基于案例推理的变压器故障诊断专家系统的研究

人工智能自从诞生开始，就广泛被人们关注并且被应用在生活的方方面面。随着对人工智能领域的不断深入的研究，专家系统成为人工智能领域最为突出的分支，并且随着时间的推移不断的发展。人工智能理论旨在让计算机能够像人类的大脑思维一样处理和解决各个层面比较有专业性和复杂性的问题，而这些也促使人工智能领域出现了专家系统，专家系统的出现使得计算机真正的能像人类的专家一样解决问题，这也是人工智能近几年来最重要和突出的研究领域。 变压器就很难保证稳定状态的长期性，导致这种问题出现的原因是多方面的，首先变压器作为电力系统重要的组成部分，结构比较复杂，而且对变压器进行实时的监控比较难达成。其次造成变压器出现问题的因素复杂多样，与时间和环境因素没有太准确的逻辑关系，这也增加了解决问题的难度。迄今为止，大多数的电力系统中变压器设备依然依靠人工采样，定期维修或者出现问题再解决的方式进行处理。这样的方式即容易受到外界环境的干扰和影响，也容易受到人类专家的主观因素影响，导致问题得不到充分的解决。现代化的变压器的故障诊断问题的解决方案要求我们在处理变压器的故障时不再像传统处理故障的方式以一种定期审查或者临时维修的方式，实现变压器故障的状态的全方面的监测，保证变压器的稳定和高效工作。 我们将变压器的故障诊断和人工智能方向的专家系统相结合，根据专业性的知识和有价值的经验，构建出变压器故障诊断的专家系统的案例推理机制，从而我们对变压器的故障诊断和处理过程将能够以过去经验标准去处理，使得对变压器的故障处理将更加具有高效性和实用性。 本文主要阐述了基于案例的专家系统的特点以及推理逻辑，利用SSH2框架搭建技术，设计并实现了针对变压器故障诊断的基于案例推理的专家系统。本文主要内容包括以下几个方面： 1.简要介绍了专家系统以及变压器故障诊断相关的研究背景，研究现状，研究意义以及本文所需要研究的内容； 2.主要介绍了专家系统的产生背景，发展阶段以及分类特点，并介绍了其应用在变压器故障诊断中的优点； 3.描述了案例推理专家系统的主要推理原理，并根据该理论设计出专家系统的推理模块算法； 4.重点介绍了的变压器故障诊断专家系统的系统设计、数据库设计、功能设计。该专家系统在SSH框架下开发，SSH框架能够极大的提高了系统的开发效率。 此外，本文中对许多技术方面的问题研究的还不是很成熟，我们还需要在以后的学习与研究中进一步改进与完善。