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西安科技大学硕士学位论文SVM和FCM相结合的故障诊断方法的研究姓名：杨艺芳申请学位级别：硕士专业：应用数学指导教师：丁正生20080415SVM和FCM相结合的故障诊断方法的研究作者：杨艺芳学位授予单位：西安科技大学相似文献(10条)1.会议论文马志军.王振国.张义真贝叶斯网络在复杂系统故障诊断中的应用2007在复杂系统故障诊断中，贝叶斯网络可以根据不确定或不完整的系统故障信息对系统的故障根源做出快速、准确的诊断与定位.根据贝叶斯网络的基本原理，论文探讨了基于贝叶斯网络的复杂系统故障诊断的方法与过程，并以某型汽车的故障诊断为例，说明了贝叶斯网络在复杂系统故障诊断中的可行性与有效性.2.学位论文梁新元复杂系统因果图推理理论与算法研究2005复杂系统是由大量相互作用的单元构成的系统。复杂性科学这一门被科学家誉为“21世纪的科学”，正逐渐为人们所理解和接受，并且有一批国际和国内著名学者加入到这一领域的研究中。1999年4月美国刊物Science出版了一个题目为“复杂系统”的专集，对复杂系统进行了专门研究，内容涉及物理、化学、生物、经济、生态、地理环境、气象、神经科学等方面。国内以钱学森教授为首的一批科学家致力于复杂系统的研究。复杂系统包括的子系统很多，它具有以下性质：整体性、系统性、开放性、复杂性、层次性、动态性、不确定性。复杂系统的故障诊断是人工智能技术应用于实际问题的重要领域之一。现在的系统非常复杂，使故障诊断问题复杂化。因此，研究如何能够切实保障现代工业复杂系统可靠、安全地运行，显得十分重要。复杂系统故障诊断具有层次性、时间性、延时性、相关性、模糊性、随机性、不确定性和放射性等特性。随着人工智能技术的不断发展，智能诊断技术开始在故障诊断领域发挥着越来越重要的作用。不确定性知识的表示和推理是人工智能研究的核心问题之一，非常重要，同时也是十分困难的，由于它很有现实意义，一直是国际上研究的热点。动态因果图是由张勤教授于1994年提出的不确定推理方法。因果图具有正向和反向及混合推理能力，由专家建立因果图，可以对复杂系统进行故障诊断。本文探讨动态因果图理论及因果图在复杂系统中的应用，对复杂系统因果图推理理论及算法进行研究，主要研究内容有：模糊因果图、因果图的动态推理问题、复杂系统因果图推理算法和因果图在复杂系统中的应用。针对复杂系统的模糊性、时间动态性、相关性等分别提出了模糊因果图理论和推理算法，带时间延迟的因果图迭代推理算法，复杂因果图正则分解和推理算法。针对复杂系统建模困难，提出了复杂因果图的合成方法。针对复杂系统因果图推理时间复杂度高的情况，提出了几种推理算法。另外，复杂系统的故障诊断是非常重要的问题，本文提出了一些新的故障诊断方法。最后还对故障树和因果图进行了全面比较，提出了它们之间相互转换的方法。本文针对复杂系统的模糊性，将模糊数学理论引入因果图，提出了模糊因果图理论和推理算法。论文重点研究了离散的单值模糊因果图和多值模糊因果图。提出了单值模糊因果图推理的两种算法。对事件概率取三角模糊数、梯形模糊数、正态模糊数和区间数的情况下，分别对单值模糊因果图推理进行了研究，并提出了各种情况下模糊概率的归一化方法。针对事件概率可取多种模糊数情况，提出了模糊因果图混合推理方法。提出了基于因果影响可能性分配的多值模糊因果图推理算法和基于归一化常数的多值模糊因果图推理算法，实现了多值模糊因果图推理。研究结果表明，这些推理理论和算法能够在事件概率为模糊数的情况下有效地实现推理，这丰富了因果图的理论，扩大了应用范围。针对复杂系统因果图推理复杂度高的情况，提出了因果图迭代推理算法、复杂因果图并行推理算法、复杂因果图正则分割算法和基于分解原理的复杂因果图推理算法，有效地降低了复杂度，提高了推理的效率。因果图迭代推理算法，通过矩阵乘法将常规因果图推理中复杂的编译过程和不交化过程结合进概率计算过程中，通过可达矩阵实现，是一种高效的近似推理算法。本文针对复杂系统的时间延迟性提出了带时间延迟的因果图迭代推理算法，该算法可以在多项式时间复杂度内完成，是一种有效的近似推理算法。算法通过连接强度矩阵与概率向量乘法来实现，在有时间延迟情况下，能够实现因果图动态推理。本文根据复杂系统的相关性提出了将复杂因果图正则分割的算法和基于分解原理的推理算法，以降低复杂系统因果图推理的复杂性。首先将复杂系统因果图分解为基本因果图和简单因果图。然后针对基本因果图和简单因果图进行分析推理，在这个基础上对整个系统进行推理。针对复杂系统建模困难，本文提出了复杂因果图的合成方法，可以对同一专家构造的因果图以及不同专家构造的因果图分别采用不同的合成方法进行合成，简化了因果图的建模方法，为因果图处理专家知识提供了一种有效的途径。复杂系统的故障诊断是非常重要的问题，本文将因果图用于复杂系统故障诊断的研究。在分析因果图的基本事件的重要度和故障模式的重要度基础上，提出了基于基本事件重要度的故障诊断方法和基于故障模式的复杂系统的故障诊断算法。这些方法能有效地缩小复杂系统故障空间，快速定位故障源，有效地进行复杂系统故障诊断。论文还对因果图与故障树进行了全面的比较研究，发现了因果图方法在建模能力和丰富的分析信息等方面的优势。同时提出了因果图转换为故障树的算法和故障树向因果图转换的方法，有利于扩大因果图在复杂系统中的应用。最后对全论文进行总结，总结因果图的研究进展和作者所做的工作，并提出了今后的工作重点和研究热点。通过本文，较系统地研究了复杂系统因果图的推理理论及算法，提出了一系列算法。研究表明，因果图能够处理复杂系统的模糊性和时间延迟，能够实现复杂系统的因果图建模，能够进行有效推理，能够进行故障诊断。3.期刊论文宋新民.王格芳.冯锡智.SongXinmin.WangGefang.FengXizhi基于信息融合技术的复杂系统故障诊断研究-仪器仪表学报2006,27(z2)本文比较系统地研究了目前在复杂系统故障诊断领域中广泛应用的几种诊断方法,分析了各种方法的优缺点和适用领域,并在此基础上提出了基于信息融合技术的复杂系统故障诊断策略,建立了复杂系统综合故障诊断系统模型.4.学位论文张晓阳面向复杂系统生命周期的故障诊断技术研究2005复杂系统在国民经济中扮演着重要角色，但其日益复杂的结构和控制系统造成了其故障的多发性特点。本文提出了面向复杂系统生命周期的诊断维护理念，详细阐述了其内涵和三维视图，目的是以网络和远程通信技术为支撑，实现装备系统生命周期时间内故障诊断维护数据信息的集成和管理，建立、完善和保持复杂系统生命周期时间内的信息流，并以此为基础，开展相关的应用研究。本文的主要成果与创新为：首先，提出了面向复杂系统生命周期的诊断维护理念，以此为指导研究了面向复杂系统生命周期的诊断维护系统，提出了其描述模型、总体结构和逻辑结构，分析了该系统与企业管理信息系统相融合的必要性、可行性及意义，对构建相关系统具有指导意义。其次，提出了诊断维护知识的应用模型，定义了知识建模和知识单元的概念，建立了知识单元模型，并提出了基于知识单元的知识共享和创新应用方法。通过知识单元和知识编码实现了诊断维护知识的组织、管理和重用，提升了企业诊断维护知识资源的管理和应用水平，有利于产品的设计优化、可靠性提高和诊断系统的开发，架起了系统设计和诊断系统开发之间的桥梁。再次，提出了从知识单元生成诊断规则和贝叶斯网络的方法思路，以知识单元为基础，设计了集成智能诊断系统总体结构。并提出了用粗糙集确定其提取的诊断规则的可信度的方法，给出了规则推理、实例推理和贝叶斯网络推理的集成诊断策略。第四，指出了复杂系统健康管理的内涵及其监控模式和信息视图。提出了基于生物免疫机制的分布式多Agent健康监测体系，建立了免疫Agent模型和基于免疫机制的监测系统工作模型。最后，提出了面向复杂系统生命周期的诊断维护系统的实施策略，以轨道交通自动门的诊断维护系统为例，介绍了其总体方案，以及计算机网络、无线通信等支撑技术的集成和系统功能的实现方法，并给出了系统的测试运行结果。5.会议论文宋新民.王格芳.冯锡智基于信息融合技术的复杂系统故障诊断研究2006本文比较系统地研究了目前在复杂系统故障诊断领域中广泛应用的几种诊断方法,分析了各种方法的优缺点和适用领域,并在此基础上提出了基于信息融合技术的复杂系统故障诊断策略,建立了复杂系统综合故障诊断系统模型.6.会议论文朱琳.陈杰.陈文颉.邓方基于模糊概率SDG模型的复杂系统故障诊断研究2007针对大规模复杂系统中故障关联关系复杂并随系统工作状态变化的特性,本文在SDG模型中引入了状态关联概率和模糊信息,并结合面向对象技术提出了一种新的故障描述模型--模糊概率SDG模型。在分析了这一故障模型的信息传递特性后,提出了此模型的建模方法和诊断流程.并在此基础上进一步通过引入消息节点和支路,连接复杂系统各子实体对象的模糊概率SDG模型,构成整个复杂系统的模糊概率SDG系统.该模型能有效对复杂系统故障诊断中存在的复杂关联关系进行建模与故障诊断.最后利用本文提出的方法建立了某武器平台的故障诊断系统,该系统的试验结果表明了本文提出方法的有效性与实用性。7.学位论文牛振宇基于改进贝叶斯网络的复杂系统故障诊断模型研究2008随着机械、电子等大型设备的制造技术不断提高，系统设备之间的配合越来越紧密，设备内部不同的部件之间的关联关系也越来越紧密，系统的复杂程度越来越高，因而提出了复杂系统这个新兴的概念。复杂系统的故障诊断是复杂系统研究领域的重要方向之一，对于复杂系统来说，出于其功能单元很多，各个单元及其组合部件都可能产生不同的故障，巨大的数据量使得采用传统的状态监测方法难以反应故障发生的实际情况，无法满足系统故障诊断对实时性、准确性的要求。贝叶斯网络作为一种在复杂系统中建模、推理与机器学习的重要工具。它将数学中的概率理论与图论相结合，能很好的量化复杂系统中普遍存在的不确定性因素，其基于概率计算的推理方式能使得出的结论更加精确，适合进行故障推理。本文在研究复杂系统特点的基础上，以城市轨道交通列车作为典型的复杂系统，对复杂系统的层次及故障诊断的过程进行了分析，并结合自律分散的思想，建立了面向复杂系统的自律分散故障诊断模型。在此基础上，对贝叶斯网络的故障诊断算法做了分析研究，由于只建立一个贝叶斯网络，网络故障节点数量庞大，在网络的构建与故障的推理中都会产生困难，为解决该问题，文中根据自律分散的故障诊断模型，将贝叶斯故障诊断网络进行了改进，形成了贝叶斯故障诊断子网络，并对网络中以及网络间的故障节点进行了改进，以实现在网络集合上的故障推理，降低推理运算的复杂性，提高推理的实时性。文章最后针对城市轨道交通列车，设计了列车在线故障诊断系统，开发了基于改进算法的应用仿真程序，并总结了以后的工作方向。8.期刊论文曾志强.王俊元.ZengZhiqiang.WangJunyuan复杂系统故障诊断的现状和发展趋势-机械管理开发2007,(5)简述了复杂系统故障诊断的意义,介绍了故障诊断方面采用的理论方法和主要内容,指出了复杂系统故障诊断的发展趋势.9.学位论文樊兴华因果图理论及其用于复杂系统故障诊断研究2002人工智能的核心问题之一是如何表达已有知识以及如何应用已有知识进行分析处理或推理，以得到新的知识。其中，犹以不确定性知识表达和推理最为重要，也十分困难。不确定的知识表达可分为两大类：一类是基于概率的方法，包括信度网、因果图、马尔可夫网以及在PROSPECTOR中使用的方法等。另一类是非概率的方法，包括MYCIN的信度因子、模糊逻辑以及Dempster-Shafer的证据理论等。在基于概率论的不确定性推理理论中，信度网模型因其具有理论上的严格性和一致性，具有有效地局部计算机制和直观的图形化知识表达，正日益受到高度重视。在信度网基础上发展起来的因果图模型，通过引入布尔逻辑运算，克服了信度网模型在知识表达和推理方面的一些不足，具有重要的工业应用价值。本文深入研究了因果图理论及其用于复杂系统故障诊断的方法。在介绍因果图知识表达模型、总结单值因果图的常规推理算法后，