提升机故障诊断不确定性推理方法

针对提升机故障诊断过程中的若干不确定性问题,提出一种新的基于本体和贝叶斯网络的故障诊断不确定性知识融合推理方法。该方法对本体贝叶斯网络进行了形式化的定义,运用OWL本体语言扩展了本体对领域知识的不确定性表示,通过一系列的翻译规则和程序,实现了本体结构到贝叶斯网络结构的转换;然后建立了基于本体和贝叶斯网络的融合推理模型,利用本体推理完成对故障诊断本体知识的语法检查、语义一致性的验证以及本体的解析,采用基于启发式搜索树的贝叶斯网络进行不确定性推理,并在贝叶斯网络可视化推理平台Netica上进行了验证。矿井提升机制动系统故障诊断实例表明,该融合推理模型具有较好的故障识别效果,处理所得的诊断结果具有较高的可信度。