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随着科学技术的进步,装备的可靠性和安全性问题越来越引起各个国家的高度重视。为了提高技术装备的故障诊断与维修保障能力,需要把构成装备诊断能力的所有因素进行综合集成,优化配置各种诊断资源,进行装备的综合诊断,使系统总体的检测与诊断能力达到最佳。在构建装备综合诊断系统时,需要集成在线测试诊断单元、原位测试诊断设备、现场自动测试诊断系统以及远程诊断系统等诸多诊断要素的能力以达到最优化的诊断效能,所利用的诊断信息不仅包括本地的测试数据和知识,而且包括远程的各种知识库以及专家技术支持等,这些信息在空间上是分布式存在的,因此,研究综合诊断系统模型和综合诊断中分布式信息的融合决策算法,是实现综合诊断性能指标的关键。本论文以国内某型舰船柴油动力装置为研究对象,围绕部委级预研项目,开展装备综合诊断中分布式信息融合决策方法研究,这对于实现新一代装备的综合诊断,有效提高装备的故障诊断与维修决策能力具有指导和现实意义。论文主要内容包括:1、根据舰船柴油机故障状态信息特点,构建了基于多Agent系统和融合决策算法的综合诊断理论模型;2、针对综合诊断系统中信息分布式的结构特点,研究了在综合诊断领域中构建开放式多Agent系统框架模型的方案,重点研究了实现系统中不同Agent之间通信的物理层交互方法和协议层交互方法;3、基于提出的框架模型,研究了将BP神经网络应用于综合诊断领域进行信息融合决策的方案。其中,重点研究了在融合决策中所用到的本体知识库的构建要求,本体知识库和构建BP神经网络进行融合决策之间的映射关系和映射方法,以及基于本体知识库构建BP神经网络进行信息融合决策的方法和步骤;4、在理论研究基础上,以国内某型舰船柴油动力装置为研究背景,开发了基于多Agent系统和信息融合决策的综合诊断原型系统,并对系统进行了初步验证。