故障诊断专家系统及其发展
故障诊断专家系统及发展趋势
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｔｈ ｑ ｉ ｍｅ ｔｂ ｃ ｍｅ ｌ ！ ｎ ｒ ｏ ｌｘ ｗｉｈ ｔ ｅ ｓ ｉ ｎ ｅ ａ ｄ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ．Ａｎ ｔｄ ｐ ｎ ｓ ｏ ａ ｌ ｅ ｅ ｕ ｐ ｎ ｅ ｏ ｓ Ｉ Ｏ。 ａ ｄ ｍｏ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｔ ｈ ｃ ｅ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｌ ｅ ｄ ｉ ｅ ｅ ｄ ｎ ｆ ｕｔ ｄ ａ ｎ ｓｓ ｍｏ ｅ ａ ｄ ｍｏ ｅ Ｔｈ ａ ｅ ｓ ｕ ｓ ｓ ｆ ｕ ｔｄ ａ ｎ ｓ ｓ ｅ ｐ ｒ ｓ ｓｅ ｎ ｔ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｎ ｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｉｇ ｏ ｉ ｒ ｎ ｒ ． ｅ ｐ ｐ ｒｄｉｃ ｓ ｅ ａ ｌ ｉ ｇ ｏ ｉ ｘ ｅ ｔ ｙ ｔ ｍ ａ ｄ ｉ ｅ ｅ ｏ ｍｅ ｔａ ｄ ａ ｐ ｉ ｔ ） ．Ａｎ ｓ ｃ （ ｄ
国内外 的发展现状 、 应用情况及其发展趋 势。 关键 词 ： 障诊断 ； 故 人工智能 ； 专家系统
中图分类号 ：Ｐ ９ Ｔ３１
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ ２ ２ ３ （０ ６ １ — ０ ６ ０ １０ — ３ ３ ２ ０ ）１ ０ ２ — ３
Ｐｒ ｇ ｅ ｓａ ｄ Ｐｒ ｓ ｅ ｔ ｆＦａ ｌ ａ ｎ ｓｓＥｘ ｅ ｔＳｙ ｔ ｍ ｏ ｒ ｓ ｎ ｏ ｐ ｃ ｓｏ ｕ ｔＤｉ ｇ ｏ ｉ ｐ ｒ ｓ ｅ
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言
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汽车故障诊断技术的现状及发展趋势分析
汽车故障诊断技术的现状及发展趋势分析摘要：在信息技术和人工智能技术的迅速发展之下，汽车故障诊断技术也发生了很大的变化，但是汽车故障的诊断是一个非常复杂的过程，目前的故障诊断技术仍然需要不断的改进，相信在不远的未来，智能化技术将以更加完善的姿态在汽车故障诊断中被广泛的使用，而其智能化的诊断也将更加的精准。
关键词：汽车故障；诊断技术；现状；趋势随着科学技术的不断发展，汽车已经成为了人们日常出行必不可少的交通工具。
但是汽车作为机械设备其故障是不可避免的，为了保证其能够安全运行，汽车故障诊断技术也随之应用而生。
近年来了在信息技术和人工智能技术的迅速发展之下，汽车故障诊断技术也发生了很大的变化。
一、汽车故障诊断技术的发展历程1、人工检测阶段早期的汽车故障检测完全采用人工检测，一方面是由于汽车的制造刚刚起步其内部机械系统和电路系统相对比较的简单，采用人工检测也相对也比较的容易；另一方面由于汽车的故障检测在当时属于一门新的研究课题，相关的研究也刚刚起步，所以只能是不断的摸索研究。
人工检测最大的优点就是方便经济，但是其缺点也是非常的突出，由于人工检测完全依赖于维修人员，所以经验积累就显得非常重要，再加上维修人员个体之间的业务素质异，所以对于故障诊断的准确性也各不一致。
2、仪表检测阶段初期的汽车仅仅是为了代步，所以人们对汽车的关注点在“出行”方面，但是随着新材料、新技术及经济条件的不断发展，人们对于汽车的要求逐渐提高，特别是在舒适性体验方面要求越来越高，正是在这种需求之下，汽车制造时在其中加入的电气元件也越来越多，但是功能的增加也意味着故障类型的增多，这种情形之下完全的人工检测故障已经是不可能了，特别是汽车内部的电器构件靠人工诊断是无法奏效的，所以在这种情况之下万能表、示波器便引入了汽车故障的检测使用。
虽然是一些简单的电子设备，但是在汽车故障的检测当中却大大的提升了诊断的效率和准确性，而且仪表简单易操作，所以至今在汽车故障检测中仍然是必不可少的辅助诊断设备。
故障诊断专家系统介绍
故障诊断专家系统
人工神经网络
一、概述
1.定义及特点 2.目前的应用情况
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二、基本原理
故障诊断专家系统
(3) 诊断型(Diagnosis)专家系统 这类系统根据输入 信息推断出处理对象中可能存在 的故障，如计算机 硬件故障诊断系统DART、核反应堆故障诊断系统 REACTOR、感染病诊 断与治疗系统MYCIN、旋 转机械故障诊断系统EXPLORE-EX、透平机械故障 诊断专家系统TUBMAC等。
(9) 控制型(Control)专家系统 这类系统能自动控 制系统的全部行为，通常用手生产过程的实时控 制，如维持钻机最佳钻探流特征的MUD系统、 MVS操作系统的监督控制系统YES／MVS等。
(10) 教育型(1nstruction)专家系统 这类系统能诊 断并纠正学生的行为，主要用于教学和培训，多 为诊断型和调试型的结合体，如GUIDON和 STEAMER等。
故障诊断专家系统
人工智能研究者们已提出了许多种知识表示方法， 如产生式表示、框架式表示、语义网络表示、逻辑 性表示、对象—属性—值三元组表示、过程表示和 面向对象的表示等，这些不同的表示方法各有其优 缺点和最适用的领域。
2) 产生式系统的基本组成 一个典型的产生式专家系统通常由规则库(RuleBase)、
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单层前 向网络
多层前 向网络
专家系统发展综述
专家系统发展综述专家系统是领域的一个重要分支，自20世纪60年代初以来，已经经历了数十年的发展。
本文将对专家系统的发展历程、基本概念、应用领域以及未来趋势进行综述。
一、专家系统的发展历程专家系统的发展可以追溯到1965年，当时美国科学家Feigenbaum提出了基于规则的专家系统概念。
随后，在1970年，Feigenbaum和Stuart Russell合著的《专家系统》一书出版，标志着专家系统的正式诞生。
在此之后，专家系统经历了快速发展和广泛应用，逐渐成为了人工智能领域的重要支柱。
二、专家系统的基本概念专家系统是一种智能计算机程序，它利用计算机技术和人工智能理论，模拟人类专家解决问题的思维过程，为用户提供专业领域的咨询和服务。
通常情况下，专家系统包括知识库和推理机两个核心组成部分，其中知识库用于存储领域专业知识，推理机则用于根据已有知识进行推理和解决问题。
三、专家系统的应用领域1、医疗领域：医生专家系统可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
例如，基于医学知识的智能问诊系统，可以根据患者症状和病史，进行初步诊断和用药建议。
2、金融领域：金融专家系统可以帮助银行、证券公司等金融机构进行投资决策、风险管理等方面的工作。
例如，基于金融市场数据的智能投顾系统，可以根据市场行情和投资者风险偏好，制定个性化的投资策略。
3、交通领域：交通管理专家系统可以帮助交通管理部门进行交通流量规划和调度指挥。
例如，基于路网信息的智能交通管理系统，可以根据实时交通信息进行路况预测和交通调度。
4、教育领域：教育专家系统可以帮助教师进行教学辅助和学生学习辅导。
例如，基于学科知识的智能教育辅导系统，可以根据学生的学习需求和学科水平，提供个性化的学习资源和教学方案。
四、专家系统的未来趋势1、知识库的构建与更新：随着知识爆炸的时代到来，专家系统的知识库需要不断更新和优化，以适应领域发展的需要。
因此，如何高效地进行知识获取、整理、表达和更新将成为未来研究的重要方向。
机械设备故障检测诊断技术发展前景（三篇）
机械设备故障检测诊断技术发展前景机械设备故障检测诊断技术的发展前景无疑是非常广阔的，随着科学技术的不断进步，人们对机械设备故障检测诊断技术的需求也越来越高。
下面将从技术创新、应用领域和市场前景三个方面进行分析。
一、技术创新方面1. 传感器技术的创新：传感器是机械设备故障检测诊断技术的核心，近年来传感器技术不断创新，出现了更加精确、灵敏的传感器。
例如温度传感器、振动传感器、声音传感器等，可以更加准确地监测机械设备的运行状态，及时发现并诊断潜在故障。
2. 数据分析技术的发展：随着大数据时代的来临，机械设备产生的数据量越来越大。
数据分析技术的发展使得人们可以更好地利用这些数据，提取有价值的信息，判断机械设备是否存在故障，并进行诊断。
例如，人工智能和机器学习技术可以对数据进行快速分析和处理，从而提高机械设备故障检测诊断的准确性和效率。
3. 无损检测技术的突破：无损检测技术是一种非破坏性的检测方法，可以通过测量材料的某些特性，如声音、振动、电磁等来判断机械设备是否存在故障。
随着超声波、热像仪等无损检测技术的不断突破，人们可以更加方便地进行机械设备故障检测诊断。
二、应用领域方面1. 工业制造领域：在工业制造过程中，机械设备的正常运行直接关系到产品的质量和效益。
因此，机械设备故障检测诊断技术在工业制造领域具有广泛的应用前景。
例如，可以通过对机床、钢铁设备、电力设备等进行故障检测诊断，减少设备故障引起的生产停工和能源浪费，提高生产效率和产品质量。
2. 能源领域：能源设备的运行稳定性对能源的安全供应至关重要。
通过机械设备故障检测诊断技术，可以实时监测和预防能源设备的故障，提高能源设备的效率和可靠性。
例如，对发电机组、风力发电设备等进行故障检测诊断，可以减少停电事故的发生，降低能源浪费。
3. 交通运输领域：机械设备在交通运输领域的应用广泛，包括汽车、火车、飞机等。
机械设备故障检测诊断技术在交通运输领域的发展前景较为广阔。
专家系统研究现状及其发展趋势
专家系统研究现状及其发展趋势作者：郑伟等来源：《电子世界》2013年第04期近三十年来人工智能（Artificial In-telligence，AI）获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕成果。
作为人工智能一个重要分支的专家系统（Expert System，ES）是在20世纪60年代初期产生并发展起来的一门新兴的应用科学，而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。
[1]随着现代工业及科学技术的迅速发展，生产设备日趋智能化、复杂化，专家系统也经历了三个发展阶段。
第一阶段的专家系统主要依赖于领域专家的感官和专业经验，对诊断信息只作简单的数据处理；第二阶段的专家系统则是以信号处理为依托，应用传感器技术和远程控制技术实现远程技术支持的现代诊断技术；第三阶段则是随着计算机及人工智能的发展，以知识处理为核心，实现信号处理、建模处理与知识处理相融合的智能诊断技术。
智能故障诊断技术的研究目前主要从两个方向展开：基于知识的智能故障诊断技术的研究和基于神经网络的智能故障诊断技术的研究。
1.专家系统的基本概念1.1 专家系统的概述ES是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据一个或多个人类专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断、模拟人类专家做决策的过程来解决那些需要专家决定的复杂问题。
[2]自从1968年Feighbaun教授开发出首个专家系统DENDRAL，用来解决化学质谱问题以来，专家系统因其能产生巨大的经济效益而得到了各行业的广泛应用。
迄今为止，已经形成了十余类，主要包括诊断型、设计型、规划型、解释型、预测型、监视型、调试型、教学型、修正型、控制型。
本文所要应用的专家系统是诊断型的专家系统。
诊断专家系统作为专家系统中的一个分支，其研究也得到了各国的高度重视，并相继在各行业中开发出了一些诊断专家系统，如1982年EGG公司于开发的REACTOR系统（用于核反应堆故障诊断与处理），1983年Bell实验室于开发的ACE系统（用于电话电缆故障诊断与维护），在我国，中电某所研制的基于某型装备的故障诊断专家系统等等。
故障诊断技术的国内外发展现状
故障诊断技术的国内外发展现状国际上，故障检测与诊断技术（，）的发展直接促成了技术过程的故障诊断与安全性技术委员会的成立（1993）。
从1991年起，每三年定期召开方面的国际专题学术会议。
在我国，自动化学会也于1997年批准成立中国自动化学会技术过程的故障诊断与安全性专业委员会，并于1999年5月在清华大学召开了首届全国技术过程的故障诊断与安全性学术会议[4]。
故障诊断是一门涉及信号处理、模式识别、人工智能、统计学、计算机科学等多个学科的综合性技术[5]。
20世纪60年代初期，美国、日本和欧洲的一些发达国家相继开展了设备诊断技术的研究，主要应用于航天、核电、电力系统等尖端工业部门，自20世纪80年代以后逐渐扩展到冶金、化工、船舶、铁路等许多领域。
近年来故障诊断技术得到了迅速发展，概括地讲可以分为3类：基于信号处理的方法、基于解析模型的方法和基于知识的智能故障诊断方法。
（1）基于信号处理的方法基于信号处理的方法，通常是利用信号模型（如相关函数、频谱、小波变换等）直接分析可测信号，提取诸如方差、幅值、频率等特征值，以此为依据进行故障诊断。
基于信号处理的方法主要有傅立叶变换[6, 7]、小波变换[8, 9]、主元分析[10]、变换[11]等。
文献[12]提出利用谐波小波对长输管的小泄漏诊断问题，取得了较好的应用效果；文献[13]提出了一种针对机车故障振动信号的局域均值分解（）解调诊断方法；文献[14]提出了一种基于时频指标的自适应移频变尺度随机共振算法用于轴承的故障诊断；文献[15]利用形态学的消噪特性对信号进行消噪，之后利用小波对故障进行定位，在传感器故障诊断方面取得了较好的应用效果。
（2）基于解析模型的方法基于解析模型的方法是以诊断对象的数学模型为基础，按照一定的数学方法对被测信息进行诊断处理，其优点是能深入系统本质的动态性质和实现实时诊断。
主要有状态估计法[16, 17]和参数估计法[18]等等。
电力系统故障诊断的研究现状与发展趋势
电力系统故障诊断的研究现状与发展趋势摘要伴随着人们生活水平的提高，电力系统的规模也在不断扩大，保证电力系统运行安全稳定也越来越重要，因此电力系统故障诊断研究成为社会的热点问题。
本文将针对电力系统故障诊断的研究现状与发展趋势做出分析。
关键词：电力行业；故障诊断；电力系统；发展趋势1 引言电力设备故障不仅会制约电力系统的正常运转，还会干扰日常生活与正常生产的开展。
为实现电力系统的长久、稳步运行，要求工作人员应掌握电力设备的指标性能，明确运行故障，且可采取可行措施，以此来增加系统安全性与可靠性。
参照电力设备故障类型，结合检测参数，构建合理的诊断决策，可加快故障诊断，并可为故障诊断提供依据。
2故障诊断现状2.1 断路法断路法指代针对用电设备内部的输电线路逐段开展断路操作，进而找到绝缘故障部位。
借助断路法确定特定范围存在绝缘故障，清晰标注，再借助表测法，落实具体位置，详细诊断，有效修复。
此种检测可行、方便，主要被应用在大体积机组中。
应用此种方法开展故障诊断工作时，一定要遵守循序渐进的原则，从简单层面着手。
2.2 数学模型诊断数学模型诊断指代整合传感以及动态测试技术，借助数字处理，利用建模手段实施故障诊断。
数字模型诊断通常借助数学方法围绕电力设备来测量指标参数，在掌握指标参数的条件下，经由分析、处理操作，密切观察仪器指标值，以此来确定故障位置，同时，采取科学的应对措施。
2.3 红外线设施监测设备发热故障也比较常见，这种故障的诊断方法也遵循先易后难原则，明显的发热故障，经验丰富的设备监测人员很容易察觉并及时处理，而近年来电气设备越来越朝高精尖方向改进，一方面提高了工作效率，同时也加大了故障诊断的难度，运用红外线设施进行监测使诊断变得简便易行。
一个供电厂的电机设备通过表测显示升温较快，开机后十几分钟温度直线上升，并多次停机降温，仍无法从根本解决升温较快的问题，之后运用手持红外线设施进行诊断，发现当仪表显示机组温度为92℃时，红外线设施显示最高为62℃，最低58℃，室内温度为41℃，机温正常，后来经过检修确认机组内部并无故障，因此系仪表出现故障。
DCS故障诊断专家系统的开发研究
二 、关 于 系统 结 构 特 征 的 分 析
有关 Ｄ Ｃ Ｓ故障 诊断专 家系统 的基本 结构 ，做一些 简要介 绍 ： １ ． 关 于智能 用 户界面 其最 大特 点 就是 友好 ，不 仅 能使 用户 对系 统进 行及 时 了解 ，还 能 方 便专 家查询 、添 加或者修 改知 识库 。 ２ ． 管理和 获取 知识 以一 定 的方式 来 表述 在 用 户界 面所 获 取 的 知识 ，再 写入 知 识库 ； 把 一 系列管理 知 识库 的功 能提供 出来 。 ３ ． Ｅ ｃ ｌ ｉ ｐ ｓ ｅ 所 提供 的推进机 基 于数据 库之 中的数 据 ，搜 索和 匹配数据 库 ，并把 相应 规则激 活 ， 以促 使新 数据 生 成 ，在把 上述 过程 重 复 ，匹配 规则 不再 有 为止 ，最终 获得 所推 理结果 。 ４ ． 对 程序进 行解释 基于 一 定 的控制 规则 ，管 理和 调 度系 统 的运算 进 程 ；分析 和解 释 推 理机所 产生 的最后 结果 ，并 由人机接 口提示操 作 员。 ５ ． 把 知识转 化 为程序 由于知 识是 以 规则 的形 式或 者 以决策 树来 表达 ，故知 识之 间能 相 互进行 转换 ，这对 于 Ｅ ｘ ｌ ｉ ｐ ｓ ｅ 的正 常工作 及用 户的快 速理解都 有好处 。 ６ ． 关于 知识库 的接 口 为能 方便 进行 系统 移植 ，用户 只需 通过 这个 知识 库接 口对 规 则库 文件 内容进 行修 改即可 。
存 储 。第三 ，基 于 Ｖ Ｂ ６ ． ０ ，进 行智 能 界面 的开发 ，即开发 一套 应 用程
序 ，用于知 识 的输 入 。 ２ ． ３ ． ２实现知 识库 知识库 的实现 ，主要包括 以下 三大步骤 ：第 一 ，把 知识 库名输 入 ，
中 国 化 工 贸 易
汽车故障诊断技术的现状与发展趋势
Ｑ： 盟
ＳＣＩＮＣＥ ＆ ＴＥ Ｎ０Ｌ００Ｙ ＮＦ Ｅ ＣＨ Ｉ ＯＲＭＡＴＩ ＯＮ
工 业 技 术
汽车 故障 诊 断技 术 的现 状 与发 展 趋 势 ①
鲍 健 （ 海交通 大学机 械动 力工程 学院 上海 ２ ０ ３ 上 ０ ０ ０）
摘 要： 汽车诊断技 术在 过去 的几十年 中取 得 了 速的 发展 ， 迅 本文 介绍 了汽车故 障诊断技术 的发展 历程 ， 阐述 了汽 车故障诊 断技 术 的发 展现状， 并展 望 了汽 车 故障 诊 断技 术 的发展 趋 势 。 关键词 ： 故障诊断 专家 系统 智能化 发展趋 势 中 图分 类 号 ： ９ Ｕ２ ７ 文 献标 识码 ： Ａ 文章 编 号 ： ７ —３ ９ （ ０ ２０ （） １ ０ ２ １ ２ ７ Ｉ２ １ ） ２ｂ一０ １ —０ ６
ｏ ａ ｔ ｍｏ ｉ ｅ ｉ ｔ ｒ ｏ ｆ ｕ ｔ ｄ ａ ｎ ｓ ｓ ｔ ｅ ｐ ｅ ｅ ｔ ｉｕａ ｉ ｎ ａ ｄ ｒ ｎ ｓ ｆ ｈ ａ ｔ ｍｏ ｉｅ ａ ｌ ｄ ａ ｎ ｓ ｓ ｅ ｈｎ ｌ ｇ ｆ ｕ ｏ ｂ ｌ ｈ ｓ ｏ ｙ ｆ ａ ｌ ｉ ｇ ｏ ｉ ， ｈ ｒ ｓ ｎ ｓ ｔ ｔ ｏ ｎ ｔ ｅ ｄ ｏ ｔ ｅ ｕ ｏ ｂ ｌ ｆ ｕ ｔ ｉ ｇ ｏ ｉ ｔ ｃ ｏ ｏ ｙ・
在 此 阶 段 主 要 依 靠 工 人 的 经 验 来 判 断 汽车 故 障 ， 进行 维 修 ， 点是 方 便 ， 济 。 优 经 缺 点 是 不 同维 修 人 员 间 的 经 验 差 异 很 大 ， 故 障判断准确性不高 。 １． 简 单的 仪器 仪表 进行 测 量阶 段 ２ 随 着 汽 车 技 术 的 不 断 发 展 ， 子 控 制 电 单 元 不 断 增加 ， 因此 使 得 汽 车 构 造 越 来越 复 杂 ， 了 更好 的 分 析 故 障 ， 修 故 障 ， 为 维 人 们 开 始 采 用 一 些仪 器来 测 量 一 些 相 关 的 参 数 值 。 用 表 、 波 器 等 被 广泛 的 用在 汽 车 万 示 故障 诊 断 中 。 然 仪 器 的 使 用 ， 得 人 们 对 虽 使 故障 的 判 断 有 了 客观 依 据 ， 是 由 干 仪 器 但 本 省 的 局 限 性 ， 以 对 故 障 判 断 任 然 存 在 所 故障 判断 不 准 确 性 ， 位 故 障 困 难 等 缺 点 。 定 １ ３ 专 门设 备进 行综 合诊 断 阶段 ． ２ 世 ８ ｏ 代 ， 着 ｏＢ ０ Ｅ８ 年 随 Ｄ标 准 的推 出 ， 使 得 汽 车 诊 断 发 展 进 入 了新 的 阶 段 ， 汽 各 车 生 产 厂 家 陆续 推 出 了 自 己的 汽 车 故 障诊 展起来 。 断 仪 器 ， 用 的 故 障 诊 断 仪 器 可 以 通 过 特 专 定 的 通 讯 协 议 与车 载 的 电子 控 制 单 元 之 间 进 行 通 讯 ， 存 储 在 ＥＣ 将 Ｕ中 的 故 障 读 取 出 １ 汽车故 障诊 断技 术的发展 历程 汽车诊断技术在过去 的几十 年中取得 来 ， 供给 汽 车 维 修 技 师 ， 样大 大 提 高 了 提 这 了迅 速 的发 展 ， 发展 经 历 了四 个阶 段 。 故 障 诊 断 的 准 确 性 ， 升 了 维 修 速 度 。 其 提 １ １人 工检验 阶段 ． 、 １ ４ 人 工智能 诊断 阶段 ．
专家系统的发展及趋势
专家系统的发展及未来趋势作者名作者工作单位摘要专家系统是人工智能应用研究的一个重要分支。
从20世纪60年代末以来，专家系统已发展到众多领域，并产生了巨大的社会效益和经济效益。
它实现了人工智能从理论研究走向实际应用，从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破，成为人工智能从实验室研究进入实用领域的一个里程碑。
关键词专家系统人工智能专家系统的发展趋势The development and future trends of the expert systemnameaddressAbstract—The expert system is the one of the important branch of the artificial intelligence application studies. The expert system has developed to many fields and has a huge social benefits and economic benefits from the end of the 1960 s. It realized that the artificial intelligence moved from theory research to the actual application,the significant breakthrough from the general reasoning strategy discussed to the using of the specialized knowledge,and be a milestone from laboratory studies into the practical field of the artificial intelligence.Keywords—expert system , artificial intelligence , the development of expert system , trend1.引言人工智能是计算机科学的一个分支，它是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新理论、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。
故障诊断技术综述及发展趋势
基于 历 史数 据 的故 障诊 断 方法 的研 究 与应 用兴 起于 上 世纪
解 耦 ，使得 能够 同时检 测 多 个传 感器 故 障” 。 国 内应 用ｋ ｌ ｎ ９ 年代 。 不 同于基 于模 型的 方法 需 要过 程 先验 知识 （ 管是 定 ａｍａ Ｏ 不 滤 波 器 进行 故 障 诊 断 的方 法如 文 献… 采 用 卡尔 曼 滤波 器 组 ，建 性 的还 是 定量 的 ），基 于 历史 数据 的方法 仅 需要 大 量有 效 的过 立航 空 发动 机 控 制 系统 传 感器 故 障诊 断 系统 ，实 现对 单 个传 感 程 历史 数 据 。基 于过 程 历史 数 据 的方 法 以采 集 的过 程数 据 为基 器 故 障 的检 测 、隔 离 与 重 构 （ ＤＩ ），并 分析 了测 量 噪 声 对 础 ，通 过 各种 数据 处理 与 分析 方法 （ 多 元统 计 方 法、 聚类 分 Ｆ Ａ 如
力等 。但 是 此 方法 也 存在 许 多不 足 ，如 ：利 用 定性 方法描 述 系
障 信 息 ，再 对 残 差 进 行 分 析 处 理 ，从 而 实 现 故 障 的检 测 与诊 容 易、 可靠 性 高 、解析 能 力 强 、鲁棒 性 好 ，具 有新 故 障辨 识 能
Ｌ ｅ ｂ ｒｅ ｕ ｎ ｅ ｇ ｒ观测 器 及卡 尔 曼滤 波器 进 行状 态估 计 。 ￣ Ｃ ｌ ｋ ｎ ． ａ ｓ ａ 统 ，预 测较 为保 守 ， 因此 微小 的故 障往往 容 易被 忽略 。 １ ｉ ］
于 线性 系统 ，对 非 线性 系统 的研 究成 果还 比较 少。 目前 处 理 非
定性 方法 中应 用最 广 的是 基于 规则 的专 家 系统 方法和 定性
趋 势 分析 方法。
2024年机械设备故障检测诊断技术发展前景（三篇）
2024年机械设备故障检测诊断技术发展前景随着科技的快速发展，如今的机械设备越来越精密，造价也越来越高，而如果机械设备在使用过程中出现故障就会对企业的生产和工作人员的人身安全构成威胁。
机械设备故障检测诊断技术是在设备运行状态下能够实时检测并诊断设备是否存在故障隐患的部位，做到及时发现及时解决，从而避免人员伤亡以及经济损失，是当前国内外研究的热点技术。
本文介绍了当前主要的机械设备故障检测诊断技术，并指出其未来的发展趋势。
随着科学技术的发展，如今机械设备的精密程度和造价都越来越高，因此，一旦出现故障就会导致严重的后果，首先是机械设备损坏带来的修理费用、停工等直接经济损失，其次在机械出现故障时可能会导致工作人员的伤亡，除此之外还会导致环境的污染等，因此，要对机械设备在运行过程中的状态进行检测、诊断，并根据诊断结果及时采取相关措施，力求将损失降为最小的同时，保证机械设备的运行安全、防止突发事故的产生，机械设备故障检测诊断技术就是基于这样的需要而迅速发展起来的。
1.机械设备故障检测诊断技术现状1.1.振动监测诊断振动监测诊断技术是目前机械设备故障检测诊断技术领域应用最广泛的技术，是根据机械设备的振动状态和振动特征来判断设备运行是否正常、是否存在潜在故障。
一般来讲，振动监测诊断技术在监测过程中对设备无任何干扰，因此在实际工作中具有简便易行的优点。
在实践中，要根据机械设备本身的振动特点来选择合适的传感器对其振动速度、加速度、位移等参数进行采集，然后通过A/D转换器将采集到的模拟信号转化为数字信号，并传输给数据诊断系统，诊断系统对所传过来的数据进行分析，将分析结果以曲线图的形式输出在显示屏上，供工作人员参考，工作人员凭借这些谱图来判断机械设备运转是否正常，是否存在异常部位。
1.2.噪声监测诊断技术在机械设备运行过程中，机械的振动总是不可避免的，尤其是在某些部位异常的情况下，通常会产生异常的噪声，这就给机械设备故障检测诊断提供了一个出路。
专家系统在故障诊断中的应用
专家系统在故障诊断中的应用
专家系统在故障诊断中的应用是为了替代计算机系统，完成对设备及其工作环境的诊断、检测、测量和修复等任务。
专家系统在故障诊断中的应用有以下特点：
1、能够提供准确的故障诊断和维修方案给外界，利用专家系统技术进行快速准确的故障诊断。
2、不仅能在规定时间内完成故障诊断，而且故障现象的表达通常能够较准确的引导系统构建者构造合理的假设、思维，进而提高故障诊断的准确率。
3、专家系统能够在系统辨识的过程中智能调整参数，从而达到自动化调试的目的，具有规划较强的优势。
4、专家系统在预防故障方面，能够将专家知识和经验总结系统，形成完整的故障预测预防系统，降低故障发生率，提高设备利用率。
5、在复杂技术领域中，专家系统可以帮助技术人员及时和准确地检测、分类、诊断故障，并更加深入地了解设备的工作原理和行为规律。
专家系统
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人工智能
——专家系统
Contents
1
2 3
专家系统介绍
专家系统特点和发展趋势
4
动物识别专家系统
专家系统
Part1：专家系统介绍
• 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用 人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的 知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便 解决那些需要人类专家处理的复杂问题，从而达到与专家具有同 等解决问题能力。
专家系统的基本工作流程
• 专家系统的基本工作流程是，用户通过人机 界面回答系统的提问，推理机将用户输入的 信息与知识库中各个规则的条件进行匹配， 并把被匹配规则的结论存放到综合数据库中。 最后，专家系统将得出最终结论呈现给用户。 • 在这里，专家系统还可以通过解释器向用户 解释以下问题：系统为什么要向用户提出该 问题（Why）？计算机是如何得出最终结论 的（How）？ • 领域专家或知识工程师通过专门的软件工具， 或编程实现专家系统中知识的获取，不断地统
专家系统
• 专家系统（expert system）是人工智能领域应用 研究最活跃和最广泛的课题之一。第一个专家系 统是在1956年由Allen Newell、Herbert Simon 及J. C. Shaw所发展。其后，许多专家系统也纷 纷随之建立，但在前期多半是属于研究性质的雏 形系统。1970年代之后，人工智能与专家系统专 用的程序语言及软件开发工具逐渐开始发展，而 各种知识表示法及算法也被广泛地研究，使得专 家系统的建构与发展方式产生了不小的改变。从 1980年代后期开始，专家系统便能够逐渐脱离实 验室的研究而广泛应用于各行业中。
知识获取
• 知识获取是专家系统知识库是否优越的关键， 也是专家系统设计的“瓶颈”问题，通过知 识获取，可以扩充和修改知识库中的内容， 也可以实现自动学习功能。
机组故障诊断专家系统
第六章故障诊断专家系统专家系统概述专家系统（Expert system简称ES）是人工智能的一个分支领域，在自然科学、社会科学、工程技术的各个领域得到了广泛的应用，是人工智能领域中最具有吸引力、最成功的研究领域。
专家系统的发展可以分为孕育（1965年以前）、产生（1965—1971）、成熟（1972—1977）和发展（1978—）四个阶段[25]。
在70年代ES系统的成熟期，ES的概念与观点逐渐大众化，先后出现了一批较成熟的ES系统，主要是在医学领域，代表性的有MYCIN、CASNET、PROSPECTOR等ES系统。
这一时期的ES系统与第一代系统相比具有：多数使用自然语言对话，多数系统具有解释功能，采用了似然推理技术。
进入80年代后，专家系统的应用范围更加广泛，已扩展到军事、空间技术、建筑设计和设备诊断等方面。
在设备的故障诊断领域中，近几年我国也开发了一些专家系统，主要是针对汽轮发电机组开发的故障诊断专家系统。
水电机组的结构与运行原理同汽轮发电机组相似，但却有不同之处，因此水电机组故障诊断的研究即具有一定的理论基础，又具有很大的必要性。
专家系统发展到现在，已经得到许多领域专家的认可，但是对于专家系统的定义到目前为止还没有一个统一的说法。
一种意见认为：专家系统是利用具有相当量的公认、权威的知识来解决特定领域中的实际问题的计算机程序系统，可以根据人为提供的数据、事实和信息，结合系统中存储的专家经验或知识，运用一定的推理机制进行推理判断，最后给出一定的结论和用户解释以供用户决策之用。
持有另一种意见的人则认为：专家系统是一个具有知识库和具体计算机的系统，其知识库中的知识来源于某领域专家的技能和经验；可以对某一任务提出建议或给出合理的决策；能判断自己的推理路线并以简明的形式显示出来；常采用基于规则的程序设计。
第三种意见认为：专家系统是一个使用知识和推理的智能计算机程序，它的目的是解决人类专家很难解决的一些问题；专家系统中的知识由事实和启发式信息构成，其事实构成了共享且为专家认可的知识信息体；专家系统的启发式信息则是一些独特的推理规则，如似然推理规则、优化猜测规则等。
故障诊断发展历史
故障诊断发展历史故障诊断发展历史经过三个星期的设备故障诊断的学习，对于课程的内容虽然没有十分理解，但是在老师的指导下，了解了一些关于故障诊断方面的相关内容，在课下也搜集了解了故障诊断的发展历史以及今后的发展趋势和方向。
故障诊断(FD)始于(机械)设备故障诊断，其全名是状态监测与故障诊断(CMFD)。
它包含两方面内容：一是对设备的运行状态进行监测；二是在发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。
设备故障诊断是随设备管理和设备维修发展起来的。
欧洲各国在欧洲维修团体联盟(FENMS)推动下，主要以英国倡导的设备综合工程学为指导；美国以后勤学(Logistics)为指导；日本吸收二者特点，提出了全员生产维修(TPM)的观点。
美国自1961年开始执行阿波罗计划后，出现一系列因设备故障造成的事故，导致1967年在美国宇航局(NASA)倡导下，由美国海军研究室(ONR)主持成立了美国机械故障预防小组(MFPG)，并积极从事技术诊断的开发。
美国诊断技术在航空、航天、军事、核能等尖端部门仍处于世界领先地位。
英国在60～70年代，以Collacott为首的英国机器保健和状态监测协会(MHMG & CMA)最先开始研究故障诊断技术。
英国在摩擦磨损、汽车和飞机发电机监测和诊断方面具领先地位。
日本的新日铁自1971年开发诊断技术，1976年达到实用化。
日本诊断技术在钢铁、化工和铁路等部门处领先地位。
我国在故障诊断技术方面起步较晚，1979年才初步接触设备诊断技术。
目前我国诊断技术在化工、冶金、电力等行业应用较好。
故障诊断技术经过30多年的研究与发展，已应用于飞机自动驾驶、人造卫星、航天飞机、核反应堆、汽轮发电机组、大型电网系统、石油化工过程和设备、飞机和船舶发动机、汽车、冶金设备、矿山设备和机床等领域。
故障诊断技术已有30多年的发展历史，但作为一门综合性新学科——故障诊断学——还是近些年发展起来的。
从不同的角度出发有多种故障诊断分类方法，这些方法各有特点。
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综述与评论计算机测量与控制.2008.16(9) C omputer Measurement &Control1217中华测控网收稿日期:2008-06-08; 修回日期:2008-07-16。
作者简介:安茂春(1967-),山东莱阳人,副研究员,主要从事测试与故障诊断技术的管理工作。
文章编号:1671-4598(2008)09-1217-03 中图分类号:TP182文献标识码:A故障诊断专家系统及其发展安茂春(北京系统工程研究所,北京 100101)摘要:文章对主要的故障诊断专家系统进行了系统的归纳和分类,主要关注故障诊断专家系统在军事领域的应用;重点讨论了基于规则的诊断专家系统、基于模型的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统的技术要点、发展现状、优缺点及其在军事方面的应用;最后,对该学科的发展做出了预测,指出基于多种模型结合的诊断专家系统、分布式诊断专家系统、实时诊断专家系统是今后的发展方向。
关键词:专家系统;故障诊断;军事应用;基于规则推理;建模技术;人工神经网络;模糊推理;基于事例推理A Survey on Fault Diagnosis Expert SystemsAn M ao chun(Beijing Institute o f System and Eng ineering ,Beijing 100101,China)Abstract:In this article w e present a s urvey of fault diagnosis expert system s,and categorize them into 5different types according to know ledge organiz ation m ethod and reasoning m ech anis m,w hich are ru le-b as ed fault diagn osis expert system,model-based fault diagnosis ex pert system,n eural netw ork fault diagnosis exp ert sy stem,fuz zy fault diagn osis expert system and cas e-based fault diagn os is expert sys -tem,for each type w e describ e its techn ical pr op erties,curren t status,ad vantag es and disadvantages,and application s in military field.At the end of th is article,w e point out that hybrid model-based,distributed and real-time diagnosis expert sys tems are fu tu re direction s.Key words:ex pert sys tem;fault diagnosis ;military application;rule -b as ed reasoning;modelin g;artificial neural netw or k;fuzzy reasonin g;ease-b as ed reasoning1 故障诊断专家系统及其分类专家系统(Ex per t Sy st em,ES)是人工智能技术(A rt if-i cial I ntelligence,A I)的一个重要分支,其智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。
专家系统必须包含领域专家的大量知识,拥有类似人类专家思维的推理能力,并能用这些知识来解决实际问题。
故障诊断技术是一门应用型边缘学科,其理论基础涉及多门学科,如现代控制理论、计算机工程、数理统计、模糊集理论、信号处理、模式识别等。
故障诊断的任务是在系统发生故障时,根据系统中的各种量(可测的或不可测的)或其中部分量表现出的与正常状态不同的特性,找出故障的特征描述并进行故障的检测与隔离。
故障诊断专家系统是将专家系统应用到故障诊断之中,可以利用领域知识和专家经验提高故障诊断的效率[1]。
目前专家系统在故障诊断领域的应用非常广泛,如美空军研制的用于飞机喷气发动机故障诊断专家系统XM AN [2],N A SA 与M IT 合作开发的用于动力系统诊断的专家系统,英国某公司为英美军方开发的直升机发动机转子监控与诊断专家系统[3]等,此外在电力、机械、化工、船舶等许多领域中也大量应用了故障诊断专家系统。
根据知识组织方式与推理机制的不同,可将目前常用的故障诊断专家系统大致分为基于规则的诊断专家系统、基于模型的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统。
2 故障诊断专家系统对比分析2 1 基于规则的诊断专家系统在基于规则的诊断专家系统中,领域专家的知识与经验被表示成产生式规则,一般形式是:if<前提>then<结论>其中前提部分表示能与数据匹配的任何模型,结论部分表示满足前提时可以得出的结论。
基于规则的推理是先根据推理策略从规则库中选择相应的规则,再匹配规则的前提部分,最后根据匹配结果得出结论。
基于规则的诊断知识表达方式直观、形式统一,在求解小规模问题时效率较高,并且具有易于理解与实现的优点,因而取得了一定成功。
20世纪90年代,国外在军用水压系统、电力供应网络等方面进行了应用。
但是,对于复杂系统,所观测到的症状与对应的诊断之间的联系是相当复杂的,通过归纳专家经验来获取规则有着相当的难度,且诊断时只能对事先预想到的并能与规则前提匹配的事件进行推理,存在知识获取的瓶颈问题。
2 2 基于模型的诊断专家系统在基于模型的诊断专家系统中,领域专家的专业知识包含在建立的系统模型中,这种基于模型的诊断更多地利用系统的结构、功能与行为等知识。
相比基于规则的诊断专家系统,这种诊断方式能够处理预先没有想到的情况,并且可能检测到系统存在的潜在故障。
这类系统的知识库相对容易建立并且具有一定的灵活性,已应用于航天器动力燃烧系统故障诊断等方面。
1218 计算机测量与控制第16卷中华测控网但是,基于模型的诊断专家系统仍然依赖于专家的专业领域知识,在实时诊断中还将消耗巨大的计算资源,限制了其应用范围。
2 3 基于人工神经网络的诊断专家系统神经网络只要求专家提出范例及相应的解,就能通过特定的学习算法对样本进行学习而获取知识。
在基于人工神经网络的诊断专家系统中,知识表示不再是独立的一条条规则,而是分布于整个网络中的权和阈值。
专家知识及经验的获取是利用领域专家解决实际问题的实例(样本)来训练获取,在同样输入条件下神经网络能够获得与专家给出的方案尽可能相同的输出。
基于人工神经网络的专家系统在知识表示、知识获取、并行推理、适应性学习、理想推理、容错能力等方面显示了明显的优越性。
同时,实际应用中的大多数被诊断对象往往是复杂的非线性系统,无法得到其精确模型,甚至无法建模,由于神经网络的构建与训练不需要了解被诊断对象的精确模型,因而对于非线性被诊断对象,神经网络也具有明显优势。
目前,基于人工神经网络的诊断专家系统已成为研究的热点,已经应用于在线故障诊断、引擎自动管理系统、军舰动力系统故障诊断等方面。
然而,神经网络专家系统也存在固有的弱点。
首先,系统性能受到所选择的训练样本集的限制,训练样本集选择不当,特别是在训练样本集很少的情形下,很难获得较好推理能力;其次,神经网络没有能力解释自己的推理过程和推理依据及其存储知识的含义;再次,神经网络利用知识和表达知识的方式单一,通常的神经网络只能采用数值化的知识;最后,也是最根本的一点就是神经网络只能模拟人类感觉层次上的智能活动,在模拟人类复杂层次的思维方面,如基于目标的管理、综合判断与因果分析等方面还远远不及传统的专家系统。
因此,人们正试图研究符号推理与数值推理相结合的集成式智能诊断系统,以期能更好地模拟人类的思维过程。
2 4 基于模糊推理的诊断专家系统在基于模糊推理的诊断专家系统中,其知识表示采用模糊产生式规则。
模糊产生式规则是将传统产生式规则 IF 条件T H EN 动作(或结论) 进行模糊化,包括条件模糊化、动作或结论模糊化等。
引入模糊的概念是为了更好地模拟人类的思维与决策过程,使计算机结果不再是简单的黑或白。
在模糊推理中建立模糊隶属度是一个重要工作,确定隶属度的方法有对比排序法、专家评判法、模糊统计法、概念扩张法等。
采用专家评判法,由专家根据经验直接给出论域中每个函数的隶属度,形成隶属度表,这样给出的隶属度比较准确。
计算机在进行模糊推理时,先从用户接口接收证据及其相应的模糊词,如 很 相当 轻微 等,然后通过模糊属性表查出条件模糊词的隶属度,由此进行推理得到结论。
基于模糊推理的诊断专家系统已应用在军用电力系统、集成电路、动态控制等方面。
基于模糊推理的诊断存在的主要问题在于模糊诊断知识获取困难,尤其是故障与征兆的模糊关系较难确定,且系统的诊断能力依赖模糊知识库,学习能力差,容易发生漏诊或误诊。
由于模糊语言变量是用隶属函数表示的,实现语言变量与隶属函数之间的转换是一个难点。
2 5 基于事例的诊断专家系统基于事例的推理是利用以事例形式表示的以往求解类似问题的经验知识进行推理,从而获得当前问题求解结果的一种推理模式。
一个有效的事例表示包括三部分内容:事例发生的原因或背景;事例的特点及过程;事例的解决方法和结果。
事例推理的关键步骤包括事例检索、事例重用、事例修改/修正和事例保留等。
基于事例的推理避免了采用基于规则的推理方法进行知识获取时的瓶颈问题,利用相关事例扩大了解决问题的范围,简化了求解过程,解的质量也得到提高,在军事制造业控制诊断、舰艇水压机等方面获得应用。
几种主要故障诊断专家系统优缺点对比如表1所示。
基于事例的推理的缺点是在处理小规模问题时,其推理效率不高。
表1 主要故障诊断专家系统优缺点对比故障诊断专家系统优点缺点基于规则的诊断专家系统知识表达直观、统一;易于理解与实现;不需要系统模型;效率较高。
无法处理新遇到的情况;无法自动进行知识更新;严重依赖领域专家;开发与维护成本过高。
基于模型的诊断专家系统能够处理新遇到的情况;可能检测系统潜在故障;可以进行动态故障检测。
依赖专业领域知识;难以隔离故障。
基于人工神经网络的诊断专家系统不需要系统模型;对噪声不敏感;应用范围广;诊断速度快;复杂非线性系统适用。