【摘 要】
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该文根据我们软件所提出且已在CTM系统中实现的动作推导引擎理论,结合模型诊断的思想、并集成基于决策树和神经网络理论混合学习算法构造的故障诊断模型,提出了基于动作推导
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该文根据我们软件所提出且已在CTM系统中实现的动作推导引擎理论,结合模型诊断的思想、并集成基于决策树和神经网络理论混合学习算法构造的故障诊断模型,提出了基于动作推导引擎的故障诊断方法.在故障检测阶段,该方法吸收了模型诊断的基本思想,采用动作推导引擎产生的状态和动作转换表作为系统的规范模型,根据此模型对系统的实际行为进行监控,当目标系统的实际行为与系统模型所描述的行为出现不一致时,则断定目标系统出现故障.在故障定位阶段,我们采用了引文的IHMCAP算法来分析故障症状,IHMCAP算法将基于二叉树的符号学习与FTART网络相结合,它兼有判定树故障诊断的简单高效的特点和神经网络的学习记忆功能.由于基于动作推导引擎的故障诊断是利用被诊断系统的状态动作转换表作为故障检测的依据,此表是由目标系统进行更新和维护.因而目标系统的升级和更新都不会对故障检测产生影响.而且由于IHMCAP算法具有增量学习的功能,能对新增的示例进行学习,对系统的变化很快就可以适应.
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