基于数据驱动的故障诊断专家系统有哪几个组成部分??    惠州路灯车出租,  惠州路灯车,  路灯车出租    专家系统是一种智能的计算机程序，系统中包含来自于某个领域内大量的专家经验知识。专家系统能够利用程序模拟现实专家对于问题的分析推理，并根据分析得出解决问题的方法。专家系统的核心和重点就在于其通过总结得到的包含大量知识的知识库。目前为止，故障诊断专家系统一般由知识库、推理机、解释机以及人机界面四部分组成。

    １、知识库的实质是一个数据库，存储故障诊断系统中所用到的经验知识。知识规则的获取及表示是知识库的核心内容。在知识获取方面，传统的方式需要大量的人力物力将专家的经验进行凝练形成规则。而现代的知识获取方式则利用人工智能的手段，更加快捷精准。在知识表示方面，己经获取的经验知识将以简洁易懂的方式存储在知识库中，以便操作人员识别。

   ２、推理机由一系列算法组成，类似于人类专家的大脑。当推理机接收到故障诊断系统的输入时会通过自身的一系列算法对知识库中的经验知识进行检索、分析、判断，以便能够在海量的数据中得到与本次输入最匹配的结果。其过程分为两步，首先推理机会循环查询数据库寻找合适数据作为备选项，其后在备选项中，通过设定的算法筛选出最合适的一项。

   ３、解释机在故障诊断专家系统中的一个重要作用就是解释推理机“为什么”、“依据什么”来进行推理并得出结论。解释机在程序的编写上经常是伴随着推理机一同进行的，也就是说在推理机进行推理的同时，解释机就对推理过程进行分析，它们在系统中通常被集成为统一模块。

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   ４、人机界面是操作人员和系统相互交流的媒介。在信息输入阶段将操作人员的输入信息转化为专家系统能够识别的信息，在信息输出阶段将系统诊断结果显示在计算机界面上，从而实现人与系统之间的信息交流。人机界面非常重要，好的人机界面可以让操作人员方便快捷的使用故障诊断专家系统，从而提高诊断效率。基于数据驱动的故障诊断专家系统将人工智能中的神经元网络、模糊理论、支持向量机、关联规则分析和粗糙集理论等方法运用到故障诊断专家系统中，从前期数据发现、挖掘设备故障。上世纪８０年代末９０年代初，欧美国家开始利用基于数据驱动的故障诊断专家系统进行故障分析和诊断。讨论了一种结构化的知识获取和分析方法，并将其应用在交流发电机故障诊断专家系统中。设计了基于规则模型的机床故障诊断系统，采集机床参数变化并通过规则进行诊断。设计了一种基于知识的数字微波无线电通信设备故障检测技术，以规则知识和机器学习的方式相结合进行故障诊断。设计了基于规则的海上异常检测专家系统并以此来甄别海上的一些异常活动。随着ＩＴ技术在亚洲的迅速发展，大量的研究人员通过数据驱动和专家系统的结合设计出许多行之有效的故障诊断系统。研发了一种基于模型的水下航行器自我诊断系统，其通过神经元网络搭建模型进行诊断判断。研发了一种基于支持向量机的高效故障检测混合专家系统，其利用遗传算法和支持向量机相结合对旋转机械进行诊断。设计的旋转机械诊断专家系统，先通过案例匹配方式寻求诊断结果，在其不适用的情况下转入通用性规则进行推理诊断。设计了一种基于规则和案例的压缩机集成故障诊断专家系统，其主要通过粗糙集理论获取故障诊断规则。

      目前为止，混合动力路灯车在工程机械领域还是一个比较新的事物，国内外各大厂商、院校都在积极进行研究。相较于采用内燃机作为单一动力的路灯车，混合动力技术的应用使其更加节能环保。随着我国对节能环保的日益重视，混合动力路灯车必定会在工程机械的发展中占据一席之地。但是，混合动力路灯车拥有两个动力源，动力总成比普通路灯车更加复杂，这使其设计研发难度和日常维护难度都有所增加。而针对混合动力路灯车的故障诊断系统能够很好的解决其曰常维护问题，并大大降低维修成本。基于信号处理和基于分析模型的故障诊断方式能够较为有效的发现故障并对其进行相应处理，但这两种诊断方式都建立在对当前诊断对象的结构、原理和运行方式十分熟悉的基础之上。随着远程监控技术的发展，研究人员能够采集到大量有关诊断对象的数据信息，而这些信息很多被遗忘在数据库中。新世纪以来，人工智能技术飞速发展，研究人员逐渐将目光聚集在数据库存储的海量数据中，基于数据驱动方式的故障诊断系统层出不穷。对于混合动力路灯车来说，国内外各厂家大多处于研发测试阶段，因此拥有大量的实验数据。与此同时，远程监控系统可以通过监控中心采集到大量设备运行参数、故障状态和解决方案。随着系统运行时间的増加，数据库中关于设备运行的参数记录、历史故障信息以及各种故障的解决方案都在不断扩充完善。因此，根据混合动力路灯车运行参数设计基于数据驱动方式的故障诊断专家系统可以很好地利用现有数据资源对故障进行诊断，在缩短维护周期的同时，也能够帮助研发人员更好地改进其性能。

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