机械故障诊断

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n 第二节 故障诊断的人工神经网络方法 n 一、神经网络模型 n 1. 人工神经元模型
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n 2．神经网络模型 n （1）模型
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n （2）算法 n B-P网络的输入值是一些特征参数，输出值是识
别结果，学习算法属于有教师学习，通过不断修 改权系数和阈值，使系统的输出误差{y}与给定 的教师样本{t}的误差为最小。
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n Hopfield网络 n 反馈网络 n 自组织 n 解决了著名 的TSP问题。
实时处理
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n 第三节 故障诊断的专家系统简介
n
专家系统是应用大量人类专家的知识和推理
方法求解复杂的实际问题的一种人工智能计算机
程序。它是由一组计算机软件组成的系统，具有
相当数量的权威性知识，具备学习功能，并且能
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n ② 简易诊断仪表的检测多数比较单一，且精度 较低，
n ③ 精密信号分析仪价格贵，一般只对振动信号 进行分析，由于其专业程度较高，现场的使用人 员很难正确使用。
n 因此，随着对柴油机可靠性要求的日益提高，油 田迫切需要一种集成多种参数的、精密实用的、 能进行智能不解体诊断的系统。
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▪ 适合探测信号中的瞬态异常并展示其成分 ▪ 称为信号分析的显微镜
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正常泵阀
故障泵阀
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正常活塞
故障活塞
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n 机械设备故障诊断的发展
n
n 机械设备故障诊断技术是建立在多种基本技术 的基础之上，并融合多种学科理论的新兴综合性 学科。因此，该学科具有基础理论较新、体系边 界模糊、实施技术繁多、工程应用广泛、发展日 趋迅速以及与高技术发展密切相关等特点。
n 2．国内外柴油机故障诊断的发展趋势 n 众多的文献表明，柴油机故障诊断的趋势是不解体化、
高精度化及智能化。不解体检测的研究，其方向是开发 可预埋在发动机内的传感器。美国、日本等国家已成功 的将超薄型传感器安置在发动机内，对发动机的温度及 主要部件的配合间隙进行诊断，并利用光纤传感器监测 发动机的转速波动。 n 高精度化，是指提高信号分析的信噪比。如利用相干 函数对测点进行选择，利用多段时域平均法提高当前缸 信号强度，利用倒频谱重新编辑法消除其它缸的影响， 利用小波变换消除噪声等等，其目的都在于去除诊断参 数中的干扰，以提高诊断精度。
n
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n 开发功能强、但操作简单的系统，以适合于现场 人员的使用，是智能型故障诊断系统的研究方向， 也是智能型故障诊断系统的得以发展的必要条件。
n 故障诊断技术这一新兴学科的日臻完善，还远 远不是其发展进程的终结，随着计算机技术、测 试技术、信号处理技术、信息论、控制论、可靠 性理论以及系统工程等现代科学技术的发展，还 将大大丰富故障诊断技术学科的基础理论与实施 技术，促进该学科继续向更高的水平、更深的内 涵和更广阔的应用前景发展。
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n 例如，被识别目标事件，它可以有很多具体的样 本，这就是说目标事件会有很多不透明的映射， 它将所有这些模式映射到所设定的类别中。这样， 任一或所有这些模式均被识别并被分类到目标事 件的类别中。人类是用他们的感知和认知器官来 处理并实现这一不透明映射的。
n 但是，在另一方面，在计算机模式识别中，必 须用清晰的描述方式－透明映射方式来替代自然 界中不透明映射。
n 图中给出了各信号的理论功率谱。图中横轴为归 一化的频率(-0.5～0.5)，纵轴为功率谱值(-30～ 50dB)。
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▪ 小波分析理论 （采用小波族进行变换） 具有多分辨率的特点：
▪ 在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时 间分辨率；
▪ 在高频部分具有较低的频率分辨率和较高的时 间分辨率；
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n 3.故障诊断与认识过程 n 故障诊断这一新兴的学科，近年来获得了非常快的发展，
但也面临着人工智能领域所面临的共同问题。即知识描 述与知识输入的“瓶颈”问题。 n 模糊数学的创始人Zadeh曾提出模式识别可以被看作是 一种不透明的映射。新的情况或新的模式可由一个观察 者正确地识别和分类。然而，这一把模式映射为正确类 别隶属的过程是不透明的，不仅其详细的过程旁观者是 捉摸不透，而且甚至对识别者本人而言也很难理解。计 算机模式识别的任务是用透明映射方式来代替这种不透 明映射，从而能用计算机语言对其精确地加以描述。
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n 就上面的讨论，我们可以得到以下的结论： n ⑴世界事物是非常复杂的，其特征信息是多种
多样的，人们也有能力识别每一个信息，但各信 息之间的关系却是不透明的，人们还很难找到这 些联系。 n ⑵人们虽有能力识别这些信息，但对这些信息 特征的描述是不透明的，即没有一个标准去统一 这些描述。因而就很难进行交流，也更难让计算 机去“懂得”。 n ⑶人们根据已知信息得到结论的推理过程是不透 明的，即人们不知道自己的推理过程是如何进行 的，当然也就无法让计算机去有效的模拟。
的使用，是智能型故障诊断系统的研究方向，也是智能 型故障诊断系统的得以发展的必要条件。 n 为要得到正确结论，首先要做的就是准确地得到事物的 全部信息，并对这些信息进行适当地分类、加工。就某 种程度而言，只要特征值集合中含有足够的信息，就不 存在正确选择或错误选择的问题。但是不适当的选择会 导致需要复杂的判决准则或映射，反之，适当的选择可 使准则变得简单而又便于理解。当然适当的选择本身就 是一个值得研究的课题。
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n 整个过程包括两个不同的步骤。第一步是建立起 按照适当特征来描述被识目标事件的特殊表现形 式。第二部是计算机进行一种显示处理，以得到 透明的映射，实现了分类。
n 在两种操作中，最难的是第一步的设计。一旦特 征已知，就可以对综合数学变换过程起理论指导 作用，从而获得所需的结果，在不同程度上满足 我们的需要。然而，一般而言我们并无先验的基 础。此外，也并不清楚什么样的表达方式更适合 模式识别过程。
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AR
MA
建模参数功率谱模型
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n 为了对各种谱估计的方法有一个基本的了解， 下面用一已知信号对各种方法进行检验(N=32)。
n 所给出的信号为：
n
n 式中：f1=0.05，f2=0. 40，f3=0.42； n z[n]为噪声的一阶自回归过程：
(3-13)
n
(3-14)
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够采取一定的策略，运用专家知识进行推理，解
决人们在通常条件下难以解决的问题。一般的计
算机软件是由数据和程序两级组成，而专家系统
则有数据、知识和推理机三级组成。
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n 被誉为“专家系统和知识工程之父”的费根鲍姆 (Feigenbaum)所领导的研究小组于1968年研究成功第 一个专家系统DENDRAL，用于质谱仪分析有机化 合物的分子结构。1972～1976年，费根鲍姆小组又 开发成功MYCIN医疗专家系统，用于抗生素药物治 疗。此后，许多著名专家系统，如PROSPECTOR地 质勘探专家系统，CASNET青光眼诊断治疗专家系 统、RI计算机结构设计专家系统、MACSYMA符号 积分现定理证明专家系统、ELAS钻井数据分析专家 系统和ACE电话电缆维护专家系统等被相继开发， 为工矿数据分析处理、医疗诊断、计算机设计、符 号运算和定理证明等提供强在力的工具。
机械故障诊1）知识库（Knowledge Base）
n （2）推理机（Inference Engine）
n （3）数据库（Data Base）
n （4）解释器（程序）
n
（ExplicationProgram）
n （5）知识获取程序
n
（Knowledge Ac－quisition Program）
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n 把人们认知苹果这一目标事件为例。人们通过看、嗅、 触摸、削皮、吃、拿、分选及买苹果等一系列长期的生 活实践学到了认知苹果地能力。但人们并不能充分又简 捷地描述苹果。这一映射过程基本上是不透明的。
n 与此不同，对于计算机模式识别，需要涉及到的不仅仅 是透明映射，而且还有选择特征函数的问题。尽管我们 已有极精密的仪器来度量色彩、气味、纹理等等特性， 但是还很难断定哪些特征是最基本的、有用的，而哪些 特征又是多余的、无关紧要的。对于目标事件描述的特 征选择是比较困难的，但又是计算机模式识别实现过程 中最基本的预处理任务。这里，目标事件可以是概念性 的，也可以是物理实体、或者是局势、情况等。
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n ⑶ 油田机械设备的诊断专用系统还比较落后。 除高校研制刚刚开始使用的诊断系统外，油田生 产部门对大型柴油机现有的诊断手段主要有测功 台、简易柴油机诊断仪表、精密信号分析仪等几 种。这几种诊断方式，都满足不了油田对柴油机 进行故障诊断的实际需要，表现为：
n ① 测功台只能在柴油机解体的情况下对其进行 诊断，且只能在大修厂的台架上进行，满足不了 现场诊断的需要；
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n 智能化，是指开发诊断型专家系统，使数据处 理、分析、故障识别自动完成，能减轻诊断的工 作量，并提高诊断速度及正确性。
n 标准化，建立检测标准，建立检测机制，设计制 造时考虑到设备的检测问题，传感器安排台，测 压孔等等，方便对设备实施检测。
n 网络化，网络传输数据，集中专业人员检测，机 器医院。
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n 1．存在的问题 n 尽管机械故障诊断已取得了长足的发展，但它
是一门正在发展的新型学科，还远没有达到完善 的水平，主要表现在：
n ⑴ 发展不平衡，旋转机械的故障诊断理论和 实践都取得了较成熟的效果，而往复式机械的诊 断理论和实践都有待于提高。
n ⑵ 测量分析仪器和诊断仪器相脱离。便携式 的多为分析系统，一般为传感器、放大仪、数据 采集系统＋频谱仪。无具体设备的特征数据并缺 乏诊断型系统。而较好的多为专用的、固定式的 系统。一般固定在厂里或设备上，并专为该设备 服务。