キュービックDUCGに基づく産業故障診断における因果知識表現と推論のためのプラットフォーム【JST・京大機械翻訳】

XuSong Bu; Hao Nie; Zhan Zhang; Qin Zhang

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218910146572 整理番号：22P0309452

キュービックDUCGに基づく産業故障診断における因果知識表現と推論のためのプラットフォーム【JST・京大機械翻訳】

A platform for causal knowledge representation and inference in industrial fault diagnosis based on cubic DUCG

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発行年： 2022年03月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月27日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

大規模工業システムの作動条件は非常に複雑である。故障が発生すると,工業生産に影響し,特性損傷を引き起こし,作業者の生活を危険にさらす。したがって,システムの運転状態を正確に把握し,時間における故障を発見するために,システムの操作を制御することが重要である。システム故障の発生は緩やかなプロセスであり,現在のシステム故障の発生はシステムの以前の状態に依存し,それは逐次である。時系列に基づく故障診断技術は,リアルタイムでシステムの動作状態をモニターして,許容時間間隔内のシステムの異常操作を検出して,故障の根原因を診断して,状態傾向を予測する。技術的人員をトラブルし,関連する故障を解決するため,本論文では,産業故障診断システムを,立方DUCG理論に基づいて実行した。エキスパート知識と経験に基づいて,システムの診断モデルを構築した。同時に,それは時系列に基づくリアルタイム故障診断を実行することができて,それはサンプルデータなしで産業システムの故障診断の問題を解決した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

システム同定 , 設備管理

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