基于OWL的战场本体构建方法

对使用OWL构建战场本体的方法进行研究.尝试利用骨架法构建战场本体,并用OWL语言对战场本体及其关系进行形式化描述.结合一个具体的战场应用场景,对本体的应用进行说明,为实现基于本体的军事领域战场知识管理奠定基础.     

面向水土保持措施适宜性评价的本体知识库构建

针对无法实现水土保持领域内知识的重用与共享的问题,研究基于本体的知识库构建方法,研发水土保持措施适宜性评价知识库系统,并以福建省长汀县梯田措施的适宜性评价为例验证系统的科学性和有效性.结果表明,本体知识库能够有效实现水土保持领域知识与经验的重用,提高水土保持措施适宜性评价的科学性.     

基于本体的汽轮发电机组故障诊断知识建模

针对目前汽轮发电机组故障诊断领域知识术语复杂、系统异构、知识表示不完备以及共享和重复使用困难等问题,依据故障诊断需求,采用基于本体的知识表示方法,提出了一种适用于汽轮发电机组故障诊断领域的本体构建方法和知识表示模型.在解析了汽轮发电机组故障知识特性的前提下,定义了其本体概念、属性、关系、实例和公理,为知识表示提供了明确的形式化规格说明,并借助Protégé_4.3构建了包含汽轮发电机组的故障类型、故障特征、故障原因和维修策略等故障诊断领域本体,设计了一致性检验的算法.在此基础上,在SQI机械故障综合模拟实验台上模拟汽轮发电机组故障,通过FaCT++推理机实现本体知识推理测试.结果表明基于本体的汽轮发电机组故障诊断知识模型是可行的.     

基于本体的个人信息构建方法及共享研究

讨论了本体的基本概念,个人本体Personal Ontology的形式化表达方法及本体元素之间的关系。在此基础上提出了个人本体模型的基本架构及其UML建模方法。并且讨论在大学校园里面,协商代理和个人代理通过Personal Ontology进行知识分享的解决方案。最后给出将本体模型映射到实际编程环境和持久存储模式的方法。     

地理本体的分层构建方法

基于本体的信息检索技术能形成较好的语义理解,能有效地提高信息检索的效率.试图将本体在信息检索中的部分研究成果运用到GIS领域,研究基于本体的地理信息检索方法.在构建地理本体时,通过领域本体生成应用本体,由此产生的应用本体采用相同的数据结构,使地理本体具有良好的共享性和扩展性.     

基于本体知识库的土地利用总体规划方法

在本体及知识库理论的支持下,将本体知识库引入土地利用总体规划领域.根据土地利用总体规划的主要内容和过程,构建土地利用总体规划本体知识库.在此基础上,集成本体知识库开发土地利用总体规划决策支持系统,并将系统应用于福建省常山华侨经济开发区2006-2020年土地利用总体规划工作中.示范应用过程表明:本体知识库技术能够有效实现土地利用总体规划领域方法与知识的重用,提高土地利用总体规划的效率和科学性.     

基于本体的故障诊断知识管理系统研究

针对目前企业内存在的故障诊断信息分散,不易共享和重用的问题,提出基于本体的故障诊断知识管理系统模型.根据故障诊断所涉及的源知识特点,建立了结构域、测试域和故障域3个异构领域本体模型,并根据各本体之间的连接关系给出了故障树生成算法,实现知识之间的共享和重用.以4L-20/8型两级空气压缩机为研究对象,开发了基于本体的故障...     

基于本体的领域知识库构建及推理研究

文章基于本体、资源描述框架、本体描述语言OWL、描述逻辑，对领域知识库的构建及知识推理等方面进行了研究，阐述了基于本体的领域知识库构建的方法，并且介绍了常用软件领域知识库的构建实例，对基于描述逻辑的知识库推理进行了研究，并以实例说明其应用。     

协同学习环境中感知本体的构建方法

为了对协同学习环境中的感知信息进行合理、有效的组织,提出了协同学习环境中的感知本体模型,其中包含成员概念、成员组概念、角色概念、知识域概念、事件概念、活动概念六个方面以及概念内部及概念之间的各种关系,可有效解决传统感知信息组织能力受限、维护困难的问题,最大程度地提高协同学习效率．此外,在此模型的基础上提出了一种基于N—Grams的知识域相关关系提取方法,可以自动精确地提取相关关系,适合动态的感知信息处理．     

基于本体技术的领域知识库构建及应用

在许多信息系统中,知识本体扮演极其重要的角色,它能描述领域知识内的概念与关系,而领域知识通常是从文件中衍生而来,因此文件内的知识呈现就成为重要的研究课题.文章以知识本体技术为基础,应用在多媒体资源管理分类的建立与维护,以人工方式构建多媒体资源管理知识本体架构,采用多媒体资源管理作为研究主体,构建出不同类型的多媒体资源管理方法,一方面以此架构进行模糊推论,另一方面则将搜索到的资料做分类,将两种结果做全面的分析与比对,最后以网页的形式呈现给使用者.     

Nonlinear fault diagnosis method based on kernel principal component analysis

To ensure the system run under working order, detection and diagnosis of faults play an important role in industrial process. This paper proposed a nonlinear fault diagnosis method based on kernel principal component analysis (KPCA). In proposed method, using essential information of nonlinear system extracted by KPCA, we constructed KPCA model of nonlinear system under normal working condition. Then new data were projected onto the KPCA model. When new data are incompatible with the KPCA model,it can be concluded that the nonlinear system is out of normal working condition. Proposed method was applied to fault diagnosis on rolling bearings. Simulation results show proposed method provides an effective method for fault detection and diagnosis of nonlinear system.     

基于熵权法和灰色关联度分析的轴承故障诊断

文章以滚动轴承时域振动信号和频域振动信号中的无量纲特征参数作为故障诊断中的评价指标;在传统的灰色关联度基础上,引入熵值理论,将熵权法与灰色关联度分析方法相结合,建立基于熵权法的灰色关联度分析模型,并将其应用到轴承的故障诊断中;最后通过故障诊断实例验证了该方法可以有效地实现轴承故障状态的诊断,通过熵权赋值取得了理想的灰色...     

基于电机定子电流的齿轮故障诊断方法

齿轮故障诊断一般采用振动信号进行故障特征提取,但振动诊断法不便于安装传感器,易受环境和噪声影响.电机本身具有传感器的特性,定子相电流等信号能够反映负载转矩的变化.因此,针对由电机驱动的齿轮传动系统,提出了一种基于电机定子相电流分析的齿轮无损故障诊断方法.推导了电机定子电流如何反应负载转矩的特性,并分析了齿轮正常与故障状态下定子电流的频谱特征,发现可通过观察边频带的出现来判断齿轮发生局部式故障.通过Matlab对故障诊断原理进行了仿真验证,在实验平台上结合频谱分析成功检测出了齿轮断齿故障.     

基于MVMD-MOMEDA的齿轮箱故障诊断方法

针对齿轮箱振动信号受复杂传递路径、强背景噪声的影响导致早期微弱故障难以诊断的问题,提出了一种基于多元变分模态分解(MVMD)和多点最优最小熵反褶积调整(MOMEDA)的齿轮箱故障诊断方法。首先,利用MVMD将融合后的多通道振动信号进行模态分解,得到一系列表征信号局部特征的IMF分量;其次,引入峭度值(Ku),选取最佳模态进行信号重构,剔除含噪声分量高的IMF;最后,对重构信号进行MOMEDA特征提取以识别故障频率,从而进行故障诊断。结果表明,所提故障诊断方法可以有效剔除噪声分量的干扰,识别出信号中的故障冲击成分及其倍频进而确定故障类型。MVMD-MOMEDA方法解决了在单一通道问题上无法处理多源信号的缺点以及早期微弱故障特征难以提取等问题,可为故障诊断和多源信号处理提供参考。     

热-结构耦合的高炉炉壳静强度及疲劳强度分析

通过工程传热分析计算出冷却模块内冷却水与水管内壁的对流换热系数以及炉壳外表面的综合换热系数,并根据还原炉的工作流程,确定了3种载荷工况;然后借助大型通用有限元分析软件ANSYS,采用热-结构耦合的方法计算了高温状态下炉壳的温度分布、热-结构耦合应力场。模拟计算结果表明,在工况载荷作用下,炉壳各部位最大Von mises应力均远远小于材料的屈服极限,炉壳静强度满足要求。对各节点按Goodman-Smith疲劳极限图进行疲劳评定,炉壳的疲劳强度也满足要求。     

氧气高炉多流体数值模拟与分析

为研究不同氧气高炉操作流程及操作参数对高炉内部过程产生的影响,预测氧气高炉流程各参数的变化规律,基于多流体理论、冶金传输原理、冶金反应动力学与热力学理论以及计算流体力学建立了普通高炉多流体模型,并在此基础上修改边界条件及内部相关参数,建立氧气高炉多流体数学模型。通过建立的模型分别对普通高炉和气化炉氧气高炉(GF-FOBF)流程中的氧气高炉进行了模拟计算,得到两种工艺流程下高炉内温度场、浓度场和速度场等典型参数的分布情况。通过对计算结果的对比,分析了氧气高炉操作条件下炉内状态的主要特征和相对于普通高炉发生的变化,发现氧气高炉内部速度场、温度场均发生变化,特别是气相组分的均匀分布问题明显。本模型可为氧气高炉流程试验及流程开发提供参考。     

一种基于证据融合的故障诊断方法

结合故障诊断工作的实际场景,通过计算故障信息观测值与参考值之间的差异,生成对应的故障信度分配函数。然后基于证据分类的思想,将故障证据分为可信证据和冲突证据,并定义每个证据的可信度。最后,利用证据可信度修正最初的信度分配,再利用证据融合公式得到综合的故障诊断结果。电机转子故障诊断的实例表明本文提出的方法能够准确快速地识别产品故障,基于证据分类的修正方法能够加速故障信度分配的收敛。     

基于网格搜索与支持向量机的轴承故障诊断

针对轴承故障诊断问题,提出一种基于相关度分析与网格搜索算法(GS)优化支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法。采用GS算法对SVM的惩罚参数c和核函数参数g进行寻优,以此建立分类器用于识别轴承故障类型。在模型建立方面巧妙地加入了分层的思想,通过相关度分析之后采用多层GS-SVM模型使轴承的故障诊断准确率相对于近年来的研究得到了明显的提升。最后,采用凯斯西储大学轴承数据中心的滚动轴承故障数据进行了分类识别实验。实验表明,研究提出的轴承故障诊断方法在直接作用于原信号的基础上不仅能够有效的识别轴承正常状态、内圈故障、外圈故障以及滚珠故障,而且还对每一类故障的严重程度有很好的区分,提高了故障类样本的诊断正确率,具有较强的实用性。     

一种基于组合测试的软件故障诊断方法

针对组合测试的基本模型和特征，提出了一种基于组合测试的软件故障诊断方法．该方法基于软件故障由某些系统参数或其相互作用而引发的前提下，首先对组合测试的结果进行分析，找出所有可能的错误原因，然后根据初步分析结果补充一组由导致故障的测试用例衍生出的附加测试用例进行重新测试，并对其结果作进一步分析和验证，从而迅速将故障原因锁定在很小的范围内，这样可为软件的调试和测试工作提供更方便、更有价值的线索和参考。