[发明专利]一种基于专家系统和随机森林分类器的重型燃机控制系统模拟量输入模块BIT设计方法

权利要求书

1.一种基于专家系统和随机森林分类器的重型燃机控制系统模拟量输入模块BIT设计方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过知识获取机制，采用产生式规则构建模拟量输入模块专家系统知识库；

采用正向推理机制设计专家系统推理机；

采用LMD算法对BIT检测数据进行特征提取；

将提取到的特征向量采用CART算法训练决策树并进行决策树剪枝；

将每棵决策树以投票的方式生成随机森林；

由随机森林对BIT检测数据进行正常、间歇故障、永久故障三种状态的识别；

过滤间歇状态的检测数据后送入专家系统推理机，由专家系统给出诊断结果，实现模拟量输入模块精确故障定位。

2.如权利要求1所述的一种基于专家系统和随机森林分类器的重型燃机控制系统模拟量输入模块BIT设计方法，其特征在于，知识库中每一条故障知识包含一条完整故障的所有信息，包括规则ID、规则前件、规则后件、置信度、规则解释、故障原理，表现形式为：

IF E1 AND E2 AND … AND EN THEN H(CF)

其中，E1，E2，…，EN指证据；H指结论(或者在相应证据下成立的假设)，可以是单个对象，也可以是多个对象；CF指置信度，是该条规则的前提对结论的支撑程度。

3.如权利要求1所述的一种基于专家系统和随机森林分类器的重型燃机控制系统模拟量输入模块BIT设计方法，其特征在于，专家系统推理机采用正向推理机制实现，包括下述步骤：

第一步：将模拟量输入模块主要功能电路的BIT检测数据加载至专家系统推理机中，激活动态数据库；

第二步：从规则集中取出一条知识与动态数据库中的事实进行匹配，若匹配成功转到第三步，若失败转到第四步；

第三步：取出匹配成功规则的结论部分，暂时删除已被匹配的规则，并判断结论部分是否在动态数据库中，若是，继续匹配剩余规则，转到第二步，若否，将结论加载至动态数据库中，再转到第二步；

第四步：从动态数据库中找出最终结论，并输出结果。

4.如权利要求1所述的一种基于专家系统和随机森林分类器的重型燃机控制系统模拟量输入模块BIT设计方法，其特征在于，对不同工作状态下的模拟量输入模块可表征功能电路状态的电流或电压进行采样，其中包括模拟量输入模块主要功能电路的正常数据、永久故障数据和间歇故障数据，得到功能电路BIT采样数据集，采用LMD算法对采样数据集进行特征提取，并构造每种状态的特征向量，作为训练决策树的输入，包括下述步骤：

第一步：首先求取原始BIT检测信号x(t)每个半波振动所有局部极值点n_i，并计算n_i和n_i+1的平均值m_i：

将平均值m_i直线延伸到局部均值线段m₁₁(t)，对m₁₁(t)采用滑动平均方法进行平滑处理得到局部均值函数m₁₁(t)；

第二步：求局部包络函数a_i：

同样将所有a_i连接起来并采用平滑化处理，得到包络估计函数a₁₁(t)；

第三步：从原始BIT信号中分离局部均值函数m₁₁(t)：

h₁₁(t)＝x(t)-m₁₁(t)

第四步：解调h₁₁(t)：

理想的s₁₁(t)是一个纯调频信号，包含估计函数a₁₂(t)，且a₁₂(t)值为1，若不满足该条件，则将s₁₁(t)作为原始数据重复上述4步直到得到一个纯调频信号s_1n(t)，即|s_1n(t)|≤1。迭代过程如下：

其中

第五步：把迭代过程中产生的所有包络估计函数相乘得到PF分量的包罗信号a₁(t)：

第六步：第一个PF分量为包络信号a₁(t)和纯调频信号s_1n(t)的乘积

PF₁(t)＝a₁(t)s_1n(t)

第七步：将PF₁(t)从原始信号x(t)中分离出来，相减余下u₁(t)作为待分解信号重复以上步骤，循环k次，直到u_k(t)为单调函数

经过k次循环之后，将原始信号分解为k个PF分量和一个单调函数u_k(t)之和，即

第八步，计算得到各PF分量的能量值E_p：

式中p表示分量的个数，PF_i^j表示第p个PF分量的第j个数据点。用各PF分量E_p构造特征向量

将所有的样本都进行LMD特征提取后，组成数据集D：

其中T_n代表第n种状态的特征向量，代表第n种的第h个样本向量。