智能故障诊断技术综述_王奉涛
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
风力发电机组的智能故障诊断系统
风力发电机组的智能故障诊断系统Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!现状分析：风力发电机组作为清洁能源发电的重要组成部分，在近年来得到了广泛应用和发展。
然而，由于风力发电机组经常工作在恶劣的环境条件下，其设备容易受到一些外部因素的影响而发生故障，给发电系统的稳定性和可靠性带来了一定的挑战。
研究如何建立一套智能化的风力发电机组的故障诊断系统成为当前该领域的研究热点之一。
存在问题：目前，风力发电机组的故障诊断主要靠人工检修来完成，这种方式存在以下几个问题：人工检修需要大量的人力物力投入，耗时耗力，效率低下；人工检修存在主管经验主观判断，易出现误诊、漏诊等问题；再次，由于风力发电机组通常建设在偏远的地区或海上，维修困难，人工检修无法满足实时性和准确性的要求。
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。
电力系统故障的智能诊断综述
电力系统故障的智能诊断综述摘要：常用的智能故障诊断技术有专家系统、人工神经网络、决策树、数据挖掘等，专家系统技术应用最广，最为成熟，但是也需要结合使用其他智能技术来克服专家系统技术自身的缺点。
智能故障诊断技术的发展趋势主要有多信息融合、多智能体协同、多种算法结合等，并向提高智能性、快速性、全局性、协同性的方向发展。
基于此，本文就针对电力系统故障的智能诊断进行分析。
关键词：电力系统；故障；智能诊断引言文章对电力系统故障的智能诊断进行了详细的阐述，通过对电力系统的简介，和对故障诊断的发展阶段进行了简要的分析，并阐述了电力系统故障的智能诊断实际应用存在的问题及对策，文章最后指出了电力系统故障的智能诊断的发展趋势。
望文章的阐述推动电力系统故障的智能诊断的发展。
1电力系统概述电力系统是由发电厂、送变电线路、供配电所和用电等环节组成的电能生产与消费系统。
电力系统的主要功能是将自然界中的能源，通过先进的发电动力装置，将能源转换为电能。
在通过输电线路和变压系统，将电能传送到各个用户。
为了实现这一功能，电力系统在各个环节和不同层次还具有相应的信息与控制系统，对电能的生产过程进行测量、调节、控制、保护、通信和调度，以保证用户获得安全、优质的电能。
2电力系统故障智能诊断技术及发展现状2.1智能故障诊断技术传统的故障诊断方法分为基于信号处理和基于数据模型，均需要人工进行信息的处理和分析，缺乏自主学习能力。
随着人工智能技术这一新方法的产生及发展，为故障诊断提供了初步的自动分析和学习的途径。
人工智能技术能够存储和利用故障诊断长期积累的专家经验，通过模拟人大脑的逻辑思维进行推理，从而解决复杂的诊断问题。
目前在电网故障诊断领域出现了包括专家系统、人工神经网络、决策树理论、数据挖掘、模糊理论、粗糙集理论、贝叶斯网络、支持向量机及多智能体系统等技术以及上述方法的综合应用。
目前，在对电网故障智能诊断领域的研究中，依靠单一智能技术的系统多，信息的综合利用研究较少，协同技术的研究应用更少；投入运行的诊断系统多为专家系统，但是离线运行的多，在线运行的很少。
智能故障诊断技术研究综述与展望
文献综述
1、电网故障诊断的研究背景和 意义
1、电网故障诊断的研究背景和意义
随着电力系统的不断发展，电网规模和复杂性不断提升，电网故障对于经济 和社会的影响也越来越大。因此，研究电网故障诊断技术，提高电网运行的可靠 性和安全性，具有重要的理论和实践价值。
2、电网故障诊断的基本技术和 方法
2、电网故障诊断的基本技术和方法
引言
引言
智能故障诊断技术是指借助人工智能、大数据、云计算等现代技术手段，对 设备运行状态进行实时监测与评估，实现故障预测与诊断的目的。随着工业领域 的不断发展，设备规模和复杂性不断增加，传统故障诊断方法已难以满足实际需 求。因此，智能故障诊断技术成为当前研究的热点和难点。
综述
1、智能故障诊断技术的基础理 论研究
谢谢观看
电网故障诊断的基本技术和方法包括：基于故障录波数据分析的故障诊断、 基于信号处理和模式识别的故障诊断、基于人工智能的故障诊断等。
2、电网故障诊断的基本技术和方法
其中，基于故障录波数据分析的故障诊断是通过对故障录波数据的分析，提 取故障特征，从而确定故障的位置和类型。该方法主要适用于复杂的电网系统， 但需要解决数据传输和存储等问题。基于信号处理和模式识别的故障诊断是通过 对电网中的信号进行实时监测和分析，运用模式识别技术对电网的运行状态进行 分类和识别，从而发现和诊断电网中的故障和异常情况。
展望
5、加强人才培养与团队建设：培养具有多学科背景的专门人才，建立专业的 研究团队，推动智能故障诊断技术的持续发展。
结论
结论
智能故障诊断技术作为现代设备管理的重要支撑，对于提高生产效率和设备 运行可靠性具有重要意义。本次演示综述了智能故障诊断技术的最新研究成果与 发展趋势，涉及基础理论研究、应用研究、系统集成研究和未来发展等多个方面。 通过总结前人研究成果和不足，指出了当前研究中存在的空白和需要进一步探讨 的问题，并提出了未来发展的趋势和建议。
农业装备的智能化故障诊断技术
农业装备的智能化故障诊断技术在当今农业现代化的进程中，农业装备扮演着至关重要的角色。
从大型拖拉机到精密的播种机，从高效的收割机到复杂的灌溉系统，这些装备的正常运行是保障农业生产高效、稳定的关键。
然而，随着农业装备的日益复杂和智能化，故障的出现也变得更加多样化和难以诊断。
传统的故障诊断方法往往依赖于人工经验和简单的检测工具，效率低下且准确性有限。
因此，智能化故障诊断技术应运而生，为农业装备的可靠运行提供了有力的支持。
智能化故障诊断技术是一种融合了传感器技术、数据分析、人工智能等多种先进技术的综合性解决方案。
它能够实时监测农业装备的运行状态，收集各种数据，如温度、压力、转速、振动等，并通过对这些数据的分析和处理，快速准确地诊断出故障的类型、位置和原因。
传感器是智能化故障诊断技术的“眼睛”和“耳朵”。
它们被安装在农业装备的关键部位，能够实时感知设备的运行参数和环境信息。
例如，温度传感器可以监测发动机的温度，压力传感器可以测量液压系统的压力，振动传感器可以捕捉设备的振动频率和幅度。
这些传感器将收集到的数据以电信号的形式传输给数据采集系统。
数据采集系统就像是一个“数据仓库”，负责接收、存储和整理来自传感器的大量数据。
它通常由高性能的计算机和专用的数据采集卡组成，能够快速、准确地将模拟信号转换为数字信号，并进行初步的处理和筛选，去除无效和噪声数据，为后续的分析提供高质量的数据基础。
数据分析是智能化故障诊断技术的核心环节。
在这里，各种先进的算法和模型被应用于数据的处理和分析。
常见的算法包括基于统计的方法、基于模型的方法和基于人工智能的方法。
基于统计的方法通过对数据的统计特征进行分析，如均值、方差、标准差等，来判断设备是否处于正常状态。
基于模型的方法则是建立设备的数学模型，将实际测量的数据与模型预测的数据进行对比，从而发现异常。
基于人工智能的方法，如机器学习和深度学习，通过对大量历史数据的学习和训练，让系统能够自动识别故障模式和特征。
过程自动化中的智能故障诊断技术
过程自动化中的智能故障诊断技术在当今高度工业化的时代，过程自动化已成为各类生产制造企业提高效率、保证质量、降低成本的关键手段。
然而，随着自动化系统的日益复杂和规模的不断扩大，故障的发生也变得更加难以预测和诊断。
这就使得智能故障诊断技术成为了保障过程自动化系统稳定运行的重要支撑。
过程自动化系统通常涵盖了众多的设备、传感器、控制器以及复杂的工艺流程。
一旦某个环节出现故障，不仅会影响生产的正常进行，还可能导致产品质量下降、设备损坏甚至安全事故。
传统的故障诊断方法往往依赖于人工经验和定期的设备检测，这种方式不仅效率低下，而且难以发现一些潜在的、复杂的故障。
智能故障诊断技术的出现，为解决这些问题提供了全新的思路和方法。
它综合运用了现代信息技术、数据分析、人工智能等多种手段，能够实时监测系统的运行状态，快速准确地诊断出故障的类型、位置和原因，并提供相应的解决方案。
其中，基于数据驱动的故障诊断方法是目前应用较为广泛的一种。
这种方法通过收集大量的系统运行数据，如温度、压力、流量等参数，利用数据挖掘、机器学习等技术对这些数据进行分析和处理，建立故障诊断模型。
当新的运行数据输入时，模型能够自动判断系统是否存在故障，并给出相应的诊断结果。
例如，支持向量机（SVM）算法可以在小样本数据的情况下，有效地进行故障分类和诊断；而人工神经网络（ANN）则具有强大的自学习和自适应能力，能够处理复杂的非线性关系，对故障进行准确预测。
除了数据驱动的方法，基于模型的故障诊断技术也具有重要的地位。
这种方法首先建立系统的数学模型，然后通过将实际测量值与模型预测值进行比较，来判断系统是否存在故障。
模型预测控制（MPC）就是一种常见的基于模型的故障诊断方法，它可以在预测系统未来行为的同时，检测出系统的异常情况。
此外，知识工程在智能故障诊断中也发挥着重要的作用。
通过将专家的经验和知识转化为规则和知识库，系统可以利用推理机进行故障诊断。
这种方法的优点是能够充分利用人类专家的智慧，但缺点是知识获取的难度较大，且对于一些新出现的、未曾遇到过的故障可能无法有效诊断。
大连理工大学机械工程学院导师信息
传感测控与精密加工技术研究所简介现有教员13名,其中，教授2名，副教授5名，高级工程师2名,讲师2名，工程师1名，高级技工1名。
主要研究方向：传感器与执行器理论与技术；智能化仪器仪表与智能监控技术；航空航天发动机推力测量；微型柔性构件的拓扑优化；精密加工技术及精密测量；硬脆材料加工与工具技术；现代切削理论与切削过程测控；难加工材料切削性能与加工技术；液压系统CAD/CAM、动态特性仿真与优化；网络测控技王殿龙：传感测试理论与技术、难加工材料切削加工、工程机械数字化样机技术。
张元良：1.天然金刚石超精密切削、2.智能化仪器仪表、3.学生体质自动测量仪表、4.起重机力矩限制器、5.液压比例阀数字化控制技术与模块化研究、6.在线测量技术及应用。
徐志祥：模式识别与智能系统方向，1. 数控与伺服控制技术、2. 非线性时间序列分析、3. 机器视觉与模式识别、4. 虚拟仪器及测试技术。
张军：1.传感器及执行器理论研究、2.压电石英、压电陶瓷机理研究、3.压电切削测试系统研究、4.精密仪器设计与制造。
张宏：液压系统仿真与优化、流体传动与控制。
桑勇：电液伺服控制；机电传动控制；先进仪器设备研发。
工程机械研究所简介研究所非常重视与生产企业的合作以及研究成果的转化，成功联合开发了数十个具有自主知识产权的产品，仅2006年就完成了9项填补国内空白的项目，其中以履带起重机为代表的系列产品一举打破了国外企业对大吨位产品的垄断，为国家节省了大量外汇，为企业创造了可观的经济效益。
据统计，研究所近年来向企业转移的技术成果达60余项，累计实现销售总额40多亿元，获得各类奖励十余项。
研究所还先后负责或参与了国家863、973、自然基金等专项的科学研究工作，在国内外公开刊物上发表了多篇学术研究论文。
王欣：1.工程机械产品关键理论与技术研究、2.结构优化与动态设计、3.结构损伤、识别与寿命评估、4.虚拟设计与仿真。
曹旭阳：工程机械三维仿真及虚拟样机技术、结构相似性研究、机械机构优化设计，岸边集装箱起重机数字化虚拟样机，结构优化设计。
人工智能技术在故障诊断中的应用综述分析
人工智能技术在故障诊断中的应用综述分析人工智能技术在故障诊断中的应用综述随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术在各个领域的应用越来越广泛。
在工业领域中，人工智能技术在故障诊断中的应用也受到了越来越多的关注。
本文将对人工智能技术在故障诊断中的应用进行综述分析，探讨其在提高效率和准确性方面的优势，并介绍一些相关的应用案例。
一、人工智能技术在故障诊断中的应用1. 数据驱动型方法：人工智能技术利用大数据和机器学习算法分析系统的历史数据，挖掘隐藏在数据中的规律和模式。
这些方法可以用来预测设备的故障，通过监控和检测参数的变化来提前发现潜在的故障，并采取相应的维修措施。
2. 基于知识的方法：人工智能技术可以利用专家知识库和规则引擎来进行故障诊断。
专家系统可以收集和整理专家的经验和知识，通过逻辑推理和推断来诊断和解决问题。
这些方法可以快速定位故障，并给出相应的修复建议。
3. 深度学习方法：深度学习是近年来发展迅速的一种人工智能技术，它可以模拟人脑神经网络的结构和工作原理，通过大量的训练数据来提取特征和学习模式。
深度学习方法可以应用于图像和声音识别，在故障诊断中可以用来分析传感器数据，识别异常情况和故障模式。
二、人工智能技术在故障诊断中的优势1. 提高效率：人工智能技术可以自动化和智能化地分析和处理大量的数据，从而提高故障诊断的效率。
相比传统的人工诊断方法，人工智能技术可以更快速地找到潜在的故障原因，节省诊断时间。
2. 提高准确性：人工智能技术可以处理复杂的数据和模式，从而提高故障诊断的准确性。
通过利用大数据和机器学习算法，人工智能技术可以快速地分析和学习数据中隐藏的规律和模式，从而更准确地判断系统的故障原因。
3. 实时监测：人工智能技术可以实时监测设备的运行状态，及时发现潜在的故障。
对于一些生产线或大型设备来说，实时监测可以帮助企业预防故障和停机，提高生产效率和利润。
发展智能化设备故障诊断技术
发展智能化设备故障诊断技术智能化设备在现代社会中扮演着越来越重要的角色，其应用范围涵盖了工业生产、交通运输、医疗保健等各个领域。
随着智能化设备的普及和应用，设备的故障诊断也成为一个亟待解决的问题。
传统的设备故障诊断方法主要依靠人工检测和经验判断，但这种方法存在着不稳定性、主观性强、效率低等缺点。
因此，成为当前研究的热点之一。
一、智能化设备故障诊断技术的发展历程智能化设备故障诊断技术是在人工智能、机器学习、深度学习等领域的基础上发展而来的。
早期的智能化设备故障诊断技术主要是基于规则库的专家系统，通过事先编制的规则库和专家知识来判断设备是否发生故障。
但随着设备复杂度的增加和故障类型的多样化，规则库的建立成本与维护难度逐渐增加，导致专家系统的应用受到限制。
随着机器学习和深度学习技术的兴起，基于数据驱动的智能化设备故障诊断技术逐渐成为主流。
这种技术通过收集设备运行数据，利用数据挖掘和模式识别方法来实现设备故障的预测和诊断。
相较于传统的专家系统，基于数据驱动的技术不仅能够更好地适应设备的复杂性和多样性，还能够实现自动化学习和优化，提高诊断的准确性和效率。
二、智能化设备故障诊断技术的关键技术1. 数据采集与预处理：智能化设备故障诊断的第一步是收集设备运行数据，包括传感器数据、控制参数、环境信息等。
数据的质量和准确性对于故障诊断的准确性至关重要，因此数据采集与预处理是智能化设备故障诊断技术的关键环节。
预处理需要对数据进行去噪、归一化、降维等处理，以便更好地提取数据特征和训练模型。
2. 特征提取与选择：在得到预处理后的数据之后，需要对数据进行特征提取，即从原始数据中提取能够反映设备状态和故障特征的信息。
常用的特征提取方法包括时域特征、频域特征、小波变换等。
特征选择则是在特征提取的基础上，进一步筛选与故障诊断相关的特征，以减少数据维度和提高模型的泛化能力。
3. 模型构建与训练：智能化设备故障诊断技术的核心是建立合适的模型来实现故障预测和诊断。
智能故障诊断技术的现状及展望.doc
智能故障诊断技术的现状及展望张卫峰惠俊军兰州工业学院土木工程学院智能故障诊断技术的发展为复杂系统的可靠性、安全性以及故障诊断提供了新的途径，它是故障诊断的高级阶段。
该文从基于检测手段、基于知识和基于信号处理三个方面，对智能故障诊断技术做了详细的分析与探讨，并提出了未来发展方向。
关键词：故障诊断;专家系统;神经网络;信息融合;The present situation and prospects of intelligence fault diagnosis technologyZHANG Weifeng HUI JunjunLanzhou Institute of Technology;Abstract：The technology of intelligence fault diagnosis develops a new way for the reliability，safety and fault diagnosis of complicated systems. Tt’s the highest phase of fault diagnosis. This paper from three aspect: knowledge-based， signal-based made a detailed analysis for intelligence fault diagnosis technology and put forward it's prospects.Keyword：fault diagnosis; expert system; neural network; information fusion;0引言智能化诊断技术始于20世纪80年代，其特点是将人工智能的技术成果(以专家系统、神经网络、信息融合、模糊诊断等为代表)应用到故障诊断领域，以常规诊断技术为基础，以人工智能技术为核心，将专家经验和知识处理提升为逻辑推理或自学习、自诊断、自处理、系统重构的人工智能故障诊断。
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。
电力设备智能检测与故障诊断技术综述
电力设备智能检测与故障诊断技术综述引言随着电力设备的广泛应用，设备的正常运行对于保障能源供应和提升生产效率至关重要。
然而，由于各种因素，电力设备存在潜在的故障风险。
因此，为了及时发现设备故障并进行有效诊断，智能检测与故障诊断技术应运而生。
本文将综述当前电力设备智能检测与故障诊断技术的研究进展和应用现状，为相关研究和实践提供参考。
一、传统检测与诊断技术的局限性在传统的电力设备检测与诊断中，人工巡检是常用的方法之一。
然而，由于设备规模庞大和人力资源有限，人工巡检效率低下且易于出现漏检现象。
此外，人工巡检受到主观判断和经验的影响，无法保证检测和诊断的准确性和可靠性。
二、电力设备智能检测技术的研究进展1. 数据采集与处理技术智能电力设备检测的核心是数据采集与处理技术。
传感器网络和无线通信技术的发展使得数据的实时采集和传输成为可能。
通过采集设备的工作参数、温度、振动等数据，可以实时监测设备运行状态，为后续的故障诊断提供数据基础。
2. 数据挖掘与机器学习技术大数据时代的到来为智能检测提供了更多的机会和挑战。
数据挖掘与机器学习技术可以对大量的设备数据进行分析和建模，从中挖掘出与故障相关的特征。
通过训练模型，可以实现对设备故障的自动检测和诊断。
3. 物联网技术在电力设备检测中的应用物联网技术的快速发展为电力设备的智能检测提供了更多的可能性。
通过将设备连接到云平台，实现设备数据的集中管理和分析，可以实现对设备状态的实时监测和故障预警。
同时，物联网技术还可以实现设备之间的互联互通，为设备故障的快速定位和处理提供支持。
三、电力设备故障诊断技术的研究进展1. 基于模型的故障诊断方法基于模型的故障诊断方法依赖于对设备工作原理和故障模式的准确建模。
通过建立设备的数学模型，可以实现对设备故障状态的判定和诊断。
但是，该方法需要对设备进行详细的建模和仿真，且对实际环境的变化较为敏感。
2. 基于统计学的故障诊断方法基于统计学的故障诊断方法通过分析设备的历史工作数据和故障数据，寻找其中的规律和特征。
矿山机电设备智能故障检测诊断技术
矿山机电设备智能故障检测诊断技术第一篇范文矿山机电设备智能故障检测诊断技术在当代中国，科技创新与产业升级已成为推动经济发展的重要力量。
在矿山领域，这股力量正通过先进的机电设备智能故障检测诊断技术，转化为保障安全生产、提高生产效率的新动力。
技术背景矿山机电设备作为矿业生产中的核心，其安全稳定运行对整个矿山作业至关重要。
然而，传统的故障检测方法往往依赖于经验丰富的技术人员，且存在检测周期长、准确性不高等问题。
随着人工智能、物联网、大数据等技术的发展，机电设备的智能故障检测诊断技术应运而生。
技术原理智能故障检测诊断技术主要基于以下几个原理：1. 数据采集与处理：通过传感器实时采集设备运行数据，运用数据预处理技术剔除噪声，提取有效信息。
2. 特征提取：利用人工智能算法如深度学习，自动从海量数据中提取故障特征。
3. 故障诊断模型构建：基于历史数据训练故障诊断模型，提高故障识别的准确性和效率。
4. 故障预测与诊断：将实时数据输入模型，预测潜在故障并给出诊断结果。
智能故障检测诊断技术在矿山机电设备中的应用表现在：- 预防性维护：通过对设备运行状态的实时监控，实现对故障的提前预测与预防，减少意外停机时间。
- 故障诊断优化：通过诊断模型对故障进行精准定位，提供维修指导，降低维修成本。
- 操作人员培训：利用智能系统对操作人员进行动态培训，提升整体运维水平。
技术挑战尽管智能故障检测诊断技术在矿山机电设备中展现出巨大潜力，但在实际应用中仍面临一些挑战：- 数据质量问题：矿山环境复杂，数据采集可能存在缺失或不准确情况。
- 算法适应性：不同矿山机电设备的特性各异，单一模型难以适应所有设备。
- 安全与隐私：数据传输与存储的安全性以及用户隐私保护是需要考虑的问题。
未来展望展望未来，随着技术的不断进步与完善，矿山机电设备智能故障检测诊断技术将更加成熟，其在提高生产安全、减少资源浪费、提升经济效益等方面将发挥更加显著的作用。
同时，这也将是中国制造业转型升级的一个缩影，体现了中国智造的实力与智慧。
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。
智能故障诊断技术研究综述
智能故障诊断技术研究综述一、本文概述随着科技的飞速发展和工业生产的日益复杂化，智能故障诊断技术在确保系统稳定、预防事故、降低维修成本和提高生产效率等方面发挥着越来越重要的作用。
本文旨在对智能故障诊断技术的研究现状进行综述，探讨其发展历程、主要方法、应用领域以及未来发展趋势。
本文首先介绍了智能故障诊断技术的基本概念，包括其定义、特点以及与传统故障诊断方法的区别。
接着，从信号处理、模式识别、机器学习、深度学习等方面，详细阐述了智能故障诊断技术的主要方法及其优缺点。
然后，通过案例分析，探讨了智能故障诊断技术在航空航天、机械设备、电力系统等领域的应用情况。
结合当前研究热点和发展趋势，对智能故障诊断技术的未来发展进行了展望。
通过本文的综述，希望能够为相关领域的研究人员提供一个全面、系统的智能故障诊断技术知识体系，为推动该领域的理论研究和实际应用提供参考和借鉴。
二、智能故障诊断技术概述智能故障诊断技术是指利用计算机、模式识别、数据挖掘等先进技术手段，对设备或系统的运行状态进行监测、分析和诊断，以预测和识别潜在故障，从而提高设备运行效率、降低维护成本、减少事故发生的可能性。
近年来，随着大数据、云计算、深度学习等技术的快速发展，智能故障诊断技术在工业界和学术界得到了广泛关注和研究。
智能故障诊断技术的核心在于利用机器学习算法从大量数据中提取有用信息，建立准确的故障诊断模型。
这些模型能够对设备的运行状态进行实时监测，并在发现异常时及时发出预警。
智能故障诊断技术还能够对故障的原因进行深入分析，为维修人员提供有针对性的维修建议，从而提高维修效率。
智能故障诊断技术的应用范围非常广泛，涉及工业、能源、交通、医疗等多个领域。
在工业领域，智能故障诊断技术可以应用于各种生产设备的故障诊断，如机械设备、电子设备、化工设备等。
在能源领域，该技术可以应用于风电、太阳能等可再生能源设备的故障诊断。
在交通领域，该技术可以应用于汽车、飞机等交通工具的故障诊断。
智能故障检测诊断技术在矿山机电设备故障诊断中的应用
智能故障检测诊断技术在矿山机电设备故障诊断中的应用摘要：矿山机电设备在工作过程中是否能够正常运行对煤矿企业提升运输系统的稳定运行具有直接影响，结合我县当前煤矿企业已经全部实现综采综掘的发展现状，如何通过智能故障检测诊断技术对矿山机电设备中存在的故障进行正确诊断，已成为当前各煤矿企业以及行业管理部门急需解决的重要内容。
本文首先对智能故障检测技术的基本内容进行较为详细的概述，其次针对矿山机电设备中存在的不足和智能故障检测诊断技术应用的全过程进行阐述；最后对智能故障检测诊断技术在不同机电设备中的应用进行研究，以提高故障诊断的准确率来为我县地方煤矿“五化”矿山建设工作提供有益的参考。
关键词：智能故障检测诊断技术；矿山机电设备；问题；应用引言基于科学技术快速发展的背景下，矿山机电设备的自动化、智能化水平逐渐提高，进一步满足了人们的生活需求和市场现代化的发展要求。
但是，目前矿山机电设备运行过程中仍存在部分问题，严重影响了其整体工作效果，而影响矿山机电设备运行的主要问题就是其故障诊断和维修。
随着我国科学技术的进步，故障诊断技术不断提高，并在机电设备故障诊断中得到了一定的应用。
1.智能故障检测诊断技术的基本概述1.1智能故障检测诊断技术的内涵智能故障检测诊断技术主要讲的是工作人员在机电设备正常运行的状态下对其整个运行过程的具体情况进行全面的安全故障检测，通过不同数据的检测结果分析机电设备可能存在的问题，然后针对存在的问题制定有效地解决方法，降低故障存在而造成的经济损失。
1.2智能故障检测诊断技术的基本特点及方法1.2.1智能故障检测诊断技术的基本特点其一，具有较强的目的性。
该技术在矿山机电设备运行中应用的主要目的是为了及时检测诊断出机电设备运行中可能存在的故障，检测出故障问题及时锁定故障目标，并对其进行有效地解决，从而保障煤矿机电设备的安全运行。
其二，具有较高的技术复合性。
该技术包含的专业知识理论较为广泛，不仅包括物理学、摩擦学和动力学等专业学科理论知识，还包括机械制造和自动化技术应用等专业内容，由此可见，该技术自身具有较强的复合性，也对工作人员提出了较高的要求，不仅要求其掌握专业的理论知识，还需要具有丰富的实践操作经验，才能将该技术的作用发挥到最大[1]。
智能故障诊断技术浅析论文
智能故障诊断技术浅析论文智能故障诊断技术浅析论文引言自进入21世纪以来，信息技术为广大居民的生产生活带来了很大的变化，机电设施也在整个生产过程发生着变化。
在机械采矿中，添加了多种智能、自动化设施。
由于是机械设施，在生产与运行中很容易出现各种问题，从而影响矿业发展。
因此，在现实工作中，必须将诊断与维修技术作为研究重点，在将要发生或者发生故障时，对其进行预警，控制故障延伸，确保工作人员安全。
1故障诊断技术的总体概括1.1设备诊断技术概念从整体来看：故障诊断技术属于防护方式，它是在确保生产过程的条件下，让各个设备的参数满足最佳状态，然后再通过精密的仪表、仪器检测设备是否满足运行要求，是否有数值变化和破损现象。
如果有异常，明确出现异常的原因，破坏程度，能否持续利用，能够持续利用的时间，然后再结合设备的受损度，看能否利用代替性的设备延伸时间，减小成本消耗。
当然，这一切工作都是在正常的运行状态中才有效。
1.2故障诊断的技术原理目前，应用在矿山机电设备智能故障诊断的技术主要包含：数字建模、数据采集、识别分析、状态预测和信息处理。
数字建模是诊断智能故障的总规划和原则，它要求展现智能分析优势。
例如：在数学模糊诊断中，A是可能发生的事实案例，B是数据库事例，通过对比A 与B，在分析权值与特征的条件下得到准确的结果。
数据采集，是矿山机电设备事先制定好参数值，然后再诊断设备，进行数值采集，用建模的方式对两份数值进行比对。
一旦数值参数大于预设范畴、曲线变化，那么说明机电设备还存在问题。
识别分析，是在掌握机电设备测试参数与原始参数的`情况下，结合参数变化，从故障库中找到类似样本，再确认产生故障的原因。
也只有智能分析与识别，机电设备诊断与检测才能达到智能要求。
状态预测，是在预测、识别现有参数后，结合相关资料，验证机电设备运行状态，同时这种结果具有很好的可信性与真实性，该预测结果同时也是深入机电设备运行的有效条件。
信息处理，则是一份有效的测试参数，它要求将数据模型变成参数模型，再通过分析等形式进行处理。
汽车变速箱性能检测与故障诊断系统设计
第６期增刊汽车变速箱性能检测与故障诊断系统设计３８３图１系统总体结构进行分析和辅助决策。
如果需要，上位机可以很方便地与全厂计算机联网，使管理人员在办公室也能及时了解机组运行情况。
ＰＬＣ采用西门子Ｓ７—３００，与下位机通过Ｐｒｏｆｉｂｕｓ总线连接。
上、下位机通过以太网进行通讯。
上、下位机利用Ｗｉｎｄｏｗｓ操作系统的网络化功能把本地的历史数据盘和实时数据盘映射为共享盘。
由于下位机承担繁重的状态监测工作，为上位计算机节约了大量的工作时间，因此，上位机可以集中精力进行故障的精密诊断。
２．１数据采集系统变速箱生产厂家一般对变速箱进行多方面测试，比如变速箱噪声及振动试验、变速换档操作轻便性试验、变速箱油温试验、变速箱换档力试验等。
本系统（图２）选择如下几个主要性能指标作为检测对象：（１）振动、噪声：反映变速箱的传动性能；（２）挂／摘档力：反映变速箱的操作性能；（３）脱档力：反映变速箱的安全性能；（４）油温。
同时为了实时监测变速箱的运行参数，还需要对变速箱的输入和输出的转速和扭矩等参数进行测试。
振动信号是故障诊断的核心信号，该系统通过安装在箱体表面的两个加速度传感器，对变速箱进行两路振动参数同步实时监测。
在工控机中，由高性能ＩＳＡ总线抗混滤波卡、采样保持卡和ＡＤ卡构成振动信号采集系统。
图２测试原理框图２．２ＰＬＣ控制系统一台变速箱的性能检测包括四个过程：变速箱的定位卡紧、注入定量的齿轮油于变速箱内、依次对各个档位进行参数测量及测试结束后松开卡紧装置排除齿轮油。
该控制系统的特点（１）系统有自动测试和手动测试两种方式，自动测试操作者只需按动一次启动按钮，各个装置就能按顺序自动启动运行，四个过程联动完成；手动测试则需要操作者按顺序控制各个装置的启动，分步完成四个过程。
（２）当自动运行中，某装置发生故障时，该装置前的装置立即停止运行，该装置后的装置按顺序自动停止运行。
（３）各个工作环节间的延时可程序控制。
（４）手动测试方式可以对每台装置单独运行，单独调试。
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智能故障诊断技术综述王奉涛,马孝江,邹岩琨(大连理工大学振动工程研究所,辽宁大连116024)摘要:详细介绍了智能故障诊断技术的发展历史及国内外研究现状,并对智能故障诊断技术的发展趋势进行了预测。
关键词:故障诊断;人工智能;专家系统;神经网络中图分类号:TP181文献标识号:B文章编号:1001-3881(2003)4-006-3An Overview on Intelligent Technique of Fault DiagnosisW ANG Feng-tao,MA Xiao-jiang,ZOU Yan-kun(Res.Inst.of Vib.Eng.,Dalian Univ.of Technol.,Dalian116024,China) Abstract:T he history and general situation of in telligent technique of fault diagnosis are introduced in details.And the trend of develop-ing this technique is predicted.Keywords:Fault diagnosis;Arti ficial intelligent;Expert system;Neural network0引言在20世纪80年代,随着人工智能技术的迅速发展,特别是知识工程、专家系统和人工神经网络在诊断领域中的进一步应用,迫使人们对智能故障诊断技术进行更加深入与系统地研究。
这是因为,一方面故障智能诊断具有传统诊断方法无可比拟的优点,另一方面,复杂设备的故障诊断在很大程度上需要依赖专家的经验知识。
因此国内外专家学者陆续开发了一大批基于知识的故障诊断系统,各种诊断方法和技术也在诊断系统中得到了应用。
那么如何准确地定义智能故障诊断系统?智能故障诊断系统是由人(尤其是领域专家)、当代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。
该系统以对诊断对象进行状态识别与状态预测为目的。
下面详细论述了智能故障诊断技术的发展历史、国内外研究现状和发展趋势。
1智能故障诊断技术的发展历史基于建模处理和信号处理的诊断技术正发展为基于知识处理的智能诊断技术。
智能诊断技术在知识层次上实现了辩证逻辑与数理逻辑的集成、符号逻辑与数值处理的统一、推理过程与算法过程的统一、知识库与数据库的交互等功能,目前的研究主要从两方面展开:基于专家系统的智能故障诊断技术和基于神经网络的智能故障诊断技术。
(1)基于专家系统的智能诊断技术故障诊断专家系统是诊断领域引人注目的发展方向之一,也是研究最多、应用最广的一类智能诊断技术,主要用于那些没有精确数学模型或很难建立数学模型的复杂系统。
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。
近期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。
基于浅知识(人类专家的经验知识)的故障诊断系统是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心,通过演绎推理或产生式推理来获取诊断结果,目的是寻找一个故障集合使之能对一个给定的征兆(包括存在的和缺席的)集合产生的原因做出最佳解释。
基于深知识(诊断对象的模型知识)的故障诊断系统要求诊断对象的每一个环节具有明确的输入输出表达关系,诊断时首先通过诊断对象的实际输出与期望输出之间的不一致,生成引起这种不一致的原因集合,然后根据诊断对象领域中的第一定律知识(具有明确科学依据知识)及其内部特定的约束关系,采用一定的算法,找出可能的故障源。
(2)基于神经网络的智能诊断技术神经网络具有的超高维性、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,带来了提供更佳诊断性能的潜在可能性。
具体应用方式有:¹神经网络诊断系统。
对特定问题适当建立的神经网络故障诊断系统,可以从其输入数据(代表故障症状)直接推出输出数据(代表故障原因),实现故障检测与诊断。
º采用神经网络产生残差。
用神经网络拟合系统的正常特性,利用系统的输入重构某些特定的参数,并与系统的实际值比较,得到残差,从而检测故障。
»采用神经网络评价残差。
利用神经网络对残差进行聚类分析,直接得到系统的故障情况。
¼采用神经网络作进一步诊断。
利用神经网络诊断系统执行器的饱和故障,其基本思想是直接用神经网络来拟合系统性能参数与执行器饱和故障之间的非线性关系,神经网络的输出即对应了某个执行器的故障情况。
½采用神经网络作自适应误差补偿。
¾采用模糊神经网络进行故障诊断。
(3)基于模糊逻辑的诊断方法。
模糊逻辑的引入主要是为了克服由于过程本身的不确定性、不精确性以及噪声等所带来的困难,因而在处理复杂系统的大时滞、时变及非线性方面,显示出它的优越性。
目前主要有三种基本诊断思路,一是基于模糊关系及合成算法的诊断,先建立征兆与故障类型之间的因果关系矩阵,再建立故障与征兆的模糊关系方程,最后进行模糊诊断;二是基于模糊知识处理技术的诊断,先建立故障与征兆的模糊规则库,再进行模糊逻辑推理的诊断过程;三是基于模糊聚类算法的诊断,先对原始采样数据进行模糊C均值聚类处理,再通过模糊传递闭包法和绝对值指数法得到模糊C均值法的初始迭代矩阵,最后用划分系数、划分熵和分离系数等来评价聚类的结果是否最佳。
具体应用方式有:¹残差的模糊逻辑评价。
残差评价是一个从定量知识到定量表述的逻辑决策,相当于对残差进行聚类分析,它首先需要将残差用模糊集合来表述,然后用模糊规则来推理,最后通过反模糊化得到诊断结果。
º采用模糊逻辑自适应调节阈值。
残差的阈值受建模不确定性、扰动及噪声的影响,阈值过小则会引起误报,过大则会漏报,所以最好能根据工作条件,用模糊规则描述自适应阈值。
»基于模糊小波分析技术进行故障诊断。
用模糊化小波变换分析宽带故障特性,采用模糊数据的局部时频分析来进行故障检测和分离。
¼基于模糊逻辑进行专家系统规则库的设计与更新。
(4)基于故障树分析的诊断方法故障树分析(Fault Tree Analysis)原本用于可靠性设计,现己广泛应用于故障诊断。
基于故障的层次特性,其故障成因和后果的关系往往具有很多层次并形成一连串的因果链,加之一因多果或一果多因的情况就构成故障树。
(5)基于事例推理诊断方法实例推理(Case-Based Reason,简称CBR)是AI 中新兴的一种推理技术,是一种使用过去的经验实例指导解决新问题的方法,其关键是如何建立一个有效的实例索引机制与实例组织方式。
基于实例诊断的优点是根据过去实例解决新问题,不需人从实例中提取规则,降低了知识获取的负担,解题速度快。
2国内外研究现状及发展趋势(1)国内外研究现状智能故障诊断技术的发展历史虽然短暂,但在电路与数字电子设备、机电设备等方面已取得了令人瞩目的成就。
在电路和数字电子设备方面,MI T研制用于模拟电路操作并演绎出故障可能原因的EL系统;美国海军人工智能中心开发了用于诊断电子设备故障的I N -ATE系统;波音航空公司研制了诊断微波模拟接口MSI的I MA系统;意大利米兰工业大学研制用于汽车启动器电路故障诊断的系统。
由于机电设备在整个生产领域中占有极其重要的地位,所以有关机电设备的故障智能诊断问题一直受到研究人员的关注,出现的智能诊断系统也比较多。
如日本日立公司研究了用于核反应堆的故障诊断系统;美国通用电气公司研制的用于内燃电气机车故障诊断的专家系统CATS-l;华中理工大学研制的用于汽轮机组工况监测和故障诊断的智能系统DEST;哈尔滨工业大学和上海发电设备成套设计研究所联合研制的汽轮发电机组故障诊断专家系统MMMD-2;清华大学研制的用于锅炉设备故障诊断的专家系统等等。
(2)发展趋势随着知识工程的发展及数据库、虚拟现实、神经网络等技术的日新月异,必然引起智能故障诊断技术在各个方面的不断发展。
其发展趋势可概括如下:¹多种知识表示方法的结合。
在一个实际的诊断系统中,往往需要多种方式的组合才能表达清楚诊断知识,这就存在着多种表达方式之间的信息传递、信息转换、知识组织的维护与理解等问题,这些问题曾经一直影响着对诊断对象的描述与表达。
近几年在面向对象程序设计技术的基础上,发展起来了一种称为面向对象的知识表示方法,为这一问题的解决提供了一条很有价值的途径。
在面向对象的知识表示方法中,传统的知识表示方法如规则、框架、语义网络等可以被集中在统一的对象库中,而且这种表示方法可以对诊断对象的结构模型进行比较好的描述,在不强求知识分解成特定知识表示结构的前提下,以对象作为知识分割实体,明显要比按一定结构强求知识的分割来得自然、贴切。
另外,知识对象的封装特点,对于知识库的维护和修正提供了极大的便利。
随着面向对象程序设计技术的发展,面向对象的知识表示方法一定会在故障智能诊断系统中得到广泛的应用。
º经验知识与原理知识的紧密结合。
为了使故障智能诊断系统具备与人类专家能力相近的知识,研制者在建造智能诊断系统时,越来越强调不仅要重视领域专家的经验知识(浅知识),更要注重诊断对象的结构、功能、远离等知识(深知识),忽视任何一方面都会严重影响系统的诊断能力。
关于深浅知识的结合问题.目前较普遍的作法是,这两类知识可以各自使用不同的表示方法,从而构成两种不同类型的知识库,每个知识库有各自的推理机,它们在各自的权力范围内形成子系统,两个子系统再通过一个执行器综合起来构成一个特定诊断问题的专家系统。
这个执行器记录诊断过程的中间结果和数据,并且还负责经验与原理知识之间的/切换0。
这样在诊断过程中,通过两种类型知识的相互作用,使得整个系统更加完善,功能更强,可以解决那些无经验知识可用情况下的问题,即使遇到知识表示范围以外的问题,系统的性能也不至于显著下降。
»专家系统与神经网络的结合。
神经网络理论为故障智能诊断系统的发展开辟了崭新的途径。
神经网络实现的是右半脑直觉形象思维的特性,而专家系统理论与方法实现左半脑逻辑思维的特性,二者有着很强的互补作用。
然而目前神经网络无论在理论上还是在应用上都还处于发展阶段。
在理论上,无论神经网络模型还是训练算法都还不成熟。
反向传播训练算法尽管在一些领域获得成功,但还存在收敛速度太慢、有时会遇到局域极小等问题,对于大样本也很难收敛。
在应用上,基于并行分布式处理的神经网络是前向进行的,对于以目标驱动的反向推理还显得无能为力。
其次,由于信息的分布性,无法知道对一个输人模式,系统是如何响应的,因此神经网络缺乏推理解释能力。