智能化校园网络设备状态检测决策支持系统研究(2)
2013-07-23 01:03
导读：2.专家系统各模块的功能 单一诊断功能由专家系统实现，其模块如下： （1）数据库：数据来源于设备综合模块。该库需要的数据有：设备工况数据；设备
2.专家系统各模块的功能
单一诊断功能由专家系统实现，其模块如下：
（1）数据库：数据来源于设备综合模块。该库需要的数据有：设备工况数据；设备设计参数；设备缺陷与检测数据；事故记录；同类设备数据；
（2）知识库：该库包括故障诊断知识和设备状态预测知识。包含设备的有关标准、规程、导则和有关设备性能指标的资料，以及收集的诸多专家分析判断设备故障的权威经验，用产生式知识表示法表示知识；
（3）推理机：能进行故障诊断和设备状态预测，并设置监控预警功能，发现设备缺陷，向运行值班和检测负责人发出警报。考虑到网络设备故障的特点（有时是一种故障引起多个征兆，有时是一种征兆是由多个故障引起的），因此推理方式采用混合推理；
（4）学习机：随着标准、规程及导则中有关内容的变化，经验不断积累和增加，诊断知识库要随时扩充、修改、更新，增强专家系统的诊断、决策能力。因此，要求学习机有很强的自学习功能。自学习包括三个方面的内容：①就诊断对象的功能状态去识别系统未曾掌握的征兆，并形成新的知识；②有新的设备时，能够学习新设备的故障征兆和判断设备状态的规则；③对知识的自行校正，如一致性、冗余检验等。
三、基于神经元网络的综合诊断模块 神经网络是对人脑神经系统的模拟，其目的是学习和模仿人脑的信息处理方式。神经网络把知识变成网络的权值和阀值，并分布存储在整个神经网络之中。在确定了神经网络的结构参数、神经元特性和学习算法之后，神经网络的知识表达是与它的知识获取过程同时进行、同时完成的。当训练结束时，神经网络系统所获取的知识就表达为网络权值矩阵和阀值矩阵。神经网络具有知识容量大，处理问题范围广，推理速度快等优势。所以综合诊断是运用人工神经元网络在故障征兆与故障位置之间建立起
数学模型，将综合诊断知识存储在网络的权值和阀值里，采用BP网络进行诊断。
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四、结束语 网络设备状态检测决策支持系统中设备状态诊断是关键，不仅能对已经发生的故障做出诊断，还能对将要发生的故障进行预测，这样才能根据状态进行检测。自学习功能，增加了该系统的灵活性，随着经验的积累，知识库的日益丰富，状态诊断的可靠性将日益提高。状态检测离不开状态检测技术，网络设备的状态监测已经有许多方法，随着这些监测手段的日益完善，监测点逐渐增多，监测设备的功能逐步强大，通过先进的通讯手段和网络化管理，状态检测系统就更为健全。
参考文献： [1]陈文伟.决策支持系统教程[M].北京：
清华大学出版社，2005.8：264-313.
[2]高洪深.决策支持系统(DSS)理论·方法·案例[M].北京：清华大学出版社，2005.5：321-349.
