现代制造工程 ›› 2017, Vol. 436 ›› Issue (1): 136-140.doi: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2017.01.027

• 设备设计/诊断维修/再创造 • 上一篇    下一篇

语义描述下的汽车故障信息挖掘研究

李慧, 涂海宁   

  1. 南昌大学机电工程学院,南昌 330031
  • 收稿日期:2015-12-25 出版日期:2017-01-20 发布日期:2018-01-10
  • 作者简介:李慧,硕士研究生,研究方向为生产及制造系统研究。涂海宁,教授,博士,研究方向为制造过程管理和企业信息化。E-mail:2928419169@qq.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(61263045)

Vehicle fault information mining research based on semantic description

Li Hui, Tu Haining   

  1. College of Mechanical and Electrical Engineering,Nanchang University,Nanchang 330031,China
  • Received:2015-12-25 Online:2017-01-20 Published:2018-01-10

摘要: 对故障信息进行挖掘利用,有利于提高故障诊断质量,提升故障诊断效率。故障信息多以粗糙式文本描述形式呈现,为避免信息资源的浪费,充分有效利用故障信息,针对皮卡汽车经销商管理系统数据,利用基于语义描述的产生式表示法对故障信息进行知识表示,在此基础上建立故障信息挖掘机,对故障信息进行分析处理,并采用基于可信度的不确定推理方法对规则结论进行可信度验证。

关键词: 故障, 关联规则, 数据挖掘, 产生式规则

Abstract: The discovery of fault information is conducive to improve the quality of fault diagnosis and the efficiency of fault diagnosis.Since fault information presented in the form of rough-up text description,in order to avoid waste of information resources,to make use of fault information fully and effectively,according to Dealer Management System(DMS) data of pickup,fault information mining machinery is built by production representation method based on semantic description.It is used to analyze fault information.Uncertainty reasoning of credibility is used to infer the parts that cause trouble and to verify the reliability of rule conclusion.

Key words: fault, association rule, data mining, production rule

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