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深入研究了基于文本案例的推理(TCBR)、基于规则的推理(RBR)及两者融合的人工智能技术,并首创性地运用于先进战机的试飞支持信息系统,由此构建了先进战机智能化试飞支持信息系统的整体框架。建立了其案例库、规则库和知识库的结构。采用Tomcat7、IK Analyzer、GWT、MySQL等运用软件进行开发。实现了理解问答、智能搜索和案例推理等功能,对于试飞工程师还增加了数据库维护及试飞文档编写助手等功能。运行结果表明:系统整体构架设计合理实用;特别是TCBR和RBR的融合运用使系统体现了接近人类思维特点的智能化特征。 相似文献
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针对空中交通仿真系统中的管制员Agent建模问题,通过分析管制操作行为特点,采用BDI结构,建立了基于决策树模型的管制规则知识库,设计了慎思型管制员Agent。基于Jadex平台,构建了管制员Agent模型,将由JADE平台建立的航空器Agent和模拟空管自动化系统Agent与Jadex平台建立的管制员Agent进行通信与协调,通过仿真系统构建仿真场景并验证管制员Agent的BDI推理过程,实现了对管制员的日常指挥行为的模拟。实验结果表明,所构建的管制员Agent模型可以顺利进行推理过程并对飞行冲突进行探测与解脱。 相似文献
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提出结构优化领域知识结构具有多层次多分支的特点,在此基础上建立了一种基于规则的知识表示语言。该语言可以较好地表示结构优化的专业知识。以知识库与推理机相分离的形式为主体,建立具有推理、知识获取和跟踪调试功能的总体系统,对自动求解结构优化问题及系统的进一步扩充和完善都有显著的优越性。 相似文献
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民航发动机远程故障诊断若干关键技术研究 总被引:5,自引:0,他引:5
本文提出的民航发动机远程故障诊断技术将Internet网络技术与民航发动机故障诊断技术有效地结合起来,旨在将民航发动机的维护和故障诊断手段提升到远程的网络环境,以极大提高故障诊断的水平和时效性。本文从工程应用角度出发,对其中的几个关键技术问题进行了讨论。首先分析了民航发动机故障诊断的技术现状,提出了民航发动机远程故障诊断系统的结构体系。提出一种诊断设备网络化的设计思想,即采用上下位机的结构和COM组件技术,实现远程操作、状态监视和控制。采用COM组件技术和网络数据库技术实现了在Web服务器上的知识的存储与推理。分别基于NI的Labview/GWebServer和DataSocket技术,开发了两种多功能的远程故障诊断的协同工作环境(CSCW)。 相似文献
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利用CLIPS建立专家系统知识库及推理机,通过CLIPS嵌入式编程,设计并实现了飞机燃油故障诊断专家系统,并经过仿真验证,该系统很好地发挥了专家系统的智能性,能够快速准确地诊断出故障。 相似文献
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为了缩短民用航空发动机航线维修的时间,提高航线维修效率,降低航班延误率,针对民用航空发动机航线维修工作的特点,提出了基于故障特征利用模糊技术建立专家系统的模糊知识库,并结合智能检索技术建立民用航空发动机航线维修专家系统的方法,该方法能够提高专家系统解决问题的准确性和时效性。重点阐述了专家系统模糊知识库构建和智能检索技术的逻辑思路。相比于以关键故障特征为知识点建立的数据库,模糊知识库包含了更全面的故障特征知识。智能检索基于概念或语义检索,相比于关键词检索,对自然语言有更好地理解,便于航线维修工作人员使用。 相似文献
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China manned space station is designed to operate for over ten years. Long-term and sustainable research on space science and technology will be conducted during its operation. The application payloads must meet the ‘‘long life and high reliability" mission requirement. Gearbox machinery is one of the essential devices in an aerospace utilization system, failure of which may lead to downtime loss even during some disastrous catastrophes. A fault diagnosis of gearbox has attracted attentions for its significance in preventing catastrophic accidents and guaranteeing sufficient maintenance. A novel fault diagnosis method based on the Ensemble Multi-Fault Features Indexing(EMFFI) approach is proposed for the condition monitoring of gearboxes. Different from traditional methods of signal analysis in the one-dimensional space, this study employs a supervised learning method to determine the faults of a gearbox in a two-dimensional space using the classification model established by training the features extracted automatically from diagnostic vibration signals captured. The proposed method mainly includes the following steps. First, the vibration signals are transformed into a bi-spectrum contour map utilizing bi-spectrum technology,which provides a basis for the following image-based feature extraction. Then, Speeded-Up Robustness Feature(SURF) is applied to automatically extract the image feature points of the bi-spectrum contour map using a multi-fault features indexing theory, and the feature dimension is reduced by Linear Discriminant Analysis(LDA). Finally, Random Forest(RF) is introduced to identify the fault types of the gearbox. The test results verify that the proposed method based on the multi-fault features indexing approach achieves the target of high diagnostic accuracy and can serve as a highly effective technique to discover faults in a gearbox machinery such as a two-stage one. 相似文献
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飞机燃油系统实时故障诊断专家系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对于飞机燃油系统故障诊断问题,提出了一种利用专家系统进行飞机燃油系统故障诊断的新方法。通过构建专家系统知识库和推理机,同时利用LabVIEW工具建立了相应的软件环境,开发了飞机燃油故障诊断系统。仿真结果表明,该系统很好地发挥了专家系统的智能性,能够快速准确地诊断出燃油系统的故障,并能提出有效的重构方案,完全适合于飞机燃油系统的故障诊断。 相似文献