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【摘要编号】51075349/E05020
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51075349/E050202，/基于数据驱动知识发现的智能故障诊断方法与专家系统关键技术/姜万录/燕山大学/35/2011.1-3013.12 |
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项目编号 51075349 项目名称 基于数据驱动知识发现的智能故障诊断方法与专家系统关键技术 项目类型 面上项目 申报学科1 流体传动(E050202) 申报学科2 流体传动(E050302) 研究性质 应用基础研究 资助金额 35.00万元 开始日期 2011年1月1日 完成日期 2013年12月31日 项目摘要 将信息融合、数据挖掘、粗糙集、主元分析、人工免疫、支持向量机等数据驱动方法与专家系统有机交叉和深度融合，实现优势互补和信息增值，建立液压AGC系统故障诊断智能专家系统。利用特征融合方法从时域、幅域、频域或时频域等多个方面提取故障特征向量，提高信息的完备性；采用主元分析解耦特征向量间的相关性，降低数据维数；利用数据挖掘，从海量生产数据中，提取隐含的故障知识；利用粗糙集理论处理特征向量间的模糊性和不确定性，得到知识约简结果，导出问题的决策或分类规则；利用生物免疫系统的自己/非己识别能力进行新颖故障的诊断和知识发现，完善专家系统知识库和规则库；利用支持向量机在小样本情况下建立的分类器的强推广能力进行知识获取和诊断推理。对一些难以实际获取的典型故障样本，利用虚拟轧机仿真模拟获取。解决制约智能故障诊断技术发展的典型故障样本严重不足、诊断知识发现困难、故障阈值难以确定、诊断效果在短期内难以评价等难题。 获资助单位 燕山大学(项目负责人) |
2楼2011-01-27 19:37:45
