【摘 要】
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该课题研究了机械设备故障诊断专家系统的设计原理和技术实现.作者通过分析诊断型专家的基本特征及其建立方法,大型、复杂机械设备的故障特点以及故障与监测信号之间的联系,
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该课题研究了机械设备故障诊断专家系统的设计原理和技术实现.作者通过分析诊断型专家的基本特征及其建立方法,大型、复杂机械设备的故障特点以及故障与监测信号之间的联系,为生产无缝钢管的穿孔机组建立了故障诊断专家系统ESMEFD (Expert Systerm of Mechanic Equipment Fault Diagnosis).ESMEFD内部采用模块化设计方法,由取原始数据和标准值模块、归一化模块、规则匹配模块、推理模块、记录解释模块以及知识获取模块构成.对外表现出良好的封装性.ESMEFD采用模糊产生式规则作为知识表示方法;以多维模糊推理为主要推理方式,用BP(Backword Propagation)神经网络作为辅助推理方式,其综合推理的结果弥补了由于知识库中的规则不完整所造成的缺陷;ESMEFD对知识库听部分规则采用动态建立模糊子集进行推理的方法,灵活解决了设备故障多样性造成的不同规则中对同一种参数的模糊子集有不同要求的问题.用Kohonen神经网络模型构造了聚类器,使专家系统具有一定的知识自动获取能力.ESMEFD的各项功能在实验室模拟系统中得到确认,正在现场试运行,总体表现良好.
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