【摘 要】
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针对目前压力容器故障维修依赖经验知识的程度高,智能知识库利用率低的问题,提出基于案例推理的压力容器故障维修方法。通过定义对应故障特征关键词字典,优化案例库案例存储
【机 构】
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江南大学机械工程学院,江南大学江苏省食品先进制造装备技术重点实验室
【基金项目】
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江苏省产学研联合创新基金(BY2014023-30);江南大学自主科研计划-青年基金理工类(JUSRP116027)
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针对目前压力容器故障维修依赖经验知识的程度高,智能知识库利用率低的问题,提出基于案例推理的压力容器故障维修方法。通过定义对应故障特征关键词字典,优化案例库案例存储与索引机制,对故障案例信息进行结构化和知识化;并采用结合最近相邻法和灰色关联度算法的案例相似度匹配方法,提高案例匹配精度。经应用实例验证,从案例库中匹配相似案例速度快、可靠度高,可供原故障案例参考。因此,该方法在实际使用中有效降低了经验知识的依赖程度,较好地利用智能知识库,为压力容器全生命周期的维护、修理和操作(MRO)提供便利。
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