周安美
- 作品数：9 被引量：41H指数：4
- 供职机构：湖南大学机械与运载工程学院汽车车身先进设计制造国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划广东省教育部产学研结合项目长江学者和创新团队发展计划更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于本体故障树的关键机组诊断决策研究被引量：10
- 2013年
- 为了满足石化企业连续性工作设备或机组在发生故障后对故障原因进行快速定位的要求,将本体先进的知识表示方法引入到成熟的故障树研究中,提出了基于本体的故障树构建方法,并通过对生成的故障树进行定量分析,计算出故障判明效时比,以其从大到小的顺序为依据找到故障诊断最优路径,实现了本体和故障树的优势结合.该方法在知识共享和重用的基础上,实现对故障的快速诊断定位,从而提高了故障诊断效率,减少了企业的生产维护成本.
- 于德介赵丹周安美
- 关键词：本体知识表示故障树故障诊断
- 基于模糊描述逻辑的设备维护案例本体及其推理研究
- 针对基于本体的案例推理系统对模糊信息表达和推理能力不足的问题,将模糊描述逻辑引入本体模型,构建了基于模糊描述逻辑的设备维护案例本体模型.将模糊描述逻辑引入到本体建模,可有效地增强本体模型的模糊信息表达能力.以某石化企业空...
- 周安美于德介
- 关键词：设备维护本体模型模糊描述逻辑
- 文献传递
- 基于本体的故障诊断知识管理系统研究被引量：16
- 2011年
- 针对目前企业内存在的故障诊断信息分散,不易共享和重用的问题,提出基于本体的故障诊断知识管理系统模型.根据故障诊断所涉及的源知识特点,建立了结构域、测试域和故障域3个异构领域本体模型,并根据各本体之间的连接关系给出了故障树生成算法,实现知识之间的共享和重用.以4L-20/8型两级空气压缩机为研究对象,开发了基于本体的故障诊断知识管理系统,该系统能为企业用户提供更精确的知识检索和诊断决策服务,为进一步的设备智能维护提供了条件.
- 于德介周安美郭建文
- 关键词：知识管理知识表示本体建模故障诊断
- 基于设备维护本体的故障诊断研究
- 针对目前企业内存在的设备维护信息分散，不易共享和重用的问题，提出基于本体的设备维护知识管理系统模型。根据设备维护所涉及的源知识特点，建立了结构域、测试域和故障域三个异构领域本体模型，并根据各本体之间的连接关系给出了故障树...
- 周安美于德介郭建文
- 关键词：设备维护故障诊断知识管理本体建模
- 基于本体的风电设备多源异构知识管理及应用研究
- 设备维护和故障诊断是保证风电设备正常运行，降低企业运营成本的关键因素。提升风电设备的维护和故障诊断水平不仅有助于企业实现其经营目标，提高企业效益，也将推动环境与社会的和谐发展。随着现代技术的发展，设备维护和故障诊断的技术...
- 周安美
- 关键词：风电设备故障诊断
- 基于设备维护本体的故障诊断研究
- 针对目前企业内存在的设备维护信息分散,不易共享和重用的问题,提出基于本体的设备维护知识管理系统模型。根据设备维护所涉及的源知识特点,建立了结构域、测试域和故障域三个异构领域本体模型,并根据各本体之间的连接关系给出了故障树...
- 周安美于德介郭建文
- 关键词：设备维护故障诊断知识管理本体建模
- 文献传递
- 异构信息融合在风电设备状态多准则评价中的应用被引量：5
- 2013年
- 针对风电企业中设备维护数据分散且知识结构互异,难以综合判断设备整体状况的问题,提出了基于本体的多源异构信息融合方法以实现设备健康状态的多准则评价。该方法将各数据源的知识以扩展公共本体的形式进行建模,构建全局查询的沟通机制;再基于多源异构的设备状态数据进行多准则评价,最后得到的量化评估结果可以反映设备的整体健康状态。此方法可以融合企业中多种形式的数据,对企业已有维护系统的干扰小,数据维护成本低,能为企业制定维护计划提供决策依据。
- 周安美于德介李蓉刘坚
- 关键词：信息融合本体风电设备
- 基于本体的大型风力发电机组故障智能诊断研究被引量：8
- 2012年
- 针对目前快速发展的风电行业中大型风力发电机组故障诊断方法多、理论复杂,维护人员难以掌握的问题,提出了基于本体的风力发电机组故障智能诊断系统,辅助维护人员选择合适的故障诊断方法。系统以本体形式表示风电机组故障诊断领域知识,提供了与用户进行信息交互的接口,并建立了诊断方法推理所需的规则集。基于Java平台开发了基于本体的风力发电机组故障智能诊断原型系统,该系统可用于风电机组故障智能诊断。
- 周安美于德介吴雪明刘坚李蓉
- 关键词：故障诊断本体本体推理风力发电机组
- 基于本体和FTF的风力发电设备维护优化被引量：3
- 2014年
- 为满足优化风电设备维护计划的需求,提出了用本体将故障模式影响及危害性分析(FMECA)与故障树分析(FTA)相结合的方法,即FTF方法。该方法根据风电设备故障模式的特点,分四个步骤建立了风电FMECA领域本体,然后利用本体推导出故障树,计算故障树最小割集的风险顺序数以优化维护计划。该方法解决了FMECA不能研究多故障的问题,并实现了知识的共享、重用和推理,能有效提高风电设备维护效率。
- 周安美于德介刘坚李蓉
- 关键词：设备维护风力发电设备本体故障树
