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面向知识工程的提升机智能故障诊断方法

  针对传统提升机故障诊断系统中知识获取困难、知识表示单一且故障诊断推理方法自适应能力弱从而导致诊断推理结果不稳定等问题,研究了面向知识工程的提升机智能故障诊断方法。重点针对提升机故障诊断过程中的三大关键科学问题,即知识获取、知识表示和知识推理技术进行了深入研究:提出了基于融合差别矩阵和属性重要度的提升机故障诊断规则知识获取方法,为提升机故障诊断提供了数据基础;构建本体知识库,提出了基于 OWL DL 的故障诊断知识表示方法和基于 SWRL 的故障诊断规则知识表示方法,实现了提升机系统结构及诊断知识的集成;对本体知识进行了概率扩展,提出了基于本体和贝叶斯网络的不确定性知识融合推理方法,提高了推理的效率和准确率。 开发了面向知识工程的智能故障诊断系统,通过实例验证和企业应用证明了该方法的可行性和准确性。

矿井提升机故障诊断是一个十分复杂的故障知识分析和推理的过程,近年来,国内外研究人员主要利用小波分析法、时频分析法、EMD 能量熵法等信号分析处理和回归分析、主成分分析等统计法 ,以及专家系统、人工智能等基于知识的方法 开展了一些有效的诊断。 这些研究成果为本课题的研究提供了有益的借鉴和参考。

但提升机是一个异常复杂的系统,且由于其运行条件及环境特殊,导致提升机故障知识具有数据量大、时变性、耦合性和数据冗余等特点 ,而目前的提升机故障诊断方法的实现仍主要依赖传统的故障诊断专家系统和诊断专家的经验进行,其诊断结果的稳定性仅仅建立在成功的诊断实例和经验基础之上,致使诊断的决策缺乏科学的理论依据,并且存在诊断效率低、知识管理落后等弊端,不能完全适应提升机故障诊断任务的要求,主要体现在:① 由于矿井提升机系统结构知识、技术报告、维修手册、数据报表等资料分散,没有实现有效的管理与利用,知识管理的落后导致了矿井提升机知识的分裂,造成了技术易流失和知识共享的困难;② 采用传统的故障诊断方法,主要是依据专家的诊断经验来进行诊断,由于专家个体的差异,导致领域专家知识具有很强的随机性,另外由于是主观的知识整理,不可避免带有偏见和错误,再加上与领域专家交流的复杂性和困难性,导致获取的知识往往具有不完整的特性,进一步造成了诊断知识库的不完备;③ 传统专家系统的建立缺乏系统理论知识的指导,对提升机故障诊断概念、诊断问题描述、诊断知识的处理等方面没有统一的描述,在知识的表示、获取和更新方面没有形成统一的认识和规范,不能完全适应系统诊断推理的需求,且存在表达能力弱,无法呈现完整的知识等缺陷;④ 现实中,提升机的故障现象和故障原因并非一一对应,所以需要进行不确定性的推理,现有故障诊断系统的推理方法简单、推理策略不灵活,最主要的是系统没有自学习的能力,不能够自我完善。 一旦发生推理出错,很难找到故障发生的具体原因和位置。

所以研究矿井提升机故障诊断所需要的知识体,对故障现象、故障原因及其相互关系进行深入分析,在此基础上通过对故障知识的分类和推理来定位故障源,是准确诊断提升机故障的技术关键。 鉴于此,笔者提出了基于知识工程的矿井提升机故障诊断方法,重点解决提升机故障诊断过程中知识获取、知识表示和知识推理三大关键问题。 从提升机系统的物理结构和逻辑组成出发,深入分析提升机故障现象和故障原因的传播机理,融合粗糙集、本体和贝叶斯模糊推理等现代智能技术,对提升机的故障领域知识进行建模,以及对故障诊断知识和诊断规则知识进行语义描述,构建矿井提升机的不确定性推理系统,从而解决提升机故障知识的分析、转换和处理等关键问题,提高矿井提升机故障诊断的效率。

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点击次数:  更新时间:2019-04-29 18:25:55  【打印此页】  【关闭
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