基于Windows平台电机故障诊断专家系统的研究（同名1864）

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摘要
吨机是当今生产活动中最主要的原动力和驱动装置。

然而关于电机故障诊断专家系统目前还很少，而且仅仅局限在ＤＯＳ环境下，用户界面单调。

因此，ｊ本文在查阅大量故障诊断专家系统的基础上，尝试开发了一个基于Ｗｉｎｄｏｗｓ９５平台界面友好、功能较强的电机故障诊断初级专家系统一一ＥＭＦＤＳ，该系统为电机维修人员提供了一种简便的、实用的解决电机维修问题的新手段，降低了对维修人员技术水平的要求，发展了计算机在电机故障诊断方面的应用，使电机故障诊断更加科学化、现代化。

ｆＥＭＦＤＳ系统以三相交流异步电机和直流电机为诊断对象，包括传统故障诊断子系统和神经网络故障诊断子系统。

其中，传统故障诊断子系统包括知识库、知识获取模块、推理模块、解释模块数据库和人机接口，神经网络故障诊断模块包括神经网络学习模块、神经网络诊断模块、解释模块等。

本系统是基于知识的，系统地总结了诊断专家的经验知识。

在传统故障诊断子系统中，将电机的典型故障现象作为顶层事件分别建立各自的故障树，采用了产生式规则构造了知识库，并成功地实现了用ｃ＋＋语言表示知识，将规则、事实、前提及其相关操作用类的方法来描述，提高了系统的可重用性、可扩展性。

在推理机设计过程中，引入了熵的概念，根据诊断特点，选用启发式正、反向推理和基于可信度的非精确推理方法，应用两条诊断路径实现了电机常见故障的诊断。

神经网络的方法从八十年代中期开始在许多领域得到了应用∥本文以直流电机换向不良为例对电机故障诊断进行了有益的尝试。

采用前向多层神经网络模型，即ＢＰ（Ｂａｃｋ．Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）模型，建立了神经网络故障诊断子系统，为用户提供一个建造神经网络专家系统的基本框架。

／我们对系统进行了调试运行，达到了设计要求。

＂ＥＭＦＤＳ系统不仅是一个有实际工程应用价值的诊断软件，而且可以作为建立其它诊断对象的故障诊断专家系统的开发工具。

本软件选用Ｗｉｎｄｏｗｓ９５作为开发平台，Ｖｉｓｕａｌｃ＋＋５．０作为软件开发工具，采用面向对象程序设计方法。

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关键词：故障诊断，专家系统，电机，神经网络，ｃ＋＋语言
ＴＨＥＥＸＰＥＲＴＳＹＳＴＥＭＯＦＥＬＥＣＴＲＩＣＡＬＭＯＴＯＲ’ＳＦＡＵＬＴ
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１绪论
１．１本课题研究的目的和意义
现代工业生产及产业部门，几乎离不开各种各样的电机，它们已是当今生产活动中最主要的原动力和驱动装置。

它们数量之多，应用范围之广，地位之重要，几乎是没有其他设备所能与之相比的，比如，一台生产线上主要电动机的故障，必将造成生产线的停工，它甚至会影响整个大生产系统的工艺流程，影响之大可以设想。

另外，电机类型很多，每类电机又有不同规格、结构型式和使用条件，而解析每台电机，其内部结构又可分为机械结构、电路、磁路、绝缘结构等部分。

电机运行对润滑、通风、安装环境又有很多具体要求。

电机故障现象比较复杂，而且与电机类型、运行方式、负载性质、安装调试、制造质量等诸多因素有关，因此，复杂的电机故障对电机维修人员的素质提出了较高的要求，他不仅需要具备电机本身的理论知识，而且需要有关电机故障诊断的丰富经验，另外，不同专家的领域知识也因个人条件而受到限制。

因此，如何综合多个专家的丰富知识和经验，对电机故障进行及时有效的诊断是亟待解决的问题。

随着设备诊断技术的不断发展和人工智能应用范围日益广泛，越来越多的用于设备故障诊断具体的专家系统不断问世，例如机械故障诊断专家系统，感应电动机诊断专家系统，绝缘故障诊断专家系统等。

专家系统已成为当前设备故障诊断技术的研究重点。

然而，经查阅大量文献表明，关于电机故障诊断专家系统目前还很少，而且仅仅局限在ＤＯＳ环境下，用户界面单调、枯燥，操作繁琐。

本课题就是基于这个考虑，开发一个基于Ｗｉｎｄｏｗｓ平台界面友好的电机故障诊断专家系统，该系统为电机维修人员提供了一种简便的、实用的解决电机维修问题的新手段，它与以前的故障诊断方法相比有很大优越性。

它可以结束以往主要靠电机维修专家的检查和判断进行故障诊断的历史，降低了对维修人员技术水平的要求，使一般维修人员也能利用专家的经验和知识象专家那样对故障进行诊断；发展了计算机在电机故障诊断方面的应用，使电机故障诊断更加科学化、现代化；缩短了故障诊断的时间，提高了诊断的效率和准确性；更重要的，该系统界面友好、操作简单、
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：：＝＝—＝—＝—＝＝』＝坠使用方便，诊断结果直观明了。

１．２电机故障诊断技术
１．２．１故障诊断方法简介
目前，用于系统故障诊断的方法可分为两大类：一类是完全基于检测数据处理的诊断方法，如用得较多的对比诊断法、函数诊断法、振动诊断法、模型识别法、统计诊断法以及模糊诊断法等，它们是通过对故障检测信号的处理而较早地发现故障，以至预报故障；另一类则是主要基于专家经验及知识处理的专家系统诊断方法，它是模仿人类专家在进行故障诊断时，首先观察机器的症状，然后依所观察到的症状，利用自己所具有的知识来推断故障的原因。

由于专家系统方法是最近几年才开始用于系统故障诊断的，所以，我们称完全基于数据处理的诊断方法为第一类诊断方法，而基于知识处理的诊断方法为智能诊断方法。

传统诊断方法，尽管可以通过检测信号的处理，实现机器工况监视与故障诊断，但当诊断对象变得庞大而复杂时，为了能把故障比较细致地区分开来，一方面需要增加检测手段，另一方面需大大增加计算量，从而使得诊断的时间延长，当调试完毕后，用第一类诊断方法编制的软件系统的功能就确定下来了，不易更改，只局限于某一具体系统的诊断，很难应用于不同的诊断对象，因而推广较难。

领域专家在进行故障诊断时，往往可以直接凭借系统发生故障时，用视觉、听觉、嗅觉或触觉得到的一些难以由数据描述的事实以及专家对系统发生故障的历史和系统的结构等作出判断，从而可能很快地找到故障源，这种专家经验的应用，对于复杂大系统的故障诊断尤其有效，在多数情况下，可能做到比用第一类诊断方法判断故障要快得多，而完全基于检测数据处理的第一类诊断方法的局限性恰恰在于根本没有利用人类领域专家的丰富经验和知识在故障诊断中的快速而有效的应用。

１．２．２电机的诊断过程
电机和所有的机器一样，在运行过程中有能量、介质、力、热量、磨损等各种物理和化学参数的传递和变化，由此而产生各种各样的信息。

这些信
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息变化直接和间接地反映出系统的运行状态，而在正常运行和出现异常时，信息变化规律是不一样的，电机的诊断技术是根据电机运行时不同的信息变化规律，即信息特征来判别电机运行状态是否正常。

电机诊断过程和其他设备的诊断过程是相同的，其诊断过程应包括异常诊断、故障状态和部位的诊断、故障类型和起因分析等三部分。

（１）异常诊断。

这是对电机进行简易诊断，是采用简单的设备和仪器，对电机状态迅速有效地作出概括性评价。

电机的简易诊断具有以下功能：
◆电机的监测和保护：
◆电机故障的早期征兆发现和趋势控制。

如果异常检查后发现电机运行正常，则无需进行进一步的诊断内容；如发现异常，则应对电机进行精密诊断。

（２）故障状态和部位的诊断。

这是在发现异常后接着进行的诊断内容，是属于精密诊断的内容。

可用各种分析仪器对这些信号进行数据分析和信号处理，从这些状态信息中分离出与故障直接相关的信息来，以确定故障的状态。

（３）分析故障类型和起因。

这是利用诊断软件或专家系统进行电机状态的识别，以确定故障类型和部位。

故障诊断的后两部分是属于电机精密诊断的内容，电机的精密诊断是对于状态有异常的电机进行的专门的诊断它具有下列功能：
◆确定电机故障类型、分析故障起因：
◆估算故障的危险程度，预测其发展：
◆确定消除故障恢复电机正常状态的方法。

１．２．３电机故障诊断技术的特点
（１）涉及较多的知识领域
电机诊断是设备诊断技术的一个部分，但是由于电机的工作原理和结构上的种种特点，其诊断方法和采用的检测技术和其他设备的诊断有所不同。

根据电机工作原理，在它内部存在着几个相互关联而又不可截然分割的工作系统，因而，电机诊断需涉及较多领域。

电机的功能是把机械能转变成电能（发电机）或将电能转换成机械能（电
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动机），因此，除永磁电机外，其他电机都有两套电路，通过磁场相互耦合，在定、转子问气隙内实现能量交换，即通过磁场作为耦合场，实现机、电能量转换。

因此，电机中大都存在相互独立的电路和一个耦合电路的磁场。

电机绕组是实现能量转换的核心部件，绕组内导体之间，绕组对地之间均有不同的电压，电机内不同的电压是由不同绝缘材料组成的绝缘结构来隔离的。

电机内不同绝缘结构构成了一个整体，这就是电机的绝缘系统。

为了实现能量转换，电机结构上必须实现一个可以相对运动的整体，这就要包括一个固定部分（定子）和～个旋转（或移动）部分（转子）。

通常是用机座把定子铁心和绕组定位在一个固定空间位置，而转动部分通常与转轴一起由轴承支承在端盖上或底板上，这就是电机最为基本的机械系统。

电机在进行能量交换的过程中，往往会产生电损耗、机械损耗和介质损耗，这些损耗最终都变成热能散逸出来，并由冷却介质带走，这就是电机的发热和冷却。

电机的冷却是通过轴上风扇、强制鼓风或密封的冷却系统来实现的。

电机内的通风钩、风扇、挡风罩以及鼓风机冷却器、过滤器等构成了电机的通风系统。

综上所述，电机内部至少包括如下独立的、又相互关联的工作系统：
◆电路系统
◆磁路系统
◆绝缘系统
◆机械系统
◆通风散热系统
电机运行中出现的故障，将会涉及这些独立的工作系统，因而电机的诊断比一般机械设备诊断涉及的技术领域要广一些。

电机诊断涉及的知识领域有：
◆电机学
◆热力学和传热学
◆高电压技术
◆材料工程
◆机械诊断学
◆电子测量学
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◆信息工程技术
◆计算机技术
因此，要求诊断人员具有较高的素质。

（２）要熟悉诊断对象
由于电机内存在几个相互关联的工作系统，故障起因和故障征兆往往表现出多元性，这为电动机故障诊断增加了难度，对电机进行诊断时，必须熟悉诊断对象。

一个故障，在电机上常常表现出多种的故障征兆。

例如，笼形异步电动机因笼条断裂或开焊时，就会出现振动增加，启动时间延长，定子电流摆动，电机滑差增加，转速、转矩波动，温升增高等故障征兆，而且它们往往都是相关联的。

断条故障发生后，如电动机继续运行，随着劣化过程断条数量将越来越多，征兆越来越明显，故障越来越严重，最终使电机失效报废。

但也有相反的情况，有几个故障起因，同时反映出一个故障征兆。

例如，一台直流电机运行中由于过载、机械振动、换向器变形、维护不当、温度过低等诸多原因，造成换向恶化故障，这些因素往往同时反映出火花加大这一相同的征兆。

在这种情况下，如仅仅只排除某一个故障起因并不能彻底排除故障，必须诊断出所有故障起因，逐个排除这些故障，才能使电机的换向状态恢复正常。

电动机运行中由于负载条件、环境条件或其他运行条件改变等原因，会导致电机出现各种故障，这些故障又会以不同的征兆表现出来，其关系是十分错综复杂的。

如果对电动机的运行特征、结构、工作方式和负荷情况不熟悉，甚至不了解的话，要对电机故障进行诊断是十分困难的。

只有对诊断某一台具体的电机有充分的了解后，诊断时才能作出正确的判断。

这是因为所有的故障都是按一定机理发生和发展的，有一定的客观规律，电机故障诊断的目的正是要根据这种规律，利用先进的检测手段和方法，来判定故障原因，并制定出排除故障的维修方案，才能最终实现电机诊断的目的。

因此，熟悉诊断对象对电机故障的诊断具有特别重要的意义。

１．３专家系统技术的发展和应用
专家系统是在ＡＩ的研究过程中产生的一门新兴学科。

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＝——＝—』＝坠自从１９５６年，人工智能诞生之后，ＡＩ的研究者们做了大量的工作。

ＡＩ的发展从侧重解决问题方面来讲可以分为三个阶段：一般问题求解，知识表示和搜索，专家系统。

在ＡＩ产生的初期，研究者出于一种朴素的考虑，认为ＡＩ作为一门科学也应该象数学、物理等学科那样能够有自身的定理、定律。

这些规律就构成了人类所有智能行为的特点。

发现这些规律就可以方便地利用机器模拟人类智能行为，从而解决各种领域的问题。

所以，ＡＩ工作者最初是致力于研究一种通用问题求解程序ＧＰＳ（ＧｅｎｅｒａｌＰｒｏｂｌｅｍＳｏｌｖｅｒ），试图寻找～般的方法来模仿复杂的思维过程。

然而，尽管取得了一些进展，但没有实质性突破。

成果也主要表现在～些具体问题的解决上，如１９５６年Ａ．Ｎｅｗｅｌｌ、Ｊ．Ｓｈａｗ和Ｈ．Ａ．Ｓａｍｕｅｌ研制的西洋跳棋程序（Ｃｈｅｃｋｅｒｓ）等。

因此，到６０年代初，ＡＩ的研究便转向较具体的问题上，集中力量开发通用的方法和技术，主要是研究一般的方法来改进知识的表示和搜索，并使用它们来建立通用程序。

到６０年代中期，ＡＩ工作者已开始认识到：问题求解能力不仅取决于它使用的形式化体系和推理模式，而且取决于它拥有的知识。

１９６５年Ｓｔａｎｆｏｒｄ大学计算机系的Ｆｅｉｇｅｎｂａｕｍ就提出要使程序能够达到很高的性能，以便付诸实际使用，就必须把模仿人类思维规律的解题策略与大量的专门知识相结合。

基于这种思想，他与遗传学家Ｊ，Ｌｅｄｅｒｈｅｒｇ，物理化学家ｃ．Ｄｊｅｒａｓｓｉ等人合作研制出了根据化合物的分子式及其质谱数据帮助化学家推断分子结构的计算机程序系统ＤＥＮＤＲＡＬ（１９６８年基本完成）。

此系统获得极大成功，解决问题的能力已达到专家水平，某些方面甚至超过同领域的化学专家。

ＤＥＮＤＲＡＬ系统的出现，标志着ＡＩ研究开始向实际应用阶段过渡；同时，也标志着ＡＩ的一个新的研究领域——专家系统的诞生。

对于专家系统的发展，一般讲，大致可分为孕育（１９６５年以前）、产生（１９６５—１９７１年）、成熟（１９７２—１９７７年）和发展（１９７８年一现在）四个阶段。

把ＤＥＮＤＲＡＬ系统和与之同时开发的数学专家系统ＭＡＣＳＹＭＡ称为第一代专家系统，因为比起后期开发的ＥＳ这两个系统，－Ｎ高度专业化，
不易用于其它领域，二则它们只注意系统的性能，而忽略了系统的透明性、灵活性等问题。

７０年代被称为ＥＳ的成熟期。

ＥＳ的观点逐渐被人们广泛接受，从而先后出现了一些卓有成效的ＥＳ，尤其突出的是在医疗领域。

其中较具代表性
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：：：：——＝——＝—＝———＝—＝当些的Ｅｓ有ＭＹＣＩＮ、ＣＡＳＮＥＴ、ＩＮＴＥＲＮＩＳＴ、ＡＭ、ＨＥＡＲＳＡＹ、ＰＲＯＳＰＥＣＴＯＲ等。

ＭＹＣＩＮ系统是Ｅ．Ｈ．Ｓｈｏｒｔｌｉｆｆｅ等人１９７２年开始研制的用于诊断和医疗传染性疾病的医疗ＥＳ，于１９７４年基本完成，以后又经过不断地改进和扩充，成为第一个功能较全面的ＥＳ。

ＭＹＣＩＮ不仅能对传染性疾病作出专家水平的诊断和医疗选择，而且便于使用、理解、修改和扩充。

在ＭＹＣｌＮ中第一次使用了目前ＥＳ中常用的知识库（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＢａｓｅ，简称ＫＢ）的概念。

与第一代ＥＳ相比，这一时期的ＥＳ主要在以下方面有所改进：
（１）大多数系统都使用自然语言对话，方便了用户。

（２）多数系统具有解释功能。

这样既增强了系统的透明性，同时也有利于发现错误，修改知识。

较好的透明性也有助于提高用户对系统的信赖程度。

（３）许多系统采用了似然推理技术，增强了系统的表达能力。

（４）许多系统把具有一定普遍意义的推理方法与大量同领域有关的专门知识结合起来，从而使这些系统具有一定的通用性。

随着ＥＳ的逐渐成熟，其应用领域迅速扩大。

７０年代中期以前的ＥＳ多属于数据信号解释型（如ＤＥＮＤＲＡＬ、ＰＲＯＳＰＥＣＴＯＲ、ＨＥＡＲＡＹ等）和故
表１－１专家系统的应用分类
分类处理的问题
解释根据输入信息对情况进行解释分析
预测根据已知情况推断出可能结果
诊断根据观察情况诊断系统故障
设计根据约束条件给出目标配置
规划设计行动步骤
监视将观察情况与计划安排对照比较
调试将计划目标进行调试纠正故障
修正执行为纠正错误而制定的计划
教学诊断和改正学生行为
控制解释、预测、修正和监测系统行为
童些查兰堡圭兰堡篁兰：一：：：：：；：。

——————————当』至兰一障诊断型（如ＭＹＣＩＮ、ＣＡＳＮＥＴ、ＬＮＴＥＲＮＩＳＴ等）。

它们所处理的问题基本上是可分解的问题。

７０年代后期出现了其它类型的ＥＳ，如设计型、规划型、控制型等（见表１．１）。

与此同时，为了方便知识获取和缩短ＥＳ的研制周期，出现了各种获取工具和ＥＳ开发工具。

不过在７０年代研制的ＥＳ多属于研究性质，到８０年代出现了商品化的ＥＳ。

从Ｅｓ获取知识和解决问题的能力来看，现有的Ｅｓ基本上是建立在经验性知识之上的。

系统本身不能从领域的基本原理来理解这些知识。

这些知识的获取尤为重要，成为开发Ｅｓ的“瓶颈”问题。

也有把这类系统称为第一代ＥＳ。

由于第一代Ｅｓ基本上是基于规则的系统，因而也称为产生式系统（ＰｒｏｄｕｅｔｉｏｏｎＳｙｓｔｅｍ）．第二代ＥＳ，就是能够从具体领域的基本原理出发去分析、推理、解决具体问题的Ｅｓ，目前还处于研究阶段。

１．４设备故障诊断专家系统的国内、外研究现状
１．４．１国外研究现状
近二十年来，国外在各行各业已涌现出了一系列成功的专家系统。

自１９６９年美国斯坦福大学研制成功用于化学分析的ＤＥＮＤＲＡＬ系统后，标志着专家系统进入实用阶段。

此后出现了很多成功的专家系统，如１９７７年用于医疗诊断的ＭＹＣＩＮ系统，１９７９年用于矿藏勘探的ＰＲＯＳＰＥＣＴＯＲ系统等都取得了很大的经济效益和社会效益。

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、建筑设计和设备故障诊断等方面，研制的水平也进一步提高。

目前，对复杂系统进行故障诊断已成为智能技术研究的前沿课题和热点。

在专家系统研究已有较深厚基础的发达国家（如美国、日本等）中，机械、电子设备的故障诊断专家系统已基本完成了研究和试验阶段。

如１９８５年Ｒｇｅｎｉｅ等人研制的飞行器控制系统监视器（ＥＥＦＳＭ）和１９８７年Ｍａｌｉｎ研制的汽车故障诊断系统（ＦＩＸＥＲ）以及美国宇航局Ｌａｎｇｌｅｙ研究中心研制的飞行器故障诊断专家系统（Ｆａｕｌｔ．ｆｉｎｄｅｒ）等都已达到了实际应用水平，并投入使用。

在最近几年内，出现的用于故障诊断的专家系统就有几十种之多，美国的用于内燃、电力机车的故障排除专家系统ＤＥＬＴＡ，用于汽轮发电机组监控和诊断
．８．
奎！！查兰堡圭兰堡篁兰：一：：：：：。

：：—＝＝——＝兰』坠坠的ＰＤＳ系统，用于核反应堆的ＲＥＡＣＴＯＲ系统及美国空军喷气发动机诊断的ＸＭＡＮ系统，美国的汽车发动机诊断系统和直升飞机发动机诊断系统，日本的机车和大型电机诊断系统等［１０１。

１．４．２国内研究概况
我国自８０年代中期开始起步，至今在诊断型专家系统的理论和实践方面都取得了较快的进展，可以预料，现代机器智能诊断这一新兴学科的发展将充满生机，具有广泛的前景。

自８０年代以来，我国不少教学科研院所先后开展了故障诊断专家系统的研究工作，并取得了一定的研究成果，有一些系统已投入了实际运行，如华中理工大学设计的基于知识的汽车发动机诊断专家系统，运用了深层和浅层知识进行功能、症状、特性的三种分析法，较成功地对一复杂系统进行故障诊断，解放军军械工程学院在军械装备故障诊断专家系统（ＪＸＥＳ）［２７１的设计中，采用规则、语义网络、框架等多种知识表示形式，在浅层推理失败后，可进行基于军械装备物理功能模型的深层推理，这已说明我国的故障诊断专家系统开始走向第二代专家系统ｎ“。

在航空航天领域中，可靠性和维修性工程越来越受到重视，迫切需要利用自动故障诊断和维修的专家系统来保障火箭、卫星和导弹试验以及基地飞行试验的安全。

现己研制出一些智能诊断系统，像火箭发电机专家系统ＲＥＦＤＥＳ、ＴＩＶ．１０５０计算机自动测试系统ＡＴＤＳ、航天器故障诊断试验ＥＳ、卫星控制系统地面实时故障诊断专家系统等等，有的已达实际应用水平，并投入使用。

故障诊断专家系统理论和方法的研究虽然已取得了较大的成就，在符号处理、模式匹配方面确实实现了基于算法设计的传统程序很难实现的求解，
但是其知识表示难，知识获取的瓶颈问题，推理效率低等缺点，限制了其向工程应用的推广速度，机器学习等方面的问题尚无突破性进展。

国内的水平与国外相比差距还很大，实用型的较大规模的ＦＤＥＳ还很少。

虽已建造了一些实用的ＥＳ，但数量不多，规模较小，大部分仍处于原型机的水平。

在基础研究方面还处于引进消化或汉化的过程中。

在已实现的大部分系统中，没有利用深、浅层知识的综合诊断法。

要使各类具体设备的智能故障诊断逐步。

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完善和成熟，还要做很多工作。

１．５本文的主要工作及研究内容
本文作者针对关于电机故障诊断专家系统目前较少，而且仅仅局限在ＤＯＳ环境下，用户界面单调、枯燥，操作繁琐的情况，以三相交流异步电机和直流电机为对象，开发了基于Ｗｉｎｄｏｗｓ平台、功能较全、界面友好的电机故障诊断专家系统ＥＭＦＤＳ。

１．本文结合电机故障诊断的基本理论和专家系统知识，完成了传统故障诊断子系统的设计。

在软件编制过程中，充分认识到专家系统的核心是知识获取、知识库和推理机，掌握了知识获取、知识表达和知识推理的方法。

另外也对开发环境和开发语言进行了研究，采用了ＶＣ５．０编制了专家系统的各个功能模块。

２．本系统在邓学民的电机故障咨询系统诊断知识的基础上，查阅大量有关电机故障诊断方面的文献资料，并加以归纳、总结，采用人工获取方式建立了知识库。

通过知识获取模块，与领域专家和知识工程师的交互，使知识库不仅可获得知识，而且，可使知识库中的知识不断得到修改、充实和完善。

甚至可以通过此模块来获得其它诊断对象的知识，应用于其它对象的故障诊断。

３．本文着重研究了用ｃ＋＋语言表示知识的实现方法。

在本系统中，我们把规则定义成对象，把规则的结构以及关于规则的推理使用定义成规则类（ＣＲｕｌｅ）。

由规则类生成的所有规则对象组成知识库，对知识库的操作方法由规则类的操作方法提供。

４．在设计推理机时，在推理方法、推理方向和搜索策略三个方面进行了考虑。

推理模块通过运用由用户提供的征兆数据，从知识库中选取相关的知识并按照一定的推理策略进行推理，直到得出相应的结论。

５．作为一种尝试，本文将神经网络与知识工程融合起来，以直流电机换向不良故障为例完成了神经网络故障诊断子系统。

本软件采用Ｗｉｎｄｏｗｓ程序设计，用户界面采用多个窗口、多种菜单等形式，使用户可以通过菜单选择和屏幕提示，方便地进行诊断咨询，直观地看到诊断结果。

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