如何开发出基于ＨｙｂｒｉｄＣＢＲ的混合动力云梯车故障诊断专家系统 ??    中山云梯车出租,  云梯车出租, 中山云梯车   本文首先将故障诊断专家系统进行分类，说明如今的研宄热点之一是从数据中分析并挖掘信息以进行故障诊断。本文通过混合动力云梯车的远程监控系统进行云梯车各系统的数据采集和样本库的建立。其后，文章详细介绍了ＲＢＲ故障诊断和ＣＢＲ故障诊断。并在此基础上将这两种方法相结合开发出基于ＨｙｂｒｉｄＣＢＲ的混合动力云梯车故障诊断专家系统。主要工作及结论如下：

    １、文章通过对某型号混合动力云梯车的分析确定故障诊断专家系统的结构框架。使用远程监控系统进行数据采集，形成故障诊断专家系统样本库。

    ２、在ＲＢＲ故障诊断模块，文章通过关联规则分析中的Ａｐｒｉｏｒｉ算法进行故障规则的总结，并以Ｒ为编程语言实现设想。但在初次分析后发现得到的规则过多，适用性较差，因此在关联规则分析前通过模糊分析对数据进行模糊处理，以此来有效减少规则数，提高适用性。

    ３、在ＣＢＲ故障诊断模块，采用初步检索和精确检索相结合的方式提高检索效率。使用数据库ＳＱＬ语言进行初步检索，通过层次分析法计算权重集并使用加权的Ｋ－ＮＮ算法进行精确检索。

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     ４、在ＣＢＲ的基础之上融合ＲＢＲ技术，形成了基于ＨｙｂｒｉｄＣＢＲ的混合动力云梯车故障诊断专家系统。其既可以使用ＲＢＲ或ＣＢＲ单独进行诊断，也可以集成ＲＢＲ和ＣＢＲ进行混合推理。并且本文以发动机系统和空调系统为例，证明本系统的实用性和可靠性。

      本文的主要创新点：１、将数据模糊后，通过Ｒ语言实现Ａｐｒｉｏｒｉ算法得到ＲＢＲ中最为关键的故障诊断规则库。不仅把近两年最为流行的统计编程语言Ｒ应用到系统设计中，还通过模糊分析有效的降低了规则数，提高了规则的适用性。２、本文提出的ＨｙｂｒｉｄＣＢＲ故障诊断专家系统，有机的结合了ＲＢＲ和ＣＢＲ两种检索方式，使得故障诊断的方式更加灵活、精确。

      本文所设计的基于ＨｙｂｒｉｄＣＢＲ的混合动力云梯车故障诊断专家系统由于时间和能力的限制仍有一些不足，主要表现在以下３方面：１、文章将混合动力云梯车分为发动机系统、空调系统、发电机系统、驱动电机系统、超级电容系统、工作装置系统等六大系统。对于每个系统所选取的特征项数量还不能保证检测到本系统内的所有故障。此外，系统与系统之间的相互影响也可以在今后的研宄中进行探索。２、寻找各特征项所对应的模糊分布时，本文通过较为简单的指派法得出。在今后的研究中可以通过更加科学的方式进行匹配，例如使用德尔菲法、二元对比排序法、综合加权法等。３、在基于实例推理模块，本文使用层次分析法计算各特征项的权重集。但特征项较多时，常常出现不满足一致性检验的情况。在今后的研宄中希望能够使用另一种加权方法对特征项较多的情况进行加权。

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