基于本体自主学习的农机故障诊断专家系统开发.pdf

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1、2011年5月机床与液压Mav2011第39卷第9期MACHINETOOL&HYDRAULICSVo1．39No．9DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2011．09．043基于本体自主学习的农机故障诊断专家系统开发徐翔斌(华东交通大学现代制造技术研究所，江西南昌330013)摘要：为满足专家系统在故障诊断过程中的智能化的要求，提出基于本体自主学习的故障诊断专家系统架构，定义故障诊断知识结构，并构建与之相对应的结构本体和核心故障本体；在设计故障诊断数据仓库的基础上，用机器学习中的决策树和Apriori算法从数据仓库中挖掘故障知识，实现本体自主学习。并以农机液压系统为

2、原型，开发了基于本体自主学习的农机液压故障诊断专家系统。关键词：本体论；故障诊断；数据仓库；自主学习；数据挖掘中图分类号：TP182文献标识码：A文章编号：1001—3881(2011)9—142—4DevelopmentofAgriculturalMachineryFaultDiagnosisExpertSystemBasedonSelf-learningOntologyXUXiangbin(InstituteofModemManufacturingTechnology，EastChinaJiaotongUniversity，NanchangJiangxi330013，China)Ab

3、stract：Inordertomeetintelligentrequirementduringfaultdiagnosisbyexpertsystem，thestructureoffaultdiagnosisexpertsystembasedonself-learningontologywasproposed．Thefaultdiagnosisknowledgestrueturewasdefinedandtherelevantstructureon—tologyandcorefaultontologywereconstructed．Basedondesignofdatawarehous

4、eoffaultdiagnosis，thedecisiontreeinmachinelearningandApfiofialgorithmwereusedtoacquirefaultknowledgetorealizeontologyself-learning．Takingthehydraulicsystemofag-riculturalmachineryasaprototype，thehydraulicfaultdiagnosisexpertsystemwasdevelopedbasedonself-learningontology．Keywords：Ontology；Faultdia

5、gnosis；Datawarehouse；Self-learning；Datamining本体论作为一种结构化知识表示方式，已经成功图1所示。地运用于故障诊断专家系统，目前文献[1—2]对基于本体论的知识获取和更新方式进行相应的研究，用户接口知识获取方式主要采用人工方式和半自动获取方JL面”，无法实现故障诊断系统知识“智能化”自主n学习。作者在相关研究的基础上，将数据仓库技术、簟I<数据挖掘和机器学习技术、本体论和知识工程等方面领域专家罄笃太体太的理论和技术跨学科地综合运用于故障诊断专家系统-：{体iI体库推解的研究和开发过程中；对故障诊断专家系统故障信息Prat6~6平台理释，／、模模

6、结构化存储、故障知识表达和自主学习进行了研究，挖断数机据仓故障库诊lII块块实现真正意义上的智能化故障诊断；并且以农机液压1系统故障诊断专家系统为原型，在上述理论研究成果圈l的基础上开发出基于本体自主学习的农机液压系统故障诊断专家系统。图1基于本体自主学习故障诊断专家系统的架构1基于本体自主学习故障诊断专家系统的架构作者所研究的基于本体自主学习的农机液压系统农机液压故障核心本体论描述了农机液压系统的故障诊断专家系统(HydraulicSystemFaultDiagnosis故障知识，利用数据仓库可以将非结构化故障信息抽OntologyExpertSystem，HSFDONES)的系统架构

7、如取和存储，实现故障信息高度结构化处理；本体自主收稿日期：2010—05—11基金项目：江西省自然科学基金资助项目(2009GZS0015)；江西省教育厅科技攻关资助项目(GJJ10467)；国家高技术研究发展计划资助项目(2009AA04Z106)作者简介：徐翔斌(1975一)，男，硕士，副教授，研究方向为计算机集成制造系统、知识管理。电话：0791—7046171，E—mail：champagnewq@yahoo．com．cn。