【摘 要】
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本文针对传统齿轮箱智能诊断系统获取知识的困难,提出了基于案例(Case-based Reasoning,CBR)和规则(Rule-based Reasoning,RBR)混合推理方式的智能诊断技术.在研究两种推理技
【机 构】
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北京工业大学机电学院北京市先进制造技术重点实验室100022
【出 处】
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第八届全国设备与维修工程学术会议暨第十三届全国设备监测与诊断学术会议
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本文针对传统齿轮箱智能诊断系统获取知识的困难,提出了基于案例(Case-based Reasoning,CBR)和规则(Rule-based Reasoning,RBR)混合推理方式的智能诊断技术.在研究两种推理技术优缺点的基础上,取长补短,合理地应用到轧机齿轮箱故障诊断工作中,提高了故障诊断的准确率和效率.针对传统案例检索中相似度算法的不足之处,提出了一种新的案例检索算法,有效地解决了传统的相似度算法检索案例不准确的问题.
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