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1、隨著現(xiàn)代復(fù)雜裝備大型化、自動(dòng)化、高速化程度的不斷提高,在傳統(tǒng)模式下對(duì)其進(jìn)行故障診斷日趨困難,表現(xiàn)出成本高昂、效率低下等諸多不足。遠(yuǎn)程化、協(xié)同化、智能化已成為現(xiàn)代故障診斷領(lǐng)域研究的一個(gè)重要發(fā)展方向和必然趨勢(shì)。為此,本文面向e-維護(hù)模式下復(fù)雜裝備的診斷問(wèn)題,以柔性制造系統(tǒng)(FMS)為對(duì)象,對(duì)遠(yuǎn)程協(xié)同故障診斷進(jìn)行了研究。研究主要包括遠(yuǎn)程協(xié)同診斷體系結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵支撐技術(shù)、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)及工程應(yīng)用等多個(gè)方面。 論文首先對(duì)遠(yuǎn)程故障診斷技術(shù)的工程實(shí)踐
2、背景進(jìn)行了剖析,通過(guò)對(duì)研究現(xiàn)狀的分析及企業(yè)調(diào)研,針對(duì)其中存在問(wèn)題,提出了面向e-維護(hù)模式下復(fù)雜裝備的遠(yuǎn)程協(xié)同故障診斷框架模型E-CFlD。為有效實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)信息的采集、傳輸、分析與決策,實(shí)現(xiàn)故障診斷D2E (Device to e-Business)的向上過(guò)程集成,搭建了集中-分布式的診斷體系結(jié)構(gòu)。通過(guò)對(duì)工作原理及關(guān)鍵技術(shù)的分析,構(gòu)建了E-CFD的邏輯結(jié)構(gòu)與功能模型,研究了診斷系統(tǒng)與e-維護(hù)環(huán)境的有效集成。 其次,針對(duì)遠(yuǎn)程協(xié)同故障診
3、斷的任務(wù)分解及其控制問(wèn)題,給出了一種基于關(guān)系模型與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的主從混合式算法。構(gòu)造了面向診斷任務(wù)分解的關(guān)系建模方法,用于解決粗粒度診斷路徑的規(guī)劃問(wèn)題。設(shè)計(jì)了基于鄰接矩陣與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的圖論方法,分析了其在細(xì)粒度層面診斷任務(wù)分解中的應(yīng)用。提出了診斷資源調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題模型,實(shí)現(xiàn)了多約束條件下的診斷資源配置。 第三,引入博弈論方法,構(gòu)造了故障診斷決策博弈融合模型,以解決遠(yuǎn)程協(xié)同故障診斷中由診斷結(jié)果沖突與合作所引起的決策融合問(wèn)題,并給出了從
4、基本要素、功能與過(guò)程模型到融合算法的說(shuō)明。針對(duì)故障診斷中的具體問(wèn)題,提出將協(xié)同診斷中的多源決策信息視為局中人,對(duì)遠(yuǎn)程協(xié)同故障診斷中沖突與合作局勢(shì)進(jìn)行了分析研究,給出了一種基于信息熵影響增強(qiáng)與減弱方法的融合算法,以定量地處理診斷決策問(wèn)題,使之做出最優(yōu)診斷決策。 第四,為提高遠(yuǎn)程協(xié)同故障診斷的智能性,搭建了可重置的協(xié)同行為智能仿真模型。通過(guò)對(duì)從裝備設(shè)計(jì)到運(yùn)行過(guò)程中涉及到的行為智能進(jìn)行分析,建立了由計(jì)算組件、協(xié)同調(diào)度、可重構(gòu)設(shè)置構(gòu)成的
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