基于立方DUCG的工业故障诊断因果知识表示与推理平台
人工智能
2022-03-29 v2
摘要
大型工业系统的工作状况十分复杂。一旦发生故障，将影响工业生产、造成财产损失，甚至危及工作人员生命。因此，控制系统运行以准确掌握系统运行状态并及时查明故障十分重要。系统故障的发生是一个渐进过程，当前系统故障的发生可能依赖于系统先前的状态，即具有时序性。基于时间序列的故障诊断技术可实时监测系统运行状态，在允许的时间区间内检测系统异常运行，诊断故障根本原因并预测状态趋势。为指导技术人员排查并解决相关故障，本文基于立方DUCG理论实现了一个工业故障诊断系统。系统的诊断模型基于专家知识与经验构建。同时，其可基于时间序列进行实时故障诊断，解决了无样本数据的工业系统故障诊断问题。
引用
@article{arxiv.2203.12802,
title = {A platform for causal knowledge representation and inference in industrial fault diagnosis based on cubic DUCG},
author = {Bu XuSong and Nie Hao and Zhang Zhan and Zhang Qin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.12802},
year = {2022}
}