基于CBR和RBR混合推理的軋機齒輪箱智能診斷技術研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本課題針對傳統(tǒng)齒輪箱智能診斷系統(tǒng)獲取知識的困難,提出了基于案例(Case-based Reasoning,CBR)和規(guī)則(Rule-based Reasoning,RBR)混合推理方式的智能診斷技術。在研究兩種推理技術優(yōu)缺點的基礎上,取長補短,合理的應用到軋機齒輪箱故障診斷工作中,有效提高了故障診斷的準確率和效率。本課題研究的主要內容如下： (1)結合齒輪和軸承傳動的振動模型,系統(tǒng)研究齒輪箱典型故障的時域和頻域特征,針對模擬故障

2、的試驗數(shù)據(jù)以及軋機監(jiān)測系統(tǒng)提供的工程數(shù)據(jù),研究時域和頻域特征與設備故障之間的關系。 (2)根據(jù)實驗室多年積累的成功案例,提取相應的時、頻域特征建立典型故障案例庫。運用面向對象的方法表示案例,大大方便了案例庫的管理。針對傳統(tǒng)案例檢索中相似度算法的不足之處,提出了一種新的案例檢索算法,有效的解決了傳統(tǒng)的相似度算法檢索案例不準確的問題。 (3)深入研究基于規(guī)則的智能診斷技術中的知識表示和規(guī)則推理,運用模糊產生式方法表示故障診斷

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