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原文传递 基于不确定推理的车辆故障诊断专家系统
论文题名: 基于不确定推理的车辆故障诊断专家系统
关键词: 车辆故障诊断;专家系统;不确定推理;产生式规则;动态加权因子;可靠性计算
摘要: 故障诊断技术是借助现代监控、测试和计算机分析等手段,诊断故障的性质和起因,并预测故障趋势,进而采取相应对策的技术。利用故障诊断技术可以及时找出设备的故障,避免损失,因而对它的研究具有重要的社会意义和巨大的经济价值。 专家系统是一种具有专门知识与经验的智能计算机软件系统。它把专门领域中人类专家的知识存储在计算机中,使得计算机能够像人类专家那样思考和解决问题。 本文将专家系统技术应用于车辆的故障诊断。在车辆故障诊断中,表示故障与原因之间关系的专家知识在逻辑上是一种因果关系,具有不确定性特点。据此,本文采用适于表达因果关系的产生式表示法表示车辆故障诊断领域的专家知识,采用适合不确定性知识的不确定推理方法进行知识推理。 本文首先对故障诊断及专家系统技术进行了简要介绍,随后将专家系统技术应用于车辆故障诊断,设计了一个车辆故障诊断专家系统。车辆在不同使用期中故障率不同,导致不同使用期中故障现象和故障关联度也不同。针对这个规律,并考虑诊断规则中不同证据重要性不同的情况,本文对不确定推理方法中诊断规则的可信度按故障里程进行了分段处理,为诊断规则的证据引入了动态加权因子。最后,本文给出了车辆故障诊断专家系统的实现。该系统包括知识模块、诊断推理模块和辅助模块三大模块,其中知识模块和诊断推理模块是系统的主体。知识模块包括知识管理子模块、可靠性计算子模块和维修记录子模块,诊断推理模块包括解释子模块和推理子模块。 该系统己在Windows平台上用Borland C++Builder集成开发环境和Microsoft SQL Server 2000数据库实现,并已成功应用于车辆的实际故障诊断中,取得了较好的诊断效果。
作者: 林晓斌
专业: 计算机应用技术
导师: 王树义
授予学位: 硕士
授予学位单位: 大连理工大学
学位年度: 2007
正文语种: 中文
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