CBR和RBR融合的牵引变压器运维策略

牵引变压器在运行中易受到高电压、大电流、机械应力及其他环境因素的影响而产生发热、放电、绝缘不良等故障,为了制定合理的运维检修策略从而提高运行中牵引变压器的故障处理水平,提出一种基于规则推理(RBR)和基于案例推理(CBR)融合的牵引变压器运维决策方法:利用RBR获取能反映牵引变压器状态的关键参数,并根据规则库的知识储备得到初步检修方案;设计案例检索算法在状态检修案例库中匹配相似案例,提取检修策略;根据RBR的初步方案对CBR结果进行修改与复用,综合得到最优运维策略,指导检修工作。收集了60例目标案例验证融合决策模型的准确性,结果表明平均决策准确率可达81.67%,且通过实验可判断源案例数量的增加与决策准确率之间呈正相关关系。     

电力变压器故障类型与关键状态量关联规则分析

传统电力变压器设备运维大多采用状态检修技术,但积累的状态监测和检测数据没有得到充分挖掘利用,造成信息资源的浪费。以故障特征量为前项,以故障类型为后项,设置最小支持度和最小置信度,运用Apriori数据挖掘经典算法挖掘出变压器故障和关键状态量之间的关联规则。基于关联规则挖掘原理,利用SPSS Modeler软件平台建立电力变压器故障关联规则挖掘模型进行分析,得出了故障诊断的具体流程,旨在采取关联规则挖掘的方法发现状态特征量和故障类别之间的内在联系,对故障进行判定。     

基于证据推理的优质电力投资决策方法

电压暂降会给高端制造企业带来巨大的经济损失,企业对优质电力需求强烈,其对优质电力的投资意愿逐步提高,却对如何选择最优的优质电力投资方案无从入手。为有效解决该问题,提出一种基于证据推理理论的多信息融合优质电力投资决策方法。首先,分析优质电力投资决策的影响因素,建立优质电力投资决策的指标体系。然后,采用主客观组合赋权得到指标权重,统一两种权重,降低权重的主观性。最后,基于由权重与等级置信度组成的基本概率函数,利用证据推理理论进行多信息融合,实现对优质电力投资方案的优选。通过对某半导体制造企业进行实例分析,证明所提出的主客观组合赋权与证据推理相结合的方法可对优质电力投资方案进行有效决策,具有较好的实用性。     

新型智能装甲作战系统体系贡献率评估研究

针对装备体系贡献率评估关联因素复杂、评估难度大的问题,剖析装备体系贡献率概念和内涵,提出装备体系贡献率评估研究框架。以新型智能装甲作战系统体系贡献率评估为研究对象,从体系功能完备、体系结构优化、作战能力提升、体系技术进步等多视角构建了立体多层的评估指标体系。采用基于信度规则库的证据推理方法,开展新型智能装甲作战系统体系贡献率评估研究。结果表明：体系贡献率是装备系统地位作用的综合性表征,宜从多视角、多层次开展综合研究;基于信度规则库的证据推理方法是一种有效、科学、实用的装备体系贡献率评估方法。     

属性强度函数未知下的煤炭资源采矿权案例估价方法

科学合理的煤炭资源采矿权估价方法有助于实现煤炭资源最优配置。随着煤炭资源采矿权交易市场的快速发展大,案例估价方法将在今后煤炭资源采矿权估价中变得越来越重要。本文基于案例推理和现代统计学等理论和方法,首先揭示了基于案例推理的煤炭资源采矿权估价基本原理,对属性指标、属性强度函数、标的资产、案例资产以及案例相似度等关键概念进行界定;然后建立了属性强度函数未知情形下的煤炭资源采矿权案例选取准则和相似度模型;最后建立了煤炭资源采矿权案例估价模型和估价流程。通过一煤炭资源采矿权实例,对该模型进行了运用研究。研究结果表明:一是运用煤炭资源采矿权案例估价方法估价出的结果非常接近该采矿权的最后交易价格;二是在存在一定数量的可比较交易对象前提下,案例估价方法较其他方法所需数据较少,也更为高效和直接。     

基于HGA-ANN驱动边坡稳定评价T-S型模糊推理系统

边坡工程的分析评价会因人脑在思维判断上存在的模糊性,而导致整个分析和设计过程带有一定的模糊不确定性。因此,边坡工程实际上是一个动态的、模糊的、开放的复杂非线性系统,传统的分析方法有时难以对复杂边坡的稳定性做出符合实际的评价。模糊方法和人工神经网络(ANN)都已分别用于边坡稳定性评价中,此2种方法具有很多优点,但也存在各自的局限性。采用人工神经网络(ANN)模型构建T-S型模糊推理系统,利用混合遗传算法(HGA)训练ANN模型,得到了基于混合遗传算法人工神经网络驱动的T-S型模糊推理系统模型,探讨了该模型在边坡稳定性评价中的应用。根据广泛收集的80个边坡实例,建立了一个由HGA-ANN驱动的评价边坡稳定性的T-S型模糊推理系统模型。对实际边坡预测结果表明,该模型的预测精度明显高于目前同类方法。     

一种基于构件的军用软件故障诊断方法

针对基于构件的军用软件使用过程中外部原因所造成的软件故障,从典型实例中分析软件故障的特征,软件各构件的运行条件、构件间的依赖关系,结合军用软件部署后的跟踪调研工作,总结其故障机理;然后根据专家系统原理研究故障的推理方法,利用成熟的CLIPS专家系统工具构建故障诊断知识库,使用CLIPS嵌入VC＋＋的方法实现军用软件故障诊断工具;通过分析诊断结果,军用软件故障诊断工具可以实现目标问题构件的快速定位,诊断效率高。     

基于案例推理的鱼雷制导系统故障诊断方法

为了解决传统的基于规则推理（RBR）方法存在的不足,将基于案例推理（CBR）方法引入鱼雷制导故障诊断系统中。阐述了案例推理的诊断策略,重点描述了二级案例检索策略及其算法,进而从案例描述、系统结构和工作流程3个方面介绍了基于案例推理的鱼雷制导系统故障诊断方法设计,并在VB6.0平台上开发了故障诊断系统,最后通过具体的故障案例比较了RBR和CBR两种方法。案例分析结果表明,所开发的基于案例推理故障诊断系统能够提高鱼雷制导系统维修的准确性和高效性。     

基于本体和规则的扬弹机故障诊断研究

通过对OWL(Web Ontology Language,OWL)本体和SWRL规则语言进行研究,将基于本体和规则的知识表示和智能推理技术应用到舰船扬弹机的故障诊断中。构建了舰船扬弹机的OWL本体及相关的故障诊断SWRL(Semantic Web Rule Language,SWRC)规则,在此基础上开发出一个故障诊断的系统,并实现了诊断推理过程。该系统能帮助设备维护员快速定位故障发生原因,并提供可选用排除故障的基本措施。