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针对复杂设备的在线故障诊断问题,依据认知科学和信息融合理论,基于网络环境,提出了一种
新的网络在线智能故障诊断模型·它采用定性与定量、局部与综合诊断相结合的诊断策略,即首先进行快速定性诊断,一旦系统异常,立即启动集成神经网络组对来自设备多侧面的故障特征信息进行定量分析和分类,并由专家系统模块对神经网络组的推理过程进行定性解释,最后以DS证据推理模块在全局融合中心实现对各子网络的会诊,提高了诊断的精度和可靠性·作者所开发的丰满水电数字仿真系统的成功应用,验证了模型的有效性和实际应用价值·
信息融合理论是诸多传统学科和新兴工程领域相结合而产生的一个新的前沿技术领域，是C3 I 系统的重要组成部分，是多学科、多部门、多领域所共同关注的高层次共性关键技术[1，2 ]。在故障诊断领域，由于设备本身的复杂性和运行环境的不稳定性，设备反映的故障特征信息具有不确定性，信息融合是综合处理这些信息的最有效方法[3 ,4 ]。智能故障诊断是当前诊断技术的发展方向[5]。
本文提出了定性与定量、局部与综合诊断相结合的智能诊断模型，实现了复杂设备的网络化、智能化的在线故障诊断。应用实例表明，该模型能较大地提高故障诊断的精度和可靠性，具有工程应用价值。
新的网络在线智能故障诊断模型·它采用定性与定量、局部与综合诊断相结合的诊断策略,即首先进行快速定性诊断,一旦系统异常,立即启动集成神经网络组对来自设备多侧面的故障特征信息进行定量分析和分类,并由专家系统模块对神经网络组的推理过程进行定性解释,最后以DS证据推理模块在全局融合中心实现对各子网络的会诊,提高了诊断的精度和可靠性·作者所开发的丰满水电数字仿真系统的成功应用,验证了模型的有效性和实际应用价值·
信息融合理论是诸多传统学科和新兴工程领域相结合而产生的一个新的前沿技术领域，是C3 I 系统的重要组成部分，是多学科、多部门、多领域所共同关注的高层次共性关键技术[1，2 ]。在故障诊断领域，由于设备本身的复杂性和运行环境的不稳定性，设备反映的故障特征信息具有不确定性，信息融合是综合处理这些信息的最有效方法[3 ,4 ]。智能故障诊断是当前诊断技术的发展方向[5]。
本文提出了定性与定量、局部与综合诊断相结合的智能诊断模型，实现了复杂设备的网络化、智能化的在线故障诊断。应用实例表明，该模型能较大地提高故障诊断的精度和可靠性，具有工程应用价值。
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