基于粒計(jì)算的SDG故障診斷關(guān)鍵問(wèn)題研究.pdf_第1頁(yè)
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1、本文研究工作屬于粒計(jì)算、圖論及其在故障檢測(cè)與診斷領(lǐng)域中的應(yīng)用研究,是計(jì)算機(jī)學(xué)、信息學(xué)、圖論學(xué)的交叉和前沿研究領(lǐng)域。本文研究成果對(duì)于實(shí)際生產(chǎn)中復(fù)雜系統(tǒng)的故障檢測(cè)與診斷的理論研究和應(yīng)用研究有重大意義。
   本研究將粒計(jì)算理論與符號(hào)有向圖相結(jié)合,提出了一種全新的故障診斷方法,并將其應(yīng)用于田納西-伊斯曼過(guò)程(Tennessee-Eastman Process,TEP)的故障診斷。具體研究?jī)?nèi)容包括:
   (1)提出了基于粒的S

2、DG模型,用粒來(lái)形式化描述SDG模型中的元素,這是一種描述SDG模型的新方法;
   (2)將粒計(jì)算與系統(tǒng)分層理論、圖論引入SDG故障診斷,提出了一種基于分層SDG粒圖的故障診斷模型,該模型具有SDG的完備性,能夠反映系統(tǒng)部件之間的連接關(guān)系,并且簡(jiǎn)化了模塊之間的關(guān)系,使得SDG模型更加易于診斷;將該模型應(yīng)用于高加給水系統(tǒng)和TEP系統(tǒng),仿真結(jié)果表明了新方法的有效性。
   (3)對(duì)現(xiàn)有粒矩陣知識(shí)約簡(jiǎn)算法進(jìn)行了改進(jìn),提出了基

3、于節(jié)點(diǎn)重要性和基于粒度熵的知識(shí)約簡(jiǎn)算法,能更好的找出最小相對(duì)屬性約簡(jiǎn)和最優(yōu)診斷規(guī)則集;
   (4)提出了一種基于相似度的搜索推理算法,通過(guò)計(jì)算最大相似度尋找現(xiàn)場(chǎng)采集信息對(duì)應(yīng)的決策,可以有效減少推理結(jié)果沖突的概率,提高分辨率;
   (5)將模糊理論應(yīng)用于節(jié)點(diǎn)狀態(tài)和支路狀態(tài)的定義,實(shí)現(xiàn)定性SDG模型的定量模糊化,提出了基于模糊理論的相容支路判決算法,生成了基于模糊-SDG的故障診斷方法;
   (6)開(kāi)發(fā)了基于組

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