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灰色关联度在故障诊断系统中的应用
  • ISSN号:1007-9432
  • 期刊名称:太原理工大学学报
  • 时间:0
  • 页码:398-401
  • 分类:TP182[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]太原理工大学计算机科学与技术学院,太原030024
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50975188); 山西省科技攻关资助项目(20090322015)
  • 相关项目:基于时空全状态建模和并行仿真的机械系统损伤监测与故障诊断研究
中文摘要:

针对传统专家系统解决机械故障诊断问题时存在的不足,将基于案例推理(CBR)方法引入到故障诊断中,提出了一种CBR故障诊断模型。在案例检索中,采用了一种改进的灰色关联模型来计算案例之间的相似度。该模型适用于对故障症状和故障原因之间关系不十分明确的场合,可以比较准确地检索到相似案例,提高案例检索速度。最后应用文中提出的方法建立了一个轴承故障诊断专家系统,此系统对生产和实践具有重要的指导价值。

英文摘要:

In order to improve the traditional mechanical fault diagnosis expert system,case-based reasoning(CBR) was introduced for fault diagnosis and a CBR fault diagnosis model was established.In the process of case retrieval,an improved grey correlation model was used to calculate similarity between cases.This model can accurately retrieve similar cases and improve the speed of case retrieval.Finally,a bearing fault diagnosis expert system was established,which has important guiding value in production and practice.

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期刊信息
  • 《太原理工大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:山西省教育厅
  • 主办单位:太原理工大学
  • 主编:黄庆学
  • 地址:太原市迎泽西大街79号
  • 邮编:030024
  • 邮箱:tyutxb@tyut.edu.cn
  • 电话:0351-6014376 6014556
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-9432
  • 国内统一刊号:ISSN:14-1220/N
  • 邮发代号:22-27
  • 获奖情况:
  • 全国高校学报优秀期刊一等奖、二等奖,国家双效期刊奖,华北十佳期刊优秀奖,山西省一级期刊奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:9375