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当代控制理论及应用技术概论
Introduction to Contemporary Control Theory and Applied Technology

首先通过诊断对象实际输出与期望输出之间的不一致，生成引起这种不一致的原
因集合，然后根据诊断对象领（域中的第一定律知识）及其具有明确科学依据的
知识他内部特定的约束联系，采用一定的算法，找出可能的故障源。
基于深知识的智能型专家诊断方法具有知识获取方便、维护简单、完备性
强等优点，但缺点是搜索空间大，推理速度慢。

（3）基于浅知识和深知识的智能型专家混合诊断方法
基于复杂设备系统而言，无论单独使用浅知识或深知识，都难以妥善地完
成诊断任务，只有将两者结合起来，才能使诊断系统的性能得到优化。因此，为

了使故障智能型诊断系统具备与人类专家能力相近的知识，研发者在建造智能型
诊断系统时，越来越强调不仅要重视领域专家的经验知识，更要注重诊断对象的
结构、功能、原理等知识，研究的重点是浅知识与深知识的整合表示方法和使用
方法。事实上，一个高水平的领域专家在进行诊断问题求解时，总是将他具有的
深知识和浅知识结合起来，完成诊断任务。一般优先使用浅知识，找到诊断问题

的解或者是近似解，必要时用深知识获得诊断问题的精确解。
2. 基于人工神经网
知识获取上，神经网络的知识不需要由知识工程师进行整理、总结以及消

化领域专家的知识，只需要用领域专家解决问题的实例或范例来训练神经网络；
在知识表示方面，神经网络采取隐式表示，并将某一问题的若干知识表示在同一
网络中，通用性高、便于实现知识的总动获取和并行联想推理。在知识推理方面，
神经网络通过神经元之间的相互作用来实现推理。
前在许多领域的故障诊断系统中已开始应用，如在化工设备、核反应器、

汽轮机、旋转机械和电动机等领域都取得了较好的效果。由于神经网络从故障事
例中学到的知识只是一些分布权重，而不是类似领域专家逻辑思维的产生式规则，
因此诊断推理过程不能够解释，缺乏透明度。

3. 基于模糊数学
许多诊断对象的故障状态是模糊的，诊断这类故障的一个有效的方法是应
用模糊数学的理论。基于模糊数学的诊断方法，不需要建立精确的数学模型，适
当的运用局部函数和模糊规则，进行模糊推理就可以实现模糊诊断的智能化。
4. 基于故障树

故障树方法是由电脑依据故障与原因的先验知识和故障率知识自动辅助生

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