人工神经网络在设备故障诊断中的应用
人工神经网络在设备故障诊断中的应用
程瑞琪
(西南交通大学 成都 610031)
摘 要 介绍了神经网络技术在设备故障诊断中应用的2个主要方向———故障模式识别和诊断专家系统,对应用的方法、特点及存在的问题也
作了概略分析。
关键词 神经网络 故障诊断 模式识别 专家系统中图分类号 TP 18
近年来人工神经网络(Artificial neural network -ANN )的研究发展迅速,ANN 以其诸多优点在设备状态监测与故障诊断中受到了愈来愈广泛的重视,为设备故障诊断的研究开辟了一条新途径。
ANN 具有以下主要特征:①实现了并行处理机制,可提供高速的信息处理能力;②分布式信息存储,可提供联想与全息记忆的能力;③网络的拓扑结构具有非常大的可塑性,使系统有很高的自适应和自学习能力;④具有超巨量的联接关系,形成高度冗余,使系统具有很强的容错能力;⑤是一类大规模非线性系统,提供了系统自组织与协同的潜力。本文作者仅就ANN 用于故障模式识别及诊断专家系统这两个方面应用的主要方法、特点及存在的问题作概括介绍。
1 神经网络与故障模式识别
模式识别是ANN 应用的一个较成功的领域,诊断问题实质上就是一种模式分类,是将系统的状态区分为正常状态或某一种故障状态的问题。通常故障模式的分布是非常不规则的,故要求所用模式分类方法能在模式空间里形成各种非线性分割平面,ANN 的特性使其可以作为一类性能良好的非线性分类器。1.1 方法及特点
ANN 故障模式识别可用图1所示BP 模型来说明
。
图1 BP 网模型
其中网络输入节点对应故障征兆,输出节点对应故障原因。进行故障模式识别时,先用一批故障样本
对模型进行训练,以确定网络结构(隐层及其节点数)和参数(节点间的联接权);网络训练好后,故障的模式分类就是根据给定的一组征兆,实现征兆集到故障集之间非线性映射的过程。
用ANN 作故障模式识别的特点有:①可用于系统模型未知或系统模型较复杂及非线性系统的故障模式识别;②兼有故障信号的模式变换与特征提取功能;③对系统含有不确定因素、噪声及输入模式不完备的情况不太敏感;④可用于复杂多模式的故障诊断;⑤可用于离线诊断,也能适应实时监测的要求。1.2 模型
用于故障模式识别的ANN 模型按学习方式可分有监督学习模型和无监督学习模型两大类,前者主要包括B P 网和径向基函数(RB F )网;后者主要包括自适应共振(ART )网和自组织特征映射(SOM )网。1.2.1 有监督学习模型
BP 网是目前故障诊断中应用最多且较成熟的一种模型,其神经元的非线性映射函数采用Sigmoid 函数,网络训练采用误差反向传播(Back pr opagation )学习算法。BP 网的结构及学习算法简单,但应用中还存在2个问题:一是关于网络的学习,因BP 算法是自适应最小均方(LMS )算法的推广,故网络的学习速度较慢,且可能陷入局部极小值点,针对这一问题已有许多改进的BP 算法;二是关于网络的结构设计,即如何选取隐层及隐层节点数,目前尚无确定的理论和方法。根据Hecht -Nilson 的映射定理:对任何闭区间上的一个连续函数,总可以用含一层隐单元的感知器网来映射;目前应用中多采用含一层隐单元的BP 网。关于隐层节点下限的确定已有一些研究结果,鉴于问题的复杂性,此处不作说明。选择较多的隐层及隐层节点虽可加快学习速度,但使网络的结构变得复杂,网络的推广能力也会变差。实际应用中,通常用对测试样本与学习样本的误差进行交叉评价的试错
法来选择隐层及隐层节点数。
RB F 网是一种较新颖的ANN 模型,只有一层隐含层,输出节点是线性的,隐单元采用对称的高斯基
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13·第12卷第1期
《机械研究与应用》
ME CHANICAL RESE ARCH &APPLICATION Vol 12No .1 1999
函数为非线性变换函数,网络的训练可采用最小二乘(L S )递推学习算法。因网络结构简单,算法收敛性好,与BP 网相比,RBF 网的学习算法虽较复杂,但训练速度却大大提高。
从已有研究结果看,有监督学习模型有很好的推广能力,用于故障模式识别效果较好;训练好的B P 网和RBF 网计算速度快,消耗内存少,可用于实时监测与诊断。但是这类模型对学习样本有一定的要求,要求学习样本具有一定的致密性、遍历性和相容性,工程实际中要获得这样的样本有时还很困难。1.2.2 无监督学习模型
ART 网和SOM 网均属于无监督竞争学习的自组织模型,ART 网可以在线学习,边学习边记忆,给网络一批输入样本,它自动形成一组分类模式。当一个新的输入不能归入已形成的模式类时,网络又自动形成一个新的模式类;若新的输入在已形成的模式类中可以找到一个相似的类,则这个输入划入该模式类,同时网络向更接近这个输入的方向作调整。SOM 网采用离线方式学习,能很好地进行特征提取,适用于作最邻近分类器。目前,自组织模型应用于故障诊断的研究尚少,这类模型是一类次优的模式分类器,其推广性能虽不如有监督学习模型的好,但它具有的自组织和自适应特性正引起人们的广泛关注。
2 神经网络与诊断专家系统
专家系统作为人工智能应用的一个成功典范,在故障诊断领域受到高度重视,诊断专家系统利用专家的知识进行推理,是解决复杂设备故障诊断问题的一种有效方法〔1〕。但是,传统基于符号的诊断专家系统还存在知识获取困难,知识存储容量与系统运行速度的矛盾及知识的窄台阶效应等问题。近年来,在人工智能领域发展了基于连接主义机制的专家系统,这类系统利用ANN 的自学习能力和并行推理机制,一定程度上克服了符号专家系统遇到的困难。2.1 神经网络知识表示及推理机制
ANN 的知识表示方式有2种:局部表示方式和分布式表示方式。
局部知识表示方式中,ANN 的每一个神经元代表一个概念,神经元之间的连接表示概念与概念间的关系,可以根据问题的需要将关系解释成一个概念对另一个概念的关联程度,或问题求解中的推理规则。通常这些关系是不确定的,特别是对于诊断问题,在知识表示和诊断推理过程中存在许多不确定因素,而不确定知识的获取是相当困难的。将符号知识转换成ANN 的表示,通过ANN 的学习来获得不确定知识,是研究这种知识表示方式的主要内容。目前,关于局部知识表示的研究进展比较缓慢。分布式知识表示是目前研究得比较多的一类ANN 知识表示方法,在这一表示方法中,不论什么知识,ANN 都将它转换为网络的权值和阈值,分布存储在整个网络中,因此这是一种隐含的知识表示方式。采用这种知识表示方式主要是为利用ANN 的并行计算机制,提高专家系统的推理速度,克服符号系统可能产生的“组合爆炸”及推理复杂性等困难。
知识表示与知识获取和知识利用密切相关,用ANN 表示知识的系统,知识获取是通过一定的学习算法确定网络的结构和参数,推理是对给定的输入通过数值计算求网络的输出;知识获取与推理过程中,根据具体的诊断问题,对网络的输入和输出可能要作一些相应的变换。可用于知识处理的ANN 模型主要有BP 网、联想记忆(AM )网和模糊认知(FC M )网。2.2 神经网络/专家系统集成系统
ANN 的知识表示与推理具有知识分布表达和自动获取,以及大规模并行处理及联想记忆等优点,一定程度上模拟了人类的形象思维方式。但是,在模拟人类复杂层次的思维方面,如基于目标的管理、综合判断和因果分析等,都还远不及传统的符号专家系统。因此,ANN 对传统的专家系统不应是替代,而应该是互补。研究符号推理与非符号推理相结合,生成既具有形象思维又具有逻辑推理能力的集成专家系统,是人工智能研究的一个必然方向〔2〕
。
神经网络/专家系统的集成方式有串行、并行和混合方式,选择哪种集成方式要根据问题域的特点,进行两者的有机结合。在大型复杂设备的故障诊断中,通常要涉及到不同的知识源、信息源,这就要求有不同的知识表达方式,不同的知识组织模型和不同的诊断推理策略。可以认为,对于集成诊断系统的研究目前还有许多问题需要进一步探讨。
3 结束语
故障诊断技术的研究总是在不断吸取其它领域和学科新成果的基础上向前发展的,智能化诊断技术已成为故障诊断领域一个新的研究方向。国内外许多研究工作证实,ANN 在故障诊断中的应用是可行的和有前途的。本文作者把ANN 应用的主要方法和特点介绍给从事故障诊断研究与应用的技术人员,目的是使ANN 理论能与实际更好地结合,真正能解决工程实际中设备状态监测与故障诊断问题。
参考文献
1 屈梁生.人工神经网络与机械工程中的智能化问题.中国机械工
程,1997(2):1～4
2 钟秉林,颜廷虎.智能化故障诊断理论与方法的研究现状与展望.
东南大学学报,1993(11):1～11
(收稿日期:1998-05-18)
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14·Vol 12No .1 1999
《机械研究与应用》
ME CHANICAL RESE AR CH &APPLI CATION 第12卷第1期
电气设备故障诊断汇总
电气故障诊断 一、电气设备的状态及检测技术 1、电气设备的状态 （1）正常状态：设备具备其应有的功能，没有缺陷或缺陷不明显，缺陷严重程度仍处于容限范围内。 （2）异常状态：缺陷有了进一步的发展，设备状态发生变化，性能恶化，但仍能维持工作。（3）故障状态：缺陷发展到使设备性能和功能都有所丧失的程度。 （4）事故状态：功能完全丧失，无法进行工作状态。 2、电气设备的状态检测 （1）判断设备所处的状态； （2）根据其状态决定对待的方式。 二、电气设备的现代检测技术 1、现代故障诊断技术的构成： （1）故障诊断机理的研究：（理化原因等） （2）故障诊断信息学的研究：（数据采集与分析） （3）诊断逻辑和数学原理方面的研究：（诊断与决策） 2、现代故障诊断四项技术： （1）检测技术（采集信号、参数） （2）信号处理技术（提取状态信息） （3）识别技术（分析、判断） （4）预测技术（决策和预测） 3、故障诊断与状态监测的关系 （1）工况监测：对反映设备或系统工作状态的信息进行全面监测和分析，实时掌握设备基本工作状态。 （2）状态监测：又称简易诊断，通过监测结果与设定阈值之间的对比，仅对设备运行状态作出正常、异常或故障的判断，而对故障的性质、严重程度等不予或无法进行更深入的诊断。
4、故障诊断的成功因素 （1）故障信息源 （2）诊断方法 5、故障诊断技术的发展趋势（与当代前沿科技相融合） （1）人工智能技术：人工神经网络、专家系统等； （2）前沿数学：小波分析、模糊数学、分析几何等； （3）信息融合技术：证据理论等。 6、故障诊断的关注点 （1）故障阶段：尚未发展造成事故的阶段； （2）其目的是：防患于未然； （3）作用阶段：继电保护动作之前。 三、电气设备的传统检测技术 如果把有故障的电气设备比作病人，电工就好比医生。由中医诊断学的经典四诊（望、闻、问、切），结合电气设备故障的特殊性和诊断电气故障的成功经验，电气设备的检测技术归纳为“六诊”要诀，另外引申出电气设备诊断特殊性的“九法”、“三先后”要诀。 “六诊”、“九法”、“三先后”是行之有效的电气设备诊断的思想方法和工作方法。 事物往往是千变万化的和千差万别的，电气设备出现的故障是五花八门，“六诊”、“九法”、“三先后”电气故障诊断要诀，只是一种思想方法和工作方法，切记不能死搬硬套。检修人员要善于透过现象看本质，善于抓住事物的主要矛盾。 （一）“六诊”检测法 “六诊”------口问、眼看、耳听、鼻闻、手模、表测六种诊断方法，简单地讲就是通过“问、看、听、闻、摸、测”来发现电气设备的异常情况，从而找出故障原因和故障所在的部位。前“五诊”是凭借人的感官对电气设备故障进行有的放矢的诊断，称为感官诊断，又称直观检查法。同样，由于个人的技术经验差异，诊断结果也有所不同。可以采用“多人会诊法”求得正确结论。“表测”即应用电气仪表测量某些电气参数的大小，经过与正常数值对比，来确定故障原因和部位。 （1）口问 当一台设备的电气系统发生故障后，检修人员首先要了解详细的“病情”。即向设备操作人员了解设备使用情况、设备的病历和故障发生的全过程。 如果故障发生在有关操作期间或之后，还应询问当时的操作内容以及方法、步骤。总的来讲，了解情况要尽可能详细和真实，这些往往是快速找出故障原因和部位的关键。 例如：当维修人员巡查时，操作人员反应前处理一台打水离心泵不能启动，需要及时处理。这时维修人就要询问，水罐是否有水，上班和本班是否曾经运行，具体使用情况，是否运行一段时间后停止，还是未运行就不能开启。还要询问故障历史等等。了解具体情况后，到现场进行处理就会有条理，轻松解决问题。 （2）眼看 1）看现场 根据所问到的情况，仔细查看设备外部状况或运行工况。如设备的外形、颜色有无异常，熔丝有无熔断：电气回路有无烧伤、烧焦、开路、短路，机械部分有无损坏以及开关、刀闸、按钮插接线所处位置是否正确，改过的接线有无错误，更换的元件是否相符等：还要观察信
人工神经网络原理及实际应用
人工神经网络原理及实际应用 摘要：本文就主要讲述一下神经网络的基本原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际工程中的应用。 关键词：神经网络、BP算法、鲁棒自适应控制、Smith－PID 本世纪初，科学家们就一直探究大脑构筑函数和思维运行机理。特别是近二十年来。对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作，人脑含有数亿个神经元，并以特殊的复杂形式组成在一起，它能够在“计算＂某些问题（如难以用数学描述或非确定性问题等）时，比目前最快的计算机还要快许多倍。大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍，然而，大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍，因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的，是一个复杂并行信息处理系统。1943年Macullocu和Pitts融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。从这以后，人工神经网络经历了发展，停滞，再发展的过程，时至今日发展正走向成熟，在广泛领域得到了令人鼓舞的应用成果。本文就主要讲述一下神经网络的原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际中的应用。 1.神经网络的基本原理 因为人工神经网络是模拟人和动物的神经网络的某种结构和功能的模拟，所以要了解神经网络的工作原理，所以我们首先要了解生物神经元。其结构如下图所示： 从上图可看出生物神经元它包括，细胞体：由细胞核、细胞质与细胞膜组成；
轴突：是从细胞体向外伸出的细长部分，也就是神经纤维。轴突是神经细胞的输出端，通过它向外传出神经冲动；树突：是细胞体向外伸出的许多较短的树枝状分支。它们是细胞的输入端，接受来自其它神经元的冲动；突触：神经元之间相互连接的地方，既是神经末梢与树突相接触的交界面。 对于从同一树突先后传入的神经冲动，以及同一时间从不同树突输入的神经冲动，神经细胞均可加以综合处理，处理的结果可使细胞膜电位升高；当膜电位升高到一阀值（约40mV），细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，并由轴突输出神经冲动；当输入的冲动减小，综合处理的结果使膜电位下降，当下降到阀值时。细胞进入抑制状态，此时无神经冲动输出。“兴奋”和“抑制”，神经细胞必呈其一。 突触界面具有脉冲/电位信号转换功能，即类似于D/A转换功能。沿轴突和树突传递的是等幅、恒宽、编码的离散电脉冲信号。细胞中膜电位是连续的模拟量。 神经冲动信号的传导速度在1～150m/s之间，随纤维的粗细，髓鞘的有无而不同。 神经细胞的重要特点是具有学习功能并有遗忘和疲劳效应。总之，随着对生物神经元的深入研究，揭示出神经元不是简单的双稳逻辑元件而是微型生物信息处理机制和控制机。 而神经网络的基本原理也就是对生物神经元进行尽可能的模拟，当然，以目前的理论水平，制造水平，和应用水平，还与人脑神经网络的有着很大的差别，它只是对人脑神经网络有选择的，单一的，简化的构造和性能模拟，从而形成了不同功能的，多种类型的，不同层次的神经网络模型。 2.BP神经网络 目前，再这一基本原理上已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。 这里我们重点的讲述一下BP神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络设想，其网络模型如下图所示。它可以分为输入层，影层（也叫中间层），和输出层，其中中间层可以是一层，也可以多层，看实际情况而定。
设备故障诊断技术说明
设备故障诊断技术简介
上海华阳检测仪器有限公司 Shanghai Huayang MeasuringInstruments Co., Ltd 目录 设备故障诊断技术定义
-----------------------------------------------（ 3）一．设备维修制度的进展-----------------------------------------------（ 4）二．检测参数类型-------------------------------------------------------（ 5） 三．振动检测中位移、速度和加速度参数的选择-----------------------------（ 5） 四．测点选择原则------------------------------------------------------（ 6） 五．测点编号原则------------------------------------------------------（ 7） 六．评判标准----------------------------------------------------------（ 7） 七．测量方向及代号----------------------------------------------------
（10） 八．搜集和掌握有关的知识和资料----------------------------------------（10） 九．故障分析与诊断----------------------------------------------------（11） 十．常见故障的识不----------------------------------------------------（14） 1．不平衡------------------------------------------------------------（14） 2．不对中------------------------------------------------------------（14） 3．机械松动----------------------------------------------------------（15） 4. 转子或轴裂纹
设备检测及故障诊断技术现状
设备检测和故障诊断技术现状 张振中 100696138 1 引言 设备状态检测与故障诊断在十年内得到了前所未有的发展，它对于工业部门重要设备的管理维护，提高企业生产能力和保证安全生产，改进产品质量都具有极大的效益，在国民经济各部门发展中有着十分重要的意义。大家知道，一切工业部门有着许多各种各样的机器和设备，它们运行是否完好直接影响企业的效益，其中一些关键性重要设备甚至起着决定企业命运的作用，一旦发生事故，损失将不可估量。因此，如何避免机器发生事故，尤其是灾难性事故，一直是人们极为重视的问题。长期以来，由于人们无法预知事故的发生，不得不采用两种对策：一是等设备坏了再进行维修，该办法经济损失很大，因为等设备运行到破坏为止，往往需要昂贵的维修费用，灾难性破坏需要更换设备，还可能造成人员伤亡：二是定期检修设备，这种方法需要有一定计划性和预防性，但其缺点是如无发展，则经济上损失很大，而且定期检修的时间周期也很难确定。因此合理的维修应是预知的，即在设备出现的早期就检测隐患，提前预报，以便适时，合理的采取措施，于是故障诊断技术应运而生。设备状态监测和故障诊断是从医学检验和诊断受到启发，有经验的人员利用耳听机器运转发出的声音就可能知道设备运行是否正常，然而现代状态监测与故障诊断技术是随着现代系统工程，信息论，控制论，电子技术，计算机技术，通讯技术的发展的发展而发展起来的，是多种学科和技术交叉与渗透而产生的一门新兴综合性高技术，其研究内容涉及故障机理，传感器与测量技术，数据采集，数字信号处理，数据库，专家系统，计算机软硬件，通讯等技术领域我国从八十年代开始进行设备状态监测与故障诊断技术的研究。并于1986年成立了中国振动工程学会故障诊断学会，国家也将该技术的研究列人“七五”、“八五”攻关项目。机械设备故障诊断技术随着近十多年来国际上电子计算机技术、现代测量技术和信号处理技术的迅速发展而发展起来,是一门了解和掌握机械设备在使用过程中的状态,确定其整体或局部是否正常,早期发现故障及原因,并预报故障发展趋势的技术。 2 机械设备故障诊断的发展过程 设备故障诊断是指在一定工作环境下,根据机械设备运行过程中产生的各种信息判别机械设备是正常运行还是发生了异常现象,并判定产生故障的原因和部位,以及预测、预报设备状态的技术,故障诊断的实质就是状态的识别。 诊断过程主要有3 个步骤: ①检测设备状态的特征信号; ②从所检测的特征信号中提取征兆; ③故障的模式识别。其大致经历以下3 个阶段: ①基于故障事件原故障诊断阶段,主要缺点是事后检查,不能防止故障造成的损失; ②基于故障预防的故障诊断阶段; ③基于故障预测的故障诊断阶段,它是以信号采集与处理为中心,多层次、多角度地利用各种信息对机械设备的状态进行评估,针对不同的设备采取不同的措施。
PMC诊断功能在数控机床故障诊断与维修中的应用
改装与维修Ｒ删叼ａｎｄＭａｉ帆懈 ＰＭＣ诊断功能在数控机床故障诊断与维修中的应用 韩少诚马运顶 （中国重汽集团济南桥箱有限公司，山东济南２５００００） 摘要：介绍ＦＡＮＵＣ数控系统内置ＰＭＣ的Ｉ／Ｏ状态监控诊断、Ｉ／Ｏ强制及信号追踪功能的使用方法及其在数控机床故障诊断与维修中的应用，使其能快速、准确地确定和排除故障。 关键词：数控机床ＰＭＣ故障维修 ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＰＭＣＤｉａｇｎｏｓｅＦｕｎｃｔｉｏｎｉｎｔｈｅＣＮＣＭａｃｈｉｎｅ ＭａｌｆｕｎｃｔｉｏｎＤｉａｇｎｏｓｅａｎｄＭａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ＨＡＮＳｈａｏｃｈｅｎｇ，ＭＡＹｕｎｄｉｎｇ （ＣｈｉｎａＮａｔｉｏｎａｌＨｅａｖｙＤｕｔｙＴｒｕｃｋＧｒｏｕｐＪｉｎａｎＡｘｌｅ＆ＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｊｉｎａｎ２５００００，ＣＨＮ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｓｔａｔｅｍａｉｎｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅＩ／Ｏｓｔａｔｕｓｄｉａｇｎｏｓｅ，Ｉ／Ｏｆｏｒｃｅ－ｔｈｅｓｉｇｎａｌｔｒａｃｋｏｆＦＡＮＵＣｎｕｍｅｒｉｃａｌｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｂｕｉｌｔ－ｉｎＰＭＣ，ａｎｄｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｅｆｕｎｃｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅＣＮＣｍａｃｈｉｎｅ ｍａｌｆｕｎｃｔｉｏｎｄｉ－ａｇｎｏｓｅａｎｄｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ，ＳＯａｓｔｏｅｌｉｍｉｎａｔｅｔｈｅｍａｌｆｕｎｃｔｉｏｎｆａｓｔｌｙａｎｄｅｘａｃｔｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣＮＣＭａｃｈｉｎｅ；ＰＭＣ；Ｍａｌｆｕｎｃｔｉｏｎ；Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ 目前随着现代制造业的发展，数控机床在机械加工行业的应用越来越，“泛，占有率逐年增加。数控机床是集机械、电气、液压、气动等多门学科与一体的自动化设备，在提高生产效率的同时它的复杂程度也为其在使用过程中的维修带来了不便。下面介绍ＦＡＮＵＣ数控系统内置ＰＭＣ的一些功能的使用方法及其在数控机床故障诊断维修过程中的应用实例。 １ＰＭＣ诊断功能介绍及其操作方法 （１）Ｉ／Ｏ强制功能的开启与使用 要开启Ｉ／Ｏ强制功能需 要在图１所示的ＰＭＣ参数设 定画面中将“ＰＲＯＧＲＡＭＭＥＲ ＥＮＡＢＬＥ”设置为“ＹＥＳ”、 “ＡＬＬＯＷＰＭＣＳＴＯＰ，’设置为 “ＹＥＳ”、“ＲＡＭＷＲＩＴＥＥＮＡ． ＢＬＥ”设置为“ＹＥＳ”。将在 ＰＭＣＩ／Ｏ状态监控诊断画面 右下角出现“ＦＯＲＣＥ”软键。 使用Ｉ／Ｏ强制功能可以 强制ＰＭＣ输出信号为ＯＮ或 者ＯＦＦ，这对日常维修非常 图１ＰＭｃ参数设定画面 有帮助。例如经常遇到的自动换刀机构或者托盘交换机构运动到某个中间位置停止时，无到位信号小能动作，原来都是通过捅阀的方法使其运动到原位置，现在使用强制功能，可以方便地强制某个阀动作，提高了维修效率。但使用此功能需要注意：①在强制输出信号前要确认动作周围的状况是否安全，不会导致人员或者设备损伤。②在使用此功能前需要将ＰＭＣ停止运行，否则ＰＭＣ运行过程中是循环扫描，刷新输出的，刚刚强制的信号就会被刷新为原来状态，导致强制无效。在强制功能使用完成后要将ＰＭＣ恢复运行。 （２）信号追踪功能 使用方法为：在按下ＩＰＭｃＤＧＮｌ键后再按ＩＴＲＡＣＥＩ键后将进入ＴＲＡＣＥ画面，见图２。限于篇幅，关于设定参数详见ＦＡＮＵＣ维修说明书。 图２ＴＲＡＣＥ西面 龟哆坐２０１０Ｉ錾等Ｉ ＼～．，７ ＋￥￡Ｍ万方数据
人工神经网络的发展及应用
人工神经网络的发展与应用 神经网络发展 启蒙时期 启蒙时期开始于1980年美国著名心理学家W．James关于人脑结构与功能的研究，结束于1969年Minsky和Pape~发表的《感知器》(Perceptron)一书。早在1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型(即M—P模型)，该模型把神经细胞的动作描述为：1神经元的活动表现为兴奋或抑制的二值变化；2任何兴奋性突触有输入激励后，使神经元兴奋与神经元先前的动作状态无关；3任何抑制性突触有输入激励后，使神经元抑制；4突触的值不随时间改变；5突触从感知输入到传送出一个输出脉冲的延迟时问是0．5ms。可见，M—P模型是用逻辑的数学工具研究客观世界的事件在形式神经网络中的表述。现在来看M—P 模型尽管过于简单，而且其观点也并非完全正确，但是其理论有一定的贡献。因此，M—P模型被认为开创了神经科学理论研究的新时代。1949年，心理学家D．0．Hebb 提出了神经元之间突触联系强度可变的假设，并据此提出神经元的学习规则——Hebb规则，为神经网络的学习算法奠定了基础。1957年，计算机学家FrankRosenblatt提出了一种具有三层网络特性的神经网络结构，称为“感知器”(Perceptron)，它是由阈值性神经元组成，试图模拟动物和人脑的感知学习能力，Rosenblatt认为信息被包含在相互连接或联合之中，而不是反映在拓扑结构的表示法中；另外，对于如何存储影响认知和行为的信息问题，他认为，存储的信息在神经网络系统内开始形成新的连接或传递链路后，新 的刺激将会通过这些新建立的链路自动地激活适当的响应部分，而不是要求任何识别或坚定他们的过程。1962年Widrow提出了自适应线性元件(Ada—line)，它是连续取值的线性网络，主要用于自适应信号处理和自适应控制。 低潮期 人工智能的创始人之一Minkey和pape~经过数年研究，对以感知器为代表的网络系统的功能及其局限性从数学上做了深入的研究，于1969年出版了很有影响的《Perceptron)一书，该书提出了感知器不可能实现复杂的逻辑函数，这对当时的人工神经网络研究产生了极大的负面影响，从而使神经网络研究处于低潮时期。引起低潮的更重要的原因是：20世纪7O年代以来集成电路和微电子技术的迅猛发展，使传统的冯·诺伊曼型计算机进入发展的全盛时期，因此暂时掩盖了发展新型计算机和寻求新的神经网络的必要性和迫切性。但是在此时期，波士顿大学的S．Grossberg教授和赫尔辛基大学的Koho—nen教授，仍致力于神经网络的研究，分别提出了自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory)和自组织特征映射模型(SOM)。以上开创性的研究成果和工作虽然未能引起当时人们的普遍重视，但其科学价值却不可磨灭，它们为神经网络的进一步发展奠定了基础。 复兴时期 20世纪80年代以来，由于以逻辑推理为基础的人工智能理论和冯·诺伊曼型计算机在处理诸如视觉、听觉、联想记忆等智能信息处理问题上受到挫折，促使人们
机械设备故障诊断技术研究
题目：机械设备故障诊断技术研究 学号： 姓名： 专业： 指导教师： 2016 年 8 月 30 日
摘要 故障诊断技术对于机械设备的安全运行有着至关重要作用，一直是工程应用领域的重点和难点, 国内外已经对此问题进行了大量的研究工作。该论文介绍了机械设备故障诊断技术的基本概念，在总结研究各种诊断技术的基础上全面分析了现代故障诊断技术存在的问题, 并针对这些问题提出了故障诊断领域将来的研究方向。故障诊断是一项实用性很强的技术, 对其进行理论上的分析研究具有重要的现实意义。 关键词：机械设备故障；诊断技术；研究
第一章引言 随着现代科学技术在设备上的应用，现代设备的结构越来越复杂，功能越来越齐全，自动化程度也越来越高。由于许多无法避免的因素影响，会导致设备出现各种故障，从而降低或失去预定的功能，甚至会造成严重的以至灾难性的事故。国内外接连发生的由设备故障引起的各种空难、海难、爆炸、断裂、倒塌、毁坏、泄漏等恶性事故，造成了极大的经济损失和人员伤亡。生产过程中经常发生的设备故障事故，也会使生产过程不能正常运行或机器设备遭受损坏而造成巨大的经济损失。因此机械设备故障诊断技术在社会中的重要性越来越高，主要体现在[1]：（1）预防事故，保证人员和设备安全。 （2）推动设备维修制度的改革。维修制度从预防制度向预知制度的转变是必然的，而真正实现预知维修的基础是设备故障诊断技术的发展和成熟。 （3）提高经济效益。设备故障诊断的最终目的是避免故障的发生，使零部件的寿命得到充分发挥，延长检修周期，降低维修费用。 因此，机械设备故障诊断技术日益受到广泛重视，对机械设备故障诊断技术的研究也不断深入。但受于机械设备故障成因的复杂性和诊断技术的局限性，目前机械设备故障诊断仍存在一些问题。
数控机床故障诊断与维修论文概要
数控机床故障诊断与维修论文 摘要:数控机床故障诊断数控机床是个复杂的系统,一台数控机床既有机械装置、液压系统,又有电气控制部分和软件程序等。组成数控机床的这些部分, 由于种种原因,不可避免地会发生不同程度、不同类型的故障,导致数控机床不能正常工作。故障诊断是进行数控机床维修的第一步,它不仅可以迅速查明故障原因,排除故障,也可以起到预防故障发生与扩大的作用。文章结合数控机床中几个故障的维修实例,说明加强理论学习,适当了解数控系统硬件的相关连接及工作原理，了解PLC与外部器件的联系，并注重系统保养，对于准确维修数控机床故障, 降低机床故障率具有重要意义。 关键词: 数控机床PLC ;故障诊断; 故障维修 一、数控机床故障诊断的基本方法 数控设备是一种自动化程度较高,结构较复杂的先进加工设备,是企业的重点、关键设备。要发挥数控设备的高效益,就必须正确的操作和精心的维护,才能保证设备的利用率。正确的操作使用能够防止机床非正常磨损, 避免突发故障; 做好日常维护保养,可使设备保持良好的技术状态, 延缓劣化进程,及时发现和消灭故障隐患,从而保证安全运行,故障诊断是进行数控机床维修的第一步,它不仅可以迅速查明故障原因, 排除故障, 也可以起到预防故障的发生与扩大的作用。一般来说, 数控机床的故障诊断方法主要有以下几种: （一常规诊断法 对数控机床的机、电、液等部分进行的常规检查, 通常包括:（1 检查电源的 规格（包括电压、频率、相序、容量等是否符合要求；（2CNC、伺服驱动、主轴驱动、电机、输入/输出信号的连接是否正确、可靠；（3CNC、伺服驱动等装置内的印制电路板是否安装牢固, 接插部位是否有松动；（4CNC、伺服驱动、主轴驱动等部分的设定端、电位器的设定、调整是否正确；（5液压、气动、润滑部件的油
人工神经网络题库
人工神经网络 系别：计算机工程系 班级： 1120543 班 学号： 13 号 姓名： 日期：2014年10月23日
人工神经网络 摘要：人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成，由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。 关键词：神经元；神经网络；人工神经网络；智能； 引言 人工神经网络的构筑理念是受到生物（人或其他动物）神经网络功能的运作启发而产生的。人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法（Learning Method ）得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力)，这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。 一、人工神经网络的基本原理 1-1神经细胞以及人工神经元的组成 神经系统的基本构造单元是神经细胞，也称神经元。它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分:细胞体、树突和轴突。树突的作用是向四方收集由其他神经细胞传来的信息，轴突的功能是传出从细胞体送来的信息。每个神经细胞所产生和传递的基本信息是兴奋或抑制。在两个神经细胞之间的相互接触点称为突触。简单神经元网络及其简化结构如图2-2所示。 从信息的传递过程来看，一个神经细胞的树突，在突触处从其他神经细胞接受信号。 这些信号可能是兴奋性的，也可能是抑制性的。所有树突接受到的信号都传到细胞体进行综合处理，如果在一个时间间隔内，某一细胞接受到的兴奋性信号量足够大，以致于使该细胞被激活，而产生一个脉冲信号。这个信号将沿着该细胞的轴突传送出去，并通过突触传给其他神经细胞.神经细胞通过突触的联接形成神经网络。 图1-1简单神经元网络及其简化结构图 （1）细胞体 （2）树突 （3）轴突 （4）突触
设备故障诊断原理技术及应用
设备故障诊断原理技术及应用 机械设备故障诊断技术随着近十多年来国际上电子计算机技术、现代测量技术和信号处理技术的迅速发展而发展起来,是一门了解和掌握机械设备在使用过程中的状态,确定其整体或局部是否正常,早期发现故障及原因,并预报故障发展趋势的技术。 1.机械设备故障诊断的发展过程 设备故障诊断是指在一定工作环境下,根据机械设备运行过程中产生的各种信息判别机械设备是正常运行还是发生了异常现象,并判定产生故障的原因和部位,以及预测、预报设备状态的技术,故障诊断的实质就是状态的识别。 诊断过程主要有3 个步骤: ①检测设备状态的特征信号; ②从所检测的特征信号中提取征兆; ③故障的模式识别。其大致经历以下3 个阶段: ①基于故障事件原故障诊断阶段,主要缺点是事后检查,不能防止故障造成的损失; ②基于故障预防的故障诊断阶段; ③基于故障预测的故障诊断阶段,它是以信号采集与处理为中心,多层次、多角度地利用各种信息对机械设备的状态进行评估,针对不同的设备采取不同的措施。 2.开展故障诊断技术研究的意义 应用故障诊断技术对机械设备进行监测和诊断,可以及时发现机器的故障和预防设备恶性事故的发生,从而避免人员的伤亡、环境的污染和巨大的经济损失。应用
故障诊断技术可以找出生产设备中的事故隐患,从而对机械设备和工艺进行改造以 消除事故隐患。状态监测及故障诊断技术最重要的意义在于改革设备维修制度,现在多数工厂的维修制度是定期检修,造成很大的浪费。由于诊断技术能诊断和预报设备的故障,因此在设备正常运转没有故障时可以不停车,在发现故障前兆时能及时停车。按诊断出故障的性质和部位,可以有目的地进行检修,这就是预知维修—现代化维修 技术。把定期维修改变为预知维修,不但节约了大量的维修费用,而且,由于减少了许多不必要的维修时间,而大大增加了机器设备正常运转时间,大幅度地提高生产率,产生巨大的经济效益。因此,机械状态监测与故障诊断技术对发展国民经济有相当重要的作用。 3.机械故障诊断的研究现状 机械故障诊断作为一门新兴的综合性边缘学科,经过30 多年的发展,己初步形成了比较完整的科学体系。就其技术手段而言,已逐步形成以振动诊断、油样分析、温度监测和无损探伤为主,其他技术或方面为辅的局面。这其中又以振动诊断涉及的领域最广、理论基础最为雄厚、研究得最具生机与活力。目前,对振动信号采集来说, 计算机技术足以胜任各种场合的需要。在振动信号的分析处理方面,除了经典的统计分析、时频域分析、时序模型分析、参数辨识外,近来又发展了频率细化技术、倒谱分析、共振解调分析、三维全息谱分析、轴心轨迹分析以及基于非平稳信号假设的短时傅立叶变换、Wign2er 分布和小波变换等。就诊断方法而言,除了单一参数、 单一故障的技术诊断外,目前多变量、多故障的综合诊断已经兴起。 人工智能的研究成果为机械故障诊断注入了新的活力,故障诊断的专家系统不
FANUC、PMC在数控机床故障诊断与排除中的应用
FANUC、PMC在数控机床故障诊断与排除中的 应用 FANUC数控系统以其高质量、低成本、高性能的特点，得到了广大用户的认可，这与FANUC系统内嵌强大、易用的PMC功能有着密不可分的关系。CNC包括数控系统的硬件和软件，与CNC系统相连的外围设备有显示器、MDI面板等；PMC是内置于数控机床CNC中的编程控制器；MT包括机床机械部分及其液压、冷却、润滑等辅助装置，机床操作面板，继电器线路，机床强电线路等；X是由机床至PMC的输入信号（MT→PMC）；Y是由PMC至机床的输出信号（PMC→MT）；F是由NC至PMC的输入信号（CNC→PMC）；G是由PMC至NC的输出信号（PMC→CNC）[1]，见图1；不难看出PMC在整个数控机床控制中的意义。 1、PMC的主要功能 PMC作为数控系统CNC和机床外围硬件MT之间的转换电路，是数控系统的信息交流中心，完成数控机床的逻辑动作控制，主要功能[2-3]如下： 1）对机床控制面板的各个按键、旋钮输入信号进行编译处理，以控制数控系统的运行状态。 2）完成辅助功能（M，S，T）指令译码，对辅助功能的接口信号进行编译处理，将它转换成相应控制指令，通过它与其他状态的逻辑运算控制机床运行。如刀具交换、冷却启停及工作台交换等 图1PMC信号地址 3）机床外部输入、输出信号的控制，将机床侧的各类开关信号送入PMC，经逻辑运算后，将运算结果送入输出口，控制机床侧的动作，如液压系统的启停、刀库、机械手等。 4）控制主轴和伺服进给驱动装置的使能信号，以满足伺服驱动的条件，控制机床的运行。这些输入输出信号中，任何一个信号都有可能引起机床故障。因此掌握PMC类故障的诊断与排除方法就非常重要。 2、利用PMC进行故障诊断与排除 2.1直接运用PMC梯形图进行诊断 如河南机电职业学院的1台FANUC0imateTD数控车床，在使用过程中发现，更换3号刀时，刀架一直旋转，即使转到3号刀位，刀架也不会停止，直到最后出现
故障诊断技术发展历史(最新版)
故障诊断技术发展历史 故障诊断(FD)始于(机械)设备故障诊断，其全名是状态监测与故障诊断(CMFD)。它包含两方面内容：一是对设备的运行状态进行监测；二是在发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。设备故障诊断是随设备管理和设备维修发展起来的。欧洲各国在欧洲维修团体联盟(FENMS)推动下，主要以英国倡导的设备综合工程学为指导；美国以后勤学(Logistics)为指导；日本吸收二者特点，提出了全员生产维修(TPM)的观点。美国自1961年开始执行阿波罗计划后，出现一系列因设备故障造成的事故，导致1967年在美国宇航局(NASA)倡导下，由美国海军研究室(ONR)主持成立了美国机械故障预防小组(MFPG)，并积极从事技术诊断的开发。 美国诊断技术在航空、航天、军事、核能等尖端部门仍处于世界领先地位。英国在60～70年代，以Collacott为首的英国机器保健和状态监测协会(MHMG & CMA)最先开始研究故障诊断技术。英国在摩擦磨损、汽车和飞机发电机监测和诊断方面具领先地位。日本的新日铁自1971年开发诊断技术，1976年达到实用化。日本诊断技术在钢铁、化工和铁路等部门处领先地位。我国在故障诊断技术方面起步较晚，1979年才初步接触设备诊断技术。目前我国诊断技术在化工、冶金、电力等行业应用较好。故障诊断技术经过30多年的研究与发展，已应用于飞机自动驾驶、人造卫星、航天飞机、核反应堆、汽轮发电机组、大型电网系统、石油化工过程和设备、飞机和船舶发动机、汽车、冶金设备、矿山设备和机床等领域。 故障诊断的主要理论和方法 故障诊断技术已有30多年的发展历史，但作为一门综合性新学科——故障诊断学——还是近些年发展起来的。从不同的角度出发有多种故障诊断分类方法，这些方法各有特点。从学科整体可归纳以下理论和方法。 (1)基于机理研究的诊断理论和方法从动力学角度出发研究故障原因及其状态效应。针对不同机械设备进行的故障敏感参数及特征提取是重点。 (2)基于信号处理及特征提取的故障诊断方法主要有时域特征参数及波形特征诊断法、时差域特征法、幅值域特征法、信息特征法、频谱分析及频谱特征再分析法、时间序列特征提取法、滤波及自适应除噪法等。今后应注重实时性、自动化性、故障凝聚性、相位信息和引入人工智能方法，并相互结合。 (3)模糊诊断理论和方法模糊诊断是根据模糊集合论征兆空间与故障状态空间的某种映射关系，由征兆来诊断故障。由于模糊集合论尚未成熟，诸如模糊集合论中元素隶属度的确定和两模糊集合之间的映射关系规律的确定都还没有统一的方法可循，通常只能凭经验和大量试验来确定。另外因系统本身不确定的和模糊的信息(如相关性大且复杂)，以及要对每一个征兆和特征参数确定其上下限和合适的隶属度函数，而使其应用有局限性。但随着模糊集合论的完善，相信该方法有较光明的前景。 (4)振动信号诊断方法该方法研究较早，理论和方法较多且比较完善。它是依据设备运行或激振时的振动信息，通过某种信息处理和特征提取方法来进行故障诊断。在这方面应注重引入非线性理论、新的信息处理理论和方法。
数控机床故障诊断及排除方法
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/0a15283362.html, 数控机床故障诊断及排除方法 作者：郭茂滨 来源：《中国新技术新产品》2013年第05期 摘要：作为当今效率非常优秀的自动化机床设备，数控机床包括了多项优秀的技术要 素，文章简要的论述了其问题分析以及处理相关的内容。 关键词：数控机床；故障；排除方法 中图分类号：TG659 文献标识码：A 1 分析问题时要遵循的原则内容 1.1 首先是外在然后是里面 数控机床是机械、液压、电气一体化的机床，因此问题的出现肯定是上述的三项内容的全面体现。因此规定维修者要按照先外在然后里面的规定来开展分析活动，也就是说如果机床出现不利现象的话，工作者要从外面开始逐渐的进行到里面。 外在的硬件活动导致的问题是所有的问题中出现几率较高的。一般都是由于检测开关、液压系统、气动系统、电气执行元件、机械装置出现问题引起的。该种问题中的一些能够经由报警体系分析。针对常见的数控体系来说，都具备问题诊断以及预警之类的特征。工作者能够结合此类措施减少诊断的领域。虽说个别问题有报警装置，不过不能够体现出全面的的要素。此时就要结合报警内容以及问题状态来研究。 1.2 先分析机械然后分析电气 因为其是一项具有高度的自动化水平的装置。机械的问题比较的易于察觉，但是体系中的问题就相对来讲要困难多了。 1.3 首先是分析静止的然后动态的 工作者应该先进行静止的，进而分析动态的，不能没有目标的胡乱进行，要询问有关人员问题出现的详细情况，查阅相关材料，才能够分析问题的所在，继而研究应对方法。 1.4 先分析共同用途的然后分析专项的 主要是由于前者是关系到整个体系的，而后者只是一个单独的部分的。 1.5 首先分析简单的然后是繁琐的
人工神经网络及其应用实例_毕业论文
人工神经网络及其应用实例人工神经网络是在现代神经科学研究成果基础上提出的一种抽 象数学模型，它以某种简化、抽象和模拟的方式，反映了大脑功能的 若干基本特征，但并非其逼真的描写。 人工神经网络可概括定义为：由大量简单元件广泛互连而成的复 杂网络系统。所谓简单元件，即人工神经元，是指它可用电子元件、 光学元件等模拟，仅起简单的输入输出变换y = σ (x)的作用。下图是 3 中常用的元件类型： 线性元件：y = 0.3x，可用线性代数法分析，但是功能有限，现在已不太常用。 2 1.5 1 0.5 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 0 2 4 6 连续型非线性元件：y = tanh(x)，便于解析性计算及器件模拟，是当前研究的主要元件之一。
离散型非线性元件： y = ? 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6 ?1, x ≥ 0 ?-1, x < 0 ，便于理论分析及阈值逻辑器件 实现，也是当前研究的主要元件之一。 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6
每一神经元有许多输入、输出键，各神经元之间以连接键（又称 突触）相连，它决定神经元之间的连接强度（突触强度）和性质（兴 奋或抑制），即决定神经元间相互作用的强弱和正负，共有三种类型： 兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样，N个神经元（一般N很大）构成一个相互影响的复杂网络系统，通过调整网络参数，可使人工神 经网络具有所需要的特定功能，即学习、训练或自组织过程。一个简 单的人工神经网络结构图如下所示： 上图中，左侧为输入层（输入层的神经元个数由输入的维度决定），右侧为输出层（输出层的神经元个数由输出的维度决定），输入层与 输出层之间即为隐层。 输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式，并由它传递给 相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层，这些神 经元在网络内部构成中间层，不直接与外部输入、输出打交道。人工 神经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层 用于产生神经网络的输出模式。 多层神经网络结构中有代表性的有前向网络（BP网络）模型、
设备维修策略简介
设备维修策略简介 视情维修也叫预测性维修（视情维修（Condition Based Maintenance，CBM；Predictive Maintenance，简称PdM）。是我们在中文翻译时对同一类型的维修工作的不同叫法。预测性维修基于装备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维修决策支持和维修活动于一体，是一种新兴的经济效果最佳的维修策略（后面统称预测性维修）。 预测性维修不仅在名字称呼上有不同，在概念的内涵和外延上也有出入，因此又有狭义和广义预测性维修两种概念。 狭义的预测性维修立足于“状态监测”，强调的是“故障诊断”，是指不定期或连续地对设备进行状态监测，根据其结果，查明装备有无状态异常或故障趋势，再适时地安排维修。狭义的预测性维修不固定维修周期，仅仅通过监测和诊断到的结果来适时地安排维修计划，它强调的是监测、诊断和维修三位一体的过程，这种思想广泛适用于流程工业和大规模生产方式。 广义的预测性维修将状态监测、故障诊断、状态预测和维修决策多位合一体，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维修决策得出最终的维修活动要求。广义的预测性维修是一个系统的过程，它将维修管理纳入了预测性维修的范畴，通盘考虑整个维修过程，直至得出与维修活动相关的内容。 有故障维修（Break-down Maintenance）,是“有故障才维修（Failure Based）”的方式，它是以设备是否完好或是否能用为依据的维修，只在设备部分或全部故障后再恢复其原始状态，也就是用坏后再修理，属于非计划性维修。 预防性定时维修（Preventive Maintenance）又称定时维修，是以时间为依据(Time Based)的维修，它根据生产计划和经验，按规定的时间间隔进行停机检查、解体、更换零部件，以预防损坏、继发性毁坏及生产损失。这种维修方法也就是目前所普遍采用的计划维修或定期维修，如年、半年、季、月保养等。 预测性情维修技术体系 预测性维修发展到现在，基本上形成了自己的技术体系，如图所示。 设备早期识别失效：P-F曲线图
人工神经网络概述及其在分类中的应用举例
人工神经网络概述及其在分类中的应用举例 人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。 神经网络在2个方面与人脑相似： (1) 人工神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。 (2) 互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的信息。他既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。 一人工神经网络的基本特征 1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。 2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一
种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。 3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。 4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。在处理自然语言理解、图像模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。 5、具有自组织自学习能力：人工神经网络可以根据外界环境输入信息，改变突触连接强度，重新安排神经元的相互关系，从而达到自适应于环境变化的目的。 6、软件硬件的实现：人工神经网络不仅能够通过硬件而且可借助软件实现并行处理。近年来，一些超大规模集成电路的硬件实现已经问世，而且可从市场上购到，这使得神经网络具有快速和大规模处理能力的实现网络。许多软件都有提供了人工神经网络的工具箱（或软件包）如Matlab、Scilab、R、SAS等。 二人工神经网络的基本数学模型
旋转机械故障相关诊断技术(最新版)
( 安全技术 ) 单位：_________________________ 姓名：_________________________ 日期：_________________________ 精品文档 / Word文档 / 文字可改 旋转机械故障相关诊断技术(最 新版) Technical safety means that the pursuit of technology should also include ensuring that people make mistakes
旋转机械故障相关诊断技术(最新版) 一、旋转机械故障的灰色诊断技术 灰色诊断技术就是在故障诊断中应用灰色系统理论，利用信息间存在的关系，充分发挥采集到的振动信息的作用，充分挖掘振动信息的内涵，通过灰色方法加工、分析、处理，使少量的振动信息得到充分的增值和利用，使潜在的故障原因显化。 二、旋转机械故障的模糊诊断技术 模糊诊断技术就是在故障诊断中引入模糊数学方法，将各类故障和征兆视为两类不同的模糊集合，同时用一个模糊关系矩阵来描述二者之间的关系，进而在模糊的环境中对设备故障的原因、部位和程度进行正确、有效地推理、判断。 三、旋转机械故障的神经网络诊断技术 所谓的神经网络就是模仿人类大脑中的神经元与连结方式，以
构成能进行算术和逻辑运算的信息处理系统。神经网络模型由许多类似于神经元的非线性计算单元所组成，这些单元以一种类似于生物神经网络的连结方式彼此相连，以完成所要求的算法。在旋转机械故障的诊断中，引入神经网络技术，以类似于人脑加工信息的方法对收集到的故障信息进行处理，从而对故障的原因、部位和程度进行正确的判断。 云博创意设计 MzYunBo Creative Design Co., Ltd.