基于逻辑推理的转子故障诊断专家系统
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故障诊断
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基于逻辑推理的转子故障诊断专家系统
Diagnosis Expert System Based on Inference Control
(北京信息科技大学)
宋志航徐小力
SONG Zhi-hang XU Xiao-li
摘要:采用人工智能专家系统计算机技术模拟故障诊断领域专家的推理思维方式,对机械设备发生的故障实现迅速准确的诊断,同时缩短故障停机时间具有重大意义。本文应用Visual prolog 语言,构造了转子系统故障诊断专家系统,提出了一阶谓词逻辑子句表达知识的方法,建立了专家知识库。系统的推理机采用深度优先的推理策略。应用表明系统有效完成旋转机械常出现的十多种故障的诊断,并运行可靠。关键词:转子系统;故障诊断;专家系统
中图分类号:TP206
文献标识码:A Abstract:The computer technology of artificial intelligence expert system is being used to simulate inference and thinking mode in
the field of fault diagnosis.The fault which occurs to the mechanical device can be diagnosed rapidly and exactly.At the same time,it also has a great significance for shorting the downtime.Applying the Visual Prolog language in this article,fault diagnosis expert system for rotating machinery is constructed.The expert knowledge base is established by the expressing way using the first -order predicate logic clause.The rule in Depth-First Strategy (DFS)is introduced in the system ’s inference engine.The system completes effectively more than ten kinds of fault diagnosis that the rotating machinery often appears.The results show the operation is reliable through the application.
Key words:rotating system;fault diagnosis;expert system
文章编号:1008-0570(2010)01-1-0099-03
引言
转子系统是各种类型机械设备中数量最多,应用最广泛的一类机械系统。特别是一些大型旋转机械,如气轮机、球磨机、离心式压缩机等都是一些重要工业部门的关键设备,由于其价格昂贵,一般情况下没有备用,如果一旦出现故障将造成巨大的经济损失。显而易见,对旋转机械转子系统的监测和故障诊断是非常重要的。目前应用人工智能专家系统的计算机技术,已成为旋转机械故障诊断重要发展方向,其实质是利用电脑模拟那些对旋转机械故障诊断具有丰富经验的专家思维方式,总结、保存和充分利用这些专家经验和知识,发挥他们的群体智慧优势,能及时、准确地发现并排除设备故障。本文应用Visual prolog 语言开发了一个旋转机械故障诊断人工智能专家系统,该系统对旋转机械经常出现的设备故障,具有故障部位确定,致因分析,解决处理,发展趋势预测等功能。对能够及时发现设备隐患,防止设备发生事故,具有现实意义。
1专家系统工具-Visual Prolog 语言
Prolog 语言是基于演绎推理的一种逻辑程序语言,它能把事实和规则聚合在一起,使用规则从那些事实中获取结论。Prolog 语言的特点主要表现为:语法简洁,表达力丰富,程序易于编写和阅读;它是一种陈述性语言,它只是告诉计算机“做什么”而“怎么做”则由计算机自动完成;自动实现模式匹配与回溯。
Visual Prolog 是高级的基于编译的人工智能语言,由于它适合表达人的思维和推理规则,
因此广泛应用于开发专家系统,动态数据库、自然语言处理程序,基于上述特点,本文应用Visual Prolog 语言作为智能专家系统的开发工具。
2专家系统结构与知识表示
图1专家系统构成
Fig.1Configuration of the Expert System
专家系统,实际上是一种以知识为基础的计算机程序系统,该系统把某个专门领域中有关专家的知识和经验事先总结出来,并以约定的格式存于计算机中,形成知识库。当设备出现某一问题时,便向计算机中的专家系统询问。专家系统具有类似于专家解决实际复杂问题的推理机构,运用一定的推理策略进行推理,通过判断,它向用户提出一些问题,用户回答问题式输入数据后,专家系统能对输入的信息进行处理,并运用知识进行比较、推理、演绎,最后得出结论,其解决问题的水平达到专家水平。
2.1专家系统构成
本文专家系统主要由知识库、数据库、推理机、知识获取机制、
解译机制和用户界面六个部分组成,其间关系如图1所示。宋志航:硕士研究生
基金项目:基金申请人:徐小力;项目名称:大型旋转机电系统非平稳状态的故障趋势智能预示技术研究;基金颁发部门:国家自然科学基金委(50375017);北京市人才强教计划资助(PHR)
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《微计算机信息》(测控自动化)2010年第26卷第1-1期
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2.1.1知识库
用以存放领域专家提供的专门知识，专门知识含有与领域
问题有关的书本知识、
常识性知识，也含有专家凭经验得到的知识，以备系统判断之用，鉴于旋转机械故障推理的复杂性和专业性，把该领域专家诊断故障德经验和知识通过知识获取工具，建立成知识库，以便系统运用各种推理策略进行故障推理，使系统可以像故障推理领域专家那样恰到好处的处理问题，得出故障结论，给出科学的处理决策。知识库的建立是建造专家系统的核心，它包括知识的获取和知识的表达，即从专家那里获得知识并以合理的数据把专家学者知识存入知识库。
2.1.2推理机
利用知识库中的知识,按一定的推理策略,针对当前提出的问题,通过对知识库的访问,识别和选取有用的信息,并进行逻辑推理,从而达到对问题的求解。推理机的推理策略常用的有正向推理策略、逆向推理策略以及正向推理和逆向推理结合的混合推理方式三种。
2.1.3知识获取机构
本专家系统采用人工获取知识方式,以求能不断完善知识库,可利用编辑窗口直接对知识库进行操作,这种方式便于对知识库进行扩充修改和维护。有助于系统知识面逐渐扩宽,不断接受新知识,知识结构趋向完善。
2.1.4解释机构
解释功能是对推理机得出的结论给出必要的解释,以便用户了解系统的推理过程,实现友好人机界面。
其他部分主要是推理结果和中间过程的辅助工作,便于人机对话。
2.2知识表达式
知识表达是一组用于描述知识对象的语言和语义的约定。知识表达要求能准确,有效地将复杂问题求解所需的各类知识全面系统地表达出来。本文采用Visual prolog 语言所特有的一阶谓词基于逻辑表示方法表达知识,它是将事实和数据构成字句,形成谓词逻辑子句知识库。谓词逻辑子句体现了为求解一个问题所需的逻辑说明,它描述了什么条件将会产生什么样的结论,设计者只要陈述逻辑关系,Visual Prolog 的语法和程序结构将会利用这种逻辑语句推出结论。本文故障诊断专家系统知识库是由事实性知识、规则性知识和方法性知识的谓词逻辑子句组成。
事实性知识是旋转机械设备在线监测运行状态下,结合设备振动状态信息,将可能出现的各种故障类型、振动特征,异常征兆特征进行直观的、清晰的和全面的描述表达,它是专家系统进行逻辑推理和准确判断的事实依据。其谓词逻辑子句表达的一般形式是:
一阶谓词(事实号,“事实”)
例如,对于转子不平衡振动特征的事实描述为:
cond(8,
“时域波形为近似的等幅正弦波”)cond(9,“轴心轨迹为比较稳定的圆或偏心率较小的椭圆”)cond(10,“频谱成分以转子工频为主”)
规则性知识,是将领域专家丰富的实践经验进行归纳总结出来的规律性知识,是专家系统模拟领域专家推理判断思维的规则性知识,其谓词逻辑子句的表达形式是:
一阶谓词(规则号,故障类型,原因,事实号表)
例如,对于转子不平衡和不对中的规则性知识的描述表达为:
rule(48,“转子不平衡”,“安装不良造成偏心,轴弯曲或轴变
形,配合松动,转子部件缺损,材质不均,制造精度差”,[8,9,10])
rule(50,
“转子不对中”,“转子及支座安装不良,轴承支座由于不均匀膨胀引起变形,地基下沉”,[58,59,60,61])。由rule 例句
中可以看出,最后一个对象是一个整数表,这个表包括了所对应的某个故障征兆特征事实的编号,即cond 子句事实性知识的编号,知识库中cond 子句囊括了各种故障所特有的征兆特征事实。推理机就是不断的搜索知识库中的rule 和cond 子句,试图按特征事实号表来匹配可能发生的故障,一直进行到穷尽了所有可能的匹配为止,推理机便得到预期的结果。
方法性知识是领域专家为解决等问题而提出来处理措施和建议。对于本文就是模拟专家针对出现的故障或异常征兆,提
出的维修决策,操作优化的方法性知识。
其谓词逻辑子句的描述表达为:
diag(方法号,维修措施或建议)
由以上知识表达的例句表明,选择谓词逻辑方法来建立知识库,优点是方法简洁,准确,表达力丰富且接近自然语言,因此广泛采用。
3知识库的构建
知识库的建立最重要的是知识库的设计，即知识库子句及结构的设计，要求知识库必须有一个清晰的逻辑组织。本文故障诊断专家系统知识库由事实性、规则性、方法性知识的谓词逻辑子句组成，将大型旋转机械故障诊断领域专家的知识和经验，全面地准确的归纳总结，构建了一个旋转机械故障专家系统知识库，知识库将大型旋转机械运行中常见的故障类型分为
12类：
即转子不平衡；转子不对中；转子弯曲；转子横向裂纹；转子支撑连接松动；转子与定子摩擦；油膜涡动；旋转失速；喘振等故障。对应12类故障类型，总结出56个故障诱发条件，148个振动特征。为能对故障征兆事实的全面陈述，振动特征的描述涉及到频率、振动稳定性、相位、轴心轨迹、频谱、波形、方向等事实特征。另外，还对振动随转速、负荷、油温、流量和压力变化的事实特征进行描述。
用户可根据大型旋转机械在线监测状态下遇到的异常情况和振动特征向系统询问,系统根据知识库的专家知识,通过推理判断,指出故障类型和发生原因。故障诊断专家系统知识库局部树形结构见图2。
4推理策略
系统利用知识库中的知识,按一定的推理策略,针对用户提出的问题,通过对知识库的访问,识别和选取有用的信息,并进行
图2知识库局部树形结构图
Fig.2Tree Derivation of the Knowledge Base 图3推理控制流程Fig.3Flow Chart of Inference
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逻辑推理,从而实现对问题的求解。本文专家系统采用深度优先逆向推理策略,推理通过搜索和模式匹配由程序内部的合一子程序实现。基于逻辑的系统有一个可以由输入输入数据流激活的规则集。该系统还有一个解释程序,该程序在系统中的作用是:启发搜索和模式匹配的知识库子句,解释程序将这些子句与数据库中的数据元素匹配。系统可以自动的得到合一处理的结果,这是一个循环的识别动作过程。当系统运行时,将显示出一个系统菜单目录供用户选择。假如用户选择故障诊断菜单项,则系统开始与用户对话,首先向用户提出一个系列描述设备常出现故障征兆的事实,让用户以Yes 和No 回答。根据用户的回答,推理机构搜索知识库中的rule 和cond 子句,进行匹配和回溯的推理过程,它试图按事实号来匹配rule 子句中的事实号表。若与某个rule 子句中的事实号表匹配成功,则这一匹配与该rule 子句中的故障类型和原因联系起来,推理机得出所希望的结果,并通过汉字显示告诉用户故障的原因所在。若用户需要咨询解决问题的方法,则可进一步向系统询问,系统将根据方法子句的编号,给出处理方案或建议。系统推理控制流程见图3。
5结束语
本文应用Visual prolog 语言开发设计转子系统故障诊断智能专家系统。系统采用该语言一阶谓词逻辑子句来模拟领域专家诊断设备故障的思维方式,成功建立了故障诊断知识库,并采用深度优先的推理原则实现了对旋转机械故障的确诊。实际运行表明,该系统设计合理,运行可靠,能对大型旋转机械设备的故障进行快速诊断和定位。另外,该系统还具有不断扩充知识的获取功能,随着系统知识库的专家经验逐步积累和完善,系统对设备的故障诊断及处理能力将不断增强。
本文作者创新点:独具匠心的选择了逻辑谓词知识表达方式,使专家系统的运行高效可靠;创造性的将故障类型和原因设计在同一个逻辑谓词子句中,解决了系统推理冲突问题,很好的体现了专家联想思维方式,并易于专家系统知识库的扩展。
经济效益:系统以燕山石化大型烟气轮机机组作为故障诊断对象进行研究和试运行,通过故障类型征兆事实模拟值输入,成功地诊断相应故障,实现了故障前的预测报警,落实了把故障征兆消灭在萌芽之中的管理理念。据历史统计数据表明,每年该设备因故障停产10-30天,该设备每停产一天,经济损失30万。如减少停产天数70%,保守计算一年可节省停产损失500万元。参考文献
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[6]杜磊,成曙,陈科吉.用于控制系统实时监控的专家系统设计[J].微计算机信息,2008,2-1:84-85.
作者简介:宋志航(1983-),男,辽宁沈阳人,硕士研究生,主要研究方向:机电系统状态监控,诊断与预测;徐小力(1951-),男,上海人,工学博士,机械工程系教授,主要研究方向:旋转机械状态检测与预报,机械电子工程。
Biography:SONG Zhi -hang (1983-),Male,Shenyang,Liaoning Province,Master of Engineering,Beijing Information Science and Technology University.Research Interests:Intelligent Design,Monitoring,and Prediction for Mechatronic Systems.
(100192北京信息科技大学北京重点实验室)宋志航徐小力(Beijing Information Science &Technology University,100192,China)SONG Zhi-hang XU Xiao-li
通讯地址:(100083北京北京科技大学37栋1016号)宋志航
(收稿日期:2009.01.03)(修稿日期:2009.04.03)
(上接第98页)
4结论
本文提出了一种基于多Agent 的故障诊断方法集成体系结构,与传统的故障诊断方法集成体系结构相比较,具有以下几个方面的优点:(1)集体智能性:将各种诊断方法有机地集成在一起,充分利用各自的优点协同完成诊断任务;(2)可扩充性和容错性:多Agent 系统采用的是松藕合的分散结构,一个或多个诊断方法Agent 的加入、删除或出错时,整个诊断系统不会因此崩溃;(3)提高诊断系统的效率:利用Agent 分布式并行计算的特点,使各种不同的诊断方法Agent 在分布的地点同时运行,可以大大提高诊断系统的效率;(4)提高诊断系统的准确性:对于重要的诊断单元,同时采取多个诊断方法Agent 进行诊断,然后对诊断结果进行融合以提高诊断的准确性。
本文作者创新点:以复杂航空装备远程故障诊断中心为应用背景,以实现多诊断方法的协同诊断为目的,提出了基于多A －gent 的故障诊断方法集成体系结构。参考文献
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作者简介:杜纯(1981-),男,湖南岳阳人,硕士,讲师,研究方向:装备维修保障,预测与健康管理系统;田松(1976-),男,四川绵竹人,博士,副教授,研究方向:信息系统工程与智能决策;张亮(1982-),男,江西吉安人,博士,讲师,研究方向:预测与健康管理系统;信息融合。Biography:DU Chun (1981-),male,Hunan Province,air force engineering university,prelector,major in equipment maintenance and support,research area:prognostics and health management system.
(710038西安空军工程大学工程学院)杜纯田松张亮(The Engineering Institute,Air Force Engineering University,xi ’an,710038,China)DU Chun TIAN Song ZHANG Liang 通讯地址:(710038西安空军工程大学工程学院装备管理系)
张亮
(收稿日期:2009.01.06)(修稿日期:2009.04.06)
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故障诊断专家系统及其发展
综述与评论 计算机测量与控制.2008.16(9) C omputer Measurement &Control 1217 中华测控网https://www.360docs.net/doc/ae12494707.html, 收稿日期:2008-06-08; 修回日期:2008-07-16。 作者简介:安茂春(1967-),山东莱阳人,副研究员,主要从事测试与故障诊断技术的管理工作。 文章编号:1671-4598(2008)09-1217-03 中图分类号:TP182 文献标识码:A 故障诊断专家系统及其发展 安茂春 (北京系统工程研究所,北京 100101) 摘要:文章对主要的故障诊断专家系统进行了系统的归纳和分类,主要关注故障诊断专家系统在军事领域的应用;重点讨论了基于规则的诊断专家系统、基于模型的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统的技术要点、发展现状、优缺点及其在军事方面的应用;最后,对该学科的发展做出了预测,指出基于多种模型结合的诊断专家系统、分布式诊断专家系统、实时诊断专家系统是今后的发展方向。 关键词:专家系统;故障诊断;军事应用;基于规则推理;建模技术;人工神经网络;模糊推理;基于事例推理 A Survey on Fault Diagnosis Expert Systems An M ao chun (Beijing Institute o f System and Eng ineering ,Beijing 100101,China) Abstract:In this article w e present a s urvey of fault diagnosis expert system s,and categorize them into 5different types according to know ledge organiz ation m ethod and reasoning m ech anis m,w hich are ru le-b as ed fault diagn osis expert system,model-based fault diagnosis ex pert system,n eural netw ork fault diagnosis exp ert sy stem,fuz zy fault diagn osis expert system and cas e-based fault diagn os is expert sys -tem,for each type w e describ e its techn ical pr op erties,curren t status,ad vantag es and disadvantages,and application s in military field.At the end of th is article,w e point out that hybrid model-based,distributed and real-time diagnosis expert sys tems are fu tu re direction s. Key words:ex pert sys tem;fault diagnosis ;military application;rule -b as ed reasoning;modelin g;artificial neural netw or k;fuzzy reasonin g;ease-b as ed reasoning 1 故障诊断专家系统及其分类 专家系统(Ex per t Sy st em,ES)是人工智能技术(A rt if-i cial I ntelligence,A I)的一个重要分支,其智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。专家系统必须包含领域专家的大量知识,拥有类似人类专家思维的推理能力,并能用这些知识来解决实际问题。 故障诊断技术是一门应用型边缘学科,其理论基础涉及多门学科,如现代控制理论、计算机工程、数理统计、模糊集理论、信号处理、模式识别等。故障诊断的任务是在系统发生故障时,根据系统中的各种量(可测的或不可测的)或其中部分量表现出的与正常状态不同的特性,找出故障的特征描述并进行故障的检测与隔离。 故障诊断专家系统是将专家系统应用到故障诊断之中,可以利用领域知识和专家经验提高故障诊断的效率[1]。目前专家系统在故障诊断领域的应用非常广泛,如美空军研制的用于飞机喷气发动机故障诊断专家系统XM AN [2],N A SA 与M IT 合作开发的用于动力系统诊断的专家系统,英国某公司为英美军方开发的直升机发动机转子监控与诊断专家系统[3]等,此外在电力、机械、化工、船舶等许多领域中也大量应用了故障诊断专家系统。 根据知识组织方式与推理机制的不同,可将目前常用的故障诊断专家系统大致分为基于规则的诊断专家系统、基于模型 的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统。 2 故障诊断专家系统对比分析 2 1 基于规则的诊断专家系统 在基于规则的诊断专家系统中,领域专家的知识与经验被 表示成产生式规则,一般形式是:if<前提>then<结论>其中前提部分表示能与数据匹配的任何模型,结论部分表示满足前提时可以得出的结论。基于规则的推理是先根据推理策略从规则库中选择相应的规则,再匹配规则的前提部分,最后根据匹配结果得出结论。 基于规则的诊断知识表达方式直观、形式统一,在求解小规模问题时效率较高,并且具有易于理解与实现的优点,因而取得了一定成功。20世纪90年代,国外在军用水压系统、电力供应网络等方面进行了应用。 但是,对于复杂系统,所观测到的症状与对应的诊断之间的联系是相当复杂的,通过归纳专家经验来获取规则有着相当的难度,且诊断时只能对事先预想到的并能与规则前提匹配的事件进行推理,存在知识获取的瓶颈问题。2 2 基于模型的诊断专家系统 在基于模型的诊断专家系统中,领域专家的专业知识包含在建立的系统模型中,这种基于模型的诊断更多地利用系统的结构、功能与行为等知识。相比基于规则的诊断专家系统,这种诊断方式能够处理预先没有想到的情况,并且可能检测到系统存在的潜在故障。这类系统的知识库相对容易建立并且具有一定的灵活性,已应用于航天器动力燃烧系统故障诊断等方面。
转子不平衡的故障机理与诊断
转子不平衡的故障机理与诊断(1) 转子不平衡是由于转子部件质量偏心或转子部件出现缺损造成的故障，它是旋转机械最常见的故障。据统计，旋转机械约有一半以上的故障与转子不平衡有关。因此，对不平衡故障的研究与诊断也最有实际意义。 一、不平衡的种类 造成转子不平衡的具体原因很多，按发生不平衡的过程可分为原始不平衡、渐发性不平衡和突发性不平衡等几种情况。 原始不平衡是由于转子制造误差、装配误差以及材质不均匀等原因造成的，如出厂时动平衡没有达到平衡精度要求，在投用之初，便会产生较大的振动。 渐发性不平衡是由于转子上不均匀结垢，介质中粉尘的不均匀沉积，介质中颗粒对叶片及叶轮的不均匀磨损以及工作介质对转子的磨蚀等因素造成的。其表现为振值随运行时间的延长而逐渐增大。 突发性不平衡是由于转子上零部件脱落或叶轮流道有异物附着、卡塞造成，机组振值突然显著增大后稳定在一定水平上。 不平衡按其机理又可分为静失衡、力偶失衡、准静失衡、动失衡等四类。 二、不平衡故障机理 设转子的质量为M，偏心质量为m，偏心距为e，如果转子的质心到两轴承连心线的垂直距离不为零，具有挠度为a，如图1-1所示。
图1-1 转子力学模型 由于有偏心质量m和偏心距e的存在，当转子转动时将产生离心力、离心力矩或两兼而有之。离心力的大小与偏心质量m、偏心距e及旋转角速度ω有关，即F＝meω2。众所周知，交变的力（方向、大小均周期性变化）会引起振动，这就是不平衡引起振动的原因。转子转动一周，离心力方向改变一次，因此不平衡振动的频率与转速相一致，振动的幅频特性及相频特性。 三、不平衡故障的特征 实际工程中，由于轴的各个方向上刚度有差别，特别是由于支承刚度各向不同，因而转子对平衡质量的响应在x、y方向不仅振幅不同，而且相位差也不是90°,因此转子的轴心轨迹不是圆而是椭圆，如图1-2所示。 由上述分析知，转子不平衡故障的主要振动特征如下。 (1) 振动的时域波形近似为正弦波（图1-2）。 (2)频谱图中，谐波能量集中于基频。并且会出现较小的高次谐波，使整个 频谱呈所谓的“枞树形”，如图1-3所示。
笼型异步电动机转子断条故障诊断技术
2006年第21卷第3期 电 力 学 报 Vol.21No.32006 (总第76期) JOURNAL OF ELECT RIC POWER (Sum.76) 文章编号: 1005-6548(2006)03-0310-04 笼型异步电动机转子断条故障诊断技术 安永红, 夏昌浩 (三峡大学,宜昌湖北 443002) Techniques of Broken Rotor Bar Fault Diagnosis For Squirrel Cage Induction Motor AN Yong hong, XIA Chang hao (Three Gorge University,Yichang 443002,China) 摘 要: 对笼型异步电动机转子断条故障诊断进行了研究,归纳和总结出几种方法。这些方法均由研究人员进行了仿真或实验验证,对检测笼型异步电动机的转子故障是有效的。并对各种方法进行了分析比较,指出了各自的优缺点。 关键词: 异步电动机;转子断条;故障检测 中图分类号: TM343+.3 文献标识码: A Abstract: This paper focuses on the study of bro ken rotor bar fault diagnosis for squirrel cage induc tion motor,and concludes several effective methods. All of the methods have been tested by reseachers to simulate or identify their validity in motor rotor fault analysis.This paper compares these methods and points out their advantages and disadvantages. Key Words: induction motor;broken rotor bar; fault detection 鼠笼式异步电动机的转子绕组比较坚固,但如果转子温度过高或作用在端环的离心负荷过大,可能会导致转子故障。另外,在制造过程中的某些缺陷(如铸导条或焊端环时的质量不良)也会导致电阻过高,从而引起过热。而在高温条件下,鼠笼的强度降低,鼠笼条可能出现裂纹,导致笼条伸出转子槽外而得不到转子铁芯的支撑。导条与转子槽的相对位移,连续的高温运行可引起端环和导条变形,并最终导致端环与鼠笼条的断裂[1]。 笼型异步电动机转子断条故障将导致电机出力下降,运行性能恶化,一旦发生,不仅会损坏电动机本身,而且会影响整个生产系统,甚至会危及人身安全,造成巨大的经济损失和恶劣的社会影响[2]。因此必须对其进行检测,特别是进行早期检测,早期检测系统可以在故障发生初期及时告警,有助于现场组织,安排维修,避免事故停机,具有显著经济效益。 1 转子断条故障诊断方法 笼型异步电动机转子故障的检测与诊断方法有许多种,如:磁通检测法,定子电流检测法,机械信号检测法,傅立叶变换法等。但这些方法有时很难提取转子故障特征,因此,必须寻求其它的检测与诊断方法。 1 1 基于小波变换的方法 笼型异步电动机正常运行时,定子绕组中只含 收稿日期: 2006-04-27 修回日期: 2006-09-10 作者简介: 安永红(1967-),男,湖北钟祥人,硕士研究生,小波理论及应用; 夏昌浩(1965-),男,湖北江陵人,副教授,硕士生导师,检测与自控,智能信号处理。
单盘转子故障诊断报告(附MATLAB程序)
单盘转子故障诊断报告 1.数据： Test1.txt，数据长度155648*6，2组振动数据：第一、二列为测点1涡流传感器x、y振动数据；第三、四列为测点2涡流传感器x、y振动数据；第五列为转速脉冲信号（每转1个）；第六列为转速值（采集仪输出转速，可能不准确）；采样频率：2000*2.56HZ 实验转速：3300rpm 2.故障分类： 转子试验台常见故障类型有不平衡、不对中、松动、裂纹、碰摩等。常见故障类型故障特征如下: 1、转子质量不平衡主要特征： (1)一倍频率振动幅值大。 (2)出现较小的高次谐波，整个频谱呈所谓的“枞树形”。 2、转子不对中故障主要特征： (1)从振动的时域波形上可以看出旋转基本频率的高次成分。 (2)从振动信号的频谱图上可以发现工频的高次分量，如2fr和3fr振动，尤其是2fr振动非常明显。 (3)当不对中比较轻微时，轴心轨迹呈椭圆形；当不对中故障达到中等程度时，轴心轨迹呈香蕉形；当不对中故障较严重时，轴心轨迹呈外“８”字形。 3、转子部件脱落主要特征有：
(1)转子部件脱落后，转子的振动频谱与质量不平衡时的振动频谱类似。 (2)转子部件脱落的前后，振动的幅值和相位突然发生变化。 (3)部件脱落一段时间后，振动的幅值和相位趋于稳定。 (4)轴心运动轨迹与质量不平衡时的轴心运动轨迹类似。 4、动静碰磨故障特征有： (1)振动的时域波形特征：当转子发生碰磨故障时，振动的时域波形发生畸变，出现削波现象。另外，在振动信号中有奇异信号。 (2)振动的频谱特征：由动、静部分碰磨而产生的振动，具有丰富的频谱特征。振动有时还会随着时间发生缓慢的变化。 (3)轴心运动轨迹特征 ①若发生的是整周碰磨故障，则轴心运动轨迹为圆形或椭圆形，且轴心轨迹比较紊乱。 ②若发生的是单点局部碰磨故障，则轴心运动轨迹呈内“８”字形。 ③若发生的是多点局部碰磨故障，则轴心运动轨迹呈花瓣形。 (4)当转轴与静子发生碰磨时，会使转子产生振幅时大时小、振动相位也时大时小的旋转振动。 5、转子裂纹故障主要特征： (1)由于裂纹的存在改变了转子的刚度，从而使转子的各阶临界转速较正常值要小，裂纹越严重，各阶临界转速减小得越多。 (2)由于裂纹造成刚度变化且不对称，从而使转子的共振转速扩展为一个区域。 (3)裂纹转子在做强迫响应时，一次分量的分散度较无裂纹时大。 (4)在恒定转速下，各阶谐波幅值及其相位不稳定，尤以二倍频最为突出。辅助
电动机断条故障理论分析
利用连续细化的傅里叶变换方法，通过对异步电动机稳态运行时定子电流进行分析，提出了用傅里叶变换的结果作为参考信号以抵消基波1f 分量的方法，解决了傅里叶变换时1f 分量的泄漏淹没()121f s -分量这以问题。该方法可用于电动机转子故障的在线检测，并可成功应用于嵌入式在线监测仪的研制。 三相异步电动机由于结构简单、价格低廉、运行可靠，在电力、冶金、石油、化工、机械等领域得到广泛应用。由于工作环境恶劣或者电动机频繁启动等原因，转子导条或者端环经常会发生开焊和断裂等故障。这种故障通常先有1~2根，而后发展成多根，以至出力下降，最后带不动负荷而停机。对电动机进行在线检测，提前发现电动机的故障隐患及早采取相应措施，以减少或者避免恶性故障的发生。 目前常用的转子断条在线检测方法是对稳态的定子电流信号直接进行频谱分析，根据频谱中是否存在()121f s -的附加分量来判断转子有无断条。但由于()121f s -分量的绝对幅值很小，并且异步电动机运行时转差率s 很小，频率()121f s -与1f 非常接近，用快速傅里叶变换直接作频谱分析时，基波1f 频率分量的泄漏会淹没()121f s -频率分量，因而使检测()121f s -频率分量是否存在变得非常困难。 本文采用快速傅里叶变换的方法，通过快速傅里叶变换得到电动机断条时信号的频谱，为了抵消基频50Hz 频谱图由于频谱泄漏对故障信号频谱的淹没，将电动机断条故障时的信号经自适应陷波器处理，以滤除工频50Hz 对特征分量的影响。
第一章绪论 1 引言 2 电动机转子断条故障的现状与课题意义 3 本文的主要研究方法法与研究内容 第二章电动机的结构与工作原理 2.1 电动机结构及原理分析 2.1.1 组成结构 2.1.2 转子的结构、定子的结构 2.1.3 电动机工作原理分析 2.2 电动机断条故障的原理 2.2.1转子断条原因 2.2.2转子断条常见现象 2.2.3断条原因分析 第三章快速傅里叶变换与MATLAB实现 3.1 MATLAB简介 3.2 快速傅里叶变换的数字实验 3.3 本章小结 第四章自适应陷波器原理 4.1 原理分析 4.2 基于LMS算法的MATLAB实现 4.3 用MATLAB程序实现LMS算法 4.4 本章小结 第五章电动机断条故障理论分析 5.1 电动机断条故障理论分析 5.1.1异步电动机转子断条故障时定子电流的特点 5.1.2电动机断条故障理论分析程序流程图 5.1.3理论仿真波形及其分析 5.2 理论仿真波形与分析 5.3 本章小结 参考文献 附录 致谢
机械故障诊断论文 旋转机械故障诊断技术
XX大学机械交通学院 机械故障诊断论文 题目：旋转机械故障诊断技术 姓名学号： 指导教师： 年级专业：机械设计制造及其自动化084班所在学院：机械交通学院 课程评分： 二零一一年12月18日
旋转机械故障诊断技术 摘要：通过分析旋转式机械各种故障产生机理的基础上，归纳和概括了传统故障诊断的基本原理和典型故障振动特征分析方法及模糊理论、神经网络、遗传算法等在诊断决策算法研究中的应用，并对国内外旋转机械故障诊断的发展现状进行了详细论述最后对其发展趋势进行了展望。旋转机械是各种类型机械设备中数量最多应用最广的一类机械，特别是一些大型旋转机械，如汽轮机、球磨机、离心式压缩机等支持国家经济命脉的一些工业门是属于关键设备。由于检测技术在当今轻工业广泛应用，如电力、石化、冶金、汽车和造船等国民经济重要部门，都需要用机械振动的测试和分析，来检测机械是否正常运作。 关键字：机械故障诊断；旋转机械
前言 设备状态监测与故障诊断是通过掌握设备过去和现在运行中或基本不拆卸的情况下的状态量，判断有关异常或故障的原因及预测对将来的影响，从而找出必要对策的技术。它是一门综合性技术，涉及传感及测试技术、电子学、信号处理、识别理论、计算机技术以及人工智能专家系统等多门基础学科，是对这些基础理论的综合应用。 旋转机械的主要功能是由旋转动作完成的，转了是其最主要的部件。旋转机械发生故障的重要特征是机器伴有异常的振动和噪声，其振动信号从幅值域、频率域和时间域实时地反映了机器故障信息。转子常见的故障有转子不平衡、转子不对中、转子弯曲、油膜涡动和油膜振荡等[1]。 1.旋转机械故障诊断的内容 作为设备故障诊断技术的一个分支--旋转机械状态监测与故障诊断技术.其研究领域也同样主要集中在故障信息检测、故障特征分析、状态监测方法、故障机理研究、故障识别及其专家系统。 2.旋转机械的振动关系及故障分类 旋转式机械的主要组成部分是转轴组件，又称转子系统，它包括转子、轴承、支座及密封装置等部分。由于转子类型及振动性质的不同，其产生故障的原因，机理及振动特征各不相同。 2.1转子不平衡 2.1.1转子不平衡产生原因 在旋转机械中，若转子的质心与旋转轴不重合，就存在不平衡。转子不平衡包括转了系统的质量偏心及转子部件出现缺损。转子质量偏心是由于转子的制造误差、装配误差、材质不均匀等原因造成的，称此为初始不平衡。转了部件的缺损是指转子在运行中由于腐蚀、磨损、介质结垢以及转子受疲劳力的作用使转子的零部件(如叶轮、叶片等)局部损坏、脱落、碎块飞出，从而造成新的转了不平衡。转子质量偏心和转子部件缺损是两种不同的故障但其不平衡振动机理却有共同之处。 2.1.2转子不平衡的振动特征 转子不平衡故障的主要振动特征为：频谱图中，谐波能量集中于基频；振动的时域波形为正弦波；当工作转速一定时，相位稳定；转子的轴心轨迹为椭圆；转子的进动特征为同步正进动；转子振动的强烈程度对工作转速的变化很敏感，振动幅值与转速的平方成正比，而与负荷大小无关；当转速大于第一临界转速后，转速上升，振幅趋向于一个较小的稳定值。当转速接近第一临界转速时，发生共振，振幅具有最大峰值；不平衡故障主要有静不平衡和动不平衡两种。对于静不平衡，其振动方向主要反映在径向，与轴向振动无关，转子两端轴承同一方向的径向振动为同相。 2.2转子不对中 2.2.1转子不对中产生原因 机组各转子之间由联轴器联接构成轴系传递运动和转矩。由于机器的安装误
汽车故障诊断专家系统的研究和设计
摘要 本文介绍了汽车故障诊断专家系统的基本结构及其开发的基本方法，论述了汽车故障诊断专家系统软件的开发研究的意义和设计中的难点，针对汽车故障的复杂性特点模拟经验丰富的维修专家的诊断思路及方法，利用Delphi7进行编程，建立友好的人机界面，依据计算机数据结构原理，采用故障树的数据结构和关系数据库原理完成知识表示建立完善的知识库，实现了确定性故障诊断所需的知识库和推理机。从而可使用户通过人机对话的形式方便、快速、准确地找出故障原因，大大地提高汽修行业的效益及汽车的使用寿命。 关键字：汽车故障诊断专家系统
The paper introduces Automobile Fault Diagnosis Expert System of basic structure and development of basic methods. Discusses the software of Automobile Fault Diagnosis Expert System 's research meaning and the difficulty in the design. Aiming at the complexity characteristic of the fault ,simulating the way that experienced diagnosis maintenance of expert thinking, using Delphi7, established friendly human-machine interface. According to the principle structure data of the computer , adopt the fault tree's data structure and relation theories of database to accomplish the representation of knowledge, and realized the uncertainty of knowledge base for fault diagnosis and reasoning machine. The user could find fault convenient, fast and accurately through the man-machine dialogue form , greatly improve the automobile industry's efficiency and the automobile's service life. Key words：automobile fault diagnosis expert system
汽轮机转子在线故障诊断系统
汽轮机转子在线故障诊断系统 谢诞梅1,阚伟民2,朱洪波３,朱定伟4,刘先斐1，王建梅1，胡念苏1 (1. 武汉大学动力机械学院,湖北武汉 43007２; ２. 广东省电力试验研究所,广东广州 51０600; 3. 广东省电力集团公司，广东广州 510600； ４．韶关发电厂检修公司，广东韶关 512132) 摘要:汽轮机转子在线故障诊断是关系到发电厂安全运行的重要课题之一。为此，开发了基于Wｉndows,采用ＤEＬＰHI语言编程的汽轮机在线故障诊断系统（TRＦDS)。其硬件包括传感器、振动数据采集卡和计算机设备;系统软件包括数据采集、振动信号的监测及分析、模糊故障诊断、数据库管理功能模块及其它辅助软件。TRFDS具有操作简单、采集分析速度快、精度高、故障诊断和预测功能较强等特点。模拟实验表明,该系统能满足现场在线监测和故障诊断的要求。 关键词：汽轮机;在线;故障诊断;自动化系统 汽轮机是火电厂的核心设备之一。在长期连续高速旋转过程中，汽轮机转子在某些情况下可能出现故障,而汽轮机故障程度不同将引起机组振动。异常振动对安全生产构成了重大隐患，并已经造成了一些严重的设备事故。如1988年我国秦岭发电厂200 MW汽轮发电机组的严重断轴毁机事故,就造成了巨大的经济损失。由此可见，汽轮机转子在线故障诊断是关系到发电厂安全运行的重要课题之一。为此，我们开发了基于Ｗinｄoｗｓ操作系统、采用Ｄelph ｉ语言编程的汽轮机转子在线故障诊断系统(TRFＤＳ）。 １系统的特点 TＲＦDS的主要任务是实现对汽轮发电机组转子的状态监测、报警处理、数据采集、数据管理、数据分析、故障诊断和维护咨询等。TRFDS的特点是： ａ) 能适应大型汽轮机转子在线监测的要求,即精度高,采样、分析速度快,可以满足机组启停监测的要求； b) 能满足变转速下整周期采样的要求； c）具有较强的分析、诊断和预报功能；
转子系统的故障机理及其诊断技术
转子系统的故障机理及其诊断技术 1 概述 旋转机械的种类繁多，有发电机、汽轮机、离心式压缩机、水泵、通风机以及电动机等等，这类机械的主要功能都是由旋转动作完成。旋转肌械故障是指机械的功能失常，即其动态性能恶化，不符合技术要求。例如机械运行失稳，机械发生异常振动和噪声，机械的工作转速、输出功率发生变化，以及介质的温度、压力、流量异常等。机械发生故障的原因不同，所产生的信息也不一样，根据机械特有的信息，可以对机械故障进行诊断。但足机械发生故障的原因往往不是单?一的因素，特别是对于机械系统中的旋转机械故障，往往是多种故障耦合结果，所发对旋转机械进行故障诊断，必须进行全面的综合分析研究。 旋转机械的主要功能是由旋转动作写成的，转子是最主要的部件。旋转机械发生故障诊断的觅要特征是机器伴有异常的振动和噪声，其振动信号从幅值域、频率域和时间域实时地反映了机器故障信息。因此，了解与掌握转子系统在故障状态卜?的振动机理，对于监测机器的运行状态和提高故障诊断的准确度具有重要的理论意义和实际的工程价值。 2转子系统的故障机理2.1转子不平衡故障机理 转子不平衡包括转子的质量偏心及转子部件出现缺损。 转子质量偏心是由于转子的制造误差、装配谋差、材质不均匀等原因造成的，称此为初始不平衡。转子部件缺损是指转子在运行中由于腐蚀、磨损、介质结垢以及转子受疲劳力的作用，使转子的零部件（如叶轮、叶片等）局部损坏、脱落，碎块飞出等，造成的新的转子不平衡。 图2.1转子力学模型 设转子的质承为M,偏心质最为m,偏心距为e,如果转子的质心到两轴承连心线的垂直距离不为零，具有挠度为a,如图2.1所示。由于偏心质量m和偏心距e的存在，当转子转动时将产生离心力、离心力矩或两者兼而有之。离心力的大小与偏心质量m、偏心距e及旋转速度有关，即F = mecu2.众所周知，交变的力（方向、大小均周期性变化）会引起振动,这就是不平衡引起振动的原因。转子转动一周,离心力方向改变一次，因此不平衡振动的频率与转速相一致。 实际工程中，由于轴的各个方向上刚度有差别，特别是由于支承刚度各向不同，因而转子对不平衡的响应在x,y方向不仅振幅不同，而且相位也不是90度,因此转子的轴心轨迹不足圆而是椭圆，表2.1是转子发生不平衡时的故障特征。 表2.1转子不平衡的振动特征 ~待征频率振动稳定性振动方向相位特征轴心轨迹进给方向矢量区域
设备故障诊断技术及专家系统应用研究
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/ae12494707.html, 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
笼型异步电动机转子断条故障检测方法
笼型异步电动机转子断条故障检测方法 笼型异步电动机在运行过程中，转子导条受到径向电磁力、旋转电磁力、离心力、热弯曲挠度力等交变应力的作用，加之转子制造缺陷，导致断条故障，其发生概率约为15%[1~3]。 转子断条是典型的渐进性故障，初期通常1、2根导条断裂，而后逐渐发展以至电机出力下降甚至停机。因此，必须实施转子断条故障在线检测，特别是初发性转子断条故障在线检测，这具有重要意义。 笼型异步电动机发生转子断条故障之后，在其定子电流中将出现1)21(f s ±频率的附加电流分量（s 为转差率，1f 为供电频率）[4，5]，该电流分量称为边频分量。以此作为故障特征，对定子电流信号做傅立叶频谱分析即可进行转子断条故障检测。 在转子断条故障发展初期，其特征——定子电流1)21(f s ±频率分量是细小、微弱的。因此，进行转子断条故障检测，特别是早期检测必须保证高灵敏度。 另一方面，由于本身所固有的非对称、气隙偏心、转子不对中及其它因素，异步电动机即使处于正常运行状态，其定子电流中亦可能包含1)21(f s ±及其它频率分量。并且对于不同的异步电动机，情况复杂。这极易与转子断条故障初期特征相混淆，导致误判，影响故障检测可靠性。 为了解决这一问题，姜建国、汪庆生 等采用自适应滤波方法抵消定子电流1f 频率分量，以凸现转子断条故障特征——定子电流1)21(f s -频率分量，从而显著提高故障检测灵敏度 [6]。K. Abbaszadeh, J. Milimonfared, et al 应用小波分析技术处理定子电流信号，提取小波分解系数反映转子断条故障特征，据此改善故障检测灵敏度[7]。 华北电力大学业已提出卓有成效的初发性转子断条故障检测方法[8,9]：采用定子电流1)21(f s ±频率分量作为故障特征，将连续细化傅里叶变换、自适应滤波、转子齿槽谐波转差率估计、检测阈值自整定技术有机结合，高灵敏度/高可靠性地在线检测异步电动机转子断条故障。 文献[8，9]表明：应用连续细化傅里叶变换与自适应滤波技术可以保证高灵敏度地提取电机定子电流边频分量；应用转子齿槽谐波转差率估计技术可以正确判断该分量是否真正由转子断条故障所导致；应用基于样本学习的检测阈值自整定策略则可以适当设臵检测阈值，避免故障漏检与误判。 异步电动机低转差率运行（如轻载甚至空载）时，频率1)21(f s -与频率1f 非常接近，而定子电流1)21(f s -频率分量幅值远远小于1f 频率分量，因此断条特征----1)21(f s -频率分量可能被1f 频率分量的泄漏所淹没。在这种情况下，检测结果可信度欠佳。
电力系统故障诊断专家系统
电力系统故障诊断专家系统 李向峰 （哈尔滨工程大学信息与通信工程工程学院，黑龙江哈尔滨１５０００１）摘要:针对电力系统故障诊断问题存在的大量不确定性，提出了将模糊集和模糊推理方法结合专家系统进行故障诊断的新方案。同时，尝试将分布式问题求解方法用于电力系统故障诊断问题，开发了基于模糊推理的分布式电力系统故障诊断专家系统。为方便用户使用，开发了图形建模和模糊知识学习平台，以及故障信息管理系统通过在某地区电网的测试表明，所提方案具有准确的诊断结果和很好的实用性关键词:故障诊断;模糊推理;专家系统;分布式问题求解;故障信息管理。 关键词:故障诊断; 模糊推理; 专家系统; 分布式问题求解; 故障信息管理 Power System Fault Diagnosis Expert System LiXiangfeng (Information and Communication Engineering, Engineering, Harbin Engineering University, Harbin) Abstract: Fault detection system of power exists a lot of uncertainty, the proposed fuzzy sets and fuzzy inference method combines expert system for fault diagnosis of the new program. At the same time, try to distributed problem solving method for power system fault diagnosis, develop a distributed power system fault diagnosis expert system based on fuzzy reasoning. For the convenience of users, the development of graphical modeling and fuzzy knowledge learning platform, and fault information management system through a regional grid in the test shows that the proposed scheme has an accurate diagnosis and good usability Key words: fault diagnosis; fuzzy reasoning; expert system; distributed problem solving; fault information management. Keywords：fault diagnosis; fuzzy inference; expert system; distributed problem solving 1引言 电力系统故障诊断是近年来十分活跃的研究课题之一，人们对此进行了大量研究[1~9]，取得了许多有价值的理论研究成果，提出了多种解决方案，如采用专家系统方法[2，4，6，8]和神经网络方法[4]等. 由于实际运行中用于故障诊断的断路器和保护动作信息存在着大量的不确定性，近年来有学者将模 糊推理方法应用于电力系统故障诊断[3，5~7，9]。但以 前的研究大多集中在理论探讨上，在解决电力系统运行过程中出现的实际问题方面进展不大。现代电网互联规模和运行复杂性越来越大，运行越来越接近极限，一旦发生故障，造成的损失也较以往增大，因此对运行人员迅速准确处理事故的能力的要求进一步提高。电力系统故障自动诊断系统不仅可以成为运行人员在处理事故时的得力助手，还可成为运行人员培训的有力工具。 本文在前期开发的面向对象的电力系统故障 诊断专家系统[8]的基础上，借鉴其他研究成果[3，5~7] 增加了基于模糊集的报警信息处理，不但考虑了开关和保护动作的不确定性，还将故障时电压、电流不同于正常运行时的特征信息用模糊集表示，利用模糊推理来提高诊断结果的准确性和可用性；同时开发了模糊集学习平台，以缓解专家系统知识获取 的难题;利用网络通信技术和分层分布式问题求解 方法，解决电力系统信息分层和应用于实际电力系统故障诊断时出现的问题，提出了两种分层分布式故障诊断问题求解方案，并就其中一种方法进行了
诊断专家系统
诊断专家系统 【摘要】 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法。技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，求解需要专家才能解决的困难问题。 【关键词】计算机，人工智能，专家系统 引言 随着科学技术的发展，装备的结构越来越复杂，功能也越来越完善，自动化程度越来越高，不但同一设备的不同部分之间相互关联，紧密耦合，而且不同设备之间也存在着紧密的联系，在运行过程中形成一个整体。一处故障可能引起一系列连锁反应，导致整个过程不能正常运行，甚至会造成重大的损失。因此，对故障诊断的要求也越来越高。另一方面，人工智能技术近年来得到很大发展，基于知识的故障诊断专家系统已成为当前研究和应用的一个热点。 人工智能又称机器智能，是计算机科学中新兴的一门边缘科学技术，利用计算机模拟人的智能行为、完成能表现出人类智能的任务。故障诊断专家系统是将人类在故障诊断方面的多位专家具有的知识、经验、推理、技能综合后编制成的大型计算机程序，它可以利用计算机系统帮助人们分析解决只能用语言描述、思维推理的复杂问题，扩展计算机系统原有的工作范围使计算机系统有了思维能力，能够与决策者进行“对话”，并应用推理方式提供决策建议，专家系统在故
障诊断领域的应用非常广泛，故障检测与诊断技术与专家系统相结合，使工程的安全性与可靠性得到保证。 1故障诊断专家系统简介 故障诊断专家系统，是指计算机在采集被诊断对象的信息后，综合运用各种规则(专家经验)，进行一系列的推理，必要时还可以随时调用各种应用程序，运行过程中向用户索取必要的信息后，可快速地找到最终故障或最有可能的故障，再由用户来证实。专家系统故障诊断方法 可用下图的结构来说明：它由数据库、知识库、人机接口、推理机等组成。其各部分的功能为： 图1：故障诊断专家系统结构图 (1)数据库数据库通常由动态数据库和静态数据库两部分构成。静态数据库是相对稳定的参数，如设备的设计参数、固有频率等;动态数据库是设备运行中所检测到的状态参数，如工作转速、介质流量、电压或电流等。 (2)知识库存放的知识可以是系统的工作环境、系统知识(反映系统的工作机理及系统结构知识)、设备故障特征值、故障诊断算法、推理规则等，反映系统的因果关系，用来进行故障推理。知识库是专家领域知识的集合。 (3)人机接口人与专家系统打交道的桥梁和窗口，是人机信息的交接点。 (4)被诊断对象 人机接口 数据库 人机推理 结果 知识库
故障诊断专家系统的功能和特点
振动监测分析诊断 交流材料 北京英华达公司 2009年11月
目录
振动监测分析在冶金行业的应用 1.传感器 TSI=Turbine Supervisory Instrumentation 传感器亦称换能器或变换器，它是将被测的某一物理量（或信号），按一定规律转换为与其对应的另一种（或同种）物理量（或信号）并输出的装置。传感器是实现自动检测与自动控制的首要环节，如果没有传感器对原始信号进行准确的捕获与转换，自动检测和自动控制将无法实现。所以，传感器是故障诊断系统中的重要部件。 传感器的分类方法： 由于传感器测量的物理量种类繁多，传感器的工作原理又各不相同，因而传感器的种类也很多，从不同的角度研究就有不同的分类方法。传感器通常有如下几种分类方法。 （1）根据被测物理量分类。这种分类方法说明了传感器用途，如位移传感器、速度传感器、加速度传感器、温度传感器、压力传感器、噪声传感器等。这种分类方法对用户和生产单位来说是比较方便的。其不足之处是将原理互不相同的传感器归为一类，难以找出各种传感器原理上的共性和差异。 （2）按工作原理分类。这种分类方法是以传感器的工作原理作为分类的依据，将传感器分为应变式、压电式、涡流式、电阻式、电容式、差动变压器式等。这种分类方法有利于对各种传感器的原理和性能进行分析研究和设计改进，使应用更灵活。 （2）按能量传递方式分类。从能量观点来分，传感器可分为有源传感器和无源传感器两大类。 设备诊断对传感器的要求： 传感器是诊断系统获取原始信号的装置，正确地选用传感器是设备诊断技术的一个关键环节。前面已介绍过传感器的种类很多，即使对于相同的被测量（如振动），也有很多不同种类的传感器。由于测量的目的和要求不同，测量范围、频响特性、精度、灵敏度等有所区别，而且测量环境也往往不同，因此必须选择合适的、能满足检测要求的传感器。例如，对于振动的精密诊断，由于需要对信号进行各种处理和精细分析，就必须采用高悧能精密传感器。因此，根据设备诊断的目的以及诊断系统的配置来合理地选择传感器的类型，是完成诊断任务的重要环节。在传感器的选择上主要应遵循如下原则： （1）传感器应具有良好的响应特性。由于被诊断对象的原始信息（一次信息）是通过传感器获得的，如果传感器传输信号失真或不稳定，对于同样的原始输入信号，其输出信号就不一样，传感器输出有误差的信号，将使诊断造成困难
《设备故障诊断》知识点汇总
1.1.设备故障诊断的含义 设备故障诊断是指应用现代测试分析手段和诊断理论方法，对运行中的机械设备出现故障的机理、原因、部位和故障程度进行识别和诊断，并且根据诊断结论，确定设备的维修方案和防范措施。 1.2.设备故障诊断的过程 信号采集→信号处理→故障诊断→诊断决策→故障防治与控制 1.3.设备故障诊断的特性 多样性、层次性、多因素相关性、延时性、不确定性 1.4.三种维修制度 事后维修（故障维修）、定期维修（计划维修）、状态监测维修（预知性维修） 1.5设备故障的类型有哪些 ①结构损伤性故障（裂纹、磨损、腐蚀、变形、断裂、剥落和烧伤） ②运动状态劣化性故障（机械位置不良、刚性不足、摩擦、流体激振非线性的谐波共振） 1.6设备故障诊断的功能 ①不停机不拆卸的状态下检测 ②可预测设备的可靠性程度 ③确定故障来源，提出整改措施 1.7.设备状态监测与故障诊断的技术和方法 振动信号监测诊断技术（普遍性、信息量丰富、易处理与分析） 声信号监测诊断技术（声音监听法、频谱分析法、声强法） 温度信号监测诊断技术 润滑油的分析诊断技术 其他无损检测诊断技术 1.8.设备故障状态的识别方法 信息比较诊断法、参数变化诊断法、模拟试验诊断法、函数诊断法、故障树分析诊断法、模糊诊断法、神经网络诊断法、专家系统 2.1信号的含义和分类 信号是表征客观事物状态或行为信息的载体 分类：确定性信号与非确定性信号；连续信号和离散信号；能量信号和功率信号；时限与频限信号 2.2.信号时域分解 直流分量和交流分量 脉冲分量 实部分量和虚部分量 正交函数分量 2.3.信号的时域统计 均值 均方值 方差
2.4.时域相关分析 相关系数： 2.5.频谱分析法 利用傅里叶变换的方法对振动的信号进行分解，并按频率顺序展开，使其成为频率的函数，进而在频率域中对信号进行研究和处理的一种过程，称为频谱分析 2.6.振动监测的基本参数振幅、频率、相位 2.7.旋转机械常用的振动信号处理图形 轴心轨迹：轴颈中心相对于轴承座在轴线垂直平面内的运动轨迹 转子振型：转子轴线上各点的振动位移所连成的一条空间曲线 轴颈涡动中心位置：在滑动轴承中，轴颈中心在激扰力作用下是绕着某一中心点运动的 波特图：描述转子振幅和相位随转速变化的关系曲线，纵坐标为振幅和相位，横坐标为转子的转速或转速频率 极坐标图：把转子的振幅与相位随转速的变化关系用极坐标的形式表示出来（直观，方便，清晰，抗干扰） 三维坐标图（级联图、瀑布图）：随转速上升，机械振动的基础幅指上升 阶比谱分析：将频谱图上横坐标的每个频率值除以某个参考频率值（读数清晰、周期采样、精度高） 3.1旋转机械的故障类型有哪些 ①转自不平衡②转子不对中③滑动轴承故障④转子摩擦⑤浮动环密封故障 3.2转子不平衡的概念 转子受材料质量、加工、装配以及运行中多种因素的影响，其质量中心和旋转中心线中间存在一定量的偏心距，使得转子在工作时形成周期性的离心力干扰，在轴承上产生动载荷，从而引起机器振动的现象 不平衡产生的离心力大小 3.3转子不平衡振动的故障特征 ①不平衡故障主要引起转子或轴承径向振动，在转子径向测点上得到的频谱图，转速频率成分具有突出的峰值 ②单纯的不平衡振动，转速频率的高次谐波幅值很低，因此在时域上的波形是一个正弦波 ③转子的轴心轨迹形状基本上为一个圆或者椭圆，这意味着置于转轴同一截面上相互垂直的两个探头，其信号相位差接近90° ④转子的进动方向为同步正进动 ⑤除了悬臂转子外，对于普通两端支撑的转子，不平衡在轴向上的振幅一般不明显 ⑥转子振幅对转速变化很敏感，转速下降，振幅将明显下降 3.4转子不平衡振动的原因 ①固有质量不平衡（设计错误、材料缺陷、加工与装配误差、动平衡方法不正确） ②转子运行中的不平衡（转子弯曲、转子平衡状态破坏） 3.5怎样区别转子弯曲不平衡和质量不平衡 ①振幅随转速的变化：质量不平衡与转速之间按照固定的关系式变化，弯曲的没有