基于信息融合的煤矿皮带输送机故障诊断智能决策支持系统研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-20页 |
| ·研究背景和研究意义 | 第7-8页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究意义 | 第8页 |
| ·决策支持系统发展概述 | 第8-12页 |
| ·决策支持系统国外发展现状 | 第8-10页 |
| ·决策支持系统国内发展现状 | 第10页 |
| ·决策支持系统在煤矿行业的发展现状 | 第10-12页 |
| ·信息融合技术发展概述 | 第12-13页 |
| ·故障诊断技术发展概述 | 第13-15页 |
| ·皮带研究及南梁矿业皮带系统应用现状 | 第15-18页 |
| ·研究内容和技术路线 | 第18-20页 |
| ·研究内容 | 第18页 |
| ·技术路线 | 第18-20页 |
| 2 煤矿皮带故障诊断智能决策支持系统设计 | 第20-26页 |
| ·皮带智能决策支持结构 | 第20-21页 |
| ·皮带智能系统故障分析与决策处理流程 | 第21-22页 |
| ·皮带智能系统信息融合结构和方法 | 第22-26页 |
| ·信息融合结构 | 第22-24页 |
| ·信息融合的算法 | 第24-26页 |
| 3 煤矿皮带知识库构建 | 第26-36页 |
| ·煤矿皮带系统简介 | 第26-27页 |
| ·煤矿皮带故障分析 | 第27-29页 |
| ·皮带故障概述 | 第27页 |
| ·基于故障树分析法的皮带常见故障分析 | 第27-29页 |
| ·煤矿皮带知识库建模 | 第29-36页 |
| ·皮带知识获取及表示 | 第29-32页 |
| ·皮带知识库本体建模 | 第32-34页 |
| ·皮带故障知识库表结构 | 第34-35页 |
| ·皮带知识库推理策略 | 第35-36页 |
| 4 煤矿皮带模型库构建 | 第36-43页 |
| ·皮带模型库设计 | 第36-37页 |
| ·皮带模型库系统结构 | 第36页 |
| ·皮带模型库管理系统 | 第36-37页 |
| ·基于灰色系统理论的数据融合状态评估模型 | 第37-43页 |
| ·灰色关联分析算法 | 第37-39页 |
| ·基于速度状态的多源信息融合评估与超限诊断 | 第39-40页 |
| ·应用案例 | 第40-43页 |
| 5 煤矿皮带案例库构建 | 第43-54页 |
| ·皮带案例表示 | 第44-45页 |
| ·案例表示方法 | 第44页 |
| ·案例表示内容 | 第44-45页 |
| ·基于粗糙集的煤矿皮带案例特征权重提取 | 第45-47页 |
| ·属性约简相关概念 | 第45-46页 |
| ·权重计算 | 第46-47页 |
| ·皮带案例相似度计算 | 第47-48页 |
| ·基于欧氏距离的最近邻法 | 第47页 |
| ·改进的相似度计算方法 | 第47-48页 |
| ·皮带案例推理检索策略 | 第48-50页 |
| ·南梁煤矿案例库应用实例 | 第50-54页 |
| ·案例库构建 | 第50页 |
| ·特征权重计算 | 第50-52页 |
| ·相似度计算实例 | 第52-54页 |
| 6 煤矿皮带故障诊断智能决策支持系统应用实例 | 第54-57页 |
| ·煤矿皮带系统主要模块 | 第54页 |
| ·煤矿皮带系统诊断实例 | 第54-57页 |
| ·基于规则推理的故障诊断实现 | 第54-55页 |
| ·基于案例匹配的故障诊断实现 | 第55-57页 |
| 7 结果与展望 | 第57-59页 |
| ·研究结果 | 第57-58页 |
| ·研究展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64-67页 |
