基于粒计算的混合智能诊断技术及应用研究

粒计算是当前人工智能研究的一个新方向和热点，它将复杂问题描述和转化在不同粒度下，进行多分辨分析与集成的特点，在解决分类和综合问题方面具有明显优势。现有混合智能故障诊断方法，缺乏通用方法和混合框架，一般只是采用投票法或加权平均法进行简单组合，未能实现不同智能诊断方法的实质性融合和优势互补。本项目基于粒计算理论构建混合智能诊断的通用混合框架，实现不同智能诊断方法的实质性融合和优势互补，并应用其解决大型复杂机电设备的混合智能诊断问题。主要研究内容有：（1）基于相容空间理论构建适用于混合智能诊断的相容粒度空间模型；（2）基于粒集理论实现相容粒度空间中粒以及粒度层的集成；(3) 将粒集理论与相容粒度空间模型相结合，构建混合智能诊断的理论和方法，并应用于工程实际。本项目可为混合智能诊断提供通用框架和实用技术，实现大型复杂设备故障正确识别和分类，具有重要学术意义和工程应用价值。