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Ljungberg
木虫 (正式写手)
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4楼2008-10-05 11:25:44
bioman
木虫之王 (著名写手)
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项目详情 项目编号 50875118 项目名称 旋转机械故障知识的知识化表达模型建模问题研究 项目类型 面上项目 申报学科1 (E050302) 申报学科2 (E050301) 研究性质 资助金额 34.00万元 开始日期 2009年1月1日 完成日期 2011年12月31日 项目摘要 针对旋转机械智能故障诊断的知识获取"瓶颈"，拟从知识挖掘的系统工程思想出发，在粗糙集理论的知识运算原理指导下，对故障知识挖掘的最基础问题，即对故障知识实施有效保护的故障知识知识化表达模型建模问题进行研究。研究内容涉及故障状态的量化特征描述、故障决策的知识向量构造、概念建模及其性能优化等。欲遵照使挖掘出的故障知识能够与领域专家的知识保持基本协调一致关系的原则，通过特征属性融合、数据关联分析、知识粒度计算、知识发现等问题的研究,去解决模型结构的性能优化问题。预期的研究目标，是获得一个近似最优的故障知识表达模型和信息处理算法。它们应能够为一类旋转机械的状态监测装置，提供将"在线"遇到的机组故障案例、自动转化成为具有故障知识挖掘价值的故障知识数据资源的能力。本项目研究内容属旋转机械故障诊断与知识挖掘学科交叉产生的基础问题。本研究对推动智能诊断的实现方式向机器自学习方向发展，具有科学意义。 获资助单位 兰州理工大学(项目负责人) 项目详情 项目编号 50875197 项目名称 基于粒计算的混合智能诊断技术及应用研究 项目类型 面上项目 申报学科1 (E050302) 研究性质 资助金额 35.00万元 开始日期 2009年1月1日 完成日期 2011年12月31日 项目摘要 粒计算是当前人工智能研究的一个新方向和热点，它将复杂问题描述和转化在不同粒度下，进行多分辨分析与集成的特点，在解决分类和综合问题方面具有明显优势。现有混合智能故障诊断方法，缺乏通用方法和混合框架，一般只是采用投票法或加权平均法进行简单组合，未能实现不同智能诊断方法的实质性融合和优势互补。本项目基于粒计算理论构建混合智能诊断的通用混合框架，实现不同智能诊断方法的实质性融合和优势互补，并应用其解决大型复杂机电设备的混合智能诊断问题。主要研究内容有：（1）基于相容空间理论构建适用于混合智能诊断的相容粒度空间模型；（2）基于粒集理论实现相容粒度空间中粒以及粒度层的集成；(3) 将粒集理论与相容粒度空间模型相结合，构建混合智能诊断的理论和方法，并应用于工程实际。本项目可为混合智能诊断提供通用框架和实用技术，实现大型复杂设备故障正确识别和分类，具有重要学术意义和工程应用价值。 获资助单位 西安交通大学(项目负责人) 项目详情 项目编号 50875056 项目名称 基于数学形态学图形识别的旋转机械故障诊断方法 项目类型 面上项目 申报学科1 (E050302) 申报学科2 (E050301) 研究性质 资助金额 33.00万元 开始日期 2009年1月1日 完成日期 2011年12月31日 项目摘要 大型旋转机械是石油化工、冶金、电力、航空及航天等行业中的关键设备，通过振动监测可以获得含有大量设备运行信息的参数图形,如三维谱图、三维全息谱图、阶比图等。在以往的设备故障诊断中，由于缺少图形信息的自动识别及提取方法，使图形中的信息尤其是多维图形中的信息没有得到充分利用，致使诊断结果达不到工程实际要求的水平，限制了诊断技术的推广和利用。本研究以旋转机械振动状态参数图形为研究对象，以数学形态学、图形识别技术为基础，结合模糊数学、人工智能等理论，构造适合于旋转机械的图形处理隶属度算子，将三维图形转变为二维灰值图形，在此基础上构建多结构模糊形态滤波算子、多尺度灰值形态边缘检测算子，用以平滑图形并描述图形纹理边界，为自动提取和挖掘旋转机械状态参数图形中的特征信息打下理论基础，提高旋转机械故障诊断的准确率和自动诊断水平。 获资助单位 哈尔滨工业大学(项目负责人) |
2楼2008-10-05 11:24:14
Ljungberg
木虫 (正式写手)
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50875118旋转机械故障知识的知识化表达模型建模问题研究 针对旋转机械智能故障诊断的知识获取"瓶颈"，拟从知识挖掘的系统工程思想出发，在粗糙集理论的知识运算原理指导下，对故障知识挖掘的最基础问题，即对故障知识实施有效保护的故障知识知识化表达模型建模问题进行研究。研究内容涉及故障状态的量化特征描述、故障决策的知识向量构造、概念建模及其性能优化等。欲遵照使挖掘出的故障知识能够与领域专家的知识保持基本协调一致关系的原则，通过特征属性融合、数据关联分析、知识粒度计算、知识发现等问题的研究,去解决模型结构的性能优化问题。预期的研究目标，是获得一个近似最优的故障知识表达模型和信息处理算法。它们应能够为一类旋转机械的状态监测装置，提供将"在线"遇到的机组故障案例、自动转化成为具有故障知识挖掘价值的故障知识数据资源的能力。本项目研究内容属旋转机械故障诊断与知识挖掘学科交叉产生的基础问题。本研究对推动智能诊断的实现方式向机器自学习方向发展，具有科学意义。 兰州理工大学(项目负责人) |
3楼2008-10-05 11:24:54
