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《12V190B型柴油机性能监测与故障诊断系统》是东北大学设备诊断工程中心与辽河油田机修总厂针对Z12V190B型柴油机状态监测及故障诊断的实际需求,联合研发的一个实际项目。本文所研究的课题——《12V190B柴油机故障诊断系统知识工程研究》则是该实际项目实施中的重要基础内容。 本文首先对知识工程这一智能化的学科领域,在其构成、原理以及在故障诊断领域中的应用等方面进行了深入细致的研究和探讨,分析了神经网络和专家系统在知识工程研究方面的特点。其中针对专家系统在柴油机故障诊断中的应用,系统分析研究了故障树分析法(FTA)的原理、方法和步骤。论文对知识工程自学习功能也进行了初步的探讨,阐述了知识工程在故障诊断研究领域的重要地位和作用,明确了知识工程在未来故障诊断应用中的发展方向和趋势。 论文对12V190B柴油机的具体结构和工作原理进行了系统分析和研究,并建立了该型号柴油机的功能分类层次模型。论文从知识工程的角度,建立了12V190B柴油机知识工程构架;结合知识工程在对12V190B柴油机故障诊断专家系统和神经网络方法中的运用,研究了两者在知识获取和知识表示方面的特点和方法,提出了建立12V190B柴油机专家系统知识库和神经网络样本集的方法和步骤。 论文以12V190B柴油机为研究对象,在认真分析故障诊断机理的基础上,从知识获取和知识表示两个方面,具体研究并建立了12V190B柴油机燃油子系统专家系统知识库和神经网络样本集,为顺利实现对12V190B柴油机燃油子系统的故障诊断提供了丰富详实的数据资源。 为验证神经网络样本集建立方法的正确性,本课题在设备运行信息获取、特征参数提取、知识表达等方面,设计了实验并进行了相关验证。验证结果表明,文中所阐述的建立样本集的方法是正确可行的。 由于柴油机自身结构和运行条件的复杂性,文中有关12V190B柴油机各子系统的故障征兆与故障原因对应关系的建立,还需要大量的现场实际数据进行验证。