针对传统的单一故障诊断方法在汽轮发电机组故障诊断中具有一定的局限性,研究了本体和信号分析在故障诊断领域的优势,提出一种适用于汽轮发电机组故障诊断的方法。借助Protégé4.3构建汽轮发电机组故障诊断本体知识库,基于EEMD、排列熵和SVM的信号分析方法辨识出故障类型;设计一种语义映射方法,将信号分析的辨识结果与本体知识库中的实例相关联,并对关联得到的本体实例进行推理,进而得到故障原因和维修策略。最后针对转子常见故障进行实例测试,结果表明该方法能够有效诊断汽轮发电机组常见故障,且诊断结果全面、准确。

齿轮泵维修知识的形式化和规范化表示,可以支持维修过程的知识重用和知识库的建立。本文在获取并分析齿轮泵故障维修的基础上,提出了基于本体的齿轮泵维修知识建模方法,讨论了建模过程,并进行本体一致性检测和推理。结果表明本体连续并且可以进行故障推理。