基于CBR的智能维修决策技术研究与应用

摘要

为了满足大量设备维修信息处理的需要，智能维修决策技术应运而生。但是传统智能维修决策技术存在知识获取的“瓶颈”问题，本文研究的基于案例推理(CBR)的智能维修决策技术提供了解决方法。文中设计了面向对象的案例表达方法，实现了现实问题向案例的转换；提出了基于可靠性的案例知识抽取方法，通过动态统计实现了零部件维修定额和寿命属性值的实时获取，保证了案例知识的动态适应性；运用最相近邻算法设计了先局部后全局的两级案例匹配策略，保证了案例检索与匹配的高效性和准确性。通过实例验证了该技术的有效性。