基于CBR的数据同步故障诊断系统

对数据同步过程中操作规范和故障处理作研究,报告数据库故障诊断的现状,提出基于CBR(Case-Based Reasoning)的一种调优算法。该算法具备机器学习能力,兼顾不同语言和表达顺序的影响,解决本领域案例匹配和案例聚类问题,并在此基础上完成原形系统的开发。     

案例推理在印刷机械故障诊断中的应用

本文借助案例推理技术在知识获取、易于理解方面的优势,结合印刷机械设备的特点,将基于案例推理的方法引入到印刷设备的故障诊断领域,详细论述了案例推理在设备故障诊断系统中的实现过程,并给出了该方法在印刷机械设备故障诊断中的应用实例.     

基于案例推理的产品个性化定制方法

目的 针对产品个性化定制过程中用户需求与产品模块匹配度低的问题,提出一种基于案例推理的产品个性化定制方法。方法 首先,构建某类产品案例库和用户需求信息库,并经过对产品案例的模块化分解,构建模块化案例库。当用户在个性化定制系统输入需求信息时,企业利用质量功能展开,建立用户需求项与产品模块属性之间的映射关系,确定用户需求权重和各产品模块的属性及其权重。然后,运用相似度计算、检索,匹配出符合用户需求的产品模块。将产品模块按相似度值进行排序,相似度值较高的模块作为备选模块,使用户可以通过个性化定制系统进行产品模块的配置。最终,系统生成产品个性化定制方案。结论 以民族风桌布为例,阐述了产品个性化定制的具体方法与流程,并验证了该方法的有效性,为企业提供了一种高效的产品个性化定制方法。     

民用航空器基于案例推理的故障诊断系统设计

所谓案例推理,简称CBR,指的是推理过程中基于案例的一种技术,属于类比、相似推理法,主要借助知识库的访问,寻找以往相同问题解决的方案,从而得到解决现有问题的方案。也就是通过经验或者旧案例将全新问题解决并进行评价,从而对新情况、异常情况进行理解和解释。该文将从当前案例推理的概况出发,以案例推理为基础设计故障诊断系统进行分析与探究,希望为机务维修人员提供一些帮助和建议,更好地为民用航空器设计故障诊断的系统。     

基于案例的推理在产品包装设计CAD系统中的应用研究

讨论了利用基于案例的推理（ＣＢＲ）技术开发产品包装设计ＣＡＤ系统的必要性和主要技术问题,提出了产品包装设计系统的结构、案例的描述、检索、修改等主要技术方案。     

面向应急方案智能辅助生成的基于案例推理的模型研究

应急系统是应对突发应急事件的综合性决策指挥系统,而应急预案是应急决策的重要依据。由于突发应急事件的复杂多样,应急预案数量大而庞杂,亟需一个智能化模型完成应急预案的快速检索。该文提出了一种基于案例推理的应急预案的智能匹配算法,通过对应急预案的特征处理,建立智能推理模型,构建自学习能力,支持了快速高效的智能应急决策。     

基于模糊理论的电源车故障诊断方法

电源车工作性能指标和工作可性直接影响着飞机起动和机动升空,其故障的判断、查找非常困难,针对这个问题,将基于模糊关系方程的故障诊断方法应用于电源车的故障诊断中,通过建立故障征兆与故障原因间的模糊关系方程,利用阈值原则和最大隶属度原则相结合的方法查找故障原因,通过电源车的一个具体故障案例验证表明,该方法可以准确定位故障,提高了电源车故障诊断的效率和准确性.     

基于本体的机械产品知识仓库研究与应用

为解决产品开发全生命周期中知识管理与知识重用问题,提出了基于本体的机械产品知识仓库系统构架。从语法、属性、结构、实例四个方面进行相似性的计算,实现将源本体的实例映射到目标本体的过程。采用OWL本体表示语言对产品知识进行本体建模。并对基于本体的案例推理进行了深入的研究。最后将研究成果应用于制造业知识管理系统的机械产品知识仓库子系统中。     

基于案例推理的企业项目管理决策支持系统的研究

基于案例推理方法的基本原理,将案例推理方法应用于项目管理辅助决策支持分析,论述了基于案例推理的项目管理决策支持系统中的一些关键步骤,研究了项目管理中项目任务问题案例的知识案例表达、属性权重分析和近邻方法相结合的检索模型,实现了案例检索和匹配,提出了辅助项目任务问题案例辅助决策支持系统的结构,开发了原型系统,并给出应用实例．     

基于模型的飞行器电源故障诊断与故障模式识别

设计了基于模型的电源故障诊断原型。它由电源各器件的正常工作模型,故障模型,冲突求解模块,HS树生成和修剪模块,故障信息报告和故障模式识别模块等组成。利用电源系统正常工作模型,实现了故障定位隔离功能。论证了仅仅使用正常工作器件就可以推理出诊断解中各个故障器件的参数值,将这些参数和故障模型相比较,能够识别故障模式。诊断结果表明本文能有效地进行故障定位并能识别故障模式。     

基于实例推理的钢产品包装工艺检索

为充分利用前人的经验以及有效地提高钢产品包装工艺规划的速度,提出了一种基于实例推理的钢产品包装工艺检索方法。基于钢产品包装工艺实例库,提出了2 层次的实例检索,第1 层采用层次编码来检索出相同包装代码下的包装工艺实例集;在第2 层检索中计算钢产品包装零件类型、材质特征以及几何尺寸的相似度,来逐步过滤掉不符合要求的实例,从而获得工艺最相似的包装工艺。通过具体的实例验证了该方法的有效性。     

基于CBR的机载雷达故障诊断专家系统研究

以故障诊断的理论和方法为基础,综合运用神经网络、基于案例推理(CBR)和专家系统理论,对雷达装备的故障诊断问题进行研究,形成一个集成的智能诊断专家系统。介绍了系统的总体结构和工作原理,并给出具体的诊断实例,此方法充分利用神经网络和CBR的优点,将提高雷达装备故障诊断的正确性和效率。     

不确定性推理理论在卫星故障检测和诊断中的应用

推理理论一般分为确定性推理理论和不确定性推理理论。传统的卫星故障检测和诊断应用的是确定性推理。然而，在卫星故障检测和诊断的实践中，仅使用确定性推理是很难对某些故障进行检测和诊断的，因为这时需要合情推理和容错能力。不确定性推理理论可以满足此要求。目前，航天领域的许多专家和实际工作者正致力于应用不确定性推理理论检测和诊断那些用确定性推理无法检测和诊断的故障。不确定性推理理论包括诸如包含度理论、粗糙集理论、证据推理理论、概率推理理论、模糊推理理论等。笔者研究的卫星故障检测和诊断的三种新方法，分别应用了包含度理论、粗糙集理论和证据推理理论。     

基于G2的飞机故障诊断系统应用研究

为了提高飞机故障诊断水平,运用面向对象的知识表示方法建立了飞机系统的实体模型,并与描述飞机故障信息的因果模型一起构成系统模型知识库.以模型知识库为基础,利用G2智能系统平台的知识表达和推理能力,以咨询式和人机交互式来模拟专家对飞机故障的诊断过程.     

遗传算法和BP神经网络在电机故障诊断中的应用研究

人工智能方法在电机故障诊断中的应用,使得电机故障能够得到及时准确的预测和诊断,保障了电机的安全运行。介绍了BP神经网络及遗传算法的基本原理及组成结构,针对BP神经网络容易陷入局部极小点及收敛速度慢的问题,利用遗传算法对BP神经网络的权值和阀值优化,改善了BP神经网络的诊断性能;通过GA-BP网络对电机的三种故障模式进行了诊断识别,其实验仿真结果表明：无论是在诊断速度上还是诊断精度上,GA-BP神经网络诊断性能都比单独的运用BP网络有了很大提高。     

基于HMM的核动力旋转机械故障诊断的研究

隐Markov模型(HMM)已经证明是学习动态时间序列的概率模型的最广泛应用的工具之一,它可以使用一个隐变量来模拟系统的动态行为的变化。核动力旋转机械升速过程具有信息量大、信号非平稳、重复再现性不佳等特点,HMM很适合处理此类信号。将HMM引人到核动力旋转机械的故障诊断中,提出了一种基于HMM的故障诊断方法。     

一种基于半模糊聚类的故障诊断方法

为满足故障诊断的实时性和准确性要求,采用阈值化类内距离的方法,研究了一种快速收敛的半模糊c均值(SFCM)聚类诊断方法.证明了SFCM算法的模糊加权幂指数m在区间(0,1)取值时能实现半模糊聚类,讨论了阈值η对算法的影响并给出了算法步骤.以机载武器控制系统信息通道为诊断对象,采用该方法对通道进行了样本无监督分类验证和故障模式识别诊断试验.结果表明:SFCM算法能对信息通道故障模式进行快速准确的分类识别.     

基于时频域模型的噪声故障诊断

为了避免传统的基于振动信号的内燃机主轴承磨损故障诊断中安装传感器以及提取故障特征频率的麻烦,采用一种基于内燃机工作噪声信号和时频域分析的方法。首先讨论了对内燃机噪声信号进行小波包络谱分析,得到可以判断主轴承磨损故障的特征频率。然后,进一步阐述了采用噪声信号小波包分解,可得到包含更多故障信息时-频分布图。基于此,运用图像处理技术建立基于图像匹配的内燃机主轴承诊断模型。结果表明此方法简单有效,充分利用了故障信息。