基于频域滤波的风机传动链智能故障诊断方法

1

作者 刘发炳 钱俊兵 张威 《机床与液压》 北大核心 2025年第15期191-198,共8页

针对风机传动链故障复杂、传统诊断方法依赖人工经验且难以实时监测的问题,提出一种基于频域滤波的风机智能故障诊断方法。该方法利用变分模态分解(VMD)对故障信号进行分解,以提高信号的信噪比。通过蚁群算法优化VMD分解中需要确定的模... 针对风机传动链故障复杂、传统诊断方法依赖人工经验且难以实时监测的问题,提出一种基于频域滤波的风机智能故障诊断方法。该方法利用变分模态分解(VMD)对故障信号进行分解,以提高信号的信噪比。通过蚁群算法优化VMD分解中需要确定的模态数量和惩罚因子。将VMD分解结果通过信号峰度和能量进行多尺度融合重构,得到新的特征信号。通过傅里叶变换将时域信号转换成频域信号,设计信号方差作为频域滤波器对信号进行滤波处理。在频域内通过幅值和频带范围建立相似性诊断模型,将模型并入风机实时监测系统实现对风机故障的智能诊断。结果表明:文中所提方法的故障准确率均高于95%,说明所提方法在进行风机故障诊断时的有效性。 展开更多

关键词 风机传动链 智能故障诊断 频域滤波 变分模态分解 相似度模型

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采用改进Transformer模型的滚动轴承声振信号故障诊断方法

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作者 施杰 张威 +2 位作者 李志 陈立畅 杨琳琳 《电子测量技术》 北大核心 2025年第11期105-116,共12页

现有故障诊断方法多采用“单信号-单模型”的专用架构,对不同传感信号需构建独立的诊断模型。这类方法在实际应用中存在模型泛化能力有限、跨信号类型适应性不足等问题。因此,本文提出了一种通过构建统一的深度网络诊断模型,来实现能同... 现有故障诊断方法多采用“单信号-单模型”的专用架构,对不同传感信号需构建独立的诊断模型。这类方法在实际应用中存在模型泛化能力有限、跨信号类型适应性不足等问题。因此,本文提出了一种通过构建统一的深度网络诊断模型,来实现能同时适用于振动与声学信号的智能诊断方法。首先,该方法采用改进淘金热优化算法和包络熵适应度函数来优化变分模态分解,实现变分模态分解中本征模态分量个数k和惩罚因子α自适应确定,再以平均峭度准则筛选变分模态分解分解后的本征模态分量,并使用改进的小波阈值去噪进行二次降噪和重构,以凸显声振信号中的故障特征。然后,在Transformer模型的基础上引入深度残差收缩网络,构建局部特征提取层,提高模型的局部特征提取能力;同时,设计了一种多尺度线性注意力机制来替换Transformer中的多头自注意力,降低模型计算复杂度,增强模型对长距离依赖的捕捉能力。最后,在自建的滚动轴承声振数据集上进行验证,实验结果表明,该方法在自建滚动轴承数据集上表现优异,对声学信号的诊断精度可达到90%,对振动信号的诊断精度达到了99.77%,均优于ResNet18、DRSN、VIT、MCSwin_T、WDCNN。 展开更多

关键词 滚动轴承声振信号 变分模态分解 小波阈值去噪 Transformer 智能故障诊断

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基于数字孪生的配电网智能化故障诊断方法

3

作者 付慧敏 郑刚 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期288-294,共7页

[目的]随着分布式能源的广泛接入,配电网的拓扑结构日益复杂,同时监控数据量呈指数级增长,对故障诊断提出了新的挑战。传统故障诊断方法主要依赖监控数据和人工经验,但随着云计算和通信技术的快速发展,人工智能方法在故障诊断领域得到... [目的]随着分布式能源的广泛接入,配电网的拓扑结构日益复杂,同时监控数据量呈指数级增长,对故障诊断提出了新的挑战。传统故障诊断方法主要依赖监控数据和人工经验,但随着云计算和通信技术的快速发展,人工智能方法在故障诊断领域得到了广泛应用。然而,现有人工智能方法高度依赖训练数据,需要大量基础数据支撑。为此,本文基于数字孪生技术,提出一种配电网智能化故障诊断方法,以提高故障诊断的效率和准确性。[方法]利用数字孪生技术构建配电网数字孪生体,通过虚拟诊断结果指导实际系统运行。同时,采用小波包分解方法提取信号各频带能量构成特征向量,输入改进的卷积自编码器模型中进行学习,以实现故障类型的准确识别。数字孪生系统由物理层、数据层、模型层和服务层组成,实现了虚实映射功能,虚拟孪生体能够实时反映实体运行状态。在仿真实验中,以某区域10 kV配电网的三端口环网结构为基础,构建了包含7520个正常和故障样本数据的完备实验数据集。[结果]实验结果表明,经过100次迭代训练,改进的卷积自编码器模型的故障诊断准确率接近0.98。数字孪生系统的智能化诊断结果显示,本文方法能够准确识别故障类型,与实际故障类型基本一致。在对5种常见故障类型的诊断中,本文方法保持了较高的准确率,平均准确率达0.95,诊断耗时仅为5.39 s。与其他方法相比,本文方法的诊断准确率更高。[结论]通过将数字孪生技术应用于配电网智能化故障诊断,结合虚实一体化的诊断方式,显著提升了故障诊断的精确性和实时性。该方法为配电网智能化故障诊断提供了一种全新的技术手段,有助于提高配电网的可靠性和安全性,对智能电网的发展具有重要的理论意义和实践价值。此外,未来研究将重点探索应对配电网结构变化的技术方法,以进一步提升该故障诊断方法的适用性。 展开更多

关键词 数字孪生 配电网 智能化故障诊断 小波包分解 改进卷积自编码器 分布式能源 数字孪生体 诊断准确率

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强噪声干扰下基于SVMD-FFCNN的深沟球轴承故障分类模型

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作者 李友家 张忠伟 +2 位作者 焦宗豪 李新宇 秦贺 《机电工程》 北大核心 2025年第4期686-696,共11页

针对滚动轴承振动信号易受到外界噪声的干扰,导致故障特征信号微弱甚至被淹没,难以提取有效的故障特征的问题,提出了一种基于逐次变分模态分解与特征融合卷积神经网络(SVMD-FFCNN)的故障诊断方法。首先,利用SVMD对原始振动信号进行了模... 针对滚动轴承振动信号易受到外界噪声的干扰,导致故障特征信号微弱甚至被淹没,难以提取有效的故障特征的问题,提出了一种基于逐次变分模态分解与特征融合卷积神经网络(SVMD-FFCNN)的故障诊断方法。首先,利用SVMD对原始振动信号进行了模态分解,得到了固有模态函数(IMF)分量,并计算了皮尔森相关系数,筛选出相关程度大的分量,对信号进行了重构,完成了信号的降噪工作,并以降噪后的信号作为输入数据;然后,搭建了特征融合卷积神经网络模型(FFCNN),对卷积神经网络(CNN)提取到的浅层特征以及利用不同映射方法获取的深层特征成分进行了融合,提取了更具代表性的故障特征;最后,以SoftMax作为分类器,进行了深沟球轴承故障的分类任务,采用SKF6203深沟球轴承,并利用搭建的轴承故障模拟实验台采集了深沟球轴承振动数据,对SVMD-FFCNN方法进行了实验验证,并将其与其他方法进行了对比分析。研究结果表明:SVMD方法能够有效降低噪声的干扰,相较于未经过SVMD降噪处理的信号,实测实验信号信噪比提升了116.22%,均方根误差减低了56.10%;SVMD-FFCNN方法在噪声环境下的平均准确精度达到了99.37%,且三个转速工况下的诊断精度均达到了99%以上。上述结果表明,该方法在噪声环境下具有更优越的故障诊断性能。 展开更多

关键词 滚动轴承 强噪声干扰 智能故障诊断 逐次变分模态分解 特征融合卷积神经网络 SoftMax分类器

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强噪声背景下基于CEEMDAN与BRECAN的船舶电机故障诊断

5

作者 朱仁杰 宋恩哲 +1 位作者 姚崇 柯赟 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第2期20-29,共10页

[目的]针对船舶航行中机舱背景噪声导致故障诊断方法在实际使用时精度差的问题,提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)和贝叶斯残差高效通道注意力网络(BRECAN)的船舶电机故障诊断方法。[方法]首先,通过CEEMDAN将含噪声电... [目的]针对船舶航行中机舱背景噪声导致故障诊断方法在实际使用时精度差的问题,提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)和贝叶斯残差高效通道注意力网络(BRECAN)的船舶电机故障诊断方法。[方法]首先,通过CEEMDAN将含噪声电机故障信号分解为多个本征模态函数(IMF)分量,并基于去趋势波动分析(DFA)划分IMF中噪声和信息的主导信号,对于噪声主导信号使用经验小波变化(EWT)予以降噪;然后,构建BRECAN网络,基于变分贝叶斯理论,使用网络参数代替传统网络点估计的训练方式,使用参数建模,拟合噪声对模型训练的干扰,并通过残差高效通道注意力(RECA)模块引导网络提取故障差异特征;最后,通过电机故障模拟实验台,验证所提方法的有效性。[结果]结果表明,所提方法在强噪声下能够实现船舶电机故障的精确诊断,在信噪比为-12dB的条件下仍能保持90%以上的诊断精度。[结论]研究成果可为强噪声下船舶电机故障诊断提供参考。 展开更多

关键词 电动机 故障分析 故障诊断 人工智能 完全集合经验模态分解(CEEMDAN) 贝叶斯残差高效通道注意力网络(BRECAN)

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基于优化VMD-CNN-BiLSTM的电机轴承智能故障诊断研究 被引量：12

6

作者 曹景胜 于洋 +1 位作者 王琦 董翼宁 《现代电子技术》 北大核心 2024年第12期115-121,共7页

针对滚动轴承早期故障信号较弱及特征数据提取效果差,导致故障诊断准确率低以及故障诊断效率低的问题,提出一种信号处理结合深度神经网络的故障诊断方法。首先,采用变分模态分解(VMD)法提取主轴承振动数据中的特征数据;然后为了确定VMD... 针对滚动轴承早期故障信号较弱及特征数据提取效果差,导致故障诊断准确率低以及故障诊断效率低的问题,提出一种信号处理结合深度神经网络的故障诊断方法。首先,采用变分模态分解(VMD)法提取主轴承振动数据中的特征数据;然后为了确定VMD算法中最佳的模态分量个数K及惩罚参数α,增强特征提取的效果,将最小排列熵作为适应度函数,采用全局优化能力强的正弦混沌自适应鲸鱼优化算法(CAWOA)进行参数的确定,得到最优模态分量;接着,根据最优模态分量构造特征向量,将特征向量作为CNN-BiLSTM网络的输入,实现故障的分类。最后,根据实验平台采集的数据进行实验分析。结果表明,优化VMD-CNN-BiLSTM轴承故障诊断模型相较于其他故障诊断模型,在准确率以及实时性上均有明显提升。 展开更多

关键词 变分模态分解(VMD) 卷积神经网络(CNN) 双向长短期记忆(BiLSTM) 滚动轴承 智能故障诊断 特征数据提取 正弦混沌自适应鲸鱼优化算法

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多Agent故障诊断原型系统研究 被引量：16

7

作者 陈真勇 何永勇 +1 位作者 褚福磊 黄靖远 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第13期1084-1087,共4页

研究了多 Agent故障诊断原型系统 ,其中着重研究了基于多 Agent理论的设备诊断问题分布式任务分解与控制问题 ,以及诊断 Agent之间的协调合作问题。和其它应用领域不同 ,基于多 Agent的诊断问题应根据诊断对象的结构和故障特征进行分布... 研究了多 Agent故障诊断原型系统 ,其中着重研究了基于多 Agent理论的设备诊断问题分布式任务分解与控制问题 ,以及诊断 Agent之间的协调合作问题。和其它应用领域不同 ,基于多 Agent的诊断问题应根据诊断对象的结构和故障特征进行分布式任务分解。建立了诊断问题的任务树模型 ,提出了基于多 Agent的诊断任务串行与并行以及混合控制策略。 展开更多

关键词 AGENT 分布式 任务分解 故障诊断

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大型风力发电机组故障诊断综述 被引量：94

8

作者 曾军 陈艳峰 +1 位作者 杨苹 郭红霞 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期849-860,共12页

开展大型风力发电机机组的状态监测和故障诊断研究,及时掌握其运行状态,及早发现其潜在故障征兆,对降低其故障率和减少其运行维修成本,从而加强大型风力发电机组的可靠运行具有重要意义。在通过对大型风力发电机组中的机械故障和电气故... 开展大型风力发电机机组的状态监测和故障诊断研究,及时掌握其运行状态,及早发现其潜在故障征兆,对降低其故障率和减少其运行维修成本,从而加强大型风力发电机组的可靠运行具有重要意义。在通过对大型风力发电机组中的机械故障和电气故障的类型及其特点进行全面分析总结的基础上,对大型风力发电机组的故障信号和故障信号处理方法进行了详尽的分析,介绍了大型风力发电机组的智能故障诊断方法,并指出现有方法的不足和未来的研究发展方向。 展开更多

关键词 风力发电机 故障诊断 短时傅里叶变换 小波变换 经验模态分解 希尔伯特-黄变换 信息融合 智能故障诊断

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多智能体的分布式智能故障诊断 被引量：22

9

作者 蒋伟进 许宇胜 +1 位作者 孙星明 许宇晖 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期945-950,共6页

基于分布式人工智能的思想 ,将多Agent技术引入复杂故障诊断领域 ,分析了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程 ;讨论了基于模式聚类的故障求解机制及对诊断问题任务辨识、分解 ;研究了多Agent宏观上的约束和关联 ;设计了应用Agent工... 基于分布式人工智能的思想 ,将多Agent技术引入复杂故障诊断领域 ,分析了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程 ;讨论了基于模式聚类的故障求解机制及对诊断问题任务辨识、分解 ;研究了多Agent宏观上的约束和关联 ;设计了应用Agent工作状态的表达机制 ;确定了应用Agent间的工作状态影响关系及多Agent间的交互、协作和通讯 ;构建了多Agent模糊关联模型 ;给出了多Agent诊断系统局部诊断决策与全局诊断决策的集成描述结构 ;建立了一种分布式Agent诊断系统结构及其原型系统 .在某电力企业安全监控系统的应用中 ,取得了与专家相似的诊断结果 。 展开更多

关键词 多Agent系统(MAS) 智能故障诊断 任务分解 互操作 面向Agent编程(AOP)

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基于多Agent的分布式故障智能诊断原型系统研究 被引量：14

10

作者 何永勇 褚福磊 陈真勇 《计算机工程与科学》 CSCD 2002年第1期88-92,共5页

近年来 ,基于多Agent的分布式智能系统已成功地应用于众多领域。本文将多Agent技术应用于故障诊断领域研究 ,以开发故障智能诊断的多Agent系统 ,提出了其原型系统的基本框架和系统实现途径及方法 ,其中着重研究了基于多Agent理论的诊断... 近年来 ,基于多Agent的分布式智能系统已成功地应用于众多领域。本文将多Agent技术应用于故障诊断领域研究 ,以开发故障智能诊断的多Agent系统 ,提出了其原型系统的基本框架和系统实现途径及方法 ,其中着重研究了基于多Agent理论的诊断问题分布式任务分解与控制问题 ,以及诊断Agent之间的协调合作问题。原型系统的研究 。 展开更多

关键词 AGENT 分布式故障智能诊断原型系统 人工智能

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基于变分模态分解与深度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断 被引量：56

11

作者 丁承君 冯玉伯 王曼娜 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期287-296,共10页

针对滚动轴承振动信号非平稳、非线性特点以及特征提取困难问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)与深度卷积神经网络相结合的特征提取方法并应用于滚动轴承故障诊断。利用VMD将原始振动信号分解得到若干不同频率的限带本征模态分量,通过... 针对滚动轴承振动信号非平稳、非线性特点以及特征提取困难问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)与深度卷积神经网络相结合的特征提取方法并应用于滚动轴承故障诊断。利用VMD将原始振动信号分解得到若干不同频率的限带本征模态分量,通过卷积网络中的多组卷积核自动学习各模态数据的不同特征,保证了特征提取的自适应性、全面性和多样性。在特征提取的基础上,使用全连接神经网络进行故障分类与诊断。将所提方法应用于滚动轴承故障诊断,结果表明,该方法在变工况情况下能够实现滚动轴承故障类别以及损伤程度的精确判定。 展开更多

关键词 变分模态分解(VMD) 深度卷积神经网络 特征提取 智能故障诊断 滚动轴承

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基于MAS的分布式智能故障诊断模型与关键技术研究 被引量：6

12

作者 蒋伟进 许宇胜 孙星明 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期119-126,共8页

现代故障诊断已是一个动态的、分布的、柔性的、实时的和不确定的复杂系统 ,将多Agent技术引入复杂故障诊断领域 ,是求解复杂过程的故障诊断问题的一种新的尝试。文中讨论基于multi agentsystem (MAS)的分布式智能故障诊断方法和过程 ,... 现代故障诊断已是一个动态的、分布的、柔性的、实时的和不确定的复杂系统 ,将多Agent技术引入复杂故障诊断领域 ,是求解复杂过程的故障诊断问题的一种新的尝试。文中讨论基于multi agentsystem (MAS)的分布式智能故障诊断方法和过程 ,设计一种Agent诊断系统结构及其原型系统 ,对诊断问题任务辨识、分解、各Agent的内部诊断机制、多Agent间的交互、协作、关联模型以及诊断决策问题等进行深入研究。在一电力企业安全监控系统的应用中 ,该模型能快速、准确地进行故障成因分析 ,并给出合理的、建设性的决策意见。 展开更多

关键词 智能故障诊断 任务分解 互操作 A0P 多AGENT系统 人工智能

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基于多Agent的复杂系统故障诊断研究 被引量：7

13

作者 蒋伟进 许宇胜 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2004年第10期1242-1248,共7页

在传统智能诊断基础上 ,将多Agent技术应用于动态、分布、实时和不确定的复杂系统故障诊断领域 ,以求解复杂过程诊断问题。讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程 ,提出并实现了一种Agent诊断系统结构及其原型系统 ,其中重点研... 在传统智能诊断基础上 ,将多Agent技术应用于动态、分布、实时和不确定的复杂系统故障诊断领域 ,以求解复杂过程诊断问题。讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程 ,提出并实现了一种Agent诊断系统结构及其原型系统 ,其中重点研究了诊断问题的任务辨识、分解、多Agent间的交互、协作以及诊断决策问题等。工程应用表明 ,该系统能快速、准确地进行故障成因分析 ,并给出有效的决策意见 ,取得了与专家相似的诊断结果。 展开更多

关键词 智能故障诊断 多Agent系统(MAS) 问题分解 协作控制 基于Agent程序设计(ABP)

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基于MAS的分布式智能故障诊断模型与关键技术研究 被引量：5

14

作者 蒋伟进 许宇胜 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期483-496,共14页

现代故障诊断已是一个动态的、分布的、柔性的、实时的和不确定的复杂系统 ,将多agent技术引入复杂故障诊断领域 ,是求解复杂过程的故障诊断问题的一种新的尝试 .讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程 ,设计了一种agent诊断系... 现代故障诊断已是一个动态的、分布的、柔性的、实时的和不确定的复杂系统 ,将多agent技术引入复杂故障诊断领域 ,是求解复杂过程的故障诊断问题的一种新的尝试 .讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程 ,设计了一种agent诊断系统结构及其原型系统 ,对诊断问题任务辨识、分解、各agent的内部诊断机制、多agent间的交互、协作、关联模型以及诊断决策问题等进行了深入研究 .并重点描述了诊断agent的领域知识表示及多agent诊断系统的组织模型和各任务agent的功能定义 ,具体分析了诊断问题的故障分解与控制策略 .在一电力企业安全监控系统的应用中 ,该模型能快速、准确地进行故障成因分析 ,给出合理的、建设性的决策意见 ,取得了与专家相似的诊断结果 .克服了以往监控诊断系统的很多不足 ,提高了企业的安全运行效率 .同时 ,与传统的诊断方法相比 ,体现了agent技术的特有优势 . 展开更多

关键词 多agent系统(MAS) 智能故障诊断 任务分解 协作控制 面向agent编程(AOP) 分布式系统

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激活规则多目标优化算法在任务分解中的应用 被引量：2

15

作者 胡亚楠 李春生 +1 位作者 张可佳 富宇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期280-291,共12页

针对工业生产中计算量大、故障原因复杂的故障诊断任务,提出一种基于MPSO/D的激活规则多目标优化算法。采用置信规则库系统(EBRB)实现任务分解,以激活规则的不一致性与激活权重和作为多目标优化问题的目标函数,利用MPSO/D算法获取不一... 针对工业生产中计算量大、故障原因复杂的故障诊断任务,提出一种基于MPSO/D的激活规则多目标优化算法。采用置信规则库系统(EBRB)实现任务分解,以激活规则的不一致性与激活权重和作为多目标优化问题的目标函数,利用MPSO/D算法获取不一致性最小的激活规则集合,提高推理准确性。标准测试函数和三元复合驱采出井卡泵故障诊断实例中的测试结果表明,该算法能够有效提高EBRB系统的推理能力和虚拟导诊的任务分解准确性。 展开更多

关键词 故障诊断 任务分解 虚拟导诊 扩展置信规则库 MPSO/D算法

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基于小波包分解和集合经验模态分解的列车转向架轴承智能故障诊断方法 被引量：32

16

作者 刘建强 赵治博 +3 位作者 任刚 吴宁 王广明 章国平 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期40-45,共6页

提取故障特征不理想、诊断速度慢等是目前现有列车转向架轴承故障诊断方法存在的主要不足。本文提出了一种列车转向架轴承故障的智能诊断方法。该方法将小波包分解和集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)结合... 提取故障特征不理想、诊断速度慢等是目前现有列车转向架轴承故障诊断方法存在的主要不足。本文提出了一种列车转向架轴承故障的智能诊断方法。该方法将小波包分解和集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)结合在一起,充分提取信号故障特征,并利用能量判别法和故障识别搜索算法进行故障模式识别,进一步提高了故障诊断速度。为了验证该方法的有效性,构建了轴承实验台,测试分析了广州地铁列车3种故障状态的转向架轴承。实验结果表明,该方法能够充分提取故障特征,迅速锁定搜索频段,准确识别轴承故障,提高了列车转向架轴承故障的诊断速度和准确性。 展开更多

关键词 转向架轴承 智能故障诊断 小波包分解 集合经验模态分解 包络分析

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复杂分布式诊断系统的多主体建模及应用 被引量：3

17

作者 邱银安 蒋伟进 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第29期142-145,232,共5页

将智能主体技术引入复杂故障诊断领域,建立了一种基于多主体的复杂诊断系统结构模型,对诊断问题任务辨识、分解、各主体的内部诊断机制、多主体间的交互、协作、关联模型以及诊断决策问题等进行了深入研究。并重点描述了诊断问题的故障... 将智能主体技术引入复杂故障诊断领域,建立了一种基于多主体的复杂诊断系统结构模型,对诊断问题任务辨识、分解、各主体的内部诊断机制、多主体间的交互、协作、关联模型以及诊断决策问题等进行了深入研究。并重点描述了诊断问题的故障分解与控制策略。在某企业安全监控系统的应用中,该模型能快速、准确地进行故障成因分析,给出合理的决策意见,取得了很好的诊断结果。显著提高了企业的安全运行效率。 展开更多

关键词 多主体系统(MAS) 智能故障诊断 任务分解 协作控制

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分布式智能故障诊断模型的MAS实现研究 被引量：4

18

作者 聂勤务 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第30期197-200,共4页

该文分析了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程,提出并实现了一种任务分解的Agent诊断系统结构及原型系统。在某企业安全监控系统的应用中,该模型能快速、准确地进行故障成因分析,并给出合理的、建设性的决策意见。

关键词 多Agent系统(MAS) 智能故障诊断 任务分解 诊断控制 互操作

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基于MAS的故障诊断模型与实现研究

19

作者 许宇胜 蒋伟进 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期75-80,共6页

起源于分布式人工智能的多Agent系统 (Multi_AgentSystem ,MAS) ,是近年来飞速发展的技术 ,将多Agent技术引入复杂故障诊断领域 ,是求解复杂过程的故障诊断问题的一种新的尝试。讨论了基于MAS的分布式智能诊断方法和过程 ,设计了一种Ag... 起源于分布式人工智能的多Agent系统 (Multi_AgentSystem ,MAS) ,是近年来飞速发展的技术 ,将多Agent技术引入复杂故障诊断领域 ,是求解复杂过程的故障诊断问题的一种新的尝试。讨论了基于MAS的分布式智能诊断方法和过程 ,设计了一种Agent诊断系统结构及其原型系统 ,对诊断问题任务辨识、分解、各Agent的内部诊断机制、多Agent间的交互、协作、关联模型以及诊断决策问题等进行了深入研究。在某企业安全监控系统的应用中 ,该模型能快速、准确地进行故障成因分析 ,并给出合理的、建设性的决策意见。 展开更多

关键词 MAS 复杂过程 分布式人工智能 原型系统 多AGENT系统 分布式智能 MULTI-AGENT 诊断方法 问题 研究

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多Agent的故障诊断任务分解和结果综合研究 被引量：2

20

作者 孙璐 钟联炯 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2008年第10期113-116,共4页

在传统智能诊断基础上,将多Agent技术应用于动态分布的复杂武器系统故障诊断领域,以求解复杂过程诊断问题。讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程,采用了一种基于MAS的分布式武器故障诊断系统方案。其中重点研究了诊断系统任务... 在传统智能诊断基础上,将多Agent技术应用于动态分布的复杂武器系统故障诊断领域,以求解复杂过程诊断问题。讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程,采用了一种基于MAS的分布式武器故障诊断系统方案。其中重点研究了诊断系统任务分解,任务控制策略,基于改进合同网协议的Agent之间的任务分配过程和结果综合。本解决方案对设计分布式故障诊断系统有参考价值。 展开更多

关键词 武器系统 故障诊断 多AGENT系统 任务分解和分配 结果综合

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