Zaawansowane metody wnioskowania diagnostycznego

Timofiejczuk, A.

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Zaawansowane metody wnioskowania diagnostycznego

Autorzy

Timofiejczuk A.

Identyfikatory

Warianty tytułu

Advanced methods of diagnostic inference

Języki publikacji

Abstrakty

Celem diagnostyki technicznej jest identyfikacja stanu obiektu technicznego. Podstawą wnioskowania diagnostycznego są symptomy, które identyfikuje się głównie na podstawie analizy sygnałów resztkowych. Referat dotyczy wybranych, zaawansowanych metod wnioskowania diagnostycznego rozwijanych w latach poprzednich oraz obecnie w Katedrze Podstaw Konstrukcji Maszyn Politechniki Śląskiej. W referacie przedstawiono przegląd metod reprezentacji wiedzy metod oraz metod wnioskowania diagnostycznego stosowanych najczęściej w diagnostyce maszyn. W końcowej części referatu pokazano przykład zastosowania wnioskowania diagnostycznego z uwzględnieniem kontekstu.

The goal of technical diagnostics is to identify the state of a technical object. The bases of diagnostic inference are symptoms, which are mainly identified on the basis of analysis of residual signals. The paper deals with advanced methods of diagnostic inference developed in Department of Fundamentals of Machinery Design of Silesian University of Technology. It includes a review of approaches to knowledge representation and diagnostic inference. In the last part of the paper an example of application of diagnostic inference with the use of contexts was presented.

Słowa kluczowe

wnioskowanie diagnostyczne diagnostyka techniczna metody eksperckie metody reprezentacji wiedzy

knowledge representation methods diagnostic interference technical diagnostics expert methods

Wydawca

Wydawnictwo Politechniki Śląskiej

Czasopismo

Zeszyty Naukowe. Mechanika / Politechnika Śląska

Rocznik

2005

Tom

z. 152

Strony

77--97

Opis fizyczny

Bibliogr. 35 poz.

Twórcy

autor

Timofiejczuk A.

Katedra Podstaw Konstrukcji Maszyn Politechniki Śląskiej, 44-100 Gliwice, ul. Konarskiego 18A, tel.: (0-32) 237-10-63, anna.timofiejczuk@polsl.pl

Bibliografia

1. Akman V., Steps Toward Formalizing Context. Mehmet Surav 17(3), Fall, 1996.
2. Althoff K. D., Auriol E., Barletta R., Mango M., A Review of Industrial Case-Based Reasoning Tools. AI Perspectives Report, Oxford, UK, AI Intelligence.
3. Cempel C, Podstawy wibroakustycznej diagnostyki maszyn, WNT, Warszawa 1982,
4. Cholewa W., Kaźmierczak J., Diagnostyka techniczna maszyn. Przetwarzanie cech sygnałów. Skrypt nr 1693, Politechnika Śląska, Gliwice 1992.
5. Cholewa W., Moczulski W., Diagnostyka techniczna maszyn. Pomiary i analiza sygnałów. Skrypt nr 1758, Politechnika Śląska, Gliwice 1993.
6. Cholewa W., Pedrycz W., Systemy ekspertowe, Politechnika Śląska, Gliwice 1987.
7. Duda R. O., Hart P. E., Pattern Classification and Scene Analysis. John Wiley & Sons, LTD 1980.
8. Ghindini C, Giunchiglia F., Local models semantics, or contextual reasoning = locality -^compatibility. Artificial Intelligence, 127:221-259, 2001.
9. Giunchiglia F., Contextual reasoning. Epistemologia (Special Issue on I Linguaggi e laMacchine), XVI:39-49,1993.
10. Gonzalez A. J., Ahlers R., Context-based representation of intelligent behavior in trainingsimulations. Transaction of Society for Cmputer Simulation International, vol. 15, ss. 153-166, 1999.
11. Jagielski J. (2001), Inżyniera wiedzy w systemach ekspertowych. Lubuskie Towarzystwo Naukowe, Zielona Góra.
12. Korbicz J., Kościelny M. J., Kowalczuk Z., Cholewa W., Diagnostyka procesów. Modele. Metody sztucznej inteligencji. Zastosowania, WNT, Warszawa 2002.
13. Markiewicz K., Timofiejczuk A., Application of simple methods of image analysis in identi-fication of changes of diagnostic signals. 3th Symposjum on Artificial Intelligence Methods,2002.
14. McCarthy J., Notes on formalizing context. Computing Natural Language, Center for theStudy of Language and Information, s. 13-50. Stanford University, 1993.
15. Moczulski W., Metody pozyskiwania wiedzy dla potrzeb diagnostyki maszyn, Politechnika Śląska, s. Mechanika, z. 130, nr 1382, Gliwice 1997.
16. Moczulski W.: Diagnostyka techniczna. Metody pozyskiwania wiedzy, ZN Politechniki Śląskiej, Gliwice 2002.
17. Molerus M, Timofiejczuk A., Application of semantic and syntactic description in identification of changes of diagnostic signals. 3th Symposjum on Artificial Intelligence Methods, 2002.
18. Pieczyński A., Reprezentacja wiedzy w diagnostycznym systemie ekspertowym, Lubuskie Towarzystwo Naukowe w Zielonej Górze, Zielona Góra 2003.
19. Pokojski J. (2001), Application of Case Based Reasoning in Machine Design. Procedeengs of Symposium on Methods of Artificial Intelligence in Mechanics and Mechanical Ingineering, Gliwice, s. 209 - 216.
20. Shank M. P., Abelson R. P. (1977), Scripts, Plans, Goals and Understanding. Hillsdale, NJ, Erlbaum.
21. Tadeusiewicz R., Flasiński M., Rozpoznawanie obrazów, PWN, Warszawa, 1991.
22. Tadeusiewicz R., Systemy wizyjne robotów przemysłowych, WNT, Warszawa 1992.
23. Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1993.
24. Tadeusiewicz R., Korohoda P., Algorytmy i metody komputerowej analizy i przetwarzania obrazów, Materiały Szkoły Letniej TEMPUS S-JEP-07181-94, Wydawnictwo Poldex, Kraków, 1997.
25. Tadeusiewicz. R., Ogiela, M.R., Medical Image Understanding Technology. Artificial Intelligence and Soft-Computing for Image Understanding, Springer, Vol. 156, 2004.
26. Timofiejczuk A., Koncepcja opisu działania maszyny wirnikowej w postaci scen dynamicznych.W KDT, ss. 237-238, Warszawa, 19-22.09 2000.
27. Timofiejczuk A., Dynamie scene: a basis of identification of a technical state of machinery.SPIE AeroSense Meeting on Aerospace/Defense Sensing Simulation and Control, Orlando.USA, ss. 287-296, Orlando, Florida, 16-20.04 2001.
28. Timofiejczuk A., Application of diagnostic system based on dynamic scene identification.16th AeroSense Meeting on Aerospace/Defense Sensing, Simulation and Control, Orlando, Florida, 01-05.04 2002.
29. Timofiejczuk A., Zastosowanie metod analizy obrazów w identyfikacji zmian cech sygnałów diagnostycznych. XXIX Ogólnopolskie Sympozjum "Diagnostyka Maszyn", Węgierska Górka, 04-09.03 2002.
30. Timofiejczuk A. (2002), Zastosowanie analizy obrazów w identyfikacji zmian cech sygnałów diagnostycznych. Diagnostyka, vol. 27, s. 67 - 74.
33. Weyhrauch R. W., Prolegomena to a theory of mechanized formal reasoning. Artificial Intelligence, 13(1), 1980.21.
34. Watson I. (1997), Applying Case-Based Reasoning: Techniques for Enterprise Systems, Morgan Kaufmann Publisher.
35. Żółtowski В., Cempel с. (red.), Inżynieria diagnostyki maszyn. Biblioteka Problemów Eksploatacji, Warszawa, Bydgoszcz 2004.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-article-BSL7-0006-0037