人工智能診斷-在線瀏覽
2024-09-14 13:31本頁面
【正文】 達(dá)轉(zhuǎn)速太慢等都是模糊的。液壓系統(tǒng)的故障是漸變的，其邊界也是不清晰的。將模糊理論引入到液壓系統(tǒng)的故障診斷領(lǐng)域中有利于更加深刻和細(xì)致地刻劃故障特征，克服非此即彼的絕對(duì)性，使推理更加符合客觀實(shí)際。在設(shè)計(jì)液壓挖掘機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)時(shí)，可以用模糊數(shù)學(xué)的方法把采樣信號(hào)模糊化，這樣更能反映液壓系統(tǒng)的本質(zhì)特征。 根據(jù)資料表明，液壓系統(tǒng)的故障有７０％是由于液壓油方面的原因引起的，例如利用模糊數(shù)學(xué)的方法評(píng)價(jià)液壓油的品質(zhì)，可以有效提取液壓油的品質(zhì)特征。 目前的研究熱點(diǎn)是把模糊數(shù)學(xué)方法融合到其他的故障診斷方法中進(jìn)行故障診斷研究。 對(duì)于小系統(tǒng)一般采用人工建樹方法，即采用演繹法由上至下，循序漸進(jìn)地進(jìn)行。這樣就建成一棵倒置的故障樹。 根據(jù)故障樹可以找出故障中所有導(dǎo)致頂事件發(fā)生的最小割集，也就是系統(tǒng)全部可能的失效狀態(tài)，而全部最小割集的集合又稱為系統(tǒng)的故障譜。 故障樹適合系統(tǒng)構(gòu)成層次分明、子系統(tǒng)間關(guān)系明確簡(jiǎn)單的系統(tǒng)，對(duì)于具有這些特點(diǎn)的系統(tǒng)，可以考慮運(yùn)用該方法診斷。４．基于遺傳算法的方法遺傳算法是借鑒達(dá)爾文的物競(jìng)天擇、優(yōu)勝劣汰、適者生存的自然選擇和遺傳機(jī)理而形成的一種求解問題的高效并行全局搜索方法，它能在搜索過程中自動(dòng)獲取和積累有關(guān)搜索空間的知識(shí)，并自適應(yīng)地控制搜索過程以求得最優(yōu)解。Ｇ Ａ依照達(dá)爾文關(guān)于自然界中物競(jìng)天擇，適者生存的選擇與進(jìn)化觀點(diǎn)形成其最優(yōu)化的搜索策略。基于知識(shí)的診斷推理實(shí)際上就是這樣的一個(gè)問題，即給定一個(gè)已知的征兆集合，要求對(duì)這組征兆產(chǎn)生的原因作出解釋，也就是找出所發(fā)生的故障集合。Ｒｅｇｇｉａ提出的節(jié)約覆蓋集理論是基于第一類知識(shí)的一種較為著名的診斷模型，它把診斷假設(shè)的產(chǎn)生和更新過程作為集合覆蓋問題的求解，即根據(jù)給定的征兆集合，找出一個(gè)故障集合，若這個(gè)故障集合可能引起的征兆集合包含給定的征兆集合，則稱這個(gè)故障集合是給定征兆集合的一個(gè)解釋，所有解釋則構(gòu)成問題的解，其中具有最少量的故障數(shù)的解釋稱為診斷問題的節(jié)約覆蓋解。在這一模型中，兩類知識(shí)被結(jié)合在一起使用，它對(duì)診
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