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时间:2019-03-08
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1、摘要以滚动轴承故障诊断为应用背景,利用人工智能、故障诊断的理论和方法,研究并开发了一个滚动轴承故障诊断专家系统原型,以实现对滚动轴承故障的智能诊断。在深入研究常用的故障诊断智能技术以及基于案例推理方法的基础上,给出了基于案例推理的滚动轴承故障诊断专家系统的设计方案和原型系统。分析和研究了滚动轴承故障诊断领域知识特点和大量的故障维修日志,探讨了基于案例推理方法构造专家系统的关键技术,主要包括基于案例推理的知识工程以及案例检索技术。利用加速度传感器,检测滚动轴承的振动信号,采用小波包分析方法,对滚动轴承的振动信号进行分析,提取其故障能量特征向量,把这个特征向量作为案例
2、的表示,构建案例库。在分析比较了VA.file方法,vA+.file方法和小波多分辨率VA.file方法的特点的基础上,采用了基于小波变换的多分辨率VA.file方法构造滚动轴承故障案例库索引文件,即以小波变换后第一维分量作为主分量,并以主分量排序建立索引。该方法可以降低近似向量的访问数量,提高案例的检索速度和效率。最后,对滚动轴承故障诊断系统的需求进行了分析,在此基础上进行了总体结构和软件结构设计,并介绍了系统的部分功能模块。并就未来的工作做了展望。关键词滚动轴承,基于案例推理,故障诊断,VA.file,小波包分析ABSTRACTBasedontheresear
3、chonfaultdiagnosistechnologyincommonuse,usingartificialintelligence,faultdiagnosisoftheoriesandmethods,thepaperresearchedanddevelopedarollingbearingfaultdiagnosisexpertsystemprototype,inordertoachievetheintelligentdiagnosfor●●●●rollingbeanng.In—depthstudyofthecommonlyusedintelligentfa
4、ultdiagnosistechnologyandcase—basedreasoningmethod,adesignandprototypesystemisproposedbasedontherollingfaultdiagnosisexpertsystem.111eexpertsystemanalysisalotoffaultmaintenancelogandcharacteristicsoftherollingbeatingfaultdiagnosis,explorethekeystructuralexpertsystemtechnology,includin
5、gcase-basedreasoningofthecaseretrievalofknowledgeengineeringandtechnology.Detectedtherollingbearingvibrationsignalsbyaccelerationsensors,usedwaveletpacketanalysismethodtoanalysisofvibrationsignals,afaultenergyeigenvectorisextracted。nlisfeaturevector弱thecase,builtthecaselibrary.Afterco
6、mparingtheVA—filemethod,VA+一filemethodandmulti—resolutionVA-file,decidedtoadoptthemulti—resolution溺一filemethodbasedontheuseofthewavelettransforrntotectonictheindexingdocumentsoftherollingbearingdiagnosiscaselibrary.Thatis,toWavelettransformedfirst—dimensionalvectorastheprincipalcompon
7、ent,thentOsorttheprincipalcomponentinordertoestablishindex.Thismethodcanreducethenumberofvisittoapproximatevector,increasespeedandefficiencyofcasesearch.Finally,basedontheneedsofRollingfaultdiagnosissystem,theoverallstructureandsoftwarearchitectureisdesigned,andsomeoffunctionalmodulea
8、ndfut
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