基于CBR的数控设备故障诊断系统知识表示

被引：13

作者：

陈友东 ^{[1
]}

韩美华 ^{[2
]}

叶进军 ^{[3
]}

机构：

[1] 北京航空航天大学机械工程及自动化学院

[2] 北京航空航天大学可靠性与系统工程学院

[3] 武汉科技大学计算机学院

来源：

北京航空航天大学学报 | 2011年 / 37卷 / 12期

关键词：

数控系统; 故障诊断; 实例推理; 知识表示;

D O I：

10.13700/j.bh.1001-5965.2011.12.005

中图分类号：

TG659 [程序控制机床、数控机床及其加工];

学科分类号：

080202 ;

摘要：

随着数控设备越来越复杂,对设备故障诊断与维修提出了更高的要求,采用专家系统的方式建立故障诊断系统以实现数控设备的快速诊断和维修.针对CBR(Case-Based Reasoning)系统自身的增量学习模式使系统的实例库逐渐增大,系统效能大大降低的缺点.根据数控系统结构的特点采用分层检索的方法,依据该检索方法采用框架型的知识表示方式,提高了大实例库的检索效率.将该方法应用于数控设备的故障诊断系统中,提高了故障诊断的诊断效率.

引用

页码：1557 / 1561

页数：5

共 5 条

[1]

基于案例推理的故障诊断技术研究.[D].郑佩.华中科技大学.2008, 05

[2]

基于规则和案例的压缩机集成故障诊断专家系统研究.[D].李宏娟.湖南大学.2008, 01

[3] 支持重用的层次智能CBR检索模型 [J].

王玉 ;

邢渊 ;

朱莉萍 ;

阮雪榆 .

机械科学与技术, 2000, (S1) :164-165+168

[4] Loss and gain functions for CBR retrieval [J].

Castro, J. L. ;

Navarro, M. ;

Sanchez, J. M. ;

Zurita, J. M. .

INFORMATION SCIENCES, 2009, 179 (11) :1738-1750

[5]

A hierarchical case representation using context guided retrieval.[J].Ian Watson;Srinath Perera.Knowledge-Based Systems.1998, 5

← 1 →