本文關(guān)鍵詞：面向化工仿真培訓(xùn)的智能評分系統(tǒng)設(shè)計(jì)

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【摘要】：隨著時(shí)代的發(fā)展,過程仿真技術(shù)應(yīng)用范圍越來越廣。在化工仿真培訓(xùn)領(lǐng)域,對仿真培訓(xùn)系統(tǒng)功能的要求越來越高。評分系統(tǒng)作為一個(gè)附屬功能,扮演的角色也越來越重要。然而目前應(yīng)用在化工仿真培訓(xùn)系統(tǒng)內(nèi)的評分系統(tǒng)都只具有簡單的評分模式,不能針對用戶的操作做出科學(xué)的評價(jià),也不能給出操作失誤的原因與合理的建議,以及不能對出現(xiàn)的故障做出智能診斷。本文針對以上問題,在評分系統(tǒng)中建立了評分指標(biāo)體系,增加了智能診斷等功能,從而使系統(tǒng)更加智能、完善,所評分?jǐn)?shù)更加科學(xué)準(zhǔn)確。主要的工作內(nèi)容如下:1)針對化工工藝過程復(fù)雜、操作步驟繁雜從而導(dǎo)致傳統(tǒng)評分方式不夠科學(xué)不夠準(zhǔn)確的問題,智能評分系統(tǒng)引入了評分指標(biāo)。首先通過對化工仿真培訓(xùn)的全方位定位分析后建立了評分指標(biāo)體系,再依據(jù)評分指標(biāo)體系將化工仿真培訓(xùn)中的操作步驟層層細(xì)化,依據(jù)重要程度提取出操作步驟中的精華,這樣選取的評分指標(biāo)更科學(xué),只有有了科學(xué)的評分指標(biāo),評分系統(tǒng)給出的評分才更準(zhǔn)確更有說服力。所以對仿真培訓(xùn)系統(tǒng)中評分指標(biāo)的選取至關(guān)重要。2)針對化工仿真培訓(xùn)系統(tǒng)內(nèi)評分系統(tǒng)過于簡單、無法對故障進(jìn)行診斷的問題,本文引入專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。利用專家系統(tǒng)在化工領(lǐng)域的專家知識和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力,重新設(shè)計(jì)了知識庫。接著提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的混合推理機(jī)制,并在Weka平臺上進(jìn)行了驗(yàn)證,之后利用此推理機(jī)制對氣化爐故障特征進(jìn)行了推理,得到了良好的推理效果。接下來設(shè)計(jì)了面向化工仿真培訓(xùn)的專家系統(tǒng)解釋器,對每一條故障的診斷都做出合理的解釋并提出可行的建議。3)我們將智能評分系統(tǒng)應(yīng)用在煤化工工程仿真中,在系統(tǒng)運(yùn)行過程中,由于科學(xué)合理的選取了評分指標(biāo),保證了評分系統(tǒng)評分的準(zhǔn)確性與可靠性。同時(shí)智能評分系統(tǒng)對故障的診斷處理迅速準(zhǔn)確,并能及時(shí)的將信息反饋給用戶,最后給出綜合評價(jià)和分?jǐn)?shù)評判。在整個(gè)使用過程中,智能評分系統(tǒng)對問題均能做出很好地應(yīng)對,極大地提高了用戶的技能水平,為企業(yè)、高校與社會帶來了巨大的效益。
【關(guān)鍵詞】：化工仿真 評分系統(tǒng) 評分指標(biāo) 智能診斷 專家系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TQ02;TP391.9
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展及存在的問題11-13
• 1.2.1 國內(nèi)外研究進(jìn)展11-12
• 1.2.2 智能評分系統(tǒng)存在的問題12-13
• 1.3 智能評分系統(tǒng)的發(fā)展趨勢及方向13-14
• 1.4 研究目的和主要內(nèi)容14
• 1.4.1 研究目的14
• 1.4.2 主要內(nèi)容14
• 1.5 本章小結(jié)14-15
• 第2章 面向化工仿真培訓(xùn)的智能評分系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)15-23
• 2.1 化工仿真培訓(xùn)系統(tǒng)概述15-16
• 2.2 化工仿真培訓(xùn)系統(tǒng)框架16-17
• 2.3 化工仿真培訓(xùn)的智能評分系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)17-22
• 2.3.1 系統(tǒng)功能需求分析17-18
• 2.3.2 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)18
• 2.3.3 評分系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)18-21
• 2.3.4 系統(tǒng)評分內(nèi)容設(shè)計(jì)21-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第3章 智能評分系統(tǒng)評分指標(biāo)摸塊的研究23-30
• 3.1 評分指標(biāo)的介紹23-24
• 3.1.1 評分指標(biāo)的選取原則23-24
• 3.2 化工仿真培訓(xùn)中智能評分系統(tǒng)的評分指標(biāo)體系24-27
• 3.2.1 建立評分指標(biāo)體系24
• 3.2.2 化工仿真培訓(xùn)中智能評分系統(tǒng)的評分指標(biāo)分類24-27
• 3.3 化工仿真培訓(xùn)中智能評分系統(tǒng)的評分指標(biāo)選取27-29
• 3.3.1 變換工段開車過程步驟介紹27-28
• 3.3.2 變換工段開車過程評分項(xiàng)確定28-29
• 3.3.3 變換工段開車過程具體評分指標(biāo)29
• 3.4 本章小結(jié)29-30
• 第4章 智能評分系統(tǒng)智能診斷模塊的研究30-46
• 4.1 智能診斷算法的選取30-31
• 4.1.1 專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別30
• 4.1.2 專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互補(bǔ)30-31
• 4.2 智能診斷模塊流程分析31-32
• 4.3 面向化工仿真培訓(xùn)的專家系統(tǒng)知識庫的設(shè)計(jì)32-40
• 4.3.1 知識的表示32-34
• 4.3.2 知識的獲取34-40
• 4.4 面向化工仿真培訓(xùn)的專家系統(tǒng)推理機(jī)的設(shè)計(jì)40-43
• 4.4.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)混合推理機(jī)制的推出40
• 4.4.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)混合推理機(jī)制的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證40-43
• 4.5 面向化工仿真培訓(xùn)的專家系統(tǒng)解釋器的設(shè)計(jì)43-45
• 4.6 本章小結(jié)45-46
• 第5章 智能評分系統(tǒng)在煤化工仿真工廠的應(yīng)用46-64
• 5.1 煤化工工藝分析46
• 5.2 煤化工仿真培訓(xùn)系統(tǒng)需求分析46-47
• 5.2.1 仿真界面要求46-47
• 5.2.2 評分系統(tǒng)要求47
• 5.3 煤化工仿真培訓(xùn)智能評分系統(tǒng)的設(shè)計(jì)47-54
• 5.3.1 組態(tài)軟件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)47-48
• 5.3.2 煤化工仿真培訓(xùn)系統(tǒng)界面的實(shí)現(xiàn)48-51
• 5.3.3 智能評分系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)51-54
• 5.4 煤化工仿真培訓(xùn)智能評分系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)54-63
• 5.5 本章小結(jié)63-64
• 第6章 總結(jié)與展望64-66
• 6.1 總結(jié)64
• 6.2 展望64-66
• 致謝66-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 附錄71

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：533831