机械故障诊断..

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一、专出系统的人工智能特点 专家系统所能解决的主要问题有： (1)解决那些只有专家才能解决的实际复杂问题。 (2) 用模仿人类专家推理过程的计算机模型来解决 这些问题，并能达到人类专家解决问题的水平。 比较成功的专家系统一般具有以下几个特点： （1）启发性即能使用判别性知识进行推理； （2）透明性能解释自己的推理过程； （3）灵活性能不断修改和扩充知识。
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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； 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
n 0, 1, 2,..., 31
x n 2 cos2 f 1n 2 cos2 f 2 n 2 cos2 f 3 n z n
N 32
(3-13)


式中：f1=0.05，f2=0. 40，f3=0.42； z[n]为噪声的一阶自回归过程：

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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。 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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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： 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；
1 yi f (ui ) 1 e ui
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2．神经网络模型 （1）模型
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（2）算法
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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Hopfield网络
ห้องสมุดไป่ตู้
z n az n 1 u
(3-14)
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其中a为回归系数，u为方差为σ2的高斯白噪声。 这样可以使噪声的功率谱为变化的。选择合适的 a( ＝ -0.8508) 和 σ2( ＝ 1.010) 值可以使 f1 附近的信噪 比为 15dB ， f2 、 f3 附近的信噪比为 30dB，此信号 作为比较的基准。也可以直接使用高斯白噪声信 号（令a＝0即可），这时其功率谱为一条水平线。 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)。
2．国内外柴油机故障诊断的发展趋势 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。 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。
第六章 机械故障诊断人工智能技术

第一节 故障诊断的模糊数学方法 一、模糊教学的基本概念 1．模糊关系方程 2．隶属函数的定义 3．隶属度函数的确定 4．模糊逻辑运算 5．模糊关系矩阵的确定
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二、模糊模式识别 1．直接识别方法 按最大 隶 属原 则 进行判别。 2．间接识别方法 按择近原则进行 模式识别。
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三、模糊聚类分析 1．数据的标准化 2．标定 3．聚类 四、模糊综合诊断 1．模糊综合评判数学模型 2．模糊运算模型

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第二节 故障诊断的人工神经网络方法 一、神经网络模型 1. 人工神经元模型
si wij x j i
j 1 n
ui g (si ) si
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1977 年 ， 费 根 鲍 姆 进 一 步 提 出 了 知 识 工 程 (knowledge engineering)的概念,整个80年代，专 家系统和知识工程在全世界得到迅速的发展。 在开发专家系统过程中，许多研究者获得共识， 即人工智能系统是一个知识处理系统，而知识 表示、知识利用和知识获取则成为人工智能系 统的三个基本问题。
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机械故障诊断方法 信号测试采集 振动、油样、声发射、参数、……
信号分析处理 频谱、小波、…………
故障信号识别 模式识别，系统分析 模糊理论 人工智能方法 故障处理决策
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信号分析 经典谱分析法以 FFT为代表，广泛用于信号分 析，故障诊断，图像处理等许多方面。国内外都 有大量的 FFT软、硬件产品问世，并且在不断发 展。 现代谱分析法采用建模的方法来估计信号的谱 参数，因而速度快运算量小，精度高。受到越来 越多的重视。目前应用的有自回归法(AR)、滑动 平均法(MA)和自回归滑动平均法(ARMA)。

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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。 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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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。
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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。 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。 网络化，网络传输数据，集中专业人员检测，机 器医院。
故障活塞
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机械设备故障诊断的发展
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。
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1．存在的问题 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： 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。 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。
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② 简易诊断仪表的检测多数比较单一，且精度 较低， 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。 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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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。 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。
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3.故障诊断与认识过程 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。 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。