设备故障诊断技术及专家系统应用研究
智能装备故障诊断技术研究
智能装备故障诊断技术研究随着科技的不断发展，智能装备已经成为了现代工业化发展的重要基础。
智能装备在生产中的应用，不仅为生产企业提供了更高的生产效率和更便捷的操作经验，同时也对生产线的安全性和可靠性方面进行了更全面的保障。
但是，智能装备在长时间运行中难免会出现一些问题，如何及时准确地诊断、排除故障成为工程师面临的难题。
针对这个问题，智能装备故障诊断技术应运而生。
本文将从以下几个方面对其进行深入的探讨。
一、故障诊断的现状及其存在的问题在智能装备使用中，故障往往是不可避免的，而故障处理的难点就在于尽快发现故障并且具备可靠的排除手段。
然而，目前市场上智能装备存在的故障诊断问题是多方面的。
首先，智能装备系统复杂度的逐步增高，使得故障出现原因更加复杂，需要寻找问题的难度加大；其次，工程师缺乏经验和技能，无法快速、准确地诊断故障；再次，现有的诊断方法的准确性和容错性有待提高。
在一些少量采用智能装备的制造企业中，故障诊断仍旧主要依靠人工巡检及修复，往往需要大量的人力物力进行处理，过程中出现的延误、漏检等情况严重影响了生产效率和效益。
为了解决这一问题，研究智能装备故障诊断技术为必要之举。
二、智能装备故障诊断技术的应用现状面对智能装备故障诊断的问题，多种方法正在被研究和应用。
其中，目前主流的、最为成熟的技术是基于人工智能模型的故障检测。
这一技术可以通过以下方式进行故障判断：1.基于机器学习的故障检测。
该技术将生产设备的历史数据作为训练数据，让机器进行学习，然后通过对新数据进行分析从而判断故障，具有一定的准确性和可用性。
2.专家系统。
这一系统正常状态下可以对生产设备运作进行监控，并根据设备的输出数据进行分析和处理。
如果发现系统错误或者异常，专家系统立刻发出异常信息和警报。
该系统需要对设备运作的复杂性直接导致困难，系统无法拟定和排除复杂故障。
3.面向对象的故障诊断。
该技术通过分析系统各个组件的交互，确定故障的可能原因所在。
地下无轨设备柴油机故障诊断专家系统的研究的开题报告
地下无轨设备柴油机故障诊断专家系统的研究的开题报告一、选题背景地下无轨设备柴油机是煤矿机械化普及后的重要机械装备，广泛应用于煤矿内的运输和采煤作业。
柴油机作为地下无轨设备的动力来源，因其结构复杂、工作环境恶劣，容易出现故障，给设备的正常工作带来一定的影响。
因此，柴油机的故障诊断及及时修复对于设备的安全可靠运行、提高生产效率和节约运行成本具有重要意义。
传统的柴油机故障诊断方法主要靠操作工的经验判断，这种方法容易受主观因素干扰，而且操作工的技能水平不同，判断准确性也有差异。
针对这些问题，研究基于专家系统的柴油机故障诊断方法，可避免主观因素的影响，提高诊断准确率。
二、研究内容本项目旨在开发一种基于专家系统的地下无轨设备柴油机故障诊断工具，具体研究内容包括：1. 柴油机故障分类及诊断方法研究。
通过对柴油机故障类型的分析，建立相应的故障分类标准，并结合专家知识和经验，研究柴油机故障诊断方法。
2. 专家系统软件的开发。
采用基于规则的专家系统技术，结合柴油机故障分类与诊断方法，开发一个地下无轨设备柴油机故障诊断专家系统软件。
3. 专家系统验证与应用。
对开发的专家系统进行验证实验，并在柴油机故障诊断中进行应用。
三、研究意义1. 提高柴油机故障诊断的准确性。
通过专家系统的应用，可避免人为因素对诊断结果的影响，提高诊断准确性。
2. 提高设备的运行效率和安全性。
柴油机的及时修复可避免设备因故障而停机，提高生产效率，还可以避免故障带来的安全隐患。
3. 为煤矿企业降低运行成本。
合理的故障诊断和及时维修，可降低设备运行维护成本和生产中断损失。
四、研究方法与步骤1. 文献调研：查阅相关文献，了解柴油机故障分类与诊断方法、专家系统与规则引擎等领域的研究现状。
2. 故障分类标准的建立：基于现有文献和专家意见，建立柴油机故障分类标准，并制定详细的故障分类模型。
3. 知识获取：对标准化故障分类模型进行评估、深化，并收集与之相关的知识经验，提高处理对象（柴油机故障）的表述精度，确保知识经验的详实性。
基于专家系统的设备故障自动诊断技术研究
（ｈ ４ ．ｅｒｈＩｓｔｔ ｏ Ｅ ， ｈ ｉ ｈ ａｇＨｅ ｅ ０ ０８ ， ｉａ Ｔ ｅ５ ｔ Ｒｅ ａ ｔｕｅ ｆ ＴＣ Ｓ ｉａ ｕｎ ｂｉ ５ ０ １ Ｃｈ ） ｈ ｓ ｃ ｎｉ Ｃ ｊｚ ｎ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｂａｅ ｎ ｄ ａ ｎ ｓ ｎ ｘ ｅ ｓ ｓｅ ａ ｄ ｃ ｍｂ ｎ ｄ ｗｉ ｈ ｔｕ ｔ ｒ ｆｅ ｐ ￣ ｓ ｓ ｍ． ｘ ｅ ｔ ａａ ａ ｅａ ｄ ｔ ｅ ｓ ｒ ｃ ： ｓｄ ｏ ｉｇ ｏ ｉ ａ ｄ ｅ ｐ ￣ ｙ ｔｍ ｏ ｉ ｅ ｔ ｔ ｅ ｓ ｃｕ ｅ ｏ ｅ ｙ ｔ ｓ ｎ ｈ ｒ ｘ ｅ ｅ ｐ ｒ ｔｂ ｓ ｄ ｎ ｈ
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ： ｘ ￣ ｓ ｔ ｍ ； ｘ ￣ ｄａ ｂａｅ； ｕ ｏｍａ ｃ ｆｕｌ ａ ｎｏ ｉ ｄ ｅ ｐｅ ｙｓｅ ｅ ｐｅ ａ ｔ ｓ ａｔ ｉ ｔ ａ ｔｄ ｇ ｓｓ ｉ
故 障 诊 断 专 家 系统 是 一 种 包 含故 障诊 断 知 识 和 推 理 的 人
１ 引 言
专家的知识 ， 行分析 、 进 比较 、 理 ， 终 得 出正 确 的结 论 。 推 最 因 此 ，将 设 备 故 障 诊 断 方 面 的 多 位 专 家 具 有 的 知 识 、 经
家 系统 进 行 分 析 设 计 ， 建 了一 种 能够 利 用计 算 机 进 行 设 备 故 障 自动诊 断ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的 系统 ， 细 论 述 了该 系统 的 硬件 组成 、 件 组 成 以 及 构 详 软
工 作 原 理 。 满足 复 杂 系统 设 备 故 障 自动 诊 断 需 要 。 此技 术 已经 成 功 应 用 于 复 杂 系统 设 备 故 障诊 断 的 实 际工 程 实例 中 。 大 简 以 大 化 系统 维 护 工 作 ． 因此 在 设 备 维 护 智 能 化 方 面 具 有 良好 的 应 用 前 景 。 ［ 键 词】 家 系统 专 家知 识 库 关 专 自动 故 障诊 断
机电一体化设备的故障诊断技术研究
机电一体化设备的故障诊断技术研究1. 引言1.1 研究背景机电一体化设备是指将机械传动、电子控制和信息处理功能整合到一个系统中，是现代制造业中越来越常见的一种设备形式。
随着机电一体化设备的广泛应用，其故障诊断技术也变得至关重要。
故障诊断是指通过对设备故障现象的观察、分析和推理，找出故障原因并进行修复的过程。
对于机电一体化设备来说，故障可能涉及到机械部件、电气部件、传感器数据等多个方面，因此其诊断难度较大。
目前，虽然已经有一些关于机电一体化设备故障诊断技术的研究成果，但仍存在一些挑战和问题。
传统的故障诊断方法依赖于人工经验，诊断效率低下；而基于传感器数据和机器学习的技术虽然能够提高诊断效率，但在复杂情况下仍存在局限性。
对机电一体化设备的故障诊断技术进行深入研究具有重要意义。
通过探索先进的故障诊断方法和技术手段，提高故障诊断的准确性和效率，可以有效降低设备故障带来的损失，提高设备的可靠性和稳定性，推动机电一体化设备的发展和应用。
【研究背景】1.2 研究目的研究目的是为了深入探究机电一体化设备的故障诊断技术，提高设备的可靠性和稳定性，降低设备的故障率和维修成本。
通过研究，可以有效提高设备的工作效率，延长设备的使用寿命，提升设备的整体性能表现。
研究目的还在于为工程师和技术人员提供更准确、快速、可靠的故障诊断方法，帮助他们更好地解决设备故障问题，提高工作效率和工作质量。
通过深入研究机电一体化设备的故障诊断技术，可以推动该领域的发展，促进技术水平的提升，为国家的经济发展和技术进步做出贡献。
通过本研究，将为相关领域的故障诊断技术提供新的思路和方法，推动机电一体化设备的发展，促进产业的升级和转型。
1.3 研究意义机电一体化设备的故障诊断技术研究具有重要的意义。
随着工业自动化程度的不断提高，机电一体化设备在生产中扮演着越来越重要的角色，因此对其故障诊断技术的研究具有现实意义。
及时准确地诊断机电一体化设备的故障，可以有效提高设备的可靠性和稳定性，降低维修成本，保障生产正常进行。
电气设备故障诊断与智能维护技术研究
电气设备故障诊断与智能维护技术研究电气设备在现代社会中扮演着至关重要的角色，几乎所有的行业都离不开电力供应和电气设备的运行。
然而，随着电气设备规模的不断扩大和复杂程度的增加，故障频发成为了一个困扰人们的问题。
因此，电气设备故障诊断与智能维护技术的研究显得尤为重要。
一、电气设备故障诊断技术电气设备故障诊断是指通过对电气设备的监测、测试和分析，准确判断设备是否存在故障并找出故障原因的过程。
故障诊断技术主要包括故障检测、故障定位和故障原因诊断。
1. 故障检测故障检测是故障诊断的第一步，其目的是通过对设备的各项参数进行监测和分析，找出异常的信号或是与正常工作情况有差异的现象。
常用的故障检测手段包括温度监测、振动检测和电流监测等，这些监测手段能够帮助我们发现设备是否存在故障。
2. 故障定位故障定位是指通过对故障信号的分析，确定故障所在的位置。
传统的故障定位方法主要依靠经验和试错，这种方式耗时且不准确。
近年来，随着数字化技术的发展，故障定位变得更加精确和高效。
例如，利用红外成像技术可以在故障发生时及时定位故障点，提高故障处理的效率。
3. 故障原因诊断故障原因诊断是对故障进行深入分析，找出导致故障的根本原因。
对于复杂的故障，常常需要借助专家系统、人工智能等技术来进行诊断和分析。
通过分析大量的数据和故障案例，可以建立起可靠的故障诊断模型，提高故障原因诊断的准确性和可靠性。
二、智能维护技术的应用智能维护技术是指利用先进的信息技术和自动控制技术，对电气设备进行实时监测、预测和维护的过程。
通过智能维护技术，我们可以及时发现设备的潜在问题，并采取相应的措施，以确保设备的正常运行。
1. 实时监测实时监测是智能维护技术的基础，通过对设备的传感器进行数据采集和分析，可以实时监测设备的状态和性能。
例如，利用智能传感器可以对设备的温度、湿度、振动等参数进行监测和分析，及时发现设备异常情况，从而减少故障的发生。
2. 预测基于大数据技术和机器学习算法，智能维护技术可以对电气设备的寿命和故障概率进行预测。
专家系统在工业控制中的应用
专家系统在工业控制中的应用近年来，随着工业自动化程度的不断提高，专家系统在工业控制中的应用越来越广泛。
专家系统作为一种人工智能技术，具有模拟人类专家判断和决策过程的能力，因此在工业现场能够为工程师提供有效的决策支持，提升工作效率和质量，降低设备故障率等多方面的优势。
专家系统在工业控制中的应用1. 故障诊断专家系统在工业生产中最常见的应用之一就是故障诊断。
在生产过程中，设备故障是不可避免的，使用专家系统可以快速判断设备故障原因，提供有针对性的维修方案。
例如，利用专家系统分析设备的工作状态和模型，可以对设备的故障进行诊断和预测，从而提前制定维修计划，有效降低维修成本和生产时间损失。
2. 流程控制专家系统可以帮助工程师进行流程控制，即指导流程的设计和执行。
在复杂的生产工艺中，使用专家系统可以对整个生产线进行快速优化，从而提高生产效率和品质。
例如，对于汽车制造过程中的工作流程规划，专家系统可以预测失败的概率并提供最佳路径和方案，从而减少生产成本和提高工作效率。
3. 质量控制专家系统可以帮助工程师快速发现生产环节中的质量问题，从而快速制定措施来纠正问题。
通过分析生产过程中的数据，专家系统可以发现工艺中存在的偏差和异常情况，及时采取措施纠正质量问题，并且可以为工艺设计提供指导建议，从而提高产品质量和生产效率。
4. 智能控制随着工业自动化程度的不断提高，越来越多的设备需要智能化控制，以满足高效生产和生产成本控制的需求。
专家系统可以为工程师提供智能控制的解决方案。
通过分析监测数据和历史数据，专家系统可以提供自动控制，使工作人员从繁琐的监控过程中解脱出来，从而提高生产效率和减少生产成本。
总结专家系统在工业控制中的应用，可以为生产过程提供快速决策支持、故障诊断、过程优化和质量控制等。
通过专家系统的使用，可以提高生产效率和降低成本，同时还可以提高生产的稳定性和可靠性。
虽然使用专家系统需要高昂成本的投入和技术支持，但是它的应用已成为工业控制的重要组成部分，为工程师提供支持，提高工作质量和效率。
7.故障诊断专家系统解析
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
x1 w1
i
二、基本原理
3）产生式表示(或规则表示）
其一般形式为
P
Q（即IF … THEN…)
左部分表示前提（条件或状态），右部分表示若干 结论
故障诊断专家系统
如：出现异常振动则振幅大。对于复杂的故障用树
枝状表示。
振动峰值大
基频振动
低频振动 二倍频振动 广谐振动
不平衡 热弯曲 油膜涡动 支承问题 轴裂纹 不对中 摩擦
油膜震荡
故障诊断专家系统
故障诊断专家系统
四、推理机制 1.推理分类 2.推理控制策略 3.推理搜索策略 4.似然推理
故障诊断专家系统
五、应用
美国西屋公司从开发汽轮发电机专家系统GenAID开始， 现已在佛罗里达州的奥兰多发电设备本部建立了一个自动 诊断中心，对各地西屋公司制造的汽轮发电机进行远距离 自动诊断。诊断对象从汽轮发电机逐步扩大到汽轮机、锅 炉和辅机。西屋公司和卡内基·梅隆大学合作研制了一台汽 轮发电机监控用专家系统，用来监视德州三家主要发电厂 的七台汽轮发电机组的全天工作状况。此专家系统能快速、 精确地分析仪表送来的信号，然后立即告诉操作人员应采 取什么措施。
故障诊断专家系统
二、知识库
1. 定义：专家知识、经验及书本知识的存储器
2. 知识表示
1）对知识表示的基本要求（三个基本要求） ①表示方案应便于知识的修改和扩充； ②表示方案应尽量简单易懂； ③ 表示方法应清晰明确。因为专家系统的建造过程是一
机械故障诊断专家系统及其应用
➢ 目前，人工智能研究者们已提出了多种知识表示方法。主 要有生产式表示、逻辑表示、语义网络表示、对象—属 性—值（AVO）三元组表示、框架表示、过程表示及面向 对象的表示等。在诸多知识表示方法中，生产式规则（简 称为规则）已成为当前专家系统中最常用的一种知识表示 方法，很适合于故障诊断专家系统的知识组织。规则表示 的一般形式为：
（3）单调推理和非单调推理
单调推理：单调推理的单调性是指随着推理的向前推进 及新知识的加入，推出的结论是否越来越接近最终目标。
非单调推理：是指随着知识的增加，可能使系统原先推 出的结论被否定的推理。在故障诊断过程中，领域专家常 常需要在信息或知识不全的情况下进行诊断推理，通常他 们根据一般经验或常识得出在当时看来是合理的结论，随 着新知识或新事实的增加，进一步表现出来的情况可能与 原先推出的结论发生矛盾，这时就需要取消原先的结论， 依据新情况重新进行推理。
类比推理：是根据两个对象在一系列属性上是相同的， 而且已知其中的一个对象还具有其它属性，由此推断出另 一个对象也具有同样的其它属性的结论。
（2）精确推理、不精确推理
不精确推理：它的主要理论基础是概率论，由于纯概率 论方法要求大量统计数据做基础，而且要求各事实之间相 互独立，这在许多应用领域是难以满足的，因而其应用范 围受到很多限制。为了克服概率模型的不足，人工智能学 者提出了许多新的不精确推理模型，比较有代表性的有主 观贝叶斯方法、模糊推理、证据推理、可能性理论和合情 推理等。每种方法都有自身特点和实用领域，建造故障诊 断专家系统时应根据诊断对象的特点来选择，选择时要综 合考虑模型的有效性和适用性。
（3）全局数据库 是用于存储所诊断问题领域内原始特征 数据的信息、推理过程中得到的各种中间信息和解决问题 后输出结果信息的存储器。
基于AI的计算机故障诊断技术研究
基于AI的计算机故障诊断技术研究一、引言随着计算机技术的快速发展，计算机故障诊断技术也在不断地进步和提高。
作为计算机领域的重要组成部分，故障诊断技术影响着计算机的可靠性和稳定性。
随着人工智能技术的应用，基于AI的计算机故障诊断技术成为了研究热点。
本文将从计算机故障诊断技术的发展历程出发，介绍基于AI的计算机故障诊断技术的研究现状、应用场景、发展趋势以及存在的问题和挑战。
二、计算机故障诊断技术的发展历程计算机故障诊断技术的发展可以追溯到上世纪初期。
当时，计算机故障通常由计算机技术人员进行排除，并且这种排除往往是一个漫长的过程。
随着计算机技术的提高和计算机系统结构的复杂化，故障诊断的难度也越来越大。
在上世纪六七十年代，人工智能技术开始应用于计算机故障诊断。
专家系统被广泛地应用在故障诊断领域。
然而，由于许多故障是与时间有关的，因此只是关注静态的知识是不够的。
为了克服这个问题，案例推理技术被提出并应用到故障诊断中。
随着案例推理技术的应用，故障诊断的准确性和效率得到了大幅提高。
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于AI的计算机故障诊断技术也取得了长足的进展。
三、基于AI的计算机故障诊断技术的研究现状在计算机故障诊断技术中，基于AI的方法被广泛应用。
主要分为如下几种：1. 基于专家系统的故障诊断专家系统是一种模仿人类专家的系统，把专家的经验知识规则化，并通过计算机程序实现。
基于专家系统的故障诊断技术利用计算机模拟人类专家的诊断过程，将各种知识、规则和方法进行存储和管理，并通过推理机构进行诊断。
2. 基于机器学习的故障诊断机器学习是关于从数据中获取知识的一门学科。
基于机器学习的故障诊断技术将数据作为输入，利用算法进行训练，通过学习隐含在数据中的规律和特征，从而实现诊断。
3. 基于深度学习的故障诊断深度学习是机器学习的一种，是一种通过建立多层神经网络来模拟人类的学习过程，从而实现自动化的学习和预测的技术。
基于深度学习的故障诊断技术利用深度神经网络对输入的数据进行处理和分析，通过学习预测和分类的模型，从而实现故障诊断。
设备故障诊断技术
设备故障诊断技术设备故障诊断技术是指通过专业的技术手段，对设备出现的故障进行系统性的分析和解决的过程。
设备故障是一种常见的问题，尤其是在工业生产等领域中，设备故障对生产效率和生产成本都会产生很大的影响，因此设备故障诊断技术的研究越来越受到重视。
设备故障诊断技术主要包括以下几个方面：1.性能测试技术设备故障往往与设备性能的变化有关，通过对设备的性能进行测试，可以进一步确定设备的工作状态和故障原因，以及应采取的措施。
例如运用振动分析技术、噪音分析技术、热测量技术、红外成像技术等一系列技术手段，可以比较准确地判断出设备的故障原因。
2.数据采集技术通过数据采集技术，可以收集实时的设备数据，对设备进行在线监测和故障诊断，有效提高设备可靠性和增强设备运行效率。
例如运用传感器、计算机网络、通信技术等手段，可以实现网络化的数据采集和处理，对设备的状态进行实时监测，并对设备故障提供相应的预警和报告。
3.故障诊断系统故障诊断系统是一种基于专家系统、模糊控制和人工智能技术的工具，可用于快速分析和判断设备的故障原因，并提供相应的维修方案。
例如运用模糊排序法、神经网络算法等技术，可以从大量的故障信息中快速确定故障原因和维修方案。
4.可靠性工程技术可靠性工程技术是一种将可靠性设计理论与实际生产相结合的技术，通过在设计过程中考虑设备的健康状况、维护需求等因素，提高设备的可靠性和生命周期维护成本，并降低设备的故障率和停机时间。
例如运用良好的设计原则、可靠性模型、故障树分析等方法，可以快速识别和排除设备的故障原因。
综上所述，设备故障诊断技术是一个复杂而重要的领域，需要多种技术手段相互配合，才能够有效的解决设备故障的问题，提高设备的可靠性和生产效率。
同时，为了应对不断发展和变化的市场需求和技术创新，我们还需要不断加强故障诊断技术的研究和应用，开发出更加先进和有效的工具和技术，为人们的生活和生产提供更加便捷和可靠的服务。
随着科学技术的快速发展和应用范围的不断扩大，各行各业的设备故障问题也日益增多。
机器人系统故障诊断技术的研究
机器人系统故障诊断技术的研究在当今科技飞速发展的时代，机器人在工业生产、医疗、服务等众多领域得到了广泛应用。
然而，随着机器人系统的复杂度不断提高，故障的发生也在所难免。
为了确保机器人能够稳定、高效地运行，机器人系统故障诊断技术的研究变得至关重要。
机器人系统是一个由机械、电子、控制等多个子系统组成的复杂整体。
当机器人出现故障时，可能表现为运动异常、传感器数据偏差、控制指令失效等多种形式。
这就给故障诊断带来了极大的挑战。
首先，故障的成因多种多样。
可能是由于机械部件的磨损、老化，也可能是电子元件的损坏、短路，还可能是软件程序的错误、漏洞。
而且，不同类型的故障可能会相互影响，使得诊断变得更加复杂。
其次，机器人系统的运行环境也会对故障诊断产生影响。
例如，高温、高湿度、强电磁干扰等恶劣环境条件，可能会导致传感器精度下降、线路老化加速，从而增加故障发生的概率和诊断的难度。
为了有效地诊断机器人系统的故障，研究人员采用了多种技术手段。
基于模型的诊断方法是一种常见的技术。
这种方法通过建立机器人系统的数学模型，预测系统在正常情况下的运行状态。
当实际运行状态与模型预测状态存在偏差时，就可以判断系统可能出现了故障。
然而，建立精确的模型并非易事，特别是对于复杂的机器人系统，模型的准确性往往难以保证。
基于信号处理的诊断方法则是通过对机器人系统的各种信号进行分析，如电流信号、电压信号、振动信号等，来发现故障的特征。
例如，通过对振动信号的频谱分析，可以判断机械部件是否存在异常磨损。
但这种方法需要对信号处理技术有深入的了解，而且对于一些微弱的故障信号，可能难以准确识别。
基于知识的诊断方法利用专家经验和领域知识来诊断故障。
专家系统就是其中的一种典型应用，它将专家的知识和经验以规则的形式存储在知识库中，通过推理机对故障进行诊断。
但这种方法的缺点是知识获取困难，而且对于新出现的故障类型，可能无法及时有效地诊断。
近年来，随着人工智能技术的发展，基于机器学习和深度学习的诊断方法逐渐崭露头角。
陶瓷机械设备的故障诊断技术研究
编辑 将其 转换 成计 算机容 易理 解 从２ Ｏ世纪 ７ 年 代到 现在 ，故障 诊 断技 术 己从 简单 的信 号测 把 以上知 识经 过知识 工程师 整理 、 Ｏ 的表达方 式 ， 后用 知识编 辑工 具把编 辑好 的知 识转变 成计 算机 的 然
在 需要 一个 方便 有效 的智 能 故障 诊断 方法 来对 复杂 的陶瓷 机械 设 备 获取 方式 为辅 的知识 获取方 式来构 建知识 库 。 间接 获取方 式 中本 系统 还增加 了一 个反馈 修正 机制 ， 在系 统运 行中通 过此 机制 可 以不
过综合 考虑 本系统 采用产 生式 规则表 示法 。它的基 本表 示形式 为： Ｉ ｌＰ ＂Ｐ Ｔ Ｎ ， … （ ） ＦＰ ， ２ ＨＥ ＱｌＱ２ ＂ ＣＦ
互界面 等 组成 。该 系统 的 内部结 构如 图 ２所示 。
专家 系统 是一 个具 有智 能特 点 的计算 机 程序 系 统 ，其 智能 化
主要 表现 为 能够利 用人 类 专家 的知 识和 解 决 问题 的 方法 在特 定 领 由知 识库 、 推理 机 、 综合 数据 库 、 释 程序 、 识获 取程 序和 人 机 交 解 知
本 系统 的知 识库 由 ２部分 组成 ： 则库 和 事 实库 ， 中规 则库 规 其
所示 。 这里 采用 的智 能诊 断系 统是 一个 带 有实 时监 控 的故 障诊 断专 家 系 断完 善知 识库 。本系统 知识 获取的 流程如 图 ３
直 接 获 取
统 进 行离线 精密 诊 断。
间接 获 取
图 ３ 知识获 取流程图
２２ 知 识 库 设 计 ．
知识 库 是专 家系 统 的核心 组成 部 分 ，是求 解 问题 的 知识 的集 合， 知识 库性 能 的好 坏直 接影 响着 整 个系 统 的工作 效 率 。 知识 库 的
基于专家系统的空调故障诊断研究
２２３ 知 识 库 建 立 ．．
知 识 是专 家 的经验 知识 ， 专家 经过 不 断的 实践积 累 是 获得 的 ， 宜 用产 生式 规则表 示 ， 适 因为系 统设 备有 很 多种 ， 结构 上也 存在 着 许多 差异 ，这 样就 会使 得规 则库 非常 大 ，
化定 义 规 则 的充 分 条件 ， 防止 冗余 情 况 的 发生 ： 则 间 不 规
要有 冲突。
下面 向我 们展 示 了本 系统 有 关 空调 器 的很 多 诊 断 规 专 家 系统 的主要 模 块 有 ： 障诊 断知 识 库 ， 障诊 断 则 ，括 号 中 的数 字表 示 可 信 度 ，缺 省 状 态 下 可 信 度 为 故 故 推理 机 ， 障诊 断综 合数据 库 ， 释程 序 ， 故 解 空调状 态 知识 获 １ ００％ ： 取和 人机 接 口。 中知 识库和 故 障综合 数据库 为 系统 的基 其 规 则 １ 如 果空调 器 产 生 了不制 冷 的情 况 ， 是 却 没 ： 但 本数 据库 。 有 发现压 缩 机及 室 内外 风扇 有任何 的异常 ， 且旋 松 室 内 而 ２ １２ 空调 状 态检 测 系统 结构 ．． 外机 连 接 阀接头 螺 母无 法 喷出制 冷剂 ， 那么 造 成这 种 现 象 空调 器状 态 检 测 系统 主 要 核 心部 分 由 ：传 感器 子 系 的原 因是 系统 发 生泄漏 （ ０ ） ９％ 。 规 则 ２ 如 果 空调 器 不制 冷 且 冷 凝 器 不 热 ， 发 器 不 ： 蒸 冷且 ， 万用 表检 查 控 制 电路 正 常压 缩 机 运 转正 常 ， 冷 剂 制 无泄 漏 则 室 内外机连 接 阀未打开 （ ０ ） ６％ 。
机电一体化设备故障诊断技术探讨
机电一体化设备故障诊断技术探讨一、机电一体化设备的故障诊断技术概述（一）机电一体化设备故障诊断的目的一般而言，针对机电一体化设备而开展的故障诊断工作，需要达到三个方面的目的，首先，是要使机电一体化设备尽快恢复顺利运行的状态；其次，是保证整个机电一体化设备在运转环节能形成最高的效益；最后，是对设备在后期的养护维修成本进行科学控制。
因此，做好设备故障的诊断工作，具有极其重要的作用。
（二）机电一体化设备故障检测原则其一，在开启故障诊断环节后，要对目标设备的内外部构造、实际功能等加以调查、了解，参考设备所在的具体环境和设备当前表现出的工作状态，来判断故障的表现形式和严重程度。
如果存在多种故障现象，工作人员要明确其彼此的关系，探寻各种故障的原由所在。
其二，在对设备进行故障检测时，要遵从先机后电、先外后内的原则。
也就是要先对比较明显的、表象化的设备结构故障加以检测，其后再根据设备的功能性质对其内部的关键零件做深入查看。
工作人员还需要先对设备的执行元件做检测排查，然后一步步向驱动元件递进。
二、机电一体化设备的故障诊断要点（一）确定是否出现故障及其发生位置在对机电一体化设备故障进行检测的过程中，必须首先确定的一点是，设备是否确实存在故障问题，并且找出发生故障的具体位置，借助定期向设备内部发送检测信号的方法，获取有效的检测信息，将其和诊断对象的原始资料做细致的比较，从其中发现二者的出入，并且通过分析不同判断出设备是不是出现了故障、故障出现在哪个位置。
（二）确定故障类型机械设备出现故障，往往是因为各种各样的原因，根据形成原因的不同，可以将故障分成损坏型、退化型、松脱型、失调型、堵塞或渗透型等等不同的故障类型，而当前所面对的障碍具体属于哪一类，则要结合具体的数据资料进行辨别。
（三）确定故障修复的效果在对故障进行处理后，工作人员还需要对故障位置的修复效果做检测，保证机电一体化设备已经回归正常状态。
当机电一体化设备的工作状态相对稳定可靠时，在定期的设备检测工作中，员工可采取时序模型或滤波等工艺对机械进行长期跟踪了解，及时发现设备中可能存在的故障，当设备存在故障时，工作人员应该进一步采取数据处理、模式辨识等方法，对形成故障的原因、所在位置、具体类型做深入把握，并且设计出对应的检修方法，保证设备再次发挥作用。
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。
基于大数据分析的医院机电设备故障诊断与维修的研究
基于大数据分析的医院机电设备故障诊断与维修的研究一、研究背景和意义随着医疗事业的不断发展，医院机电设备在医疗服务中扮演着越来越重要的角色。
由于机电设备的复杂性和长期使用过程中的磨损，故障问题时有发生，严重影响了医疗服务的正常进行。
对医院机电设备故障进行准确、快速的诊断和维修显得尤为重要。
传统的故障诊断方法主要依赖于经验和人工分析，这种方法在一定程度上可以解决问题，但存在一定的局限性。
经验丰富的维修工程师往往需要较长时间积累经验，且难以保证诊断结果的准确性。
人工分析方法无法充分利用现代大数据分析技术，对于复杂的故障现象难以做出准确判断。
如何利用大数据分析技术提高医院机电设备故障诊断与维修的效率和准确性成为亟待解决的问题。
本研究旨在探讨基于大数据分析的医院机电设备故障诊断与维修方法，通过对大量的机电设备运行数据进行收集、整理和分析，挖掘其中的规律和特征，为故障诊断和维修提供科学依据。
通过建立相应的模型和算法，实现对机电设备故障的自动识别和预测，从而提高故障诊断的准确性和维修的效率。
本研究还将探讨如何将大数据分析技术应用于医院机电设备的预防性维护，延长设备的使用寿命，降低维修成本，提高医疗服务质量。
本研究具有重要的理论和实践意义，它有助于提高医院机电设备故障诊断与维修的水平，为医疗事业的发展提供有力支持；另一方面，它也为其他领域的大数据分析提供了有益的借鉴和启示。
1. 研究背景随着医疗设备的不断更新和升级，医院机电设备的故障诊断与维修工作变得越来越重要。
由于机电设备的复杂性和多样性，传统的故障诊断方法往往难以满足现代医疗设备的需求。
如何利用大数据分析技术对医院机电设备的故障进行准确、快速的诊断与维修，成为了亟待解决的问题。
大数据分析技术是一种通过对海量数据进行挖掘和分析，从中发现潜在规律和知识的方法。
随着大数据技术的快速发展，越来越多的研究者开始将其应用于医疗设备故障诊断与维修领域。
通过运用大数据分析技术，可以实现对机电设备运行数据的实时监控、异常检测和故障预测等功能，从而为医生提供更加准确的设备状态信息，提高设备的运行效率和安全性。
机械设备故障智能诊断技术研究
机械设备故障智能诊断技术研究摘要：目前，我国的机械设备智能诊断技术应用逐步普及，成为现代机械设备运转故障处理的有效方式。
传统意义上机械设备故障诊断效率较低，且安全性不足，智能诊断技术应用在诊断速度及参数分析全面性等诸多方面优势明显，进一步为我国机械设备使用提供维护管理帮助。
关键词：机械设备；故障；智能诊断技术一、机械故障诊断方法的概述伴随着机械设备在人们生活生产中的广泛应用，对于机械的故障诊断来说，也有很多诊断的方法出现。
机械设备在使用的过程中容易出现各种各样的故障和问题，因此开展故障的诊断非常关键。
虽然从表面上来看，关于机械故障诊断的方法非常多，并且在日常的机械设备的故障诊断中，也有很多应用，但是能够真正地进入到实际中，使故障的诊断能够获得及时性和准确性呈现的方法却寥寥无几。
对机械设备的故障诊断来说，首先我们要进行常规的诊断。
这方面主要是利用一些动态性的检测技术和传感器来开展相关的工作，在信号处理手段的帮助下进行。
伴随着科学技术的发展，该类型诊断技术慢慢地在机械设备的故障诊断中逐渐被取代。
目前，人们经常使用的故障诊断方法是智能的诊断方法，并且在这种方法中，人工智能是它的核心和基础。
对智能诊断技术来说，它是无法和原有的诊断技术进行脱离然后单独存在，需要获得原有技术的支持才能进行运转。
人工智能的方法主要是在计算机和软件技术的帮助下，利用知识化的诊断过程把故障的诊断问题尽量降到一个最低门槛的状态，这样可以使诊断结果在准确性方面得到提高。
二、机械故障自动化诊断系统总体设计1、系统整体结构设计本文所设计的机械故障自动化诊断系统主要由旋转类转子故障诊断系统所构成，该子系统之下又由专家系统以及神经网络所构成，使系统对故障诊断结果的存档、打印等一系列功能，实现该系统的自动化目的。
在机械故障自动化诊断系统的设计过程中，本文主要采用iVsualBasic6.0作为主要开发工具对该系统进行开发设计，使该系统具备良好的动态图形界面以及人机对话界面。
分布式远程故障诊断专家系统的框架及若干关键技术的研究共3篇
分布式远程故障诊断专家系统的框架及若干关键技术的研究共3篇分布式远程故障诊断专家系统的框架及若干关键技术的研究1随着信息技术的迅速发展，分布式远程故障诊断专家系统越来越受到关注。
该系统是基于云计算和物联网技术的一种智能化故障诊断手段，可以实现对设备、系统及网络的远程诊断，极大地提高了故障诊断的速度和准确性。
本文将从框架和关键技术两个方面来进行介绍。
一、框架分布式远程故障诊断专家系统的框架主要包括以下几个组成部分：1. 数据采集层：负责采集设备、系统及网络相关的数据，并将其传输到后端服务器。
2. 数据预处理层：对采集到的原始数据进行处理，去除噪声和异常数据，提取特征等。
3. 模型训练与评估层：利用机器学习和深度学习等技术，训练模型并进行评估，以提高系统的准确性和稳定性。
4. 故障诊断决策层：该层是系统的核心部分，通过分析、判断和推理来确定故障原因并给出相应的诊断建议。
5. 终端应用层：将诊断结果反馈给用户，同时提供远程控制、管理等功能，使用户可以对设备、系统及网络进行及时、准确的故障处理。
二、关键技术1. 数据挖掘：通过对数据的预处理、特征提取、维度归一化等操作，使得数据能够更好地被模型利用。
数据挖掘技术可以帮助系统自动进行特征筛选、模型训练等操作，减轻人工成本。
2. 机器学习：利用统计学和计算机科学的技术手段，让系统自动学习故障诊断规律。
在分布式远程故障诊断专家系统中，机器学习算法可以帮助我们建立准确、可靠的故障诊断模型。
3. 深度学习：深度学习是机器学习的一种，其利用多层神经网络对数据进行处理。
由于深度学习能够自动提取特征，并且有着强大的识别能力，所以在分布式远程故障诊断专家系统中具有广泛的应用前景。
4. 大数据处理：故障诊断数据以及历史数据会在数据采集和处理中大量产生。
通过对这些数据进行存储、索引、检索等操作，能够为后续的故障诊断提供充足的支持。
5. 云计算和物联网技术：云计算和物联网技术是实现分布式远程故障诊断专家系统的基础。
故障诊断专家系统的设计与实施方法研究
故障诊断专家系统的设计与实施方法研究故障诊断是指通过对故障进行检测、判断和解决的过程。
在工业制造中，故障诊断是一个重要的环节，它可以帮助企业提高生产效率、降低成本、减少故障带来的损失。
随着人工智能的不断发展，故障诊断专家系统成为一种常见的工具，它利用专家知识和推理技术来进行故障诊断。
本文将介绍故障诊断专家系统的设计与实施方法。
一、故障诊断专家系统的设计方法1. 知识获取故障诊断专家系统的设计首先需要收集和获取相关领域的专家知识。
这可以通过面对面的专家访谈、文献研究、案例分析等方式来完成。
专家知识是系统的核心，它是基于多年经验积累的宝贵资源，必须准确地获取和整合。
2. 知识表示获取到的专家知识需要进行适当的表示和组织，以便于专家系统的使用和推理。
常见的知识表示方法包括规则表示、框架表示和网络表示等。
规则表示是一种基于条件-动作对的形式，可以方便地进行推理和解释。
框架表示则是一种用于表示对象和概念的通用模型。
合理的知识表示能够提高专家系统的诊断效果和可解释性。
3. 推理机制专家系统的推理机制是其核心组成部分，通常采用基于规则的推理、基于案例的推理、基于模型的推理等。
基于规则的推理是最常见的方式，它通过匹配规则库中的规则，进行前向或后向的推理过程。
基于案例的推理则是通过比较和匹配已有案例，进行相似案例的故障诊断。
而基于模型的推理则是构建一个系统模型，通过比较实际数据和模型预测结果来进行故障诊断。
4. 用户界面设计一个好的用户界面设计可以提高专家系统的易用性和用户体验。
用户界面应该清晰、简洁、直观，并提供必要的帮助和反馈信息，使用户能够轻松地使用专家系统进行故障诊断。
二、故障诊断专家系统的实施方法1. 数据采集与预处理故障诊断专家系统实施的第一步是采集相关数据，并进行适当的预处理。
数据采集可以通过传感器、设备监控等方式进行，获取的数据需要进行滤波、降噪和归一化等处理，以便于后续的分析和建模。
2. 特征提取与选择从采集到的数据中提取合适的特征是故障诊断的关键一步。
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设备故障诊断技术及专家系统应用研究
作者：纪明涛
来源：《中国科技博览》2017年第29期
[摘要]本文主要介绍了煤矿机电设备故障诊断技术及专家系统的原理及特点，构建了煤矿机电设备诊断专家系统，并对应用结果进行了分析。
[关键词]煤矿机电；故障诊断技术及专家系统；诊断；维修
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）29-0178-01
1、前言
随着采矿业规模日益增大，采矿机械设备也更趋于大型化，连续化，机电一体化，其性能与复杂程度不断提高，对设备故障的诊断也更为复杂。
因此，为了达到能够使得综采机电设备处于一种良好的正常工作状态，我们必须要将煤矿机械设备和信息技术管理方面协调统一起来，对综采机电设备进行诊断和维修，这样处理对于煤矿机械的维修管理是相当有必要的。
建立矿井调度室远程故障诊断及专家维护系统是解决问题的很好的方法。
2、故障诊断技术及专家系统
设备故障诊断技术包括故障检测与故障诊断.通常合在一体统称为故障检测和诊断（FDD）。
2.1 故障的定义和故障诊断的机理
故障诊断技术是以可靠性理论、信息论、控制论和系统论为理论基础，以现代测试仪器和计算机为技术手段，结合各种诊断对象（系统、设备、机器、装置、工程结构以及工艺过程等）的特殊规律逐步形成的一门新技术，主要包括检查和发现异常、诊断故障状态和部位、分析故障类型、提出诊断决策方案及诊断结论四个基本环节。
其基本原理是根据机械、电气等设备运行过程中产生的各种信息，判断设备运行是属于正常还是异常，识别设备或机器是否发生故障，并对设备未来状态进行预测，确定最合适的维修方案和检修周期。
作为一门交叉性学科领域，故障诊断技术在过去的几十年里得到了飞速发展，一些新的理论与方法已经得到了成功的应用。
而非线性系统的故障诊断是当前故障诊断领域研究的热点与难点问题。
在生产过程中，大型设备发生的故障是各种各样的，而根据系统采用的特征描述和决策方法的差异，形成了不同的故障诊断方法，具体可分为基于解析模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法三大类。
2.2 故障诊断过程
1）状态监测。
主要是与设备运行有关的状态信号。
2）特征提取。
就是从设备运行的状态信号中发现并提取一些与设备运行过程中出现的故障锁相关的特征信息。
3）故障诊断。
故障诊断就是根据之前所获取的信息，并且通过相关的补充测试等一些辅助性的信息来找到设备故障的位置。
4）决策。
机械设备运行时产生多种信息，当其功能出现相应的异常信息，机械劣化过程产生的油液成分变化的化学信号等。
利用检测仪器，做出正确的分析和诊断，可以及时预测机器设备可能发生的故障。
2.3 设备故障诊断技术及专家系统概述
专家系统是一种以知识为基础的智能化的故障诊断技术的应用系统，使用知识与推理过程，求解那些杰出人物的专家知识才能求解的高难度问题。
在采用先进传感技术与信号处理技术的基础上研制开发的设备故障诊断专家系统，将现代科学的优势同领域专家丰富经验与思维方式的优势结合起来，已成为设备诊断技术发展的主要方向。
如果系统在运行过程中发生故障，则专家系统很快就可以根据经验确定故障的原因和部位。
这种方法对于复杂系统的故障诊断非常有效。
随着计算机和人工智能技术的发展，专家系统诊断方法的智能化不断提高，它克服了基于模型的故障诊断方法对模型的过分依赖性，成为故障诊断的有效方法，并在很多系统中得到了广泛应用。
3、应用与分析
在煤矿生产过程中，正是综采机电故障的多样性，成因的复杂性和进行故障诊断所需要的知识对诊断策略的依赖性。
因此，基于综采机电自身的工作特性的优越性，提出了机电一体化产品的综采机电远程故障诊断。
因此，传感信息融合的自适应能力是非常重要的，这样将有利于提高诊断策略的可靠性。
3.1 矿井提升机检测与故障诊断
矿井提升机是连接井下和地面的关键部位，它主要的作用是起到提升原煤、矸石等，下放材料和升降人员等运输任务。
煤矿提升机的安全高效的运行，与煤矿企业的安全生产和整个煤矿系统人员的生命安全有着密切的关系。
煤矿提升机的故障主要表现在两个方面，一是“硬故障”，二是“软故障”等这两类。
硬故障是指由于机电设备在工作过程中，在已经设计好的参数出现了超限，使得机电设备遭到破坏，所以此类故障我们可以通过保护装置来处理；而“软故障”需要测量许多设计的工况参数，并且还需要经过数据处理才能得出一些诊断结果出来，但是由于在诊断过程中，测量的数据较多，从而导致了起准确性比较低，综合而言，“软故障”往往是“硬故障”的前兆。
所以，这就说明了“软故障”的诊断准确性和及时性，对预防“硬故障”有
着重要的作用，为了有效的保证矿井提升机的安全高效的为煤矿企业服务，通过许多科学技术人员的不懈努力，取得了很多的可喜成果，并且研制出了很多提升机的检测诊断装置。
3.2 通风机的检测诊断技术
关于主风机故障检测诊断方面的相关产品还不是很多，然而比较典型装置是KFCA型通风机集中检测仪、FJZ型矿井主风机在线监测与故障诊断仪。
FJZ型矿井主风机在线监测与故障诊断仪是一个以809机为核心的通风机在线检测与故障诊断系统，它将主风机在线监测与机械故障诊断一体化。
8098单片机系统是目前面向控制应用领域性能价格比最高的单片微型计算机系统。
系统的主要功能：
第一，主要起到实时检测的功能，主要检测量：轴心轨迹、轴温、量、负压、通风机电流，并可巡回显示。
第二，报警、打印。
各种参数报警值可任意设定.超限时即可进报警并随机打印。
第三，智能诊断。
利用主机内专家系统，对通风机常见的“转子心”等机械故障进行诊断。
故障诊断采用灰度理论.对风机故障类型进行快速定位。
首先测出通风机敏感部位的振动加速度，并计算其烈度值和功率谱，再根据设备标准故障模式进行灰色关联度分析，并且按照关联度的大小，以此来诊断通风机的机械故障类型。
煤矿机电设备诊断系统在神东已经得到实际应用，到目前为止，设备的说明书、性能参数、图片资料、图纸资料、视频资料、维修资料、专家资料、应急预案等资料和数据的录入工作已经基本完成，其他相关数据的录入和试运行工作进展情况良好。
诊断知识库也正在以大型关键设备为试点，有计划有步骤地建立和完善。
系统的应用对煤矿企业机电设备资源和技术资源进行统一集成管理，规范和完善了现有机电设备管理体系，大大简化了设备
管理和维护的过程，并实现了企业机电设备的故障智能诊断，提高了设备管理的效率和水平，为企业带来了一定的经济和社会效益。
它的高效性、科学性对于提高企业设备管理部门的工作效率，提升管理水平具有十分重要的意义，为提高安全生产管理水平提供了更为广阔的空间。
故障诊断专家系统的优点是：适于人的思维，容易理解，知识可用基本规则表示，无需输入大量的细节知识；个别事实发生变化时易于修改；能解释自己的推理过程。
然而，在智能诊断专家系统的应用取得初步成果的后面仍存在明显的局限性，如实现故障诊断的准确度依赖于知识库中专家知识的丰富程度和专家知识水平高低；建立知识库困难，有些经验难以通过形式化的方式来描述；当系统规模较大时还存在着“冲突消解”和“组合爆炸”等问题；推理效率低，缺少自学习和自适应机制。
4、结语
设备故障诊断专家系统是煤矿机电设备完好率的重要保障。
系统的应用使煤矿机电设备的检修逐渐实现了预知维修、状态维修，以保证机电设备可靠运转，为煤矿企业安全生产提供了有力保障。
而专家系统由于其自身特点，在设备诊断和维修中越来越显示出其优越性，虽然故障诊断技术已得到很大发展，但还存在各种问题有待研究和解决。
欲使故障诊断技术不断取得进展并在生产实践中得到应用，必须和当代的前沿学科相结合，引入相关学科中的新思维和新方法，并善于从生产实际中提出问题，归纳提高到理论和方法的高度进行研究和探讨。
作者简介
纪明涛，男，1974年出生，河南淇县人，中共党员，大学本科学历，毕业于西安科技大学采矿工程专业，现任韩城矿业公司下峪口煤矿机电动力部主任工程师。