基于粒計(jì)算的SDG故障診斷關(guān)鍵問題研究.pdf

1、本文研究工作屬于粒計(jì)算、圖論及其在故障檢測與診斷領(lǐng)域中的應(yīng)用研究，是計(jì)算機(jī)學(xué)、信息學(xué)、圖論學(xué)的交叉和前沿研究領(lǐng)域。本文研究成果對于實(shí)際生產(chǎn)中復(fù)雜系統(tǒng)的故障檢測與診斷的理論研究和應(yīng)用研究有重大意義。
　　 本研究將粒計(jì)算理論與符號有向圖相結(jié)合，提出了一種全新的故障診斷方法，并將其應(yīng)用于田納西-伊斯曼過程（Tennessee-Eastman Process，TEP）的故障診斷。具體研究內(nèi)容包括:
　　 (1)提出了基于粒的S

2、DG模型，用粒來形式化描述SDG模型中的元素，這是一種描述SDG模型的新方法;
　　 (2)將粒計(jì)算與系統(tǒng)分層理論、圖論引入SDG故障診斷，提出了一種基于分層SDG粒圖的故障診斷模型，該模型具有SDG的完備性，能夠反映系統(tǒng)部件之間的連接關(guān)系，并且簡化了模塊之間的關(guān)系，使得SDG模型更加易于診斷;將該模型應(yīng)用于高加給水系統(tǒng)和TEP系統(tǒng)，仿真結(jié)果表明了新方法的有效性。
　　 (3)對現(xiàn)有粒矩陣知識約簡算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了基

3、于節(jié)點(diǎn)重要性和基于粒度熵的知識約簡算法，能更好的找出最小相對屬性約簡和最優(yōu)診斷規(guī)則集;
　　 (4)提出了一種基于相似度的搜索推理算法，通過計(jì)算最大相似度尋找現(xiàn)場采集信息對應(yīng)的決策，可以有效減少推理結(jié)果沖突的概率，提高分辨率;
　　 (5)將模糊理論應(yīng)用于節(jié)點(diǎn)狀態(tài)和支路狀態(tài)的定義，實(shí)現(xiàn)定性SDG模型的定量模糊化，提出了基于模糊理論的相容支路判決算法，生成了基于模糊-SDG的故障診斷方法;
　　 (6)開發(fā)了基于組