技术特征：
1.基于案例推理的故障诊断专家系统方法，其特征在于：步骤1：设计辅运设备故障案例库，收集案例。步骤2：将案例进行特征化，用数字的形式保存在计算机。步骤3：使用灰色关联分析法衡量案例之间的相似度。步骤4：根据故障设备类型依赖表设计故障诊断决策树。2.根据权利要求1所述的辅运设备故障诊断案例库。其特征在于将每一个案例分为id、设备码、device_type、故障现象码表、error_phenomenon、故障原因码表、error_cause、error_detail、solution共9个字段，形成案例库总表。故障细节_解决方案表和故障设备类型依赖表皆依赖案例库总表设计。3.根据权利要求1所述的案例特征化，其特征在于使用python的pandas模块进行特征化。4.根据权利要求1所述的灰色关联分析法，其特征在于使用如下步骤计算得到案例相似度：step1：收集监测数据，共有m个标准案例，每个案例有n个特征，新查询案例为x0，标准案例库可以表示为序列：x1，
…
，x
m
x0＝[x
01 x
02
…
x
0n
]x
i
表示标准案例库中的第i个案例，x
0j
和x
ij
表示案例x0和x
i
的第j个特征。step2：建立灰色分析矩阵step3：对数据在0到1之间进行归一化处理，以提高不同特征的可比性求出归一化后的矩阵step4：计算灰色关联系数，表示新案例与标准案例之间的关系其中
得到的灰色关联系数矩阵step5：计算特征的权重其中step6：计算加权距离、新案例与标准案例之间的距离sim
i
＝1-d
i
相似度矩阵为sim＝[sim
1 sim2…
sim
m
]
t
step7：根据最大隶属度原则，将新案例的故障类型判断为标准案例中相似度最大的故障类型。step8：对相似案例进行有效性检查，判断案例是否匹配成功：若匹配成功：直接输出解决方案；若匹配失败：对案例进行修正，输出后验证解决方案，保存案例进案例库。5.根据权利要求1所述的故障设备类型依赖表，其特征在于：表字段为param_type、param_key、param_value、parent_id。
技术总结
本发明公开了一种基于案例推理的故障诊断专家系统，提供一种故障诊断方法，该故障诊断方法可以根据故障现象、故障原因等判断9种矿井辅运设备的故障类型，并提供故障解决方案。第一步要设计故障案例库，收集案例并进行特征化。第二步通过灰色关联分析法衡量案例之间的相似度，将检索到的相似度最大的案例作为新案例最匹配的情况，设计了基于案例规则的决策树推理，构建针对每种设备的故障诊断决策树，且提供解决方案，有效地为辅运设备故障诊断从业人员提供专家经验。断从业人员提供专家经验。断从业人员提供专家经验。
技术研发人员：葛斌 秦望博 彭曦晨 夏晨星 吴彩 沐李亭 田文智
受保护的技术使用者：安徽理工大学
技术研发日：2022.10.13
技术公布日：2023/1/23