【摘 要】
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考虑了重型机床结构和故障的复杂度,将重型机床故障分为三个等级,引入规则诊断体和案例诊断体的概念,在产品结构树的基础上演化出结构故障树的知识组织方式,分别用规则诊断体
【机 构】
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华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室,华中科技大学船舶与海洋工程学院
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考虑了重型机床结构和故障的复杂度,将重型机床故障分为三个等级,引入规则诊断体和案例诊断体的概念,在产品结构树的基础上演化出结构故障树的知识组织方式,分别用规则诊断体间的映射方法和框架表示法描述故障关联和故障案例,并提出了数据库组织结构。根据重型机床规则特征,通过BP神经网络训练规则诊断体实现基于规则推理的诊断,同时提出基于模糊隶属度的案例诊断体CBR诊断方法,通过最近相邻算法实现未知案例的匹配检索,介绍了案例重用和调整,针对案例库管理,用基于TC相似度的K-近邻算法实现新案例入库,并介绍了原始样本案例库"分类关联—聚类验证—调整入库"的构建过程。最后,进行了原型系统的开发。
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