诊断学一词缘于希腊,最早是指医疗诊断,随着科技的发展,人们在各个领域都开展了诊断活动,其诊断对象可被视为系统,其诊断也就可以被看作系统诊断.
故障诊断是指系统在一定条件下查明导致系统某种失常的原因或性质,判断状态发生的部位或部件,并且对未来系统状态的发展进行预测.
即可以被表示为:
g:S-->Y
f:Y-->S
S:系统的状态空间 Y:系统可观测的特征空间 g,f是存在映射关系.
上述表示也可以被描述为当系统处于某一状态S时,系统具有确定的特征Y,反之已然.
诊断的过程主要包括:信号测取,征兆提取和状态识别三个步骤.
诊断系统的智能就是指可有效的获取,传递,处理,再生和利用诊断信息,从而具有对给定环境下的诊断对象进行成功状态识别和状态预测的能力.因此智能的诊断系统是由人(主要是领域专家),各种模拟脑功能的硬件及其必要的外部设备以及支持这些硬件的系统所组成,用以对诊断系统进行状态识别与状态预测.
在对系统进行诊断前,对系统的诊断知识的获取是必须的.可以自动获取或非自动获取或者用基于神经网络的知识获取相关的诊断知识.诊断知识的表示方式有很多种,主要有:
1.谓词逻辑表示法:通过谓词逻辑将简单的谓词公式结合起来表示客观的现象.
(如 talkTo(guyikun,liangliang) 表示guyikun对liangliang说)
2.语义网络表示法:采用网络形式表示人类的知识,由一组节点和一组连接节点的弧构成,节点表示领域中的物体状态,弧表示各种语义联系.
3.产生式表示法:又称规则表示法,基本形式是:P-->Q 或者 IF P THEN Q .其中P代表条件,Q代表结果.一个产生式系统一般由规则库,综合数据库和推理结构组成,知识表示直观,便于推理,但是对层次的表达力弱,不能表达具有结构性的知识.
4.框架式表示法:结构性的知识表示方法.
5.面向对象的表示法:基本观点---世界是由各种对象组成的,任何事物都是对象(和java 中对象的概念相似Everything is Object).所有的对象被分成各种对象类,每个类都相应的定义了一组所谓的方法.对象间除了互递消息外不在有其他联系.一切关于对象的信息和方法的具体实现都被封装在相对应的类的定义中,即所谓的封装.对象类按子类和超类的概念构成一种层次关系.
6.神经网络表示法:一种隐式的表示方法,以分布的方式表示信息,将知识规则变换成数的形式,实行联想推理和自适应推理.
7.不精确知识的表示法:
a.基于产生式的不精确知识表示法
IF E THEN H(CF(H,E))
E为前提,H为结论,CF(H,E)是该规则的可信度或规则强度,在[-1,1]上取值.
IF E THEN (LS,LN) H(P(H))
P(H))是先验概率,LS是充分性度量,反映E对H的支持程度(0~正无穷),LN为必要性度量,反映对非E对H的支持程度(0~正无穷).
b.基于框架的不精确知识表示法
c.基于语义网络的不精确知识表示法
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