《不完備信息下基於流向圖的診斷知識獲取理論與方法》是依託哈爾濱工業大學，由黃文濤擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：不完備信息下基於流向圖的診斷知識獲取理論與方法
- 依託單位：哈爾濱工業大學
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：黃文濤
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
根據設備運行狀況信息進行診斷知識獲取，是目前智慧型故障診斷中的研究熱點。但機械設備的運行環境惡劣、工況複雜，獲得的診斷信息常具有明顯的不完備(數據值缺失)，嚴重影響了故障診斷知識獲取技術的有效實施。本項目研究不完備診斷信息下知識獲取的新理論、新方法。主要包括：基於信息熵方法定量描述診斷信息的不完備性與可診斷性的關係，建立多語義、多層次融合的不完備診斷信息的涵義理解框架；基於流向圖的不完備信息的圖形-解析表示模型、及其自動分解與合成方法、結構約簡算法(節點約簡和層次約簡)；研究在不完備節點或缺失分支情況下的流向圖鏈路預測算法、基於流向圖的可視化知識獲取方法、增量學習中流向圖節點和層次的動態更新算法；建立對不完備故障診斷問題具有普遍意義的知識獲取軟體原型系統，並套用於工程實踐。本項目理論、方法和套用並重，將為不完備診斷信息下的知識獲取研究提供理論和方法支撐，具有重要學術意義和工程套用價值。
結題摘要
本項目以包含不完備診斷信息的故障數據集為研究對象，通過理論分析、模型建立、算法設計和實驗驗證相結合，系統地研究了不完備信息下基於流向圖方法的智慧型故障診斷知識獲取理論與方法。主要內容如下：從不完備診斷信息的產生原因分析入手，將不完備的故障徵兆屬性值區分為缺失、丟失和冗餘三種數據類型，建立了既能準確而真實地反映不完備診斷信息的實際情況，又適於採用流向圖方法來描述的多語義不完備診斷信息關係模型；提出了一種基於流向圖的不完備故障診斷知識表示方法，該方法依據多語義關係模型的含義，定義了三種不完備徵兆屬性值的節點表示方法，將屬性節點間的分支區分為徵兆屬性分支和決策屬性分支，採用置信度和覆蓋度作為分支的參數，將決策規則以流向圖分支的形式進行了圖形化的表述，建立了流經分支上對象集合的流量計算公式；構建了基於流向圖的不完備診斷信息的圖形-解析混合表示形式；通過對流向圖進行徵兆屬性層和徵兆屬性值節點約簡，將流向圖中冗餘的徵兆屬性層（決策屬性層只有一層）和徵兆屬性值節點約去，以獲得最精簡的故障診斷決策規則，其後通過對已獲得的最簡流向圖進行最佳化，使流向圖中的分支路徑和最短，從而獲得最優多語義故障診斷決策流向圖；在實驗驗證部分，首先以齒輪箱四種典型故障為例，驗證了本項目所提出方法的有效性。其次，以Hertz接觸理論為基礎，將滾動軸承的結構參數和運動參數相結合，建立了一種新的考慮撞擊力的滾動軸承振動模型，該模型在考慮滾動軸承的滾珠與缺陷之間的撞擊過程的基礎上，將撞擊力加入到滾動軸承故障振動模型中，採用6204滾動軸承內圈故障振動實測信號與所提出的振動模型進行了比較分析。最後，在針對行星齒輪箱的振動信號分析研究中，提出一種自適應最佳化品質因子的共振稀疏分解新方法，該方法利用遺傳算法優良的尋優性能，自適應地得到與輸入信號故障特徵相匹配的高低共振分量的品質因子，將所提出的新方法套用於某行星增速齒輪箱中行星齒輪與行星架軸承的複合故障診斷中，實現了早期複合故障的準確診斷。在Journal of Intelligent Manufacturing, Journal of Mechanical Engineering Science, 機械工程學報等刊物和國際學術會議上發表論文10餘篇，其中SCI收錄2篇，EI收錄11篇；申請發明專利1件；培養博士生2名，碩士生7名，較好地完成了基金預期的研究成果。
