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基于网络的智能化油液监测系统的开发  
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【英文题名】 Study on Intelligent Oil Monitoring System Based on Network
【作者】 赵涛;
【导师】 严新平; 周新聪;
【学位授予单位】 武汉理工大学;
【学科专业名称】 载运工具运用工程
【学位年度】 2002
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 武汉理工大学
【网络出版投稿时间】 2002-07-17
【关键词】 油液监测; 智能化; 信息融合; 分布式组件对象模型; 专家系统;
【英文关键词】 oil monitoring; intelligentization; information fusion; distributed component object model; expert system;
【中文摘要】 由于摩擦学故障的征兆随着时间和系统的变化而变化,因此,润滑剂样本含有的信息特征要能够充分反映这种变化,才能有效地诊断摩擦学故障。事实上,单一油液监测方法所能捕捉的信息特征是有限的,不能准确诊断出零件磨损的种类、磨损程度和磨损过程等。因此,必须融合来自不同油液监测方法的数据以获取更多的原始特征信息或不断发展信息提取方法以便从润滑剂样本中获取更丰富的二次特征信息。随着数据集成和信息融合技术的迅速发展,其在故障诊断中的应用也越来越广泛。 油液监测专家系统是一个计算机程序,具有油液监测领域专家的经验、知识推理策略和解决问题的能力,一般以求解那些需要人类专家才能求解的高难度问题或不良结果问题为特征。专家系统的产生和发展,为油液监测技术的研究者解决和克服油液监测技术遇到的困难提供了新的途径。 随着分布式技术更加成熟,应用更加广泛;分布式知识库、分布式人工智能的理论与技术的发展,多专家、多知识表示、多种推理决策机制、多知识库协同联合求解以及数据库、知识库、方法库的多库协同支持,使计算机应用已由传统的在封闭系统下用户各自独立解决问题、通过问题...
【英文摘要】 The features of tribology fault are changed along with the time and system. It is efficient to diagnose tribological fault in respect that information characteristics contained in lube samples tell the truth enough. As a matter of fact, information characteristics are limited by using a single monitoring technique in order to diagnose the type of wearing parts, degree of wear and wear process. So, the data fusion from different monitoring techniques is necessary to obtain more original character...

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