基于CBR的印刷机故障诊断专家系统研究

摘要

专家系统(EI，excerpt system)在智能诊断领域一直比较热门，是因为它良好的性能和实用性。而案例推理技术(CBR，case-based reasoning)又是专家系统模型里较为新的技术，缓解了知识获取的难度，基础原理是认知科学，能够模拟人类处理问题的思考模式：利用以往类似的处理经验来解决当前遇到的问题，也就是把案例储存起来，然后通过新问题的特征属性寻找相似的案例。本文针对印刷机故障复杂、诊断难度高等问题，设计了基于案例推理的印刷机故障诊断专家系统，课题完成的主要工作如下：
　　(1)介绍专家系统的发展现状，重点阐述案例推理技术的结构模型、优缺点以及其核心技术：根据印刷机故障特点，选择基于面向对象的知识表示方法表示案例，基于熵值原理提出了权重计算方法，熵值法属于客观的计算方法，不受主观因素影响。
　　(2)本文提出了“检索．匹配．检索”的分层推理模型。第一次检索根据印刷故障类型对数据库案例进行区域划分，检索后大范围缩小案例计算规模；匹配阶段采用的是K值近邻算法(KNN，K Nearest Neighbor)计算案例的相似度距离，通过三种距离函数的模拟效果对比，最后选择基于欧氏距离作为系统距离计算函数；第三次检索，是通过对案例的三级特征进行索引，如果检索成功即可得到解案例。
　　(3)采用的SQL Server2008设计案例库，以visual studio2010中的C＃为开发语言，采用客户/服务器模式(C/S，Client/Server)实现了印刷机故障诊断专家系统，系统各项性能达到了预期的要求，并通过多次印刷平网及套准实验验证了系统的可行性。
　　通过本课题的研究，为印刷机故障诊断技术提供了先进的理论方法和可靠地技术手段，以满足印刷机故障诊断的高准确性和高效率的工作要求，具有一定的理论和实际意义。

目录

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目录

1绪论

1.1研究背景及意义

1.2专家系统研究现状

1.3案例推理技术概述

1.4印刷故障诊断研究现状

1.5论文内容及结构安排

2案例表示及权重计算研究

2.1印刷故障特点

2.2案例表示

2.3确定权重方法

2.4 本章小结

3故障推理方法研究

3.1案例索引方法

3.2案例相似度计算

3.3本章小结

4系统设计及实现

4.1设计目标

4.2系统设计

4.3系统实现

5实验验证

5.1实验环境

5.2诊断实例1

5.3诊断实例2

5.4诊断实例3

5.4本章小结

6结论与展望

6.1结论

6.2展望

致谢

参考文献

附录

附录一 系统推理模块主要程序代码

附录二 MATLAB权重计算函数