基于本体和贝叶斯网络的提升机故障诊断不确定性推理

"提升机故障诊断不确定性推理方法是基于本体和贝叶斯网络的一种新型技术，用于解决矿井提升机故障诊断中的不确定问题。该方法由李娟莉和杨兆建提出，通过形式化定义本体贝叶斯网络，并使用OWL本体语言增强对领域知识不确定性的表达。通过特定的翻译规则和程序，将本体结构转换为贝叶斯网络结构。接着，建立融合推理模型，利用本体推理进行故障诊断知识的语法检查、语义一致性验证和本体解析，再借助基于启发式搜索树的贝叶斯网络进行不确定性推理。这种方法在Netica平台上进行了验证，结果显示，该模型在矿井提升机制动系统故障诊断中表现出良好的识别效果，提高了诊断结果的可信度。该研究属于行业研究范畴，由山西省科技重大专项资助。" 本文详细探讨了一种创新的故障诊断方法，旨在解决提升机故障诊断中的不确定性问题。首先，通过对本体贝叶斯网络的形式化定义，研究人员引入了OWL本体语言，以更好地表达领域知识的不确定性。本体语言允许更复杂、更精确地描述故障诊断中的各种状态和关系，从而增加了诊断的准确性。 然后，通过一套翻译规则和程序，本体结构被转换成贝叶斯网络结构。贝叶斯网络是一种概率模型，能够处理不确定性信息，特别适合处理故障诊断中的模糊或不完全信息。在融合推理模型中，本体推理用于验证和解析故障诊断知识，确保其语法正确性和语义一致性。 接下来，利用基于启发式搜索树的贝叶斯网络进行不确定性推理。这种方法能够高效地搜索可能的故障模式，同时考虑各种因素的概率影响，以得出最可能的故障原因。Netica是一个流行的贝叶斯网络可视化推理平台，它被用来验证这种融合推理模型的性能。 最后，通过矿井提升机制动系统的实际故障诊断案例，验证了该模型的有效性。实验证明，该模型能够有效地识别故障，并且提供的诊断结果具有较高的可信度，这在提升机安全运行和预防性维护中具有重要意义。 这项研究为处理工业设备特别是提升机的故障诊断提供了新的工具和方法，通过结合本体和贝叶斯网络的优势，能够更好地应对不确定性，提高故障识别的准确性和可靠性。这对于保障矿山安全、减少停机时间和维护成本具有显著价值。