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基于案例的推理(Case—Based Reasoning，简称CBR)，其核心思想是从过去已发生的问题及其解决方法推导出当前问题的解，也叫记忆推理。推理过程主要由四部分组成：案例检索、案例调整、案例修正、案例学习，符合人的认知行为。案例检索是根据新问题同以往各个案例的相似度从案例库中检索出与该问题相似的一个或一批案例，检索到的案例一般与新案例不完全匹配，这时就需要根据一定的规则或者调整函数对检索到的案例进行调整，形成对问题的初步的解。案例修正是对系统给出的建议解进行修正和确认，形成问题的最终解。案例学习是系统对新问题依据一定的学习算法进行学习，决定是否将新问题及其解保存，作为下一次推理的依据。 在此提出利用CBR技术进行挖掘机液压系统的故障分析，建立故障诊断系统。 1 CBR技术的工作流程 基于案例推理的一般过程的结构如图1所示。 该工作流程可以描述如下： (1)按一定的形式描述当前案例； (2)从案例库中检索出与当前问题相似的案例； (3)若该案例与当前问题完全匹配，输出该案例的求解方案，否则修改求解结果，形成问题的求解； (4)对当前问题的求解进行评价； (5)将新的案例加入到案例库中，供以后求解问题使用。 图1 基于案例推理的流程 2 故障诊断系统的总体方案 该故障诊断系统的主要目的是建立基于CBR技术的故障诊断软件系统。其设计思路是，将工程装备液压系统维修专家所积累的有关故障诊断的知识、现场仪表测试数据等收集起来，加以分析整理，以案例和案例的解决方法的形式储存于计算机中。在实际进行故障诊断时，新的故障现象形成新的目标案例，系统检索类似案例的解决方案来解决新的故障维修方法。若不存在类似案例，便自动生成新的求解方法。案例求解的整个过程(包括成功与失败所有记录)均储存于数据库中，成为新的知识与实例方法。系统的结构模型如图2所示。 注：转载请与作者联系授权，作者：广州市新欧机械有限公司黄志坚教授，020-82333916 |
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