基于专家知识库属性重要度的故障诊断方法研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com计算机科学2007Vo1．34№．4基于专家知识库属性重要度的故障诊断方法研究)黄大荣宋军胡必锦(重庆交通大学理学院重庆400074)(重庆交通大学计算机学院重庆400074)摘要利用粗糙集理论中重要性度量的概念和专家知识库集成技术，研究了复杂系统故障诊断的一类新方法。首先，在给出多领域专家知识库集成系统定义和复杂系统状态赋值规则的基础上，利用粗糙集理论中的属性重要度的概念建立了专家知识库属性重要度模型；然后，提出了该模型运行机理的算法规则，并结合多领域专家知识库集成技术，构造了一种能对实时动态环境进行监控和故障诊断的网

2、络化诊断系统；最后，仿真试验验证了该方法的有效性和合理性。此方法成功应用于复杂系统故障诊断的实际工程实例表明，这种诊断方法具有良好的更新能力和应用前景。关键词故障诊断，粗糙集理论，专家系统，属性重要度，故障预测ANewMethodofFaultDiagnosisBasedonAttibuteSighificanceofMulti-fieldExpertsDatabaseHUANGDaRongSONGJunHUBi-Jin(CollegeofMathcmaticandInformation，ChongqingJiaotongUniversity，Chongqing400

3、074)(CollcgeofComputerScience，ChongqingJiaotongUniversity，Chongqing400074)AbstractBasedonattributesignifieanceofroughsetandintegratedtechnologyofexpertsdatabase，anewmethodOffaultdiagnosistocomlexsystemsiSresearched．Firstofall，theattributesignificancemodelofexpertsdatabaseiSpresentedbyco

4、mbingintegratedsystemofmulti-fieldexpertsandassignmentruleoffaultstatewithattributesignifi—canceconceptinroughsettheory．Secondly，anetworkmodelbasedonmultifieldexpertsdatabaseiSconstructed，whichcanbeusedtomonitorthedynamicsystemsinreal-timeanddiagnosisfault．Finally，asimulatedexamplehassh

5、ownthatthetechniqueiSeffectivelyandexactly．Thepresentedmethodhasusedinthefaultdiagnosisofcomplexsystemsandgoodresultshavebeenachieved．andthetheoreticalanalysisindicatsthatthepresentedalgorithmhasabroadprospectforpracticalapplication．KeywordsComplicatedsystem，Faultpredict，Multi-agentinte

6、gration，Confidencelevel，Toleranceerror随着现代工业及科学技术的迅速发展，生产设备日趋大领域的专家知识库来共同决策。与此同时，不同领域的专家型化、高速化、自动化和智能化，一旦发生故障，将产生难以估系统知识库对于相同的复杂系统的故障诊断的结果又可能不计的损失，为了避免产生很大的损失，产生了故障诊断这门学一致，需要有选择地对各种专家知识库进行高效配置。为了科。解决这些问题，本文基于普适性的角度从单个专家诊断系统故障诊断就是判断系统是否发生了故障以及检测故障发出发，结合计算机网络结构和粗糙集的属性重要度的概念研生的时刻，涉及到了故障分离、

7、故障辨识等内容，包括分离出究了多领域专家集成系统在复杂系统故障诊断中的理论规则故障发生的部位(传感器、执行器或元部件)、判别故障的种类和应用前景，得到了较好的框架结构。等等，并进行相应的评价和决策l2j。1复杂系统故障状态的可诊断性故障诊断技术最初采用的方式是硬件冗余技术l3j，但是该方式有个致命的缺点就是增加了更多的测试设备，使得系对于一个复杂系统的故障诊断技术来说，最为重要的就统结构更加复杂，这对于本来就复杂化的系统来说是非常不是能根据系统的状态信号来识别设备系统的状态，进而去调利的。而且由于该方法需要建立系统精确的模型，这在系统整系统的参数保持