【摘 要】
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针对动车组受电弓维护决策和智能诊断中知识多源异构以及维修记录缺失不完整和语义冲突等问题,提出异构信息融合和模糊智能诊断算法。针对受电弓诊断知识的多源异构特性及其
【机 构】
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北京交通大学机械与电子控制工程学院,天津大学机械工程学院,南车青岛四方机车车辆股份有限公司技术中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(51475324);中央高校基本科研业务费(M14JB00080)项目资助
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针对动车组受电弓维护决策和智能诊断中知识多源异构以及维修记录缺失不完整和语义冲突等问题,提出异构信息融合和模糊智能诊断算法。针对受电弓诊断知识的多源异构特性及其不足,提出采用本地数据库资源描述框架（RDF）到全局RDF的转换和通过霍尔（Horn）逻辑刻画概念属性间的等价、包含或冲突关系,得到受电弓故障知识RDF（S）本体合并。基于知识融合结果和对受电弓系统的FMEA分析,建立受电弓故障树模型,并结合T-S模糊理论对其进行改进,引入模糊乘和最大/最小算子建立T-S模糊门,推理计算得到不完整缺失数据条件下故障
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