隨著中國制造2025的逐步開展,我國機床制造企業(yè)通過技術創(chuàng)新在機床故障數(shù)據(jù)收集、故障數(shù)據(jù)分析等方面取得了很大的進步,為機床故障診斷專家系統(tǒng)的診斷能力的提高打下了一定的基礎。機床故障診斷專家系統(tǒng)的診斷能力與故障診斷知識庫中知識量的豐富程度相關,知識庫中知識量越豐富,故障診斷能力越強。但是機床故障診斷知識量大且動態(tài)性強,使得機床制造企業(yè)難以對其進行高效的知識擴展方面的知識管理。為此本文以機床故障診斷知識為研究對象,對機床故障診斷知識的擴展方法與技術進行研究,并開發(fā)實現(xiàn)機床故障診斷知識擴展平臺的原型。本文首先對機床故障診斷知識擴展方面的知識管理存在的問題進行分析,根據(jù)目前存在的問題對機床故障診斷知識擴展的需求進行分析,然后分析面向機床故障診斷的知識擴展方法,設計機床故障診斷知識擴展平臺的運行模式和體系結(jié)構,分析進行機床故障診斷知識擴展的重要支撐技術,并對后文將開展的機床故障診斷知識擴展的關鍵技術和平臺實現(xiàn)技術的研究進行分析。其次,本文進行機床故障診斷知識擴展的5個方面的關鍵技術的研究,研究可進行不同類型機床故障診斷知識表示模型構建的知識模型構建技術,研究可高效的向知識庫中擴展故障診斷實例的實... 

【文章來源】：重慶大學重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

滾齒機故障診斷知識表

圖 5.5 滾齒機故障診斷知識實例表Fig. 5.5 Hobbing machine tool fault diagnosis knowledge individuals table在擴展過程中，系統(tǒng)首先會將所有的實例個體都添加到知識庫中，然后再進行實例間的對象屬性關聯(lián)，這樣可以避免在批量導入過程中某項實例關聯(lián)對象屬性時另一項實例還未添加到知識庫中而產(chǎn)生的實例無法找到的問題。如圖 5.6 中所示，在知識擴展平臺 Web 界面上傳滾齒機故障診斷知識實例表，完成導入后即可在圖 5.7 中查看到擴展到滾齒機故障診斷知識庫中的知識實例。導入

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于語義網(wǎng)絡的副翼作動器綜合故障診斷方法[J]. 孫錦文,馬劍,丁宇,劉清竹,王景霖,吳英建.  山東科技大學學報(自然科學版). 2017(05)
[2]基于語義網(wǎng)的高校圖書館學科知識服務方案研究[J]. 何勝,熊太純,葉飛躍,李仁璞,馮新翎.  情報理論與實踐. 2017(02)
[3]本體驅(qū)動的機械設備診斷維護知識建模[J]. 秦大力,于德介,劉堅.  中國機械工程. 2014(14)
[4]語義網(wǎng)在軍事領域的應用綜述[J]. 張倩倩,劉俊,楊曉冬.  計算機與數(shù)字工程. 2013(03)
[5]基于本體的機電設備故障診斷知識表示方法研究[J]. 趙靜,鄢萍,陳國榮,胡林橋.  制造業(yè)自動化. 2011(15)
[6]基于本體的故障診斷知識管理系統(tǒng)研究[J]. 于德介,周安美,郭建文.  湖南大學學報(自然科學版). 2011(05)
[7]基于語義網(wǎng)絡的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷知識表示[J]. 李太福,黃茂林,謝志江.  重慶大學學報(自然科學版). 2001(06)

博士論文
[1]面向人機協(xié)同診斷的數(shù)控機床故障知識演化技術研究[D]. 胡林橋.重慶大學 2015
[2]輸變電設備在線狀態(tài)分析與智能診斷系統(tǒng)的研究[D]. 馬剛.華北電力大學 2013
[3]電網(wǎng)故障診斷方法及其系統(tǒng)架構研究[D]. 王磊.山東大學 2013
[4]基于知識的結(jié)構健康管理系統(tǒng)關鍵技術研究[D]. 常琦.南京航空航天大學 2011
[5]基于知識的礦井通風機故障診斷的研究[D]. 葛欣.中國礦業(yè)大學 2010

碩士論文
[1]飛機發(fā)動機故障診斷專家系統(tǒng)研究[D]. 劉平華.青島科技大學 2017
[2]語義Web技術在信息檢索系統(tǒng)中的應用研究[D]. 劉景亮.東北師范大學 2010



本文編號：2998030