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面向知識工程的提升機智能故障診斷方法

  針對傳統提升機故障診斷系統中知識獲取困難、知識表示單一且故障診斷推理方法自適應能力弱從而導致診斷推理結果不穩定等問題,研究了面向知識工程的提升機智能故障診斷方法。重點針對提升機故障診斷過程中的三大關鍵科學問題,即知識獲取、知識表示和知識推理技術進行了深入研究:提出了基于融合差別矩陣和屬性重要度的提升機故障診斷規則知識獲取方法,為提升機故障診斷提供了數據基礎;構建本體知識庫,提出了基于 OWL DL 的故障診斷知識表示方法和基于 SWRL 的故障診斷規則知識表示方法,實現了提升機系統結構及診斷知識的集成;對本體知識進行了概率擴展,提出了基于本體和貝葉斯網絡的不確定性知識融合推理方法,提高了推理的效率和準確率。 開發了面向知識工程的智能故障診斷系統,通過實例驗證和企業應用證明了該方法的可行性和準確性。

礦井提升機故障診斷是一個十分復雜的故障知識分析和推理的過程,近年來,國內外研究人員主要利用小波分析法、時頻分析法、EMD 能量熵法等信號分析處理和回歸分析、主成分分析等統計法 ,以及專家系統、人工智能等基于知識的方法 開展了一些有效的診斷。 這些研究成果為本課題的研究提供了有益的借鑒和參考。

但提升機是一個異常復雜的系統,且由于其運行條件及環境特殊,導致提升機故障知識具有數據量大、時變性、耦合性和數據冗余等特點 ,而目前的提升機故障診斷方法的實現仍主要依賴傳統的故障診斷專家系統和診斷專家的經驗進行,其診斷結果的穩定性僅僅建立在成功的診斷實例和經驗基礎之上,致使診斷的決策缺乏科學的理論依據,并且存在診斷效率低、知識管理落后等弊端,不能完全適應提升機故障診斷任務的要求,主要體現在:① 由于礦井提升機系統結構知識、技術報告、維修手冊、數據報表等資料分散,沒有實現有效的管理與利用,知識管理的落后導致了礦井提升機知識的分裂,造成了技術易流失和知識共享的困難;② 采用傳統的故障診斷方法,主要是依據專家的診斷經驗來進行診斷,由于專家個體的差異,導致領域專家知識具有很強的隨機性,另外由于是主觀的知識整理,不可避免帶有偏見和錯誤,再加上與領域專家交流的復雜性和困難性,導致獲取的知識往往具有不完整的特性,進一步造成了診斷知識庫的不完備;③ 傳統專家系統的建立缺乏系統理論知識的指導,對提升機故障診斷概念、診斷問題描述、診斷知識的處理等方面沒有統一的描述,在知識的表示、獲取和更新方面沒有形成統一的認識和規范,不能完全適應系統診斷推理的需求,且存在表達能力弱,無法呈現完整的知識等缺陷;④ 現實中,提升機的故障現象和故障原因并非一一對應,所以需要進行不確定性的推理,現有故障診斷系統的推理方法簡單、推理策略不靈活,最主要的是系統沒有自學習的能力,不能夠自我完善。 一旦發生推理出錯,很難找到故障發生的具體原因和位置。

所以研究礦井提升機故障診斷所需要的知識體,對故障現象、故障原因及其相互關系進行深入分析,在此基礎上通過對故障知識的分類和推理來定位故障源,是準確診斷提升機故障的技術關鍵。 鑒于此,筆者提出了基于知識工程的礦井提升機故障診斷方法,重點解決提升機故障診斷過程中知識獲取、知識表示和知識推理三大關鍵問題。 從提升機系統的物理結構和邏輯組成出發,深入分析提升機故障現象和故障原因的傳播機理,融合粗糙集、本體和貝葉斯模糊推理等現代智能技術,對提升機的故障領域知識進行建模,以及對故障診斷知識和診斷規則知識進行語義描述,構建礦井提升機的不確定性推理系統,從而解決提升機故障知識的分析、轉換和處理等關鍵問題,提高礦井提升機故障診斷的效率。

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點擊次數:  更新時間:2019-04-29 18:25:55  【打印此頁】  【關閉
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