基于案例推理的装备车辆故障诊断系统

摘要

基于案例的推理(CBR)是近年来人工智能领域中新兴起的一种推理方法，将该方法应用于故障诊断领域，为故障诊断提供了一条新途径。论文以装备车辆故障诊断为应用背景，结合相关人工智能技术，以案例推理和规则推理为主要诊断技术，研究并设计了一个装备车辆故障诊断系统原型，以实现对装备车辆故障的智能诊断。 对基于案例推理方法的主要技术进行了深入研究，如案例表示、案例组织和索引、案例检索、案例调整等，分析了基于案例推理方法的优缺点，提出了一种融合案例和规则的集成推理机制，给出了融合推理机制的设计方案和实现策略，建立了一个混合故障诊断模型。在分析装备车辆故障知识的基础上，依据装备车辆故障的特点，按照故障发生的不同系统对故障进行分类建立案例库，采用聚类分析的方法为案例建立索引，从而将整个案例库组织成层次的多级索引结构，不仅降低了案例表示和组织的难度，而且大大提高大型案例库的检索效率，并给出了基于关系数据库的知识库组织形式。研究和分析了案例推理中常用的检索策略，提出了基于TOPSIS方法和最近邻法相结合的分级检索模型，利用信息熵的原理来计算案例的权重，使案例权重的分配较为客观准确，并给出分级检索模型和权重计算的实例，验证了方法的正确性和有效性。 基于上述思想，设计和建立了系统的结构体系、概念模型、物理模型和诊断流程，并构建了软件原型系统。

目录

文摘

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声明

第一章绪论

1.1研究的目的和意义

1.2研究现状

1.3论文内容安排

第二章融合案例和规则的推理方法在故障诊断中的应用

2.1案例推理概述

2.1.1案例推理的工作原理

2.1.2案例推理系统的主要研究内容

2.1.3基于案例推理的优缺点

2.2案例推理和规则推理的集成

2.2.1案例推理和规则推理集成概述

2.2.2基于案例和规则的集成推理机制

2.3本章小结

第三章系统知识库的构建

3.1装备车辆故障知识分析

3.1.1装备车辆故障诊断

3.1.2装备车辆故障原因及症兆

3.1.3装备车辆故障的特点

3.1.4装备车辆故障知识的获取

3.2故障知识的表示和组织

3.2.1故障案例的表示

3.2.2故障案例多级索引的建立

3.2.3规则知识的表示

3.3系统知识库的建立

3.3.1知识库的组成

3.3.2案例库的建立

3.3.3规则库的建立

3.4本章小结

第四章系统分级检索机制研究

4.1故障案例检索模型分析

4.1.1案例检索方法分析

4.1.2分级检索机制的设计思想

4.2分级检索机制的设计与实现

4.2.1故障案例相似性的定义

4.2.2第一级检索算法的设计

4.2.3第二级检索算法的设计

4.2.4基于熵值法的故障特征权重计算

4.3计算实例

4.3.1第一级检索算法实例

4.3.2第二级检索算法实例

4.4本文小结

第五章装备车辆故障诊断系统的实现

5.1系统需求分析

5.2系统的总体结构

5.2.1系统的总体设计

5.2.2系统的软件结构及功能

5.2.3系统的诊断流程

5.2.4系统的功能界面

5.3系统的应用

5.4本章小结

第六章总结与展望

6.1论文内容总结

6.2展望

参考文献

致谢

作者攻读硕士学位期间的主要研究成果