【摘 要】
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随着现代计算机技术、测试技术、信号分析处理技术、人工智能技术以及软计算和信息融合理论等学科的发展,机械设备状态监测与故障诊断技术进入了一个崭新的阶段.本文在详细总
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随着现代计算机技术、测试技术、信号分析处理技术、人工智能技术以及软计算和信息融合理论等学科的发展,机械设备状态监测与故障诊断技术进入了一个崭新的阶段.本文在详细总结基于人工智能、软计算和信息融合技术的故障诊断的现状和发展趋势的基础上,针对故障诊断中知识获取的"瓶颈"问题、诊断信息的不完整、不精确、模糊和不确定性的特点,对基于软计算和信息融合的设备故障诊断方法——系统级诊断知识的组织和推理、知识的自动获取与诊断、基于软计算和信息融合技术的故障诊断——进行了深入的研究.知识获取被公认为是专家系统建造中的"瓶颈"问题,本文基于矩阵的奇异值分解、模糊C均值聚类和粗糙集理论,研究机械振动的连续数值特征的自动知识获取,并使用获得的知识进行故障诊断.在知识的自动获取中,对含有重复和冲突对象的离散决策表,提出了一种基于启发式约简和属性频率函数的规则获取方法,该方法能够一定程度上降低计算复杂度;把若干振动征兆数据和其对应的故障类型数据看作矩阵和构成决策表,利用矩阵的奇异值分解、模糊C均值聚类和粗糙集学习技术,建立了连续属性值决策表的规则获取方法,该方法获取的诊断规则不仅有很好的知识归纳能力,而且还有很好的知识泛化(推广)能力;在利用获取的知识进行故障诊断中,分析了故障诊断中的各种匹配模式,建立了一种基于征兆重要度考虑的弹性故障诊断规则匹配模式.该模式根据诊断对象和诊断规则的匹配程度、规则强度和预定的诊断结论阈值确定诊断结论,从而使得故障诊断能够根据不同情况确定诊断结论,这更符合实际的需要.
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