基于本体的矿井提升机故障诊断理论与方法

第1章 绪论
1．1 引言
1．2 研究目的与意义
1．3 国内外研究现状
1．3．1 提升机故障诊断方法
1．3．2 基于本体的智能故障诊断
1．4 主要研究内容
1．5 小结
第2章 基于本体的提升机故障诊断体系
2．1 引言
2．2 本体技术
2．2．1 本体概念
2．2．2 本体构建
2．2．3 本体推理
2．3 提升机系统结构组成及其故障分析
2．3．1 提升机系统结构
2．3．2 提升机故障分类
2．3．3 提升机故障特，最
2．4 基于本体的提升机故障诊断方法
2．4．1 基于本体的提升机故障诊断处理过程
2．4．2 基于粗糙集的提升机故障诊断知识获取方法
2．4．3 基于描述逻辑的提升机故障诊断本体知识表示方法
2．4．4 基于贝叶斯网络的故障诊断本体不确定性推理方法
2．5 提升机故障本体诊断体系框架
2．5．1 基于专家系统的提升机故障诊断体系框架
2．5．2 基于本体的提升机故障诊断体系框架
2．6 小结
第3章 提升机故障诊断知识获取方法
3．1 引言
3．2 提升机故障诊断知识构成
3．2．1 提升机系统知识构成
3．2．2 运行过程中监测参数
3．2．3 故障诊断实例及规则知识
3．3 基于粗糙集的故障诊断规则知识获取
3．3．1 粗糙集理论概述
3．3．2 粗糙集理论相关概念
3．3．3 基于粗糙集的故障诊断知识获取方法
3．4 基于粗糙集模型的属性约简
3．4．1 基于差别矩阵的属性约简方法
3．4．2 基于属性重要性的启发式约简算法
3．4．3 基于改进的属性重要度的启发式约简算法
3．5 基于粗糙集的提升机故障诊断知识获取
3．5．1 提升机故障诊断知识获取模型
3．5．2 故障诊断规则知识的数据选取
3．5．3 决策表构建
3．5．4 属性约简
3．6 提升机故障诊断知识提取实例
3．7 小结
第4章 提升机故障本体知识库的构建及表示
4．1 引言
4．2 基于本体的提升机故障分类模型
4．2．1 提升机故障现象及故障原因分层结构
4．2．2 提升机故障本体的形式化定义
4．3 提升机故障本体知识库的建立
4．3．1 利用Protege构建故障本体知识库
4．3．2 数据库与本体知识库的动态转换
4．4 提升机故障知识的表示
4．4．1 OWLDL与SWRL
4．4．2 基于0WLDL的提升机故障本体知识表示
4．4．3 基于SWRL的提升机故障诊断规则本体知识表示
4．5 提升机故障诊断本体知识的共享及复用
4．6 小结
第5章 提升机故障诊断知识本体结构转换
5．1 引言
5．2 本体模型与贝叶斯网络模型
5．2．1 贝叶斯网络概述
5．2．2 本体贝叶斯网络形式化定义
5．2．3 本体模型的概率扩展
5．3 本体模型到贝叶斯网络模型的转换
5．3．1 概念与概念节点之间的转换
5．3．2 关系到边的转换
5．3．3 属性值、实例、公理和本体模型的转换
5．4 条件概率表的构建
5．4．1 概率的计算
5．4．2 条件概率表
5．5 提升机故障诊断本体结构的转换
5．6 小结
第6章 提升机故障诊断不确定性推理方法
6．1 引言
6．2 提升机故障诊断不确定性推理机制的建立
6．2．1 不确定性推理概述
6．2．2 不确定性推理方法
6．2．3 提升机故障诊断不确定性推理机制
6．3 基于贝叶斯网络的本体知识推理方法
6．3．1 基于本体的贝叶斯网络模型构建
6．3．2 本体推理
6．3．3 贝叶斯推理
6．4 故障诊断搜索树的建立
6．4．1 故障诊断搜索树相关概念
6．4．2 启发式搜索树
6．4．3 最大后验概率估计
6．5 提升机故障诊断推理实例
6．6 小结
第7章 提升机故障本体诊断方法试验研究
7．1 引言
7．2 试验系统构建
7．2．1 试验设备选择
7．2．2 试验系统设计
7．3 试验方案设计
7．3．1 整体方案
7．3．2 监测系统方案
7．3．3 诊断系统方案
7．4 本体诊断方法试验
7．4．1 提升机故障诊断知识获取试验
7．4．2 提升机故障诊断本体知识库构建及表示试验
7．4．3 提升机故障诊断不确定性推理试验
7．4．4 本体诊断方法应用
7．5 小结
参考文献