旋转机械故障知识的知识化表达模型建模问题研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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旋转机械故障知识的知识化表达模型建模问题研究

项目名称：旋转机械故障知识的知识化表达模型建模问题研究
项目类别：面上项目
批准号：50875118
申请代码：E050302
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2009-01-01-2011-12-31

项目负责人：赵荣珍
负责人职称：教授
依托单位：兰州理工大学
批准年度：2008

中文摘要：

针对旋转机械智能故障诊断技术的知识获取瓶颈，从知识发现的系统工程思想出发，对旋转机械故障知识发现得以工程应用的故障状态量化特征提取、故障分类与辨识、故障知识运算模型建模问题进行了研究。一个双跨转子系统被作为研究对象。定位于使用粗糙集理论作为知识发现工具开展了研究工作。研究问题包括1）实验转子系统多功能集成信息系统的开发；2）转子系统振动信号消噪；3）故障状态的量化信息熵特征描述问题；4）故障数据集的分类与故障辨识方法研究；5）故障特征数据库架构环境下基于决策树算法的知识规则提取方法研究；6）一个故障知识发现的概念模型与数据处理模型建模及模型优化方法。其中，在6)中的模型建立，涉及故障知识挖掘的粒度计算、知识发现数据运算的基础理论模型建立与模型工程应用方法与途径的探讨。研究表明，将机械运行信息转化成为具有开发利用价值的故障知识资源，已成为能够推动机械信息技术向数据驱动的科学方向发展而引发出的新型工程科学问题。该问题的尽快解决对发展先进的机械信息技术具有奠基作用。研究发现，工业数据已成为关系国家制造业科学发展的重要战略资源。故建议加大对此类研究项目的资助力度。

中文主题词：旋转机械；故障诊断；知识挖掘；知识表达模型；粒度计算。

结论摘要：

英文主题词Rotating machinery; Fault diagnosis; Knowledge mining; Knowledge expression model; Granular computing.

成果综合统计