面向复杂设备的远程智能诊断技术及其应用研究

论文题目: 面向复杂设备的远程智能诊断技术及其应用研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 机械设计及理论

作者: 韩彦岭

导师: 方明伦,陈云

关键词: 远程服务,智能诊断,数据挖掘,多代理技术,开放式公共服务平台,自组织过程规划,知识链,资源优化调度,模糊层次评价,多层次灰色关联分析

文献来源: 上海大学

发表年度: 2005

论文摘要: 以制造业全球化、市场竞争激烈化为趋势的制造业发展大环境下,制造企业要赢得竞争,产品质量是核心,优质服务是保障。为适应制造业的发展趋势,企业服务的理念从内容到形式得到进一步扩展。故障诊断对于降低生产事故、减少经济损失、提高产品附加值、增强企业竞争力具有重要意义,成为现代企业服务的重要组成部分和研究热点。随着现代设备日益向高速度、高效率、复杂化、网络化方向发展,传统的服务方式和故障诊断技术越来越难以满足设备诊断的要求,远程化、智能化成为故障诊断研究领域的一个重要发展方向和必然趋势。本文通过对比,分析了传统故障诊断研究在技术、方法上存在的不足和局限,提出建立基于开放式公共服务平台的智能故障诊断系统体系结构,把知识工程、人工智能、分布式系统理论与技术融入复杂设备故障诊断领域,研究基于知识的智能故障诊断技术及相关理论和系统架构。论文首先研究远程智能故障诊断系统总体架构,通过分析复杂设备故障诊断的特点及传统诊断模式的局限性,提出建立开放式公共技术服务平台,实现广域范围内技术、资源、知识的共享与集成,阐述系统体系特征与系统实现的关键技术,为远程智能故障诊断的顺利实施提供理论和方法上的支持与保证。在研究系统总体框架的基础上,指出基于知识的智能故障诊断是本文的核心研究内容。从信息、知识、智能三者辩证关系的角度,从智能行为与自组织本质的内在相似性的论证出发,研究智能故障诊断的原理和自组织过程规划机制,从任务分解、过程双约束、知识链的形成研究分层的故障定位原理,详细阐述了智能诊断的自组织过程。拥有知识是智能系统的重要标志,知识的数量和质量是决定智能系统性能的关键因素,由此知识获取成为基于知识的智能诊断系统的重要研究内容。传统故障诊断方法中由于知识获取的“瓶颈”,成为系统进一步向智能化、自动化方向发展的障碍。在分析复杂设备故障诊断信息特征的基础上,提出一种改进的数据挖掘过程模型,应用数据挖掘的相关技术实现诊断知识发现与自动获取,并通过实例对上述方法和过程进行了可行性与实用性验证,从理论和技术上解决了智能诊断技术发展过程中的“瓶颈”问题。研究智能故障诊断实现过程,分析支持智能故障诊断的多个视图,从结构、行为、知识和约束四个侧面全方位、多角度剖析故障诊断过程内部信息、知识、智能的组织和运行模式,将多代理技术引入到智能故障诊断的实现过程中,从知识表达、推理技术、基于多代理的资源调度及优化等方面阐述智能诊断的自组织过程实现策略。决策和评价是诊断过程中密切相关的两项工作,论文提出支持智能故障诊断的决策目标和对应的决策模型,建立诊断评价的指标体系及评价模型,系统地论述模糊层次评价和多层次灰色关联分析评价方法,并以此为基础进行综合评价,为智能

论文目录:

摘要

Abstract

第1章绪论

1.1 课题背景及其研究意义

1.1.1 课题研究背景及来源

1.1.2 课题研究意义

1.2 故障诊断技术的研究现状及发展趋势

1.2.1 远程故障诊断技术研究现状

1.2.2 智能故障诊断技术研究现状

1.2.3 故障诊断技术发展趋势

1.3 故障诊断技术的研究基础

1.3.1 代理(Agent)技术

1.3.2 数据挖掘技术

1.3.3 知识工程技术

1.3.4 人工智能技术

1.3.5 计算机网络技术

1.4 论文的主要研究内容及结构

1.4.1 主要研究内容

1.4.2 论文结构安排

1.5 本章小结

第2章远程智能诊断系统总体架构

2.1 复杂设备故障的内涵及其诊断原理

2.1.1 复杂设备结构的分层描述与必要定义

2.1.2 故障描述及其特征

2.1.3 故障诊断的概念及原理

2.2 故障诊断模式的变革

2.2.1 传统的故障诊断模式

2.2.2 开放式公共服务平台模式

2.3 基于开放式公共服务平台的故障诊断模式

2.3.1 基于开放式公共服务平台的故障诊断原理

2.3.2 基于开放式公共服务平台的故障诊断流程

2.4 远程智能诊断系统的总体架构

2.4.1 系统体系结构

2.4.2 系统运行结构

2.4.3 系统体系特征

2.4.4 系统关键技术

2.5 本章小结

第3章基于知识的智能故障诊断技术

3.1 智能理论的哲学思考

3.1.1 智能的探索和内涵

3.1.2 信息、知识和智能的辩证关系

3.2 故障诊断方法概论

3.2.1 基于解析模型的方法

3.2.2 基于信号处理的方法

3.2.3 基于知识的方法

3.3 智能行为的自组织描述

3.3.1 智能行为的理论基础

3.3.2 自组织的概念和特征

3.3.3 智能行为的自组织描述

3.4 智能故障诊断原理和自组织规划

3.4.1 基于知识的智能故障诊断原理

3.4.2 自组织过程规划

3.5 本章小结

第4章基于数据挖掘的故障诊断知识获取

4.1 知识获取技术

4.1.1 传统知识获取手段

4.1.2 故障诊断信息特点

4.2 数据挖掘技术研究

4.2.1 数据挖掘基本概念

4.2.2 数据挖掘过程模型研究

4.2.3 数据挖掘技术

4.3 基于数据挖掘的知识获取技术

4.3.1 基于粗糙集理论的知识获取

4.3.2 基于关联规则的知识获取

4.3.3 基于模糊自组织特征映射网络的知识获取

4.4 本章小结

第5章智能故障诊断过程研究

5.1 故障诊断过程

5.2 支持智能故障诊断过程的多视图分析

5.2.1 结构视图

5.2.2 行为视图

5.2.3 知识视图

5.2.4 约束视图

5.3 智能故障诊断过程实现策略

5.3.1 智能故障诊断过程组织

5.3.2 故障诊断知识表达

5.3.3 基于知识链的诊断并行推理

5.3.4 基于多代理的自组织过程实现

5.4 本章小结

第6章智能故障诊断决策模型与评价方法

6.1 决策与评价

6.1.1 故障诊断推理决策

6.1.2 故障诊断评价

6.2 智能故障诊断决策模型

6.2.1 智能故障诊断决策目标体系

6.2.2 智能故障诊断决策模型

6.3 智能故障诊断评价的指标体系

6.3.1 智能诊断评价指标

6.3.2 智能诊断评价体系

6.4 智能故障诊断的模糊层次评价

6.4.1 模糊集合与隶属函数

6.4.2 模糊层次评价算法

6.4.3 模糊层次评价模型

6.5 灰色关联评价方法

6.5.1 灰色关联分析原理

6.5.2 多层次灰色关联分析

6.6 综合评价过程及实现

6.6.1 综合评价过程总体结构

6.6.2 实例分析

6.7 本章小结

第7章应用案例与分析

7.1 引言

7.2 智能故障诊断原型系统开发

7.2.1 系统开发目标

7.2.2 系统开发环境

7.2.3 系统实现结构

7.2.4 系统实现功能

7.3 智能故障诊断系统关键技术及应用实例

7.3.1 知识获取过程

7.3.2 知识及知识表达

7.3.3 故障诊断自组织过程实现

7.3.4 诊断决策与评价

7.4 应用效果分析

7.5 本章小结

第8章结论与展望

8.1 论文研究成果

8.1.1 理论研究成果

8.1.2 应用研究成果

8.1.3 创新点

8.2 进一步研究方向

8.3 本章小结

参考文献

攻读博士学位期间公开发表的论文

攻读博士学位期间参与的科研项目

攻读博士学位期间获奖情况

图表清单

致谢

发布时间: 2005-09-16

参考文献

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