人工智能 专家系统(人工智能 专家系统的设计实验结论)

 

一、总体建设目标

1、建设行业设备健康知识库

2、提升具体设备可用性，减少停机损失，避免过修与欠修，降低维修成本

二、设备管控目标

1、改变维修模式：建立状态评价、故障诊断、故障预警、诊断报告、运维建议模式；

2、主动式状态监测：通过远程监视、实时监视、历史回溯、劣化预警和故障分析等实现；

3、赋能增效：通过远程诊断、智能诊断（模型算法）建立案例库、故障库和维护库等；

4、积累设备数据资产：缓解PLC通讯压力、提升矿侧数据服务性能、减轻集团网络负载和数据可管可视可用。

三、技术保障

1、算法模型：异常检测模型、劣化预警预测模型、运行趋势预测模型；

互联网小常识：交换机采用两种交换方式技术：快捷转发交换方式和存储转发交换方式。

2、诊断专家团队：机理专家、大数据专家

四、设计思路

1、感知平台：通过智能传感器进行数据采集，运用边缘计算和本地服务解决复杂网络下的设备分析数据的测量、预处理、通讯等数据接入问题。

2、数据中心：通过大数据存储、数据标记和数据共享解决过程时序数据、运维记录数据、设备结构数据及振动监测等特殊格式的特征数据存储问题。

3、诊断中心：运用专家系统、人工智能和远程诊断解决从测量数据、运维数据到设备健康评价指标及故障模式识别的问题。

4、决策中心：包括运行策略、保养方案、检修方案、采购计划和对标分析等，解决从故障诊断结论到设备状态异常消除的设备闭环管理问题。

总之，通过对工业设备状况实施周期性或持续监测，基于机器学习算法和模型来分析评估设备健康状况的一种方法，以便预测下一次故障发生的时间以及进行维护的方法。

互联网小常识：通过Telnet配置交换机需要满足的条件是：（1）作为模拟终端的计算机与交换机都必须与网络连通，它们之间能够互相通信（2）计算机必须有交换机的访问权限（3）交换机必须预先配置好设备管理地址（ip、掩码、网关）（4）交换机必须配置好控制远程登录的密码。

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