人工智能試題20xx-資料下載頁
2025-08-04 12:57本頁面
【正文】 業(yè)控制診斷、艦艇水壓機(jī)等方面獲得應(yīng)用。基于事例的推理的缺點是在處理小規(guī)模問題時,其推理效率不高。3故障診斷專家系統(tǒng)發(fā)展方向( 1) 基于多種模型結(jié)合的診斷專家系統(tǒng)。這里所說的模型是指專家系統(tǒng)的知識表示模型與推理模型?，F(xiàn)有的各種模型都具有各自優(yōu)勢和特點,同時它們各自也存在著局限性,各種模型具有各自適用的領(lǐng)域。隨著工業(yè)自動化發(fā)展對故障診斷的要求不斷提高, 際被診斷對象也將更加復(fù)雜,這樣必然造成對象的故障診斷知識的復(fù)雜化,因此,融合多種知識表示方法是提高故障診斷知識表示準(zhǔn)確度的有效途徑。故障診斷知識表示與推理方法有著密切的聯(lián)系,這就要求將多種診斷方法加以融合,克服各診斷方法的局限性,從而提高診斷專家系統(tǒng)的智能性和診斷效率。( 2) 分布式診斷專家系統(tǒng)?，F(xiàn)有的診斷專家系統(tǒng)大都是面向單機(jī)或單服務(wù)器的, 可擴(kuò)充性、靈活性、通用性較差,各診斷系統(tǒng)之間相互獨立,即使是不同開發(fā)單位研制的針對同類問題的診斷系統(tǒng)之間也不能進(jìn)行有效的信息交流和共享,造成了巨大的資源浪費。現(xiàn)在很多大型系統(tǒng)或設(shè)備由遠(yuǎn)程分布的不同類子系統(tǒng)組成,相應(yīng)地,其診斷系統(tǒng)中的系統(tǒng)級診斷和各子診斷也需要診斷信息的傳輸交流。同時, 由于故障源的不確定性和時發(fā)性,導(dǎo)致異地診斷和遠(yuǎn)程診斷的需求不斷增加。隨著網(wǎng)絡(luò)的普及,通過局域網(wǎng)、因特網(wǎng)來傳輸診斷信息成為一種趨勢,網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下的分布式多故障診斷成為新的研究熱點,因此,建立遠(yuǎn)程分布式跨平臺綜合智能診斷系統(tǒng),可以實現(xiàn)異地多種專家系統(tǒng)對同一系統(tǒng)、設(shè)備的協(xié)同診斷以及多臺設(shè)備共享同一診斷系統(tǒng),提高診斷的成功率和效率,同時也有利于診斷案例的積累, 以彌補單個診斷系統(tǒng)領(lǐng)域知識的不足,提高診斷的智能化水平。( 3) 實時診斷專家系統(tǒng)。隨著用戶對系統(tǒng)可靠性、穩(wěn)定性的要求不斷提高,故障診斷技術(shù)已經(jīng)由原來簡單的對故障設(shè)備進(jìn)行離線故障檢測、隔離,發(fā)展為對系統(tǒng)、設(shè)備全壽命周期提供可靠性保障,主要包括基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的健康狀態(tài)在線檢測, 故障的早期預(yù)報以及故障發(fā)生后的在線實時定位與排除。這些都對未來故障診斷專家系統(tǒng)的實時性提出了很高的要求。
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