平台的仿真模块,系统减少了设计人员在仿真过程中的大量重复操作。系统提升了汽车多工位模具的设计效率,缩短了开发周期。 相似文献
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小波多尺度分析方法在磨辊磨损检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
实现预知维修对电厂经济、安全运行具有重要意义,设备状态的准确获取是预知维修的前提。针对电厂设备状态难以准确获取的问题,提出利用基于模型的小波多尺度分析方法。该方法以电厂海量历史数据为基础,从不同尺度研究模型预测值与实际值构成的残差序列,提取有效成分反映设备运行状态。由于现场情况复杂多变,对模型结构以及小波基的选取问题进行深入讨论以及定量分析。对某机组磨煤机进行实例分析表明,该方法可以正确检测出设备状态,为实现设备预知维修,提高运行经济性、安全性提供技术依据。 相似文献
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提出一种基于条件信息熵维度约简和多核支持向量机的程序语义标注方法,相对于传统的本体语义标注,该方法有如下特点:采用机器学习的方式,实现了软件语义的自动标注;通过重采样平衡了正负样本;利用条件信息熵对面向对象程序的模块样本特征进行维度约简,降低了问题的计算复杂度和开销,并给出了代数约简的转化方法;核函数采用多个基核函数线性组合的方式,兼顾了分类的学习能力和泛化性能。标注实例表明,该方法能保证较高的标注准确率,具有较好的实用性和推广性。 相似文献
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