基于粒计算的SDG故障诊断方法研究

项目名称： 基于粒计算的SDG故障诊断方法研究

项目编号： No.60975032

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 谢刚

作者单位： 太原理工大学

项目金额： 32万元

中文摘要： 本课题拟研究基于粒计算的SDG故障诊断模型的建模和推理方法，并将其应用于单元机组的故障诊断系统。主要研究基于信息粒的定性知识表示方法，用于分层描述和表达SDG模型中的元素，建立反映故障-征兆因果关系的子粒信息表和粒知识库，在此基础上，研究一种基于粒矩阵的约简算法化简SDG模型，克服SDG建模过程繁琐、模型复杂的缺点；研究一种基于粒逻辑的知识推理算法，利用系统定量知识进行推理，提高故障诊断分辨率。新方法能够定量检测和区分不同故障和故障源，而且能用于优化复杂系统的传感器布置，提高故障诊断分辨率。并用于生产实际，解决了以火电厂单元机组为代表的一类重要生产设施或设备的故障诊断、维护和预报问题，保障了重要的基础工业生产的安全、稳定、经济运行，对于国民经济和社会发展具有实际意义。同时，基于粒计算的SDG故障诊断理论和方法也为粒计算的理论研究与实际应用提供了新的方向，将进一步推动粒计算理论的发展。

中文关键词： 粒计算；符号有向图；故障诊断；流程工业；

英文摘要：

英文关键词： Granular Computing；Signed Directed Graph(SDG)；Fault Diagnosis；Process Industry；