【摘要】：隨著計算機技術和人工智能的發(fā)展,故障診斷和維修決策技術已發(fā)展到一個新的水平——智能化故障診斷與維修決策。智能診斷技術經(jīng)過十幾年的發(fā)展,在某些方面取得了成功,但在系統(tǒng)自適應能力、學習能力、知識自動獲取以及對不精確信息的處理方面表現(xiàn)較差,而這些問題是依靠單一的智能技術難以解決的。另外,維修決策缺乏科學的評價方法,決策的智能化程度很低。因此,如何將多種智能技術集成,研究一種混合的智能診斷與維修決策的模型,對于推動診斷與維修決策的智能化和科學化將具有重要的理論意義和實際意義。本文將在提高診斷與維修決策的智能化程度方面進行探討和研究,主要包括:建立一種面向診斷與維修決策任務的混合智能模型、研究診斷與維修決策中模糊知識的表達方式和處理技術、探索具有漸進學習能力的診斷方法、建立科學的維修決策體系等。 本文的研究主線是圍繞智能化故障診斷與維修決策建模問題展開的,主要研究內(nèi)容包括: 首先,綜合分析了國內(nèi)外關于智能化故障診斷與維修決策方面研究現(xiàn)狀,指出了存在的問題。 其次,系統(tǒng)地分析了混合智能系統(tǒng)的基本概念,指出了混合智能系統(tǒng)需要研究的三個基本問題:智能技術的融合模式、知識的表示和推理技術;研究了診斷與維修決策系統(tǒng)應具備的五項基本要求,并針對這五項要求,探索性地提出了一種基于多態(tài)融合模式的混合智能模型。 第三,深入研究了混合智能模型中的兩種基礎而關鍵的智能——模糊知識處理和神經(jīng)網(wǎng)絡技術。針對診斷與維修決策中存在的不精確性,提出了一種雙重模糊的知識表達方式,詳細研究了與此表達方式相對應的模糊推理方法,研究出一種廣義的模糊匹配的算法,提出了一種基于模糊匹配度和規(guī)則可信度的沖突消解策略,并研制出一個廣義的模糊知識處理器系統(tǒng)平臺。針對一般的神經(jīng)網(wǎng)絡不具備漸進學習功能、在故障診斷時易發(fā)生漏診或誤診的問題,提出了一種面向診斷任務的組合徑向基函數(shù)網(wǎng)絡分類器,詳細研究了該分類器的實現(xiàn)算法。該分類器的最大特點是具有漸進學習能力,能探測并識別新的故障類型。
【學位授予單位】：武漢交通科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：1999
【分類號】：TH17
【圖文】：

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本文編號：2767334