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摘要
本发明提供一种面向无人生产线自组织重构的智能故障诊断方法和系统,涉及工业设备故障诊断技术领域。本发明通过多个基EBRB子系统对设备的运行数据进行处理,输出多个推理结果,对多个推理结果进行信息集结,判断设备是否出现故障,并输出故障类型。基EBRB子系统训练过程包括：获取数据集,基于数据集中的训练集构建扩展置信规则库,构建一个多目标优化模型,基于多目标优化模型优化扩展置信规则库,得到约减后的规则库,以及规则的相对权重和前提属性的权重；基于上述的权重构建多个基EBRB子系统并测试。本发明通过规则约减解决规则库规模较大所导致的不一致规则和冗余规则较多的问题,约减之后得到的规则库的不一致性更低,提升了故障诊断精度。
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