CBR技术在Multi-Agent故障诊断中的应用

随着现代工业的发展,为故障诊断系统提出了更高的要求,单一的诊断算法已经很难甚至不能完成诊断任务,因此多算法诊断系统的研究开发成为了当前的热点,多Agent结构的诊断系统就是代表之一。但这种结构导致多个A-gent之间结果冲突和诊断资源浪费的问题。该文提出使用CBR(Case-BasedReasoning)技术实现Agent之间的协调,并实现了一个多Agent的故障诊断原型系统,为解决以上问题提供了一条途径。

基于CBR的Multi-agent旋转机械故障诊断系统

近年来,基于Multi-agent的分布式智能系统已成功地应用于众多领域.将Multi-agent技术应用于旋转机械故障诊断系统,结合CBR技术,分析了系统的基本框架和实现途径,较好地实现了Multi-agent之间的协调,克服了单一故障诊断方法的局限性,解决了诊断软件的通用性和适应性之间的矛盾,为旋转机械多算法诊断系统的研究与开发提供了一定的借鉴.应用表明,该系统能快速、准确地进行故障诊断.

多Agent复杂诊断系统分布式协同求解研究

针对当前大型复杂设备故障诊断的实时性、智能化要求,以组件化思想为基础,建立了基于多Agent的分布式智能故障诊断系统模型,讨论了基于MAS的分布式系统诊断的方法和协同求解问题。提出包含分布式诊断融合决策模块的Agent一般模型,分析了分布式协同求解的任务分解、分配和协作求解问题,并运用CBR方法实现了单个Agent内部推理以及多Agent的协作。仿真实验表明,该系统能高效、准确地诊断故障,具有较好的主动性、适应性和交互诊断性。

基于范例的装备故障诊断的Web推理方法研究

本文基于Web技术,从装备故障诊断的实例出发,提出一种基于范例的Web推理方法和对应的CBR系统结构,以适应目前因特网环境下的知识共享、知识管理工具和知识应用的发展。

基于案例库推理法的模拟电路故障诊断技术研究

针对目前模拟电路故障诊断中的技术难点,提出了基于案例库推理法(CBR)的模拟电路故障诊断方法。利用K个最邻近法(K Nearest Neighbors:KNN)来解决模拟电路故障诊断中的案例分类与提取,提出了应用粒子群算法(Particle Swarm Optimization:PSO)来优化KNN中权值参数的新方法。通过应用实例分析,证明了所提出的新故障诊断方法相比传统的故障诊断方法来说具有简单、聚类性好、诊断精度高的优点。

舰载雷达智能故障诊断系统研究

为提高装备维护水平,立足于某型潜用火控雷达,着眼于海军装备故障诊断现状,设计了一种基于多Agent的智能故障诊断系统总体结构,诊断系统能根据设备的结构变化进行动态调整,通过知识库和诊断推理机的分离、诊断Agent的动态生成和管理等技术,使该智能故障诊断系统能方便地应用到其它装备。以BDI结构模型为基础,从基于实例的推理(CBR)、产生式诊断系统和神经网络诊断系统三个方面实现了诊断Agent的诊断功能,可最终将故障定位到可更换的元器件。

案例推理的故障诊断技术研究综述

基于案例推理(case-based reasoning,CBR)的故障诊断作为一种新的智能诊断技术,模拟人类求解问题的思路,通过历史案例发现新问题的解。概述了CBR的理论基础和基本原理;从工作过程和集成框架两个方面综述了CBR故障诊断技术的研究现状,其中工作过程包括案例的表示、检索和重用,以及案例库的维护,集成框架包括CBR与基于规则推理、CBR与人工神经网络以及CBR与多智能体等三种情况;比较了六种故障诊断技术的特点及应用范围;总结了CBR故障诊断技术有待解决的问题。

基于智能代理者和神经网络的数字电路故障诊断

介绍了一种对板级数字电路多个故障同时进行智能诊断的新方法。该法融合了智能代理和神经网络两种技术的优点,前者是根据专家经验,通过对电路板自动测试的结果进行分析实现电路故障的快速定位,而后者则利用被测电路所对应的约束电路神经网络模型快速实现故障的完备测试集。该法在板级数字电路的多故障并行诊断方面具有较高的智能性和实用性。

基于实例推理的电路故障诊断系统研究

本文简要介绍了CBR和多Agent的技术,并将它们融合到故障诊断过程中,研究了多Agent的CBR电路故障诊断系统的实现。