远程故障诊断中融合推理及信息反馈的研究

作     者：严刚 张利 程龙 徐娟 王跃飞 YAN Gang;ZHANG Li;CHENG Long;XU Juan;WANG Yue-fei

作者机构：安徽江淮汽车股份有限公司安徽合肥230601 合肥工业大学机械与汽车工程学院安徽合肥230009 合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009 

出 版 物：《合肥工业大学学报（自然科学版）》 (Journal of Hefei University of Technology：Natural Science)

年 卷 期：2011年第34卷第3期

页      面：367-369,446页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20070359028) 合肥工业大学博士专项科研基金资助项目(GDBJ2010-008) 

主　　题：远程故障诊断 专家系统 基于案例推理 基于规则推理 

摘      要：基于案例推理(CBR)与基于规则推理(RBR)的专家系统优势互补,并在机械故障诊断领域中有了一定的应用,但仍然受到知识库瓶颈的约束。文章提出了将CBR与RBR相结合的专家系统引入远程故障诊断中,使得系统的学习能力增强,知识库扩展速度提高;并引入信息反馈,提高了案例标本的准确性,更大程度地提高了故障诊断的效率及准确率。