基于集成神经网络的垃圾破碎机故障诊断专家系统知识库研究
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Ｌபைடு நூலகம்Ｃｏ ｇ， ＵＮ ｎ －ｈ ｕ ｎ Ｓ Ｙｏ ｇ ｏ
（ ｕｌ ｎｖ ｒ ｔ ｏ ｌｃ ｏ ｉ Ｔ ｃ ｎｌｇ ， ｕｌ ４ ４ Ｃ ｉａ Ｇ ｉｎＵ ｉ ｓ ｙ ｆ ｅｔ ｎｃ ｅｈ ｏ ｙ Ｇ ｉｎ５ ０ ，ｈｎ ） ｉ ｅ ｉ Ｅ ｒ ｏ ｉ １ ０
★来 稿 日期 ：０ ０ Ｏ — ０ －基 金 项 目 ： 西重 点 实 验室 项 目资 助 （ 科 能 ：７ ０ ０ ８ ０ ３ Ｚ ２ １一 １ ２ ２ 广 桂 ０ １９ ０ — １＿ ）
【 摘
要】 针对连续性 生产线的特点， 对垃圾环保再生煤生产设备进行研究。 在分析连续性生产线
的故障特 点的基础 上 ， 用集成神 经 网络 与专 家 系统 结合 的方 式 ， 采 建立基 于集 成神经 网络专 家 系统 ， 本
文着重探 讨 了这种 专家 系统的知识 获取 、 知识表 示和知识 库的建立 等 问题 。 关键词 ： 专家 系统 ； 成神经 网络 ； 集 知识库 ； 机 破碎
使得所建模型能适应多种条件状况下 的诊断分 基于神经网络的专家系统日基于模糊神经网络的故障诊断专家系 的子神经网络 ， ， 析， 同时能减少训练样本数 目、 缩短网络训练 时问和提高网络训 统日 对于连续 ｌ生产线， 等。 生 由于它由诸多的机械 、 、 电气 液压和气动 因此该方法在预测 、 故障诊断和图像识别领域有着许多 相结合的设备所构成 ， 因而故障的症状和原 因较多 ， 且其故障 ｝质 练精度 ， 生
１ 引言
专家系统在故障诊断方面的应用越来越广泛。结合不同的诊
一
知识库和推理机的专家系统就有所逊色了。 集成神经网络（ｎ ｇ ｔ ｎＮ ｕａＮ ｔｏｋＩ Ｎ） Ｉｔ ｒ ｉ ｅ ｒｌ ｅ ｒ， ｅ ａｏ ｗ Ｎ 是根据钱学
用于信息的集成融合与诊断 。其实质 断对象的特点 ， 不同的人工智能技术被引用到专家系统的研制中， 森提 出的综合集成的思想 ， 如基于主元分析 、 人工免疫系统及模糊理论的医学诊断专家系统 ， 是运用相应的数学方法将庞大的神经网络划分成若干个小规模
李 聪 孙永厚
（ 桂林 电子科技大 学 机 电工程学院 ， 桂林 ５ １０ ） ４ ０ ４
Ｔｈ ｎ ｗｌｄ ｅ ｂ ｓ ｓ ａ ｌ ｈ ｅ ｋ ｏ ｅ ｇ ａ ｅ ｅ ｔ ｂｉ ｍｅ ｔ ｆ ａ ｂ ｇ ｒ ｓ ｅ ｕｔ ｉ ｇ ｏ ｉ ｘ ｅ ｔｓ ｓ ｅ ｓ ｎ ｒ ａ ｅ ｃ ｕ ｈ ｒ ａ ｌｄ ａ ｎ ｓｓ ｅ ｐ ｒ ｙ ｔ ｍ ｏ ｇ ｆ
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机 械 设 计 与 制 造
２ ５８ 文 章 编 号 ：０ １ ３ ９ （０ ０ １－ ２８ ０ １０ — ９ ７ ２ １ ） １０ ５ — ３ Ｍ ａ ｈ ｎ ｒ Ｄｅ ｉ ｎ ｃ ｉｅｙ ｓｇ ＆ Ｍａ ｕａ ｔｒ ｎ ｆ ｃｕ ｅ
第 １ 期 １
２１ ０ ０年 １ １月
基 于集成神 经 网络 的垃圾破碎机故 障诊 断 专 家 系统知识 库研 究 术
【 ｂｔ ｃ】 ａ ｄｏ ｅ ｈｒ ｔ ｉｉ ｏｔ ｕｕ ｐｏｕｔｎｌ ｅ ｅｕ ｍ ｎ ｔ ｃｖｒ ｌ Ａ ｓ ａｔ Ｂ ｓ ｔ ａ ｃ ｒｔｓｆｃｎ ｎｏｓ ｒ ｃ ｏ ｎ ， ｑｉ ｅｔｏ ｈ ｒ ｏｅ ｂ ｒ ｅ ｎ ｈ ｃ ａ ｅ ｓｃ ｏ ｉ ｄ ｉ ｉ ｐ ｓ ｆ ｅｅ ａｅ
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ： ｐｅ ｔｓ ｔ ｍ ；ｎｔ ｇ ａ ｅ ｅ ａ ｔ ｒ Ｋｎｏ ｅ ｅｂａ ｅ； ｒ ａｇ ｒ ｓ ｒ ｄｓ Ｅｘ ｒ ｙｓｅ Ｉ ｅ ｒ ｔ ｄ ｎ ｕｒ ｌｎｅ ｗｏ ｋ； ｗｌ ｄｇ ｓ Ｇａ ｂ ｅｃ ｕ ｈｅ
中 图分 类号 ： Ｈ１ 文献 标识码 ： Ｔ ６ Ａ
。 本文针对某垃圾再生煤生产线（ 简称 Ａ线 ） 的 往往不同， 不少故障具有不确定性 ， 所以要实现对多个故障模式的 成功 的应用 为此 ， 结合集成神经网络的优点 ， 建立 了基于集成神经 网络 诊断， 神经网络需要学习大量的故障样本 ， 而构造反映多种故 障的 故障特点 ， 特征向量非常困难。对连续性生产线的进行故障诊断时， 只建立单 的故障诊 断专家系统知识库。
Ｌபைடு நூலகம்Ｃｏ ｇ， ＵＮ ｎ －ｈ ｕ ｎ Ｓ Ｙｏ ｇ ｏ
（ ｕｌ ｎｖ ｒ ｔ ｏ ｌｃ ｏ ｉ Ｔ ｃ ｎｌｇ ， ｕｌ ４ ４ Ｃ ｉａ Ｇ ｉｎＵ ｉ ｓ ｙ ｆ ｅｔ ｎｃ ｅｈ ｏ ｙ Ｇ ｉｎ５ ０ ，ｈｎ ） ｉ ｅ ｉ Ｅ ｒ ｏ ｉ １ ０
★来 稿 日期 ：０ ０ Ｏ — ０ －基 金 项 目 ： 西重 点 实 验室 项 目资 助 （ 科 能 ：７ ０ ０ ８ ０ ３ Ｚ ２ １一 １ ２ ２ 广 桂 ０ １９ ０ — １＿ ）
【 摘
要】 针对连续性 生产线的特点， 对垃圾环保再生煤生产设备进行研究。 在分析连续性生产线
的故障特 点的基础 上 ， 用集成神 经 网络 与专 家 系统 结合 的方 式 ， 采 建立基 于集 成神经 网络专 家 系统 ， 本
文着重探 讨 了这种 专家 系统的知识 获取 、 知识表 示和知识 库的建立 等 问题 。 关键词 ： 专家 系统 ； 成神经 网络 ； 集 知识库 ； 机 破碎
使得所建模型能适应多种条件状况下 的诊断分 基于神经网络的专家系统日基于模糊神经网络的故障诊断专家系 的子神经网络 ， ， 析， 同时能减少训练样本数 目、 缩短网络训练 时问和提高网络训 统日 对于连续 ｌ生产线， 等。 生 由于它由诸多的机械 、 、 电气 液压和气动 因此该方法在预测 、 故障诊断和图像识别领域有着许多 相结合的设备所构成 ， 因而故障的症状和原 因较多 ， 且其故障 ｝质 练精度 ， 生
１ 引言
专家系统在故障诊断方面的应用越来越广泛。结合不同的诊
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知识库和推理机的专家系统就有所逊色了。 集成神经网络（ｎ ｇ ｔ ｎＮ ｕａＮ ｔｏｋＩ Ｎ） Ｉｔ ｒ ｉ ｅ ｒｌ ｅ ｒ， ｅ ａｏ ｗ Ｎ 是根据钱学
用于信息的集成融合与诊断 。其实质 断对象的特点 ， 不同的人工智能技术被引用到专家系统的研制中， 森提 出的综合集成的思想 ， 如基于主元分析 、 人工免疫系统及模糊理论的医学诊断专家系统 ， 是运用相应的数学方法将庞大的神经网络划分成若干个小规模
李 聪 孙永厚
（ 桂林 电子科技大 学 机 电工程学院 ， 桂林 ５ １０ ） ４ ０ ４
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机 械 设 计 与 制 造
２ ５８ 文 章 编 号 ：０ １ ３ ９ （０ ０ １－ ２８ ０ １０ — ９ ７ ２ １ ） １０ ５ — ３ Ｍ ａ ｈ ｎ ｒ Ｄｅ ｉ ｎ ｃ ｉｅｙ ｓｇ ＆ Ｍａ ｕａ ｔｒ ｎ ｆ ｃｕ ｅ
第 １ 期 １
２１ ０ ０年 １ １月
基 于集成神 经 网络 的垃圾破碎机故 障诊 断 专 家 系统知识 库研 究 术
【 ｂｔ ｃ】 ａ ｄｏ ｅ ｈｒ ｔ ｉｉ ｏｔ ｕｕ ｐｏｕｔｎｌ ｅ ｅｕ ｍ ｎ ｔ ｃｖｒ ｌ Ａ ｓ ａｔ Ｂ ｓ ｔ ａ ｃ ｒｔｓｆｃｎ ｎｏｓ ｒ ｃ ｏ ｎ ， ｑｉ ｅｔｏ ｈ ｒ ｏｅ ｂ ｒ ｅ ｎ ｈ ｃ ａ ｅ ｓｃ ｏ ｉ ｄ ｉ ｉ ｐ ｓ ｆ ｅｅ ａｅ
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中 图分 类号 ： Ｈ１ 文献 标识码 ： Ｔ ６ Ａ
。 本文针对某垃圾再生煤生产线（ 简称 Ａ线 ） 的 往往不同， 不少故障具有不确定性 ， 所以要实现对多个故障模式的 成功 的应用 为此 ， 结合集成神经网络的优点 ， 建立 了基于集成神经 网络 诊断， 神经网络需要学习大量的故障样本 ， 而构造反映多种故 障的 故障特点 ， 特征向量非常困难。对连续性生产线的进行故障诊断时， 只建立单 的故障诊 断专家系统知识库。