第1章 绪论(智能故障诊断的基本概念)

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故障诊断的分类
按诊断方式分——功能诊断与运行诊断
功能诊断是检查设备运行功能的正常性，主要用于新设备调试 运行诊断是监视设备运行的全过程，主要用于正常运行的设备
按诊断连续性分——定期诊断与连续监控
定期诊断是按规定的时间间隔进行，一般用于非关键设备且为 渐发性及可预测性故障 连续监控是在机器运行过程中自始至终加以监视和控制，一般 用于关键设备且为突发性及不可预测性故障
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故障诊断的智能化
能以人类思维的信息加工和认识过程为推理基础 ——学习能力
能有效地获取、传递、处理、再生和利用诊断信息 及多种诊断方法 ——自动获取诊断信息的能力 能模拟人类专家，以灵活的诊断策略对监控对象的 运行状态和故障做出正确判断和决策 ——对故障进行实时诊断的能力
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从传统故障诊断到智能故障诊断
在这种情况下，故障诊断就成为：根据特征向量对 被测系统的状态进行分类的问题，或者说对特征向 量进行模式识别的问题 结论：故障诊断的实质——模式识别（分类）问题
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故障诊断的过程
故障诊断的过程有三个主要步骤：
第一步是检测设备状态的特征信号，即信号测取； 第二步是从检测到的特征信号中提取征兆，即征兆 提取； 第三步是根据征兆和其它诊断信息来识别设备的状 态，从而完成故障诊断，即状态识别。 ——这是整个诊断过程的核心。
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故障的分类
设备故障通常可分为——对象故障、仪表故障和系 统故障 按故障发生的性质分——硬故障和软故障 按故障发生的时间历程分——突发性和渐进性故障 按故障存在的时间历程分——间歇性和永久性故障 按故障显现的状况分——潜在故障和功能故障 按故障原因分——内在故障和环境故障 ……
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
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智能的基本要素
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
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2. 智能故障诊断的基本概念
2.1 2.2 2.3 2.4 什么是智能？ 什么是故障？ 什么是故障诊断？ 什么是智能故障诊断？
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2.1 什么是智能？
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。 表现形式：观察、记忆、想像、思考、判断 智能可分为低级智能和高级智能：
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3. 智能故障诊断的研究目的和意义
智能故障诊断的研究意义：
研究如何及时发现故障和预测故障并保证设备 在工作期间始终安全、高效、可靠地运行 ——故障诊断技术为提高设备运行的安全性和 可靠性提供了一条有效途径 故障的随机性、模糊性和不确定性，导致一个 故障的形成往往是众多因素造成的结果，且各 因素之间的联系又十分复杂 ——传统故障诊断方法已不能满足现代设备的 要求，必须采用智能故障诊断方法
智能故障诊断所涉及到的主要学科内容关系
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课程内容
本课程为选修课（共16学时），主要讲述智能故 障诊断技术的理论基础部分，内容包括：
智能故障诊断的基本概念（4学时） 智能故障诊断的构成原理及方法（2学时） 智能故障诊断的方案（3学时） 智能故障诊断的控制策略（1学时） 智能故障诊断的实现方法（2学时） 分组讨论（2学时） 复习总结（2学时）
4）智能故障诊断的实现方法研究：
故障检测、特征识别、状态预测、维修决策等技术
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5）智能故障诊断的具体方法研究： （主要依据知识处理方法进行分类）
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 ……
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4. 智能故障诊断的研究内容
1）智能故障诊断的结构研究：
结构形式、构成原理、构成方法、评价内容和评价指标等
2）智能故障诊断的方案研究：
基于状态反馈、基于故障补偿、基于多模冗余、基于功能模 块、基于神经网络、基于专家系统等方案及其学习方法
3）智能故障诊断的控制策略研究：
瞬时故障检测与消除、多模块并行诊断与决策、故障自适应 学习、故障自适应补偿、故障自适应重构等策略
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学习要点
基础性：重点在于对基本概念、术语、结构和原理 的学习和掌握，目的是为以后的学习和研究工作打 下基础，具体的知识点和相关算法不在要求之内。 实践性：注意理论与实际应用相结合，在学习中思 考如何将相关的理论概念、结构和原理与实际工程 应用相对应。 主动性：智能故障诊断正处于日新月异的发展中， 其涉及到的先导知识很多，且新概念、新方法又不 断涌现和丰富，因此必须对相关知识点、以及当前 的技术流派和研究方向进行主动学习和追踪。
特征空间 f
g
状态空间
故障诊断的基本思想表述
因此，故障诊断的目的就是：根据可测量的特征向量来 判断系统处于何种状态，也就是找出映射关系 f
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故障诊断的实质
对于有限状态的系统，令正常状态为s0，n种故障对 应的系统状态为s1, s2, …, sn；其中，处于状态si时， 对应的可测量特征向量为yi = (yi1, yi2, …, yim)；故障 诊断就是由特征向量y = (y1, y2, …, yk)，求出它所对 应的状态s的过程
故障诊断技术经历的三个阶段：
第一阶段对诊断信息只作简单的数据处理 第二阶段将信号处理和建模处理应用于数据处理 以上两个阶段，完全基于检测数据处理，没有利用领域 专家知识——传统故障诊断阶段 第三阶段以知识处理为核心，信号处理、建模处理与知 识处理相融合——智能故障诊断阶段
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从传统故障诊断到智能故障诊断
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5. 智能故障诊断的研究方法
5.1 5.2 5.3 5.4 基于信号检测的研究方法 基于数学模型的研究方法 基于知识的研究方法 基于感知行为的研究方法
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（预测）：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
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智能故障诊断的研究目的
及时发现故障，给出故障信息，并确定故障的部位、 类型和严重程度，同时自动地隔离故障； 预测设备运行状态、使用寿命、故障发生和发展； 针对故障的不同部位、类型和程度，给出相应的控 制和处理方案，并进行技术实现； 自动对故障进行削弱、补偿、切换、消除和修复， 以保证设备出现故障时的性能尽可能地接近原来正 常工作时的性能，或以牺牲部分性能指标为代价来 保证设备继续完成其规定功能； 进行维修决策，减少维修费用，提高设备利用率。
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故障的性质
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。
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2.3 什么是故障诊断？
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。
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故障诊断的实质
故障诊断的基本思想：
设被检测对象全部可能状态（正常和故障）组成状态空 间S，它的可观测量特征的取值范围全体构成特征空间Y 若系统处于某一状态s时具有确定的特征y，即存在映射 g : S Y ；反之，一定的特征y也对应确定的状态s，即存 在映射 f : Y S 。状态与特征空间这一关系可表述为：
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。
智能故障诊断技术
主讲人：沈志熙 shenzhixi@cqu.edu.cn
重庆大学自动wenku.baidu.com学院
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第一章 绪论
1. 2. 3. 4. 5. 6. 课程的性质和内容 智能故障诊断的基本概念 智能故障诊断的研究目的和意义 智能故障诊断的研究内容 智能故障诊断的研究方法 智能故障诊断的国内外研究概况
按诊断信息获取方式分——直接诊断或间接诊断
设备在运行过程中进行直接诊断是比较困难的，一般都通过二 次的、综合的信息来做出间接诊断的
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2.4 什么是智能故障诊断？
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。
传统故障诊断的局限性：
未引入人工智能技术前，直接由领域专家完成状态识别 任务，不能有效利用专家的知识和经验； 缺乏推理能力，不具备学习机制； 对诊断结果缺乏解释，诊断程序的修改和维护性差。
智能故障诊断的优越性：
引入人工智能技术后，能模拟领域专家完成状态识别任 务（最大差别），人-机联合诊断，达到甚至超过专家； 发展出基于知识的诊断推理机制，能模拟人类的逻辑思 维和形象思维的推理过程； 能解释自己的推理过程，并能解释结论是如何获得的。
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1. 课程的性质和内容
课程性质——高等院校工科类的一门专业课
数理统计与随 信号处理 机过程 统计分析 相关分析 频谱分析 小波分析 模态分析 …… 故障诊断 系统论、信息 论和控制论 人工智能和知 识工程 智能 故障诊断
建模处理
参数估计 系统辨识 模式识别
知识处理
知识获取 知识表示 知识应用
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教材与参考
教材：
王仲生编. 《智能故障诊断与容错控制》. 西北工业大学 出版社，2005年.
参考：
吴今培编. 《智能故障诊断与专家系统》. 科学出版社， 1997年. 杨军编. 《装备智能故障诊断技术》. 国防工业出版社， 2004年. 盛兆顺编. 《设备状态监测与故障诊断技术及应用》. 化 学工业出版社，2003年.
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智能应具备的条件（能力）
三个基本能力：感知、思维、行为 感知能力——就是能感知外界变化和获取感性知识 的能力 思维能力——就是具有记忆、联想、推理、分析、 比较、判断、决策、学习等能力 行为能力——就是对外界刺激（输入信号）做出反 应（输出信息）并采取相应动作的能力
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2.2 什么是故障？
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故障诊断的过程
特征信号
能量形式的特征信号 传感装置 设 备 的 状 态 物态形式的特征信号 直接的物理状态 指导诊断信息的进一步获取 状态趋势 征兆提 取装置 状 态 识 别 装 置 状态 设备档案 人的感官
工作环境
参考模式
干预决策
决策形成装置
状态分析装置
状 态
故障诊断的过程
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故障诊断的任务
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故障的性质
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。