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基于Visual Prolog的旋转机械故障诊断专家系统
  • ISSN号:1003-0794
  • 期刊名称:《煤矿机械》
  • 时间:0
  • 分类:TP206[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—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]北京信息科技大学机电工程学院,北京100192
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金资助(50375017);北京市自然科学基金资助(3062008);北京市属高等学校人才强教计划资助PHR(IHLB)
中文摘要:

采用人工智能专家系统计算机技术模拟故障诊断领域专家的推理思维方式,对机械设备发生的故障实现迅速准确的诊断,同时缩短故障停机时间具有重大意义。应用Visualprolog语言,构造了旋转机械故障诊断专家系统,提出了一阶谓词逻辑子句表达知识的方法,建立了专家知识库。系统的推理机采用深度优先的推理策略。应用表明系统有效完成旋转机械常出现的十多种故障的诊断,并运行可靠。

英文摘要:

The computer technology of artificial intelligence expert system is being used to simulate inference and thinking mode in the field of fault diagnosis. The fault which occurs to the mechanical device can be diagnosed rapidly and exactly. At the same time it also has a great significance for shorting the downtime. Applying the Visual Prolog language in the article, fault diagnosis expert system for rotating machinery is constructed. The expert knowledge base is established by the expressing way using the first-order predicate logic clause. The rule in Depth-First Strategy (DFS) is introduced in the system's inference engine. The system completes effectively more than ten kinds of fauk diagnosis that the rotating machinery often appears. The results show the operation is reliable through the application.

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期刊信息
  • 《煤矿机械》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:黑龙江科技大学
  • 主办单位:哈尔滨煤矿机械研究所
  • 主编:卢盛春
  • 地址:哈尔滨市南岗区嵩山路111号
  • 邮编:150090
  • 邮箱:mkjx@chinajournal.net.cn
  • 电话:0451-55646587 55645994 55630208
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0794
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1280/TD
  • 邮发代号:14-38
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国剑桥科学文摘,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(2000版)
  • 被引量:28725