装备故障诊断专家系统知识获取方法

针对导弹武器装备故障诊断专家系统的知识获取与机器学习进行研究,系统介绍了知识获取与机器学习系统的构成。提出了一种基于仿真技术的故障知识获取方式,仿真数据经过分析、变换,转化为知识,从而实现知识获取。     

基于粗糙集理论的故障诊断知识获取

利用飞行数据对飞机进行故障诊断和状态监控已经成为国内外相关领域研究的热点.根据飞行数据进行故障诊断时,需要获得故障模式与飞行数据特点之间的对应关系的知识,但是这些知识很难在维修手册等知识源中获得.大量的历史飞行数据中隐含了飞行数据与故障模式之间的逻辑因果关系,对其分析处理就可以获取诊断知识.因此本文提出了应用粗糙集的方...     

DCS故障诊断专家系统中知识自动获取的研究

着重叙述了知识自动获取系统，其与目前最常用的开发工具不同，在设计与开发中采用了最新的数据库软件来作为开发工具，同时对新系统中知识输入的步骤、知识输入界面及知识输方法作了介绍。     

基于模拟退火算法的知识获取方法的研究

从优化角度提出了从事例中获取知识的机器学习方法。该方法利用模拟退火算法,按照预定的优化目标,从事例中生成最优的产生式规则,给出其算法,并以旋转机械故障诊断知识获取为例,阐述了基于模拟退火算法的知识获取机制及其实现方法。     

基于免疫混沌PSO的液体发动机知识获取方法

为解决液体发动机故障诊断中知识获取的瓶颈问题,提出了一种基于免疫混沌改进粒子群优化算法的知识获取方法.该方法首先将描述系统性能的非线性方程组,转化为带约束的最优化形式,通过设置式中参数可以仿真不同状况下的系统性能.由于此方程为多维、非线性的优化方程,运用标准粒子群优化算法求解进,容易陷入局部最优,为此提出了一种基于免疫混沌粒子群优化算法.该算法在初始化时,运用混沌的思想,使得粒子分布遍历所有状态;在进化时,运用的免疫的思想,设置了基于适应度的克隆算子和基于适应度的混沌变异算子增加粒子的多样性,增加了粒子寻找全局最优的能力.实验结果表明,运用改进的粒子群优化算法进行仿真,能够获取系统知识.     

基于PSPICE的视频放大电路故障知识获取方法研究

介绍了一种新的逆向思维故障诊断方法.将此方法应用于某型雷达系统内部视频放大电路故障知识的自动获取,应用结果证实了所提方法可以降低知识获取的工作量以及对专家的依赖性,能在一定程度上实现知识获取的"自动化".     

基于组合优化算法的知识获取技术及其在动力锅炉故障诊断中的应用

为解决目前知识获取方法对于复杂过程知识获取存在的不完全、不一致等问题 ,从优化角度提出了一种基于组合优化算法的知识获取技术 .首先将过程知识获取归结为优化问题 ,建立知识获取模型 ,然后将遗传算法群体演化机制引入到模拟退火算法中构成组合优化算法对模型求解 ,获得所需要的知识 .与其它方法对动力锅炉故障诊断知识获取实例的应用比较证明了该方法的有效性和优越性 ,从而为解决复杂过程知识获取提供了一种新的方法     

基于退火演化算法的知识获取机制的研究*

针对专家系统知识获取的“瓶颈”问题，本文从优化角度建立了一个最终可归结为大规模组合优化问题的知识获取模型，并通过基因遗传算法和模拟退火算法结合后所构成的退火演化算法求解该模型，从而实现知识库的自动生成。     

智能知识获取方法研究

本文根据故障诊断专家系统及产生式规则的特点,提出了一种新的基于遗传算法的知识获取方法,通过这种方法,故障诊断专家系统的知识库可由故障事例自动生成     

一种基于聚类的空间数据知识获取算法

本文提出了一个针对空间数据库基于聚类的知识获得取算法,该算法可解决空间的数据的聚类问题。     

基于仿真的军用电子设备故障知识获取新方法

故障知识获取瓶颈问题严重限制了我国军用电子设备智能诊断系统的发展。该文首先分析了军用电子设备的特点,然后总结了通过故障仿真获取故障知识的一般过程,在此基础上提出了计算机自动穷举设备所有可能故障,并进行仿真获取故障知识的新方法。提出4个关键策略解决仿真工作量及自动建立故障集的问题。提出了电路故障知识获取平台的建立方案作为该方法的具体实现。该文所提出的知识获取自动化在一定程度上解决了故障数据收集困难的根本问题,同时使获得的知识更完整。最后,实验结果证实其可行性。     

基于免疫原理的故障诊断推理模型研究

智能故障诊断系统作为人工智能技术在故障诊断领域的应用,在实践中取得了较好的成效,但随着系统设备和功能的日益复杂化,各种故障现象成因越来越复杂,同时异常故障也时有发生,现有固定的诊断推理模型却难以满足复杂系统诊断面临的全部要求。针对故障诊断系统中常规固定诊断推理模型难以适应动态变化环境的缺点,该文在分析生物体免疫应答过程中免疫细胞协作机制基础上,采用多Agent技术构建了一种具有进化重构特性、适合于复杂系统故障问题求解的诊断推理模型,并给出了其工作流程。     

基于免疫原理的多Agent故障诊断系统

随着系统设备和功能的日益复杂化,各种故障现象成因越来越复杂,现有固定的诊断推理模型却难以满足复杂系统诊断面临的全部要求。针对故障诊断系统难以适应动态变化环境的缺点,该文以励磁设备的在线故障诊断为背景,研究故障识别的症兆与诊断决策置信度之间的机制,借鉴生命体的相似性原理与免疫应答的调节理论构造诊断模型重构控制的细胞免疫型结构模型,研究免疫型诊断模型的选择激励与重构动力,提高诊断系统确诊率,设计基于免疫原理的多Agent故障诊断系统．为复杂的电气设备诊断开发提供便捷的工具。     

Tri-tier Immune System in Anti-virus and Software Fault Diagnosis of Mobile Immune Robot Based on Normal Model

In this paper, anti-virus problem and software fault diagnosis of mobile robot, an immune robot, is discussed with proposal of a novel tri-tier immune system (TTIS). TTIS is a novel artificial immune system, which is comprised of three computing tiers and based on the normal model. The three tiers include inherent immune tier, adaptive immune tier and parallel immune tier. The tri-tier immune model is built on some theories of human immune system and has many good features, such as adaptability, immunity, memory, learning, and robustness. At the same time, for such immune robot, a novel normal model for the robot software is also proposed. The normal model is built on the space–time properties of each component in the robot software and can uniquely identify the normal state of the robot software. Such tri-tier immune system based on the normal model is suitable for anti-virus and fault diagnosis, which enable the immune robot to detect all viruses and faults in the robot software, recognize many viruses and faults, eliminate the viruses and faults, and repair the damaged robot software to its normal state. Meanwhile, simulation results show that the tri-tier immune system has the properties of immunity, security and robustness.     

基于免疫算法的粗糙集知识约简

在基于粗糙集理论的知识发现过程中,减小属性约简复杂度问题是重要研究内容之一,是在保持信息系统分类能力不变的基础上,删除冗余知识. 通过在知识表达系统中的决策属性支持度来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的支持程度, 通过相对重要程度来描述条件属性对决策属性的重要性.然后利用免疫网络机理和约简算法融合,构造免疫网络约简算法,把相对核加入初始种群加快收敛速度.最后,以经典的实例分析表明,该方法是求解知识约简问题的快速有效方法.     

基于元数据的故障诊断知识统一方法

为了解决远程协同故障诊断系统知识统一问题,通过研究故障诊断知识和面向对象表示方法的特点,提出诊断知识元数据融合数学模型,采用改进的虚拟法对异构元数据进行融合,实现诊断知识统一。通过某型磨床故障诊断知识融合的过程证明该方法可以实现诊断知识统一,提高诊断知识搜索和调用的效率。     

知识获取技术及其在网络智能故障诊断中的应用

基于遗传算法提出了一种新型的机器学习方法,它利用遗传算法的全局寻优手段,为解决知识获取这一瓶颈问题另辟捷径。论述了该方法的原理及其实现过程,并且给出了网络故障诊断应用实例,证明了它的有效性。