面向知识工程的提升机智能故障诊断方法

针对传统提升机故障诊断系统中知识获取困难、知识表示单一且故障诊断推理方法自适应能力弱从而导致诊断推理结果不稳定等问题,研究了面向知识工程的提升机智能故障诊断方法。重点针对提升机故障诊断过程中的三大关键科学问题,即知识获取、知识表示和知识推理技术进行了深入研究：提出了基于融合差别矩阵和属性重要度的提升机故障诊断规则知识获取方法,为提升机故障诊断提供了数据基础;构建本体知识库,提出了基于OWL DL的故障诊断知识表示方法和基于SWRL的故障诊断规则知识表示方法,实现了提升机系统结构及诊断知识的集成;对本体知识进行了概率扩展,提出了基于本体和贝叶斯网络的不确定性知识融合推理方法,提高了推理的效率和准...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	煤炭学报 2016 (5), p.1309-1315
1. Verfasser:	李娟莉杨兆建庞新宇
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Schlagworte:	提升机故障诊断知识推理知识获取知识表示
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

container_end_page	1315
container_issue	5
container_start_page	1309
container_title	煤炭学报
container_volume
creator	李娟莉杨兆建庞新宇
description	针对传统提升机故障诊断系统中知识获取困难、知识表示单一且故障诊断推理方法自适应能力弱从而导致诊断推理结果不稳定等问题,研究了面向知识工程的提升机智能故障诊断方法。重点针对提升机故障诊断过程中的三大关键科学问题,即知识获取、知识表示和知识推理技术进行了深入研究：提出了基于融合差别矩阵和属性重要度的提升机故障诊断规则知识获取方法,为提升机故障诊断提供了数据基础;构建本体知识库,提出了基于OWL DL的故障诊断知识表示方法和基于SWRL的故障诊断规则知识表示方法,实现了提升机系统结构及诊断知识的集成;对本体知识进行了概率扩展,提出了基于本体和贝叶斯网络的不确定性知识融合推理方法,提高了推理的效率和准确率。开发了面向知识工程的智能故障诊断系统,通过实例验证和企业应用证明了该方法的可行性和准确性。
format	Article
fullrecord	<record><control><sourceid>chongqing</sourceid><recordid>TN_cdi_chongqing_primary_669180147</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><cqvip_id>669180147</cqvip_id><sourcerecordid>669180147</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-chongqing_primary_6691801473</originalsourceid><addsrcrecordid>eNpjYeA0MDI11rW0tDTmYOAqLs4yMDA2MTYz5WQwezl30dMJE5_PX_pifdvT7Uufr-h-PqvlWf-Ep73tz-bsejZz14vmvc-mtr6cNefF-q5n09Y-m7bz2eapPAysaYk5xam8UJqbQcnNNcTZQzc5Iz8vvTAzLz2-oCgzN7GoMt7MzNLQwsDQxNyYKEUAOiNGAQ</addsrcrecordid><sourcetype>Publisher</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>article</recordtype></control><display><type>article</type><title>面向知识工程的提升机智能故障诊断方法</title><source>DOAJ Directory of Open Access Journals</source><source>EZB-FREE-00999 freely available EZB journals</source><creator>李娟莉杨兆建庞新宇</creator><creatorcontrib>李娟莉杨兆建庞新宇</creatorcontrib><description>针对传统提升机故障诊断系统中知识获取困难、知识表示单一且故障诊断推理方法自适应能力弱从而导致诊断推理结果不稳定等问题,研究了面向知识工程的提升机智能故障诊断方法。重点针对提升机故障诊断过程中的三大关键科学问题,即知识获取、知识表示和知识推理技术进行了深入研究：提出了基于融合差别矩阵和属性重要度的提升机故障诊断规则知识获取方法,为提升机故障诊断提供了数据基础;构建本体知识库,提出了基于OWL DL的故障诊断知识表示方法和基于SWRL的故障诊断规则知识表示方法,实现了提升机系统结构及诊断知识的集成;对本体知识进行了概率扩展,提出了基于本体和贝叶斯网络的不确定性知识融合推理方法,提高了推理的效率和准确率。开发了面向知识工程的智能故障诊断系统,通过实例验证和企业应用证明了该方法的可行性和准确性。</description><identifier>ISSN: 0253-9993</identifier><language>chi</language><subject>提升机 ; 故障诊断 ; 知识推理 ; 知识获取 ; 知识表示</subject><ispartof>煤炭学报, 2016 (5), p.1309-1315</ispartof><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Uhttp://image.cqvip.com/vip1000/qk/96550X/96550X.jpg</thumbnail><link.rule.ids>314,780,784,4023</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>李娟莉杨兆建庞新宇</creatorcontrib><title>面向知识工程的提升机智能故障诊断方法</title><title>煤炭学报</title><addtitle>Journal of China Coal Society</addtitle><description>针对传统提升机故障诊断系统中知识获取困难、知识表示单一且故障诊断推理方法自适应能力弱从而导致诊断推理结果不稳定等问题,研究了面向知识工程的提升机智能故障诊断方法。重点针对提升机故障诊断过程中的三大关键科学问题,即知识获取、知识表示和知识推理技术进行了深入研究：提出了基于融合差别矩阵和属性重要度的提升机故障诊断规则知识获取方法,为提升机故障诊断提供了数据基础;构建本体知识库,提出了基于OWL DL的故障诊断知识表示方法和基于SWRL的故障诊断规则知识表示方法,实现了提升机系统结构及诊断知识的集成;对本体知识进行了概率扩展,提出了基于本体和贝叶斯网络的不确定性知识融合推理方法,提高了推理的效率和准确率。开发了面向知识工程的智能故障诊断系统,通过实例验证和企业应用证明了该方法的可行性和准确性。</description><subject>提升机</subject><subject>故障诊断</subject><subject>知识推理</subject><subject>知识获取</subject><subject>知识表示</subject><issn>0253-9993</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2016</creationdate><recordtype>article</recordtype><recordid>eNpjYeA0MDI11rW0tDTmYOAqLs4yMDA2MTYz5WQwezl30dMJE5_PX_pifdvT7Uufr-h-PqvlWf-Ep73tz-bsejZz14vmvc-mtr6cNefF-q5n09Y-m7bz2eapPAysaYk5xam8UJqbQcnNNcTZQzc5Iz8vvTAzLz2-oCgzN7GoMt7MzNLQwsDQxNyYKEUAOiNGAQ</recordid><startdate>2016</startdate><enddate>2016</enddate><creator>李娟莉杨兆建庞新宇</creator><scope>2RA</scope><scope>92L</scope><scope>CQIGP</scope><scope>W92</scope><scope>~WA</scope></search><sort><creationdate>2016</creationdate><title>面向知识工程的提升机智能故障诊断方法</title><author>李娟莉杨兆建庞新宇</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-chongqing_primary_6691801473</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>chi</language><creationdate>2016</creationdate><topic>提升机</topic><topic>故障诊断</topic><topic>知识推理</topic><topic>知识获取</topic><topic>知识表示</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>李娟莉杨兆建庞新宇</creatorcontrib><collection>中文科技期刊数据库</collection><collection>中文科技期刊数据库-CALIS站点</collection><collection>中文科技期刊数据库-7.0平台</collection><collection>中文科技期刊数据库-工程技术</collection><collection>中文科技期刊数据库- 镜像站点</collection><jtitle>煤炭学报</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext</fulltext></delivery><addata><au>李娟莉杨兆建庞新宇</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>面向知识工程的提升机智能故障诊断方法</atitle><jtitle>煤炭学报</jtitle><addtitle>Journal of China Coal Society</addtitle><date>2016</date><risdate>2016</risdate><issue>5</issue><spage>1309</spage><epage>1315</epage><pages>1309-1315</pages><issn>0253-9993</issn><abstract>针对传统提升机故障诊断系统中知识获取困难、知识表示单一且故障诊断推理方法自适应能力弱从而导致诊断推理结果不稳定等问题,研究了面向知识工程的提升机智能故障诊断方法。重点针对提升机故障诊断过程中的三大关键科学问题,即知识获取、知识表示和知识推理技术进行了深入研究：提出了基于融合差别矩阵和属性重要度的提升机故障诊断规则知识获取方法,为提升机故障诊断提供了数据基础;构建本体知识库,提出了基于OWL DL的故障诊断知识表示方法和基于SWRL的故障诊断规则知识表示方法,实现了提升机系统结构及诊断知识的集成;对本体知识进行了概率扩展,提出了基于本体和贝叶斯网络的不确定性知识融合推理方法,提高了推理的效率和准确率。开发了面向知识工程的智能故障诊断系统,通过实例验证和企业应用证明了该方法的可行性和准确性。</abstract></addata></record>
fulltext	fulltext
identifier	ISSN: 0253-9993
ispartof	煤炭学报, 2016 (5), p.1309-1315
issn	0253-9993
language	chi
recordid	cdi_chongqing_primary_669180147
source	DOAJ Directory of Open Access Journals; EZB-FREE-00999 freely available EZB journals
subjects	提升机故障诊断知识推理知识获取知识表示
title	面向知识工程的提升机智能故障诊断方法
url	https://sfx.bib-bvb.de/sfx_tum?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2025-01-09T04%3A59%3A26IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-chongqing&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.genre=article&rft.atitle=%E9%9D%A2%E5%90%91%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E7%9A%84%E6%8F%90%E5%8D%87%E6%9C%BA%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%95%85%E9%9A%9C%E8%AF%8A%E6%96%AD%E6%96%B9%E6%B3%95&rft.jtitle=%E7%85%A4%E7%82%AD%E5%AD%A6%E6%8A%A5&rft.au=%E6%9D%8E%E5%A8%9F%E8%8E%89%20%E6%9D%A8%E5%85%86%E5%BB%BA%20%E5%BA%9E%E6%96%B0%E5%AE%87&rft.date=2016&rft.issue=5&rft.spage=1309&rft.epage=1315&rft.pages=1309-1315&rft.issn=0253-9993&rft_id=info:doi/&rft_dat=%3Cchongqing%3E669180147%3C/chongqing%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&disable_directlink=true&sfx.directlink=off&sfx.report_link=0&rft_id=info:oai/&rft_id=info:pmid/&rft_cqvip_id=669180147&rfr_iscdi=true