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用于故障诊断的案例匹配算法分析



  摘要:比较了当前基于案例推理故障诊断中的几种主流算法,并对这几种算法的有效性进行了实例分析,分析结果表明采用改进的灰色关联度算法进行案例匹配具有较好的分辨率,可以显著区分案例的优先次序。
  关键词:故障诊断; 案例推理; 灰色关联理论
  中图分类号:TP301.6文献标志码:A
  文章编号:1001-3695(2008)05-1352-03
  
  在基于案例推理的故障诊断系统中,案例匹配是其核心步骤。案例匹配算法的优劣会直接影响到故障诊断的准确性。一个性能良好的检索算法不但可以快速进行故障诊断,并且要求能够得出相对准确的解。如果匹配算法能够得出近似的诊断结果,但无法最大限度地区分各案例与故障的相似程度,也不能称为一个优秀的匹配算法。
  案例的检索就是在案例库中依据案例的征兆向量寻找与当前故障最相似的案例。案例检索可以分为以下几个步骤[1]:故障描述、案例搜索、案例的比较过滤、案例匹配、检索结果的排列和选择。
  
  完成上述初步检索后,所得到的案例已经大大减少。对于检索结果的案例集合,本文采用灰色关联理论和欧几里得距离相结合的方法,计算当前故障征兆向量与各个案例向量之间的相似度。
  
  为消除不同量纲对指标值的影响,进行案例匹配计算之前需要对S和s0中的元素进行归一化处理。本文采用向量归一化法,即
  
  对于案例检索,无疑案例匹配是其核心部分。案例匹配可以分解为两个步骤:故障与案例的单个指标相似度计算;综合各个故障征兆相似度的指标复合相似度计算。
  已有的文献表明,当前案例检索的匹配算法应用最广泛、最近几年使用和研究较多的大致有三类:传统的最近相邻检索算法、基于余弦函数的相似度计算方法以及灰色关联度的相似度计算方法。
  本文对这三种匹配算法进行实例计算,并对这三种算法的实用效果进行比较。进行以下几种算法讨论时,假设系统已经完成了候选案例的生成以及当前征兆、候选案例征兆集合的归一化处理。
  
  1最近相邻案例匹配算法
  
  2灰色关联度相似度计算方法 
  
  灰色关联分析作为一种系统分析技术,是分析系统中各因素关联程度的方法,或对系统动态过程发展态势的量化分析方法。其基本思路是根据系统动态过程发展态势来判断其关联程度。
  2.1灰色关联度计算相似度方法
  灰色关联度的相似度计算方法通过计算当前故障与候选案例对应征兆指标的灰色关联系数即局部相似度,再采用取局部相似度平均值的方法计算总体相似度。
  根据灰色关联理论[2,3],局部相似度计算式如下: ......
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