基于实例的故障诊断方法研究与应用  

Study and Application on Case-based Fault Diagnosis System

作　　者：张晓阳[1] 孙宇[1] 张荣涛[1] 郭兴华[1] 

机构地区：[1]南京理工大学机械工程学院,南京210094

出　　处：《南京理工大学学报》2003年第1期64-67,共4页Journal of Nanjing University of Science and Technology

基　　金：江苏省自然科学基金资助项目

摘　　要：实例推理 (CaseBasedReasoning ,CBR)适于表达复杂的综合性知识 ,其思想和工作机制对故障诊断有重要意义。实例的表示形式和快速、有效的检索机制直接影响CBR系统的效率 ,该文提出基于框架的实例表示形式 ,利用框架将相关故障关联起来 ,在此基础上给出一种实例库的组织方法 ,讨论实例的检索和更新方法 。CBR is suitable for representation of complicated and synthetical knowledge, its theory and function mechanism are valuable to fault diagnosis. The representation of case and rapid, effective retrieval mechanism affect the efficiency of CBR system directly, this paper presents a frame to associate the correlative faults and introduces the method to organize a case library. Then the retrieval and updating methods of cases are discussed in detail.A concrete case is given in the end.

关 键 词：故障诊断 人工智能 实例推理 CBR 工作机制 

分 类 号：TP206.3[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程]