南通铭烽液压机械制造有限公司
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网络背景下液压系统故障诊断知识
发布时间: 2018-1-26
  获取问题在智能诊断中,诊断知识(各类规则、判据、算法等)的获取一直是个瓶颈。诊断专家知识最初来源于人工诊断的积累。单台液压机设备本身故障次数有限,维修人员及诊断活动少;不同阶段和不同环境下设备故障的因果关系也不同。这导致知识库建立困难,诊断知识难以符合实际,诊断误差大。
  智能诊断系统不可能一开始就建立起包括所需全部知识的数据库,只能在使用过程中,逐步追加不断出现的新的故障案例及数据。智能诊断知识要在实际故障诊断中通过学习机制改进与优化,逐步接近实际。单台设备故障次数有限,仅通过其本身案例进行学习和知识积累,这个过程一定很长。
  上述问题是智能诊断技术实用性差、难以推广应用的重要原因。
  断知识,及时更新和完善液压机故障诊断知识库,以有效提高其诊断智能与诊断能力。无论是初始构建知识体系,还是知识的修正,可供参考、借鉴的数据、案例等都大大增加,有利于归纳出新的知识,由此克服知识获取的瓶颈。
  网络背景下多途径知识获取与学习机制有:
  ①基于设备自身故障及诊断活动的学习与参考借鉴类似设备故障及诊断活动的学习相结合;
  ②协同诊断层设立案例归纳和典型化机制,将不同液压机设备发生的同类故障及诊断维修活动概括为典型案例,典型案例作为新知识又不断地补充到各智能诊断体知识库。通过这些措施实现液压系统故障知识库的快速构建与持续优化。