基于知识的故障诊断方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201811220751.9
IPC分类号：G06F11/07;G06N5/04;G06N3/08
申请日期：
2018-10-19
申请人：
中国船舶重工集团公司第七一六研究所

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于知识的故障诊断方法
申请号	CN201811220751.9	申请日期	2018-10-19
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-03-19	公开/公告号	CN109491816A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F11/07 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F11/00 错误检测；错误校正；监控（在基于记录载体和传感器之间的相对运动而实现的信息存储中的错误检测、校正或监控所用的方法或装置入 G11B 20/18；监控，即，监控记录或重现的进程入G11B 27/36；静态存储中所用的方法或装置入G11C29/00）〔1，4，2006.01〕 G06F11/07 响应错误的产生，例如，容错〔7〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;1;/;0;7;;;G;0;6;N;5;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	中国船舶重工集团公司第七一六研究所	申请人地址	江苏省连云港市圣湖路18号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国船舶重工集团公司第七一六研究所	当前权利人	中国船舶重工集团公司第七一六研究所
发明人	姜婷婷;方建勇;周彬;李吟;杨召;王丽;张峻玮;陈善浩;王凯;卢重阳
代理机构	南京理工大学专利中心	代理人	陈鹏

摘要

本发明公开了一种基于知识的故障诊断方法，包括以下步骤：建立典型故障案例数据库；采用信号处理技术及主要成分分析方法，完成故障特征信息的提取及主要数据变量的选取；利用改进的神经网络算法，对故障样本进行学习；采用产生式规则和框架相结合的方式，实现诊断知识的综合表示；通过数据分析和系统中各设备之间的关系构建系统故障传播模型，明确系统故障传播路径；基于获取的故障知识，构建知识图，利用路代数理论给出推理规则，实现基于知识推理的故障定位。本发明通过改进的神经网络算法及知识推理理论，实现了知识的自动获取及故障的精确定位，提高了诊断精度，为工业控制系统故障诊断提供了依据。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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