智能故障诊断技术知识总结复习课程
电气设备的智能故障诊断技术
电气设备的智能故障诊断技术智能技术的快速发展为电气设备的维护和故障诊断带来了新的机遇。
传统的手动诊断方法已经逐渐被智能故障诊断技术所取代。
本文将探讨电气设备的智能故障诊断技术的发展趋势和应用,以及为什么这些技术对于电气设备的维护和修复具有重要意义。
一、智能故障诊断技术的定义和应用范围智能故障诊断技术是利用最新的计算机软硬件以及传感器等设备,对电气设备进行自动化检测和分析,以确定设备是否故障以及故障的原因。
这项技术广泛应用于各种电气设备,包括变压器、发电机、开关等。
二、智能故障诊断技术的发展历程随着计算机和网络技术的迅速发展,智能故障诊断技术取得了长足的进展。
早期的智能故障诊断技术主要是基于规则和专家系统的。
随着机器学习和数据挖掘技术的发展,智能故障诊断技术也逐渐向基于数据的方法转变。
三、智能故障诊断技术的优势和挑战智能故障诊断技术相较于传统的手动诊断方法具有以下优势:1. 提高了故障诊断的准确性和效率:通过自动化检测和分析,能够及时发现并准确判断设备是否存在故障,大大节省了故障排除的时间。
2. 减少了对维修人员的依赖:传统的手动诊断方法需要依赖经验丰富的维修人员,而智能故障诊断技术可以减少对维修人员的依赖,提高了维修的效率。
3. 提高了设备的可靠性和安全性:通过对设备的实时监测和故障诊断,可以及时发现并排除潜在的故障,从而提高了设备的可靠性和安全性。
然而,智能故障诊断技术也面临一些挑战:1. 数据获取的难题:智能故障诊断技术需要大量的数据支持,而获取这些数据是一项具有挑战性的任务。
2. 算法的改进和优化:现有的智能故障诊断算法仍有待改进和优化,以提高诊断的准确性和效率。
3. 系统的可靠性与安全性:智能故障诊断技术必须保证系统的可靠性和安全性,防止错误诊断导致设备的错误操作。
四、智能故障诊断技术的应用案例1. 变压器的智能故障诊断:利用传感器对变压器进行实时监测,通过数据分析和算法诊断,可以早期发现变压器的故障,并进行相应的维修。
故障诊断技术基础_第5章第1-5节
5.3 谓词逻辑表示法
谓词逻辑表示法 以数理逻辑为基础,是目前为止能够表 达人类思维活动规律的一种最精确的形式语言,他与人类的自 然语言比较接近,又可方便地存储到计算机中去,并被计算机 做精确处理,最早应用于AI。
1. 谓词与个体
个体 是可以独立存在的物体,它可以是抽象的也可以是具体的。 例:鲜花,电视机,唯物主义等都是个体。
例如 : 规则1: if 规则2:if
该动物有羽毛 该动物是鸟
then 该动物是鸟 and 有长脖子; and 有长腿; and 不会飞; then 该动物是鸵鸟。
2. 规则组知识表示法
规则组 = 规则架 + 规则体 RULE n IF …… THEN …… RB{ 体规则 IF …… THEN …… 计算规则 }
目前,产生式表示法已经成为人工智能中应用最多的一种知 识表示法,许多成功的专家系统都用它来表示知识。
1. 产生式知识表示法
产生式表示法容易用来描述事实、规则以及它们的不确定性 度量。
确定性规则知识的表示 PQ
或 IF P THEN Q 不确定性规则知识的表示
PQ (可信度) 或 IF P THEN Q (可信度)
定义谓词及个体,确定每个谓词及个体的确切含义。 根据所要表达的事物或概念,为谓词中的变元 赋值。 根据所要表达的指示的语义,用连接符 连接 谓词,形成
谓词公式
例:设有下列事实性知识, 用谓词公式表示这些知识。 王芳是一名计算机系的学生,但她不喜欢编程序。 马东比他父亲长得高。
解: 第一步:定义谓词: COMPUTER ( x ):x 是计算机系的学生 LIKE ( x ,y ):x 喜欢 y HIGHER ( x,y ):x 比 y 长得高
工程机械智能故障诊断技术
工程机械智能故障诊断技术工程机械是指在土木工程、建筑工程、矿山开采、农业生产等领域中使用的各种机械设备,如挖掘机、装载机、推土机、压路机、铲车等。
这些机械设备在工程施工中起着重要作用,但是由于长期使用和各种原因,这些机械设备也难免出现故障。
而传统的故障诊断方法通常是依靠经验和技能,这种方式在效率和准确性上存在一定的局限性。
为了提高工程机械故障诊断效率和准确性,智能故障诊断技术应运而生。
一、智能故障诊断技术的概念和特点智能故障诊断技术是指利用计算机、人工智能、模糊理论等技术手段,对机械故障进行自动分析和判断,以实现快速、准确的故障诊断。
与传统的机械故障诊断方法相比,智能故障诊断技术具有以下特点:1. 自动化:智能故障诊断技术利用计算机程序实现自动分析和判断,不需要人工操作,可大大提高诊断效率。
2. 准确性高:智能故障诊断技术采用先进的算法和模型,能够准确地分析和判断机械故障,排除误判。
3. 效率高:智能故障诊断技术实现了快速诊断,能够在短时间内给出准确的故障原因和解决方案,极大地提高了施工效率。
二、智能故障诊断技术的应用智能故障诊断技术已经广泛应用于工程机械领域,以下是几个典型的应用场景:1. 挖掘机故障诊断:挖掘机是工程机械中最常见的一种机型,其故障也比较复杂。
利用智能故障诊断技术能够快速准确地分析和判断挖掘机的故障原因,减少停机时间,提高施工效率。
2. 装载机故障诊断:装载机是挖掘机之外使用较为广泛的一种工程机械。
利用智能故障诊断技术可以对装载机的各种故障进行快速诊断和解决,提高机械利用率。
3. 压路机故障诊断:压路机在工程建设中的作用也十分重要。
利用智能故障诊断技术能够快速定位压路机发生的故障,减少维修时间,在施工中得到有效应用。
三、智能故障诊断技术的发展现状和趋势随着工程机械市场的不断扩大和发展,智能故障诊断技术也在不断发展和应用。
现在虽然已经有了不少智能故障诊断系统,但在实际的应用中还存在一些问题和挑战。
智能诊断技术
重新提出假设目标。
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5.1 故障诊断专家系统
反向推理-实例
rule1:if A then B rule3:if C then H rule5:if E then F
rule2:if B then C rule4:if D then E rule6:if F&G then H1
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5.1 故障诊断专家系统
启发性知识 ( Heuristic Knowledge )
它是帮助人类专家解决问题、作出决定的经验规 则或策略,是专家系统的基础。
特点:没有严谨的理论依据,不能保证永远正确, 但在解决实际问题时,往往简洁、有效。 例如:抽烟的人食指发黄。
专家系统要达到人类专家解决问题的水平就必须 能够存储和利用这些启发性知识。
定义:是指依据一定的原则,从已知事实推出未 知结论的过程。
基于知识的推理:指选择知识和运用知识的过程 推理机:基于知识的推理的计算机实现构成了推
理机。 推理方式依赖于知识表示方法
如:基于规则的推理、基于模型的推理
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5.1 故障诊断专家系统
基于规则的诊断推理
基于规则的推理属于演绎推理。 演绎推理:是指由一组前提必然地推导出某个结
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5.1 故障诊断专家系统
产生式规则的形式 IF <条件> THEN <结论>
<条件>部分:也称为规则的前提;它可以是 单个条件或多个条件通过逻辑符号AND、 OR构成的逻辑组合。
<结论>部分:可以是一组结论或动作。 规则含义:表示当条件满足时,可以根据该
规则推导出结论部分,或执行相应的动作
智能诊断
(4)、按故障发生的原因分类 (a)外因故障:人员或环境因素; (b)内因故障:设计或生产原因。 (5)、按故障相关性分类 (a)相关故障:其他部件引起; (b)非相关故障:本身因素。 (6)、按故障发生的时期分类 (a)早期故障; (b)使用期故障; (c)后期故障。
• 2、诊断内容
(1)信号采集 :前提; (2)信号处理 :关键; (3)状态识别 :核心; (4)诊断决策:完善 。
3、分布式诊断专家系统的
(1)任务的分解与分布 根据领域知识,将确定的总任务合理地分解成几个 子任务,分别由几个智能体或子专家系统共同完成总 的任务。
(2)协调与组织 根据人类专家约协作方式,以及要求解的具体问题和 存在的条件,分布式专家系统的协作方式通常有主 从式、层次式、同僚式、顺序式、循环式和网络式 等,而各个子专家系统间协作时共享的信息也是不 同的,如共享数据、知识、CPU资源、实时信息等 等。 (3)解的综合 对于多个子专家系统求解同一问题时,根据各自的 知识源和求解策略得出各自的部分解,经各子专家 系统之间的通讯与协调,最后经适当的综合方法给 出一个综合的解。
3、专家系统开发的生存周期模型
• §2.8开发环境与工具的选择 1、高级程序语言(BASIC,FORTRAN,PASCAL和C) 优点: (1) 可以在通用的硬件环境上运行,并且运行速度要快; (2) 应用比较广泛,并有广泛而全面的支持软件; (3)熟悉这类语言的编程者比较多; (4)对于知识表示和推理机的设计比较灵活; (5)最终的系统比较容易与现有的外界软件相连接。 缺点: (1)它们缺乏符号处理和自动存贮管理的支持; (2)使用一种常规语言开发一个专家系统的工作量很大, 比使用工具语言需要更多时间。
(3)、诱导推理 诱导推理:是从观察到的征兆事实到征兆事实的一种 合理解释的推理。
工业机器人的智能故障诊断与维护技术
工业机器人的智能故障诊断与维护技术工业机器人在现代制造业中扮演着重要角色,其高效、高精度的工作能力使其成为生产过程中不可或缺的一员。
然而,机器人在使用过程中难免会遇到各种故障,这不仅会导致生产效率下降,更会造成不必要的工时和资源浪费。
因此,针对工业机器人的智能故障诊断与维护技术的研究变得尤为重要。
一、智能故障诊断技术1. 传感器监测与数据分析工业机器人通常配备有多种传感器,如力传感器、视觉传感器等。
这些传感器可以实时监测机器人的运行状态及周围环境,获取大量的数据。
通过对这些数据进行分析,可以实现对机器人故障的早期预警和诊断。
2. 机器学习算法应用借助机器学习算法,可以对机器人的运行行为和故障模式进行建模。
通过训练模型,使机器能够自动识别和判断故障类型,并快速采取相应的修复措施。
例如,利用支持向量机(SVM)等算法进行分类和回归分析,可以对机器人的故障进行准确预测和判定。
二、智能维护技术1. 远程维护与监控通过将工业机器人与互联网相连接,实现对机器人的远程维护与监控。
维护人员可以通过远程服务器监控机器人的运行状态、故障信息等,并及时采取相应的维修措施。
这不仅减少了维护人员的出行成本,还能够实时响应故障,提高维修效率。
2. 自主维护功能工业机器人配备自主维修功能,即机器人具备自行诊断故障并尝试修复的能力。
当机器人出现故障时,它可以根据内置的故障诊断算法,对故障进行分析,并进行自愈或报警。
这种自主维护功能大大减少了对外部维护人员的依赖性。
三、智能故障诊断与维护技术的优势1. 提升生产效率和稳定性工业机器人的智能故障诊断与维护技术可以帮助企业实现对机器人设备的精准监测和管理,及时发现和解决潜在的故障问题,从而提升生产效率和稳定性。
2. 降低维修成本智能故障诊断与维护技术可以使机器人的故障得到及时、准确的定位,减少维修时间和人力成本,降低企业的维修成本。
3. 增强机器人自主性智能故障诊断与维护技术的应用可使机器人具备一定的自主修复能力,减少对外部维护人员的依赖,并能够在一定程度上自行解决故障问题,提高机器人的运行稳定性和可靠性。
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五、风电机组故障智能诊断——预警和诊断系统设计
故障诊断预警模型的运行流程见下图。
六、总结
风电机组是一个复杂的机电综合系统,目前齿轮箱 故障、电气系统故障和发电机故障是最主要的三种故障, 往往征兆与故障之间存在多种映射关系,针对风电机组 进行状态监测,进而开展故障诊断仍存在较大的困难。 因此构建基于BP神经网络的风电机组故障智诊断系统, 擅长发掘故障信息中的隐含知识,不仅可对故障进行有 效诊断与分类,还有利于降低机组故障率、减少维修时 间、提高风电场的经济效益。
目录
一.关于故障以及故障诊断 二.新能源——风电 三.风电机组结构介绍 四.常见故障介绍 五.风电机组状态监测和故障诊断 六.风电机组故障智能诊断 七.总结
故障的定义
定义:机械设备在运行过程中,丧失或降低 其规定的功能及不能继续运行的现象。 (规定功能是指在设备的技术文件中明确 规定的功能。失效有时也被称为一种故障, 也可能是设备工作中丢失也是一种故障,但 这些故障却是可修复的。)
五、风电机组故障智能诊断——预警和诊断系统设计
网络模型的应用: 利用训练得到的诊断模型对运行数据进行故障诊断 和预测。用实时测量数据代替网络的输入,用已训练好 的模型实时计算输出,若某节点的输出大于第一阈值, 小于第二阈值时,对该类故障给予预警,提醒工作人员 注意;当节点输出超过第二阈值时,发出报警信号,认 为该类事故发生。
故障诊断的目的
故障诊断的根本目的就是要保证机组的安全、稳定、长周 期、满负荷、优良运行,主要为: 1、对机组的运行中各种异常状态做出及时、正确、有效的判断, 预防和消除故障,或者将故障的危害性降低到最低程度;同时 对设备运行进行必要的指导,确保运行的安全性、稳定性和经 济性。 2、确定合理的故障检修时机及项目,既要保证设备的带病运行时 安全、不发生重大设备故障,又要保证停机检查时发现设备有 问题,合理延长设备的使用寿命和降低维修费用。 3、通过状态监测,为提高设备的性能而进行的技术改造及优化运 行参数提供数据和信息。
智能制造装备设计与故障诊断课件第6章-故障诊断技术基础
6.1.1 信号分析及处理的概念
• (2)故障特征参量的选定方法 • 一般通过理论分析和实验的方法进行故障特征量的选择。原因是: • 1)故障的复杂性及多因多果性。 • 2)故障类型不同,其故障特征不同,其故障特征参量也不同。 • 3)即使是同一种故障类型,当其环境条件(包括故障主体)发生
6.1.2 信号的采集
• (2)信号滤波
• 一般来说,采集到的信号往往含有很多的干扰信号,比如噪音等。 这部分干扰信号是后续的诊断不需要提取的,因此需要在前期对 这些干扰信号进行消除,而最常用的消除这类干扰信号的方法就 是滤波。滤波的目的是对信号进行不同的频域加窗处理,通过合 理的选择滤波器的类型及参数,以保留和提取对故障诊断有用的 信号。滤波器有多种类型,一般可分为低通、高通、带通和带阻 四类,需根据需求合理选用。
• 1. 信号的幅值域分析
• 幅值分析的目的,是通过对信号某幅值参数的提取,去诊断机器 的运转情况。常见的幅值参数有幅值的最大值和最小值、平均幅 值和幅值的波动程度、信号的平均能量及波形幅值的概率分布。
6.1.3 信号的处理
• (2)随机信号的幅值概率密度函数
• 如图6-11为一随机信号,横坐标是监测时间,纵坐标是信号的幅 值。虽然该信号为随机信号,但并不代表其幅值无规律可寻。研 究发现,对同一过程进行多次监测,随机信号中任一幅值出现的 概率趋向于一个确定的数值,下面介绍该概率的概念及计算。
6.1.2 信号的采集
• (3)信号放大
• 信号放大的目的是为了满足A/D转换的要求。一般A/D转换要求 输入±5V范围内的电压信号,过小的模拟电压不能保证转换的精 度,而过大的模拟电压会被截波,因此在经过A/D转换前,需将 信号放大到该范围内。
人工智能在电力系统中的故障诊断方法学习指南
人工智能在电力系统中的故障诊断方法学习指南人工智能(Artificial Intelligence, AI)作为一种应用于电力系统故障诊断领域的新技术,正在不断地发展和应用。
它通过模拟人类的思维过程,利用机器学习、深度学习和其他相关技术,对电力系统中的故障进行准确识别和智能化的分析,提高了故障诊断的效果和效率。
本文将为读者介绍人工智能在电力系统中的故障诊断方法学习指南。
一、人工智能在电力系统故障诊断中的应用人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用主要包括以下几方面:1. 数据采集与处理:通过对电力系统中的大量数据进行采集和处理,获取故障发生时的状态信息。
这些数据可以包括电压、电流、功率等多种参数,以及与故障相关的告警信息。
2. 特征提取与选择:基于采集到的数据,使用人工智能算法对数据进行特征提取和选择,从而提取出能够描述故障特征的维度,并排除与故障无关的参数。
3. 模型训练与优化:通过机器学习和深度学习等算法,对特征提取后的数据进行模型训练与优化,构建精确且高效的故障诊断模型。
4. 故障识别与分类:将故障诊断模型应用于实际的电力系统中,对故障进行准确的识别和分类。
这可以帮助电力系统运维人员快速定位故障,并采取相应的措施进行修复。
二、人工智能在电力系统故障诊断中的方法学习指南人工智能在电力系统故障诊断中的方法学习可分为以下几个步骤:1. 学习电力系统基础知识:在学习人工智能方法之前,了解电力系统的基本原理、拓扑结构以及常见故障类型是必要的。
这将有助于理解和应用人工智能技术。
2. 学习数据采集与处理技术:掌握电力系统数据的采集与处理技术,包括数据获取、质量控制、预处理等方面的知识。
这是进行后续数据分析和建模的基础。
3. 学习特征提取与选择方法:了解特征提取与选择方法,如主成分分析、相关性分析、信息熵等。
这些方法可以帮助提取出与故障相关的特征,并排除与故障无关的参数。
4. 学习机器学习算法:掌握常见的机器学习算法,如支持向量机、决策树、K近邻等。
电气设备的智能故障诊断技术
电气设备的智能故障诊断技术在当今高度工业化和科技化的时代,电气设备在各个领域都扮演着至关重要的角色。
从大型的电力传输系统到小型的家用电子设备,电气设备的稳定运行是保障生产生活正常进行的关键。
然而,随着设备的复杂度不断增加,故障的发生也变得更为频繁和难以诊断。
为了提高设备的可靠性和可用性,智能故障诊断技术应运而生。
电气设备故障可能由多种原因引起,包括设备老化、过载、短路、绝缘损坏等。
这些故障不仅会影响设备的正常运行,还可能引发安全事故,造成严重的经济损失和人员伤亡。
因此,及时、准确地诊断出故障并采取有效的修复措施至关重要。
传统的故障诊断方法主要依赖人工检查和基于经验的判断。
维修人员通过观察设备的外观、听设备运行的声音、测量电气参数等方式来确定是否存在故障。
这种方法不仅效率低下,而且对于一些复杂的、潜在的故障往往难以发现。
智能故障诊断技术则是利用先进的传感器技术、数据采集与处理技术以及智能算法,实现对电气设备的实时监测和故障诊断。
其中,传感器技术起着关键的作用。
通过在电气设备上安装各种类型的传感器,如电流传感器、电压传感器、温度传感器等,可以实时获取设备运行的各种参数。
这些参数被传输到数据采集系统中,进行集中处理和分析。
数据采集与处理是智能故障诊断的重要环节。
采集到的数据往往包含大量的噪声和干扰,需要通过滤波、降噪等技术手段进行预处理,以提取出有用的信息。
同时,还需要对数据进行特征提取,将复杂的数据转化为能够反映设备运行状态的特征量。
智能算法是智能故障诊断技术的核心。
目前,常用的智能算法包括神经网络、模糊逻辑、专家系统、支持向量机等。
神经网络具有强大的自学习和自适应能力,能够从大量的数据中自动挖掘出故障的模式和特征。
模糊逻辑则可以处理不确定性和模糊性的信息,适用于一些难以用精确数学模型描述的故障诊断问题。
专家系统是基于专家的知识和经验构建的,能够提供类似于专家的诊断建议。
支持向量机则在小样本数据的处理上具有优势。
智能故障诊断技术
摘 要 :智能化 故 障诊 断是 一 门综合性 技术 ,它 涉及人 工智 能 现 代控 制论 、信号 处理 模式识 别 、计算机 科 学 、电 子技 术 和统计数 学等 学科 。 目前 用 于网络故 障诊 断的人 工智 能方 法主要 有 :基 于专 家系统 的故 障诊 断 方法 、基 于神 经 网络 的故障诊 断方 法和基 于模糊 神 经 网络 的故 障诊 断 方法 。 关键 词 :故障诊 断 ;智能化 ;专 家 系统 ;神 经 网络
计算机 光盘 软件 与应用
工程 技 术
C m u e D S fw r n p lc t o s o p t rC o ta e a d Ap a n i i 21 0 0年 第 1 3期
智能故障诊断技术
张 文 雯 ,郁 云
( 南京信息职业技术 学院 ,南京
2 00 ) 10 0
Ke wo dsFa t i g o i; t l g n iain; pe y tm ; u a e wok y r : uld a n ssi el e tz t n i o Ex r s se Ne r l t r 障诊断 方法
专家 系统是 一个具 有大 量专业 知 识的程序 系统 。基 于 专家系 统 的故障诊 断方 法根据 故障 诊断 领域 的专家 知识和 经验 ,通 过模 拟人 类专家 做 出决策 的过程 , 到解 决复杂 系统故 障诊 断的 目的 。 达 专家 系统结 构如 图 l 示, 由知 识库 、推理 机 、知识 获取 、解 释 所 界面 等四 部分组 成 ,其 中知 识库 用来存 放相 关领域 专家 提供 的专 门知 识 。推理机 的功 能是根 据一 定的推 理策 略从 知识库 中选 取有 关 的知识 ,对用 户提 供 的证 据进 行推 理,直 到得 出相应 的 结论 为 止 。在故 障检测 诊断专 家系 统的 知识库 中 ,存储 了某个 对象 的故 障征 兆 、故障模 式 、故 障成 因 、故障排 除意 见等 内容 ,这些 知识 是诊断 的基础 。专 家系统 具有 可处理 非结构 化 结构 决策 问题 ,进 行 知识表 达 、运 用搜 索和推 理解 决 困难 问题 的优 势 。但是 专家 系 统缺 乏有 效的搜 索和利 用大 型知 识库的 能力 , 致工作 效率 较低 , 导 阻碍 了专 家系统 的发 展和应 用 。
人工智能与故障诊断
人工智能与故障诊断随着科技的快速发展,人工智能逐渐渗透到各个领域,其中之一就是故障诊断。
人工智能在故障诊断中的应用,不仅提高了效率,还能够准确地判断并解决问题。
本文将从人工智能的基本原理、应用场景以及其在故障诊断中的具体应用等方面进行探讨。
一、人工智能的基本原理人工智能是模拟和复制人类智能的一种技术和科学,它使用机器和计算机系统来模拟人类的思维和智能行为。
人工智能主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个分支。
机器学习是人工智能的重要组成部分,它通过从大量的数据中自动学习并提取规律和模式。
深度学习是机器学习的一种技术,它模仿了人类大脑神经元之间的连接方式,通过构建深层神经网络来进行训练和学习。
二、人工智能在故障诊断中的应用场景故障诊断是指通过分析故障现象和原因,确定故障的性质和范围,以及提供相应的解决方法。
在一些复杂的设备和系统中,故障诊断需要依靠专业人员的经验和技术。
然而,人工智能的应用改变了这一局面。
现如今,人工智能在电力系统、制造业、交通运输等领域的故障诊断中得到了广泛的应用。
例如,在电力系统中,通过电力负荷预测和智能分析技术,可以及时发现潜在的故障隐患,提前采取措施进行维修和保养。
在制造业中,人工智能可以通过实时监测设备状态和数据分析,预测并解决设备故障,提高生产效率和质量。
在交通运输领域,人工智能可以通过分析交通数据和图像识别等技术,实现智能交通灯控制和交通管制,减少交通事故和堵塞。
三、人工智能在故障诊断中的具体应用1. 数据分析和模型训练:通过应用数据分析和机器学习技术,人工智能可以从大量的故障数据中提取特征和规律,构建故障诊断模型。
这些模型可以用于预测和判断设备故障,并提供相应的解决方案。
2. 实时监测和预警系统:借助物联网和传感器技术,人工智能可以实时监测设备状态和运行状况。
当设备出现异常或故障时,系统可以发出预警信号,提醒维修人员及时采取措施,避免事故的发生。
3. 图像识别和故障定位:利用计算机视觉和图像识别技术,人工智能可以对设备的图像和视频进行分析,识别出可能存在的故障点。
26《智能故障诊断技术》课程简介与大纲_审核1
了解智能故障诊断的基本原理与基本概念, 掌握动静态响应特 性和信号调理方法;掌握故障树分析的理论和方法,能够利用逻辑 目标与基本 推断法进行系统故障查找;掌握飞机系统损伤检查方法、检测原理 及其适用性;了解故障的逻辑识别法、统计诊断法和模糊诊断法的 要求 基本理论和方法; 熟悉基于人工免疫理论的智能故障检测与诊断方 法。 通过故障定位、可靠性测试、故障模拟测试、电气线路完整性 测试与等实验使学生提高对飞机系统故障识别、 可靠性分析的能力 和故障查找、诊断与排除的能力。 该课程主要包括以下内容: 1)智能故障诊断的基本概念和原理; 2)动静态响应特性; 课程 主要 内容 3)信号调理方法; 4)故障树分析方法及应用; 5)系统故障查找方法; 6)飞机结构无损检查方法; 7)故障诊断方法; 8)基于人工免疫理论的智能故障检测与诊断方法。 实验包括以下项目: 实践 (实验) 环节 1)飞机线缆故障定位实验; 2)屏蔽层接地可靠性测试; 2)航空发动机点火组件故障模拟与测试; 3) 航空发动机电气线路完整性测试与故障诊断定位。 主要 教材 序 号 性质 教材名称 编著者 出版单位 出版时间
开课院系: 课程中文名称 课程英文名称 课程类型 拟授课教师 开课学期 电信及自动化学院 智能故障诊断技术 课程编号 授课对象 1.学术型 2.专业学位
Intelligent Fault Diagnosis Technology
1.讲授类 2.研讨类 3.实践类 4.专题类 5.双语类 6.前沿类(不一定全覆盖) 石旭东 徐 萌 杨占刚 2 课程总学时 课程总学分 36h 2
课程教学目标与基本要求:
了解智能故障诊断的基本原理与基本概念,掌握动静态响应特性和信号调理方法;掌 握故障树分析的理论和方法,能够利用逻辑推断法进行系统故障查找;掌握飞机系统损伤 检查方法、检测原理及其适用性;了解故障的逻辑识别法、统计诊断法和模糊诊断法的基 本理论和方法;熟悉基于人工免疫理论的智能故障检测与诊断方法。 通过故障定位、可靠性测试、故障模拟测试、电气线路完整性测试与等实验使学生提高对 飞机系统故障识别、可靠性分析的能力和故障查找、诊断与排除的能力。
智能故障诊断技术知识总结(最终版)
智能故障诊断技术知识总结(最终版)第一篇:智能故障诊断技术知识总结(最终版)智能故障诊断技术知识总结一、绪论□ 智能:■ 智能的概念智能是指能随内、外部条件的变化,具有运用知识解决问题和确定正确行为的能力。
■ 低级智能和高级智能的概念低级智能——感知环境、做出决策和控制行为高级智能——不仅具有感知能力,更重要的是具有学习、分析、比较和推理能力,能根据复杂环境变化做出正确决策和适应环境变化■ 智能的三要素及其含义三个基本要素:推理、学习、联想推理——从一个或几个已知的判断(前提),逻辑地推断出一个新判断(结论)的思维形式学习——根据环境变化,动态地改变知识结构联想——通过与其它知识的联系,能正确地认识客观事物和解决实际问题□ 故障:■ 故障的概念故障是指设备在规定条件下不能完成其规定功能的一种状态。
可分为以下几种情况: 1.设备在规定的条件下丧失功能;2.设备的某些性能参数达不到设计要求,超出允许范围;3.设备的某些零部件发生磨损、断裂、损坏等,致使设备不能正常工作;4.设备工作失灵,或发生结构性破坏,导致严重事故甚至灾难性事故。
■ 故障的性质及其理解1层次性——系统是有层次的,故障的产生对应于系统的不同层次表现出层次性。
一般可分为系统级、子系统级、部件级、元件级等多个层次;高层故障可由低层故障引起,而低层故障必定引起高层故障。
诊断时可采用层次诊断模型和诊断策略。
2相关性——故障一般不会孤立存在,它们之间通常相互依存和相互影响,如系统故障常常由相关联的子系统传播所致。
表现为,一种故障可能对应多种征兆,而一种征兆可能对应多种故障。
这种故障与征兆间的复杂关系导致了故障诊断的困难。
3随机性——故障的发生常常是一个与时间相关的随机过程,突发性故障的出现通常都没有规律性,再加上某些信息的模糊性和不确定性,就构成了故障的随机性。
4可预测性——设备大部分故障在出现之前通常有一定先兆,只要及时捕捉这些征兆信息,就可以对故障进行预测和防范。
智能制造系统中的故障诊断技术研究
智能制造系统中的故障诊断技术研究智能制造系统是指利用先进的信息技术和智能化设备,通过集成、网络化和自动化的方式,实现生产过程的优化、资源的高效利用和产品的个性化定制。
然而,由于各种原因,智能制造系统中的故障问题时有发生,可能会导致生产效率下降、设备损坏甚至事故发生。
因此,研究智能制造系统中的故障诊断技术对于提高系统的稳定性和可靠性具有重要意义。
故障诊断是指通过对系统进行监测、分析和判断,确定系统中故障的发生位置以及故障的原因和性质的过程。
在智能制造系统中,故障诊断技术能够帮助企业及时发现和解决故障,避免因故障产生的不良后果。
以下将从数据采集、特征提取和模型建立等方面介绍智能制造系统中的故障诊断技术。
首先,在智能制造系统中,数据采集是故障诊断的基础。
通过传感器、控制器等设备采集的数据可以获得系统运行状况的信息,从而判断是否存在故障。
数据采集需要考虑数据的完整性、准确性和实时性等要求,以保证数据的可靠性和有效性。
同时,对大量的数据进行实时监测和处理也需要高效的数据存储和处理技术的支持。
其次,特征提取是故障诊断过程中的关键环节。
在智能制造系统中,可以通过对采集到的数据进行特征提取来获得关键信息,从而判断系统中的故障。
常用的特征包括时域特征、频域特征和时频域特征等。
时域特征以信号的幅值、波形参数等为准,频域特征以信号的频率、幅值谱等为准,时频域特征则将时域和频域特征相结合。
通过合理选择特征提取方法和参数,可以实现对系统中故障的判别。
然后,模型建立是故障诊断技术的核心。
在智能制造系统中,通常采用统计分析、人工智能和机器学习等方法建立模型,实现对系统故障的预测和诊断。
统计分析方法通常基于系统的统计特性和概率分布等进行建模,通过分析系统的历史故障数据可以得到故障发生的概率。
人工智能方法则利用专家系统、模糊逻辑和神经网络等技术,将专业知识和经验融入到模型中,实现对故障的识别和判别。
机器学习方法则可以通过对系统数据进行训练和学习,建立故障预测和诊断模型。
智能运维之机械设备故障诊断技术
绪论 设备故障诊断的概念
医生
工程师
机器
人
看病
设备故障诊断的思想来源于医学诊断
什么是设备故障诊断
绪论 设备故障诊断的概念
医学诊断方法
设备故障诊断方法
听、摸、看、闻
振动与噪声监测
温度测量
油液分析
应力应变测量
无损检测技术(裂纹)
望、闻、问、切
听心音、做心电图
量体温
验血验尿
量血压
X射线、 超声检查
问病史
查阅设备档案资料
绪论 设备故障的特点
设备故障的延时性
机械设备在运行中,零部件不断受到冲击、应力、摩擦、磨损和腐蚀等因素作用 故障的形成是一个缺陷不断累积、状态不断劣化、从量变到质变的过程 故障的延时性,使得对早期故障的诊断以及故障预测技术显得尤为重要
绪论 设备故障的特点
设备故障的不确定性
相同工艺类型、相同机械设备,由于操作状态和管理水平不同,其故障发生的频率、故障表现的形式和特征都可能不相同 有些复杂机械系统,故障形成机理尚不清楚 故障征兆和故障原因之间存在不确定性:一种故障征兆可能来自多种故障原因;反之,一种故障原因也会表现出多种故障征兆
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3 How ?
什么是设备故障诊断
为什么要进行设备故障诊断
如何进行设备故障诊断
保障设备安全
给机器看病
如何进行设备故障诊断
三个阶段 状态监测 分析诊断 决策处理
绪论 设备故障诊断的概念
信号采集、数据显示
设 备
传感器
分析处理、状态识别
故障诊断、决策
治 理 防 治
监护运行
停机检修
参考图谱
什么是设备故障诊断
智能制造设备故障诊断与维修教程
智能制造设备故障诊断与维修教程第1章智能制造设备概述 (3)1.1 智能制造设备的发展历程 (3)1.2 智能制造设备的主要类型与结构 (4)第2章设备故障诊断基础 (4)2.1 故障诊断的基本概念 (4)2.2 故障诊断的方法与步骤 (5)2.2.1 故障诊断方法 (5)2.2.2 故障诊断步骤 (5)2.3 故障诊断技术的发展趋势 (5)第3章智能制造设备故障诊断技术 (6)3.1 信号处理技术 (6)3.1.1 故障信号的采集与预处理 (6)3.1.2 故障特征提取 (6)3.2 人工智能在故障诊断中的应用 (6)3.2.1 专家系统 (6)3.2.2 人工神经网络 (6)3.2.3 深度学习 (6)3.3 数据驱动的故障诊断方法 (6)3.3.1 支持向量机 (6)3.3.2 随机森林 (6)3.3.3 聚类分析 (7)3.3.4 混合智能故障诊断方法 (7)第4章智能制造设备故障预测与维修策略 (7)4.1 故障预测技术 (7)4.1.1 故障预测概述 (7)4.1.2 故障预测方法 (7)4.1.3 故障预测实现步骤 (7)4.2 维修策略制定 (7)4.2.1 维修策略概述 (8)4.2.2 维修策略分类 (8)4.2.3 维修策略制定原则 (8)4.3 维修决策支持系统 (8)4.3.1 维修决策支持系统概述 (8)4.3.2 维修决策支持系统组成 (8)4.3.3 维修决策支持系统功能 (8)第5章常用传感器及其在故障诊断中的应用 (9)5.1 传感器概述 (9)5.2 常用传感器及其原理 (9)5.2.1 温度传感器 (9)5.2.2 压力传感器 (9)5.2.3 液位传感器 (10)5.3 传感器在故障诊断中的应用案例 (10)5.3.1 温度传感器在故障诊断中的应用 (10)5.3.2 压力传感器在故障诊断中的应用 (10)5.3.3 液位传感器在故障诊断中的应用 (10)第6章智能制造设备故障诊断与维修工具 (10)6.1 常用诊断仪器与工具 (10)6.1.1 万用表 (11)6.1.2 示波器 (11)6.1.3 传感器诊断仪 (11)6.1.4 故障诊断仪 (11)6.2 数据采集与传输设备 (11)6.2.1 数据采集器 (11)6.2.2 无线传输模块 (11)6.2.3 有线传输设备 (11)6.3 维修工具的选择与应用 (12)6.3.1 手动工具 (12)6.3.2 电动工具 (12)6.3.3 特殊工具 (12)6.3.4 维修软件 (12)第7章典型智能制造设备故障诊断与维修实例 (12)7.1 数控机床故障诊断与维修 (12)7.1.1 故障案例一:数控机床加工精度降低 (12)7.1.2 故障案例二:数控机床程序丢失 (12)7.2 工业故障诊断与维修 (13)7.2.1 故障案例一:工业运动失控 (13)7.2.2 故障案例二:工业重复定位精度降低 (13)7.3 3D打印机故障诊断与维修 (13)7.3.1 故障案例一:3D打印机打印层错位 (13)7.3.2 故障案例二:3D打印机挤出机堵塞 (13)第8章智能制造设备故障诊断与维修中的安全管理 (13)8.1 安全生产法律法规 (13)8.1.1 我国安全生产法律法规体系 (13)8.1.2 智能制造设备安全管理相关法律法规 (13)8.2 设备维修安全管理 (13)8.2.1 设备维修安全管理制度 (14)8.2.2 设备维修安全操作规程 (14)8.2.3 维修人员安全培训与考核 (14)8.3 应急预案与处理 (14)8.3.1 应急预案制定 (14)8.3.2 应急预案演练 (14)8.3.3 处理流程 (14)8.3.4 案例分析 (14)第9章智能制造设备故障诊断与维修质量控制 (14)9.1 质量控制基本原理 (14)9.1.1 质量控制定义 (14)9.1.2 质量控制原则 (15)9.1.3 质量控制方法 (15)9.2 维修过程质量控制 (15)9.2.1 维修前质量控制 (15)9.2.2 维修中质量控制 (15)9.2.3 维修后质量控制 (15)9.3 质量改进方法与工具 (15)9.3.1 质量改进方法 (15)9.3.2 质量改进工具 (16)第10章智能制造设备故障诊断与维修发展趋势 (16)10.1 新技术在故障诊断与维修中的应用 (16)10.1.1 人工智能技术 (16)10.1.2 大数据技术 (16)10.1.3 云计算技术 (16)10.1.4 物联网技术 (17)10.2 设备健康管理的发展趋势 (17)10.2.1 预防性维护 (17)10.2.2 智能决策支持 (17)10.2.3 自适应学习 (17)10.3 智能制造与工业互联网的融合与发展 (17)10.3.1 工业互联网平台 (17)10.3.2 网络安全 (17)10.3.3 跨界融合 (17)第1章智能制造设备概述1.1 智能制造设备的发展历程智能制造设备的发展可追溯至20世纪50年代的数控机床。
智能故障诊断技术
1.基于专家系统的智能故障诊断技术:故障诊断系
2.基于神经网络的智能故障诊断技术:神经网络具有
的超高维性和强非线性等动力学特性,使其具有原则上容 错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、 并行和处理复杂模式等功能。
它的具体应用方式有:(1)神经网络诊断系统,(2)
采用神经网络产生残差,(3)采用神经网络评价残差, (4)采用神经网络进一步诊断,(5)采用神经网络作自 适应误差补偿。采用模糊神经网络进行故障诊断。
发展趋势
随着知识工程的发展及数据库、虚拟现实和神经网 络技术的日新月异,必然引起智能故障诊断技术的不断发 展,其发展趋势可概括为以下几点: 1.多种知识表示方法的结合 2.经验知识与原理知识的紧密结合 3.专家系统与神经网络的结合 4.虚拟现实技术将得到重用 5.数据库与人工智能技术相互渗透
故障诊断:利用各种检查和测试方法,发 现系
统和设备是否存在故障的过程是故障检测;而进 一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。
故障诊断的主要任务有:故障检测、故障类型判 断、故障定位及故障恢复等。
故障诊断的性能指标:1)故障检测的及时
性。2)早期检测的灵敏度。3)故障的误报率和 漏报率。4)故障分离能力。5)故障辨识能力。 6)鲁棒性。7)自适应能力
统是诊断领域引人注目的发展方向之一,也是研究最多、 应用最广泛的一类智能故障诊断技术,主要用于没有精确 数学模型以及很难建立数学模型的复杂系统。其大致经历 了两个发展阶段:基于浅知识的第一代故障诊断专家系统 和基于深知识的第二代故障诊断专家系统。 对于新出现的混合结构的专家系统,是将上述两种方 法结合使用,互补不足。 具体的应用方式有:(1)残差的模糊逻辑评价,(2) 采用模糊逻辑自适应调整阙值,(3)基于模糊小波分析 技术进行故障诊断,(4)基于模糊逻辑进行专家系统规 则库的设计与更新
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智能故障诊断技术知识总结智能故障诊断技术知识总结一、绪论□智能:■智能的概念智能是指能随内、外部条件的变化,具有运用知识解决问题和确定正确行为的能力。
■低级智能和高级智能的概念低级智能——感知环境、做出决策和控制行为高级智能——不仅具有感知能力,更重要的是具有学习、分析、比较和推理能力,能根据复杂环境变化做出正确决策和适应环境变化■智能的三要素及其含义三个基本要素:推理、学习、联想推理——从一个或几个已知的判断(前提),逻辑地推断出一个新判断(结论)的思维形式学习——根据环境变化,动态地改变知识结构联想——通过与其它知识的联系,能正确地认识客观事物和解决实际问题□故障:■故障的概念故障是指设备在规定条件下不能完成其规定功能的一种状态。
可分为以下几种情况:1.设备在规定的条件下丧失功能;2.设备的某些性能参数达不到设计要求,超出允许范围;3.设备的某些零部件发生磨损、断裂、损坏等,致使设备不能正常工作;4.设备工作失灵,或发生结构性破坏,导致严重事故甚至灾难性事故。
■故障的性质及其理解1层次性——系统是有层次的,故障的产生对应于系统的不同层次表现出层次性。
一般可分为系统级、子系统级、部件级、元件级等多个层次;高层故障可由低层故障引起,而低层故障必定引起高层故障。
诊断时可采用层次诊断模型和诊断策略。
2相关性——故障一般不会孤立存在,它们之间通常相互依存和相互影响,如系统故障常常由相关联的子系统传播所致。
表现为,一种故障可能对应多种征兆,而一种征兆可能对应多种故障。
这种故障与征兆间的复杂关系导致了故障诊断的困难。
3随机性——故障的发生常常是一个与时间相关的随机过程,突发性故障的出现通常都没有规律性,再加上某些信息的模糊性和不确定性,就构成了故障的随机性。
4可预测性——设备大部分故障在出现之前通常有一定先兆,只要及时捕捉这些征兆信息,就可以对故障进行预测和防范。
□故障诊断:■故障诊断的概念故障诊断就是对设备运行状态和异常情况做出判断。
具体说来,就是在设备没有发生故障之前,要对设备的运行状态进行预测和预报;在设备发生故障之后,要对故障的原因、部位、类型、程度等做出判断;并进行维修决策。
■故障诊断的实质及其理解故障诊断的实质——模式识别(分类)问题■故障诊断的任务及其含义故障检测:采用合适的观测方式、在合适部位测取特征信号,即信号测取;采用合适的方法,从特征信号中提取状态征兆,即征兆提取故障识别:采用合适的状态识别方法与装置,依据征兆而推理识别出设备的有关状态,即状态识别故障分离与估计:采用合适的状态趋势分析法,依据征兆与状态推理出状态的发展趋势,即状态预测故障评价与决策:采用合适的决策形成方法,依据有关的状态和趋势作出调整、控制、维修等,即干预决策□智能故障诊断:■智能故障诊断的概念智能故障诊断是人工智能和故障诊断相结合的产物,主要体现在诊断过程中领域专家知识和人工智能技术的运用。
它是一个由人(尤其是领域专家)、能模拟脑功能的硬件及其必要的外部设备、物理器件以及支持这些硬件的软件所组成的系统。
□智能故障诊断的研究方法:■基于知识的研究方法基于知识的研究方法:不需要对象的精确数学模型,而是根据人们长期的实践经验和大量的故障信息设计出一套智能计算机程序,以此来解决复杂故障诊断问题。
模糊故障诊断专家系统故障诊断神经网络故障诊断信息融合故障诊断智能体故障诊断集成化故障诊断网络化故障诊断二、智能故障诊断的构成□基本结构:■智能故障诊断系统的基本结构两大部分:故障检测与诊断、故障容错控制智能故障诊断与容错控制的基本结构■智能故障检测与诊断模块的主要任务和基本要求故障检测与诊断:就是从监控对象中适时准确地检测出故障信息,并对故障产生的原因、部位、类型、程度及其发展做出判断。
其主要任务通常包含以下几个方面的内容:1.获取故障信息;2.寻找故障源,确定故障的位置、大小、类型及原因;3.评价故障的影响程度,预测故障的发展趋势;4.对检测诊断结果做出处理和决策。
基本要求包括以下几方面:1)对故障具有强检测能力故障检测能力的强弱,一方面反映了检测诊断模块对故障的检测能力,另一方面也直接影响故障诊断的效果对弱故障信号和早期故障信号,故障检测能力尤为重要2)对故障具有强诊断能力能综合运用多种信息和多种诊断方法,以灵活的诊断策略来解决诊断问题;能通过使用专家的经验,而尽量避开信号处理方面复杂的实时计算;能处理带有错误的信息和不确定性信息,从而相对降低对测试仪器和工作环境的要求。
3)尽量采用模块化结构结构应当模块化,使之可以方便地调用其他应用程序如维修咨询子模块、模拟故障诊断子模块等4)具有人机交互诊断功能现代设备的复杂性,要求综合运用多种知识源(浅、深知识)来求解复杂问题用户适当地实时参与,将使诊断速度更快、准确性更高用户参与有主动和被动两种方式:主动参与可干预和引导推理过程;被动参与只回答提问,而不干预推理过程5)具有多种诊断信息获取的途径获取的诊断信息越丰富,则诊断效果越好首先,应具有自动获取状态信息(当前、历史)的功能其次,应能通过人机交互获取状态信息6)对问题求解应当实时和准确实时:一旦发现故障迹象,应立即开始诊断工作准确:输出结果应当细致明了,对于并发故障允许输出多个诊断解,对于同一故障则只有一个诊断解,对于征兆不完备情况应输出按权值排序的多个候选故障解7)具有学习功能现代设备的复杂性以及新知识的不断涌现,导致专家现有知识的不足要求系统具有被动和主动(自学习)获取新知识的能力8)具有预测能力应能预测故障的发生和发展,以便在故障没有发生之前采取措施,将故障消灭在萌芽状态,使损失减为最小9)具有决策能力故障出现前,应能提前预测故障故障出现后,应能对故障做出决策并提供维护方案□构成原理:■故障检测与诊断的常用方法1)基于数学模型的故障检测与诊断方法特点是必须将故障数学模型化,有时建立模型很困难不依赖实例和经验,适用于新的没有成熟经验的诊断2)基于参数估计的故障检测与诊断方法特点是须先确定一个信任域,当参数超出域时认为故障适用于故障能由参数的显著变化来描述的诊断3)基于信号处理的故障检测与诊断方法通过对检测信号的分析处理,利用特征信号对故障进行识别和诊断。
典型方法:小波变换、模态分解等4)基于知识的故障检测与诊断方法不需精确的数学模型,能模拟人的思维过程,具有自学习、自组织、自推理能力5)基于实例的故障检测与诊断方法是一种使用过去的经验实例指导解决新问题的方法优点是不需从实例中提取规则,求解快;不足是能搜集的实例是有限的,求解时可能出现误诊或漏诊6)基于模糊理论的故障检测与诊断方法征兆的描述、故障与征兆的关系往往具有模糊特性,模糊语言变量能更准确地表示这种模糊性的征兆和故障问题在于知识获取困难:如何确定故障与征兆间的模糊规则;如何实现模糊语言变量与隶属度间的推理转换7)基于神经网络的故障检测与诊断方法利用神经网络的联想、推理和记忆能力进行知识处理适用于复杂多模式的诊断,有离线和在线诊断两种方式■智能故障诊断中的机器学习策略及其理解简单学习:文献、专家和资料所描述的关于诊断对象的结构、功能、运行约束条件等知识,机械学习机制为主;主要用于元知识学习阶段交互学习:知识工程师或诊断对象处理过的知识,讲授学习机制为主;主要用于领域知识学习和知识库丰富阶段独立学习:推理策略面对的新知识,归纳学习机制为主;主要用于诊断能力改善阶段□构成方法:■智能故障诊断系统的设计要求智能故障诊断系统的设计,一般应满足以下要求:1)满足故障诊断的实际需要;主要指标有故障诊断率、诊断结果准确率、系统可靠性和投资效益比等,一般需分阶段实现系统目标。
2)建立适应不同诊断对象的知识库;智能故障诊断系统是基于知识的,以知识处理为研究内容,知识库的建立是保证诊断结果正确性的前提。
3)能自动获取征兆;征兆的自动获取是实现故障诊断智能化的重要环节。
将征兆获取从用户交给计算机,既可减少人为差错、提高诊断准确率,又可减轻操作要求、提高系统可接受性。
4)诊断和推理方法应符合故障诊断要求;应从征兆出发去诊断故障,征兆对故障的肯定和否定程度,是故障诊断的根本依据。
因此,知识表示和不精确推理应当充分反映故障诊断的特点。
5)能实现计算机自动诊断;完成系统的方案设计后,用计算机进行系统的实际开发,可以使故障诊断易于实现,并获得最佳效果。
6)系统要经过严格的测试和考核。
一方面,开发进度的加快导致测试时间减少;另一方面,系统一般是由缺少现场经验的人员研制的。
经实验室模拟测试、现场测试后,才能投入实际应用。
三、智能故障诊断的控制方案□几种控制方案的基本原理■基于状态反馈、基于多模冗余、基于功能模块、基于神经网络、基于专家系统的控制方案□基于专家系统的控制方案■结构、原理控制方案:知识库存放领域专家知识;数据库存放监控对象原始数据、故障特征数据等;推理机按一定的推理规则,对监控对象进行故障识别、估计和决策,根据故障性质采取相应策略进行容错控制。
■推理过程和推理机的概念,推理策略及其理解推理:就是对故障进行识别和容错控制推理过程:就是将数据库中的事实与知识库中的规则进行匹配的过程推理机:实际上就是实现推理过程的一种智能程序推理方法:正向推理、反向推理、正反向混合推理基于数据驱动的正向推理策略:推理过程较慢,适用于搜索空间较小的知识库;基于目标驱动的反向推理策略、正反向混合的双向推理策略:推理效率较高,适用于搜索空间较大的知识库或在线故障诊断。
■知识的分类及其理解1)原型知识:原型知识是领域专家指出的故障集和征兆集这两个集合之间存在的确定的映射关系“征兆族 故障”生成的诊断知识可由规则或框架表示它是故障诊断必备的知识,也是推理机工作的基础2)关联知识:关联知识是描述故障传播特性的知识生成的诊断知识一般由规则来表示它表征了诊断系统内部的状态联系,构成了诊断问题的求解路径,引导诊断向纵深推进直到故障的位置和原因3)权重知识:权重知识是领域专家对故障间关系及证据可靠度的认识它可以有目的地引导诊断过程的进行,提高诊断效率■对象的分解及其理解1)结构分解:从结构上对系统进行分解,把系统的总体结构分解为下一层的子结构,直到最低层次的零部件最终可确定系统故障的物理位置,但难以表达子系统间的相互关系,难以反映由联系劣化所引起的故障2)功能分解:从功能上对监控对象进行分解,把系统的总体功能分解为下一层次的子功能,直到最低层次的基本功能无论子系统或与其相联系的故障都能在功能层次中反映出来,但最终确定的诊断结果是系统劣化的功能模块3)故障分解:从故障类型上对监控对象进行分解,下层总是上层的特例、而上层则是下层的概括,直到最具体的故障可反映出所有类型的故障,但难以确定故障的物理位置综合分解原则:在高层采用结构和功能分解,减少分类过程的搜索量;在中间和低层采用故障分解,与诊断目的一致四、智能故障诊断的控制策略□瞬时故障的消除:■几种常见的瞬时故障消除策略1)循环采样技术:将信号的一次采样改为循环采样,通过对采集数据的类比分析,消除瞬时故障2)自动补偿技术:采用特殊结构和特殊装置组成补偿器,抵消瞬时故障影响,如温度补偿器3)自动切换技术:设备运行中出现瞬时过载等不安全情况时,使设备有关部分或全部停止运行,消除瞬时故障影响和保护设备,如切换开关、熔断器4)阻尼技术:设备运行中出现过载物理量时,对其加以限制或衰减,消除瞬时故障影响,如电感器抑制过电压、减震器吸收振动冲击等5)旁路技术:把瞬时过载能量或不需要的物理量从旁路泄走,如低阻通路将瞬时过载电能旁路到大地、过流阀旁路掉液压或气动系统能量等6)屏蔽技术:把瞬时故障的效应屏蔽起来,以消除瞬时故障的影响,如碳纤维或形状记忆合金等7)隔离技术:通过设计瞬时故障隔离器来消除瞬时故障的影响,如电磁隔离等□多模块并行诊断策略:■概念或原理即对同一种故障信息,用不同的诊断模块进行识别,若结果相同或基本相同,则认为诊断成功,并根据故障性质和故障特征,调用相应的容错模块对故障进行容错控制;若诊断结果差异较大,则可采用表决方法对结果做出判断。