论文题目: 面向复杂系统生命周期的故障诊断技术研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 计算机应用技术
作者: 张晓阳
导师: 吴慧中,孙宇
关键词: 故障诊断,产品生命周期,人工智能,知识建模,贝叶斯网络,健康监测,免疫机制
文献来源: 南京理工大学
发表年度: 2005
论文摘要: 复杂系统在国民经济中扮演着重要角色,但其日益复杂的结构和控制系统造成了其故障的多发性特点。对于用户来说,如何提高和保障系统的工作可靠性与有效性是一个亟待解决的问题;而对于装备制造企业来说,产品质量的竞争焦点集中到了设计开发阶段和售后服务阶段,为客户提供高可靠性的产品、迅速有效的诊断维护服务是众多装备制造企业所面临的共同问题。这些问题的解决具有重要的实际意义。 基于上述动机,本文提出了面向复杂系统生命周期的诊断维护理念,详细阐述了其内涵和三维视图,目的是以网络和远程通信技术为支撑,实现装备系统生命周期时间内故障诊断维护数据信息的集成和管理,建立、完善和保持复杂系统生命周期时间内的信息流,并以此为基础,开展相关的应用研究。本文的主要成果与创新为: 首先,提出了面向复杂系统生命周期的诊断维护理念,以此为指导研究了面向复杂系统生命周期的诊断维护系统,提出了其描述模型、总体结构和逻辑结构,分析了该系统与企业管理信息系统相融合的必要性、可行性及意义,对构建相关系统具有指导意义。 其次,提出了诊断维护知识的应用模型,定义了知识建模和知识单元的概念,建立了知识单元模型,并提出了基于知识单元的知识共享和创新应用方法。通过知识单元和知识编码实现了诊断维护知识的组织、管理和重用,提升了企业诊断维护知识资源的管理和应用水平,有利于产品的设计优化、可靠性提高和诊断系统的开发,架起了系统设计和诊断系统开发之间的桥梁。 再次,提出了从知识单元生成诊断规则和贝叶斯网络的方法思路,以知识单元为基础,设计了集成智能诊断系统总体结构。并提出了用粗糙集确定其提取的诊断规则的可信度的方法,给出了规则推理、实例推理和贝叶斯网络推理的集成诊断策略。其中贝叶斯网络很好地解决了故障的不确定性推理问题。 第四,指出了复杂系统健康管理的内涵及其监控模式和信息视图。提出了基于生物免疫机制的分布式多Agent健康监测体系,建立了免疫Agent模型和基于免疫机制的监测系统工作模型。提出了复杂系统健康评估的方法,并以故障的危害性大小来衡量其对系统健康状态的影响。 最后,提出了面向复杂系统生命周期的诊断维护系统的实施策略,以轨道交通自动门的诊断维护系统为例,介绍了其总体方案,以及计算机网络、无线通信等支撑技术的集成和系统功能的实现方法,并给出了系统的测试运行结果。
论文目录:
1 绪论
1.1 故障诊断技术的研究意义
1.2 故障诊断技术的研究范畴
1.3 智能故障诊断技术的研究现状
1.3.1 智能故障诊断技术
1.3.1.1 主要智能故障诊断方法
1.3.1.2 存在的问题
1.3.2 故障诊断模式的发展
1.3.3 诊断技术的发展趋势及其与信息技术的融合
1.4 论文主要研究内容
1.5 论文的组织结构
2 面向复杂系统生命周期的诊断维护理念与系统研究
2.1 问题的提出
2.2 故障控制及诊断维护在复杂系统生命周期中的角色
2.3 面向复杂系统生命周期的诊断维护理念
2.3.1 理念内涵、特点及其基本问题
2.3.2 复杂系统的生命周期诊断维护三维视图
2.3.3 理念实施的技术问题
2.4 面向复杂系统生命周期的诊断维护系统研究
2.4.1 系统的描述模型
2.4.2 系统的总体结构
2.4.3 系统的逻辑结构
2.4.3.1 智能诊断维护中心的逻辑结构
2.4.3.2 复杂系统健康监测的逻辑结构
2.5 面向生命周期的诊断维护系统是企业信息化的重要部分
2.6 本章小结
3 复杂系统的诊断维护知识建模与管理技术研究
3.1 复杂系统的故障控制技术及其知识产出
3.1.1 故障树分析(FTA)
3.1.2 故障模式及影响分析(FMEA)
3.2 诊断维护知识范围分析
3.3 诊断维护知识的管理与应用模型
3.3.1 知识管理与知识建模概念
3.3.2 诊断维护知识的应用模型
3.3.3 基于系统结构分解的知识组织
3.4 知识单元模型及应用
3.4.1 知识单元模型
3.4.2 基于知识单元的知识重用与知识发现
3.4.2.1 基于知识单元相似度的知识重用
3.4.2.2 知识单元上的知识发现
3.4.2.3 算例及分析
3.5 基于知识编码的知识重用
3.5.1 编码及其原则
3.5.2 知识编码体系的设计
3.5.3 知识编码的实现及知识重用
3.6 本章小结
4 复杂系统的集成故障诊断技术研究
4.1 复杂系统的故障特性及诊断问题描述
4.2 基于知识的故障诊断系统的构建策略
4.3 复杂系统的集成故障诊断系统
4.3.1 智能故障诊断系统总体结构
4.3.2 知识获取与知识单元的知识关联
4.3.2.1 专家知识获取策略
4.3.2.2 基于粗糙集的规则提取及其可信度确定
4.3.2.3 系统结构建模及诊断知识的关联
4.3.3 基于规则的诊断推理
4.3.3.1 用知识单元生成诊断规则
4.3.3.2 基于规则的诊断推理
4.3.3.3 诊断实例的编辑与使用
4.3.4 基于贝叶斯网络的诊断推理
4.3.4.1 贝叶斯网络的概率基础
4.3.4.2 贝叶斯网络上的推理
4.3.4.3 将故障树转化为贝叶斯网络
4.3.4.4 用知识单元构建贝叶斯网络
4.3.5 集成诊断推理策略
4.4 本章小结
5 复杂系统的健康监测诊断技术研究
5.1 复杂系统健康管理的内涵
5.2 健康管理的监控模式与信息视图
5.3 基于免疫机制的分布式多Agent健康监测体系
5.3.1 生物免疫机制及人工免疫工程
5.3.1.1 免疫系统机制及其特点
5.3.1.2 人工免疫工程的思想方法
5.3.2 多Agent健康监测结构模型及生物学模拟
5.3.3 免疫Agent模型
5.3.4 基于免疫机制的监测系统工作模型
5.4 系统健康监测与状态评估方法
5.4.1 故障抗原的监测识别
5.4.2 系统健康评估方法
5.4.3 应用实例
5.5 本章小结
6 面向复杂系统生命周期的诊断维护系统实施研究
6.1 面向复杂系统生命周期的诊断维护系统实施策略
6.2 轨道交通自动门的诊断维护系统总体方案
6.2.1 系统总体方案
6.2.2 系统总体工作流程
6.3 智能诊断维护中心的开发
6.3.1 智能诊断维护中心的功能设计
6.3.2 知识管理模块的开发
6.3.3 智能诊断推理模块的开发
6.4 列车监控子系统的设计与开发
6.4.1 列车监控子系统的功能设计
6.4.2 列车LON监控网络的结构
6.4.3 列车本地监控软件的开发
6.4.3.1 列车主从站的监控逻辑
6.4.3.2 列车主从站监控软件
6.5 远程诊断维护服务子系统的开发
6.5.1 远程诊断维护的网络结构
6.5.2 远程监控软件的开发
6.5.3 远程诊断维护软件的开发
6.6 系统的总体试验测试
6.7 本章小结
7 总结与展望
7.1 成果与创新
7.2 研究展望
致谢
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文
发布时间: 2005-09-12
参考文献
- [1].基于智能信息处理的发电机绕组绝缘故障在线监测与诊断技术研究[D]. 周政新.东华大学2011
- [2].有机磷类农药中毒的快速检测与诊断技术研究[D]. 王利民.南京农业大学2011
- [3].水下机器人运动控制与故障诊断技术研究[D]. 王建国.哈尔滨工程大学2011
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- [3].基于支持向量回归技术的大型复杂机电设备故障诊断研究与应用[D]. 王然风.太原理工大学2005
- [4].复杂装备诊断维护系统关键技术研究[D]. 费胜巍.南京理工大学2007
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