设备故障诊断技术及专家系统应用研究
智能装备故障诊断技术研究
智能装备故障诊断技术研究随着科技的不断发展，智能装备已经成为了现代工业化发展的重要基础。
智能装备在生产中的应用，不仅为生产企业提供了更高的生产效率和更便捷的操作经验，同时也对生产线的安全性和可靠性方面进行了更全面的保障。
但是，智能装备在长时间运行中难免会出现一些问题，如何及时准确地诊断、排除故障成为工程师面临的难题。
针对这个问题，智能装备故障诊断技术应运而生。
本文将从以下几个方面对其进行深入的探讨。
一、故障诊断的现状及其存在的问题在智能装备使用中，故障往往是不可避免的，而故障处理的难点就在于尽快发现故障并且具备可靠的排除手段。
然而，目前市场上智能装备存在的故障诊断问题是多方面的。
首先，智能装备系统复杂度的逐步增高，使得故障出现原因更加复杂，需要寻找问题的难度加大；其次，工程师缺乏经验和技能，无法快速、准确地诊断故障；再次，现有的诊断方法的准确性和容错性有待提高。
在一些少量采用智能装备的制造企业中，故障诊断仍旧主要依靠人工巡检及修复，往往需要大量的人力物力进行处理，过程中出现的延误、漏检等情况严重影响了生产效率和效益。
为了解决这一问题，研究智能装备故障诊断技术为必要之举。
二、智能装备故障诊断技术的应用现状面对智能装备故障诊断的问题，多种方法正在被研究和应用。
其中，目前主流的、最为成熟的技术是基于人工智能模型的故障检测。
这一技术可以通过以下方式进行故障判断：1.基于机器学习的故障检测。
该技术将生产设备的历史数据作为训练数据，让机器进行学习，然后通过对新数据进行分析从而判断故障，具有一定的准确性和可用性。
2.专家系统。
这一系统正常状态下可以对生产设备运作进行监控，并根据设备的输出数据进行分析和处理。
如果发现系统错误或者异常，专家系统立刻发出异常信息和警报。
该系统需要对设备运作的复杂性直接导致困难，系统无法拟定和排除复杂故障。
3.面向对象的故障诊断。
该技术通过分析系统各个组件的交互，确定故障的可能原因所在。
地下无轨设备柴油机故障诊断专家系统的研究的开题报告
地下无轨设备柴油机故障诊断专家系统的研究的开题报告一、选题背景地下无轨设备柴油机是煤矿机械化普及后的重要机械装备，广泛应用于煤矿内的运输和采煤作业。
柴油机作为地下无轨设备的动力来源，因其结构复杂、工作环境恶劣，容易出现故障，给设备的正常工作带来一定的影响。
因此，柴油机的故障诊断及及时修复对于设备的安全可靠运行、提高生产效率和节约运行成本具有重要意义。
传统的柴油机故障诊断方法主要靠操作工的经验判断，这种方法容易受主观因素干扰，而且操作工的技能水平不同，判断准确性也有差异。
针对这些问题，研究基于专家系统的柴油机故障诊断方法，可避免主观因素的影响，提高诊断准确率。
二、研究内容本项目旨在开发一种基于专家系统的地下无轨设备柴油机故障诊断工具，具体研究内容包括：1. 柴油机故障分类及诊断方法研究。
通过对柴油机故障类型的分析，建立相应的故障分类标准，并结合专家知识和经验，研究柴油机故障诊断方法。
2. 专家系统软件的开发。
采用基于规则的专家系统技术，结合柴油机故障分类与诊断方法，开发一个地下无轨设备柴油机故障诊断专家系统软件。
3. 专家系统验证与应用。
对开发的专家系统进行验证实验，并在柴油机故障诊断中进行应用。
三、研究意义1. 提高柴油机故障诊断的准确性。
通过专家系统的应用，可避免人为因素对诊断结果的影响，提高诊断准确性。
2. 提高设备的运行效率和安全性。
柴油机的及时修复可避免设备因故障而停机，提高生产效率，还可以避免故障带来的安全隐患。
3. 为煤矿企业降低运行成本。
合理的故障诊断和及时维修，可降低设备运行维护成本和生产中断损失。
四、研究方法与步骤1. 文献调研：查阅相关文献，了解柴油机故障分类与诊断方法、专家系统与规则引擎等领域的研究现状。
2. 故障分类标准的建立：基于现有文献和专家意见，建立柴油机故障分类标准，并制定详细的故障分类模型。
3. 知识获取：对标准化故障分类模型进行评估、深化，并收集与之相关的知识经验，提高处理对象（柴油机故障）的表述精度，确保知识经验的详实性。
基于专家系统的设备故障自动诊断技术研究
（ｈ ４ ．ｅｒｈＩｓｔｔ ｏ Ｅ ， ｈ ｉ ｈ ａｇＨｅ ｅ ０ ０８ ， ｉａ Ｔ ｅ５ ｔ Ｒｅ ａ ｔｕｅ ｆ ＴＣ Ｓ ｉａ ｕｎ ｂｉ ５ ０ １ Ｃｈ ） ｈ ｓ ｃ ｎｉ Ｃ ｊｚ ｎ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｂａｅ ｎ ｄ ａ ｎ ｓ ｎ ｘ ｅ ｓ ｓｅ ａ ｄ ｃ ｍｂ ｎ ｄ ｗｉ ｈ ｔｕ ｔ ｒ ｆｅ ｐ ￣ ｓ ｓ ｍ． ｘ ｅ ｔ ａａ ａ ｅａ ｄ ｔ ｅ ｓ ｒ ｃ ： ｓｄ ｏ ｉｇ ｏ ｉ ａ ｄ ｅ ｐ ￣ ｙ ｔｍ ｏ ｉ ｅ ｔ ｔ ｅ ｓ ｃｕ ｅ ｏ ｅ ｙ ｔ ｓ ｎ ｈ ｒ ｘ ｅ ｅ ｐ ｒ ｔｂ ｓ ｄ ｎ ｈ
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ： ｘ ￣ ｓ ｔ ｍ ； ｘ ￣ ｄａ ｂａｅ； ｕ ｏｍａ ｃ ｆｕｌ ａ ｎｏ ｉ ｄ ｅ ｐｅ ｙｓｅ ｅ ｐｅ ａ ｔ ｓ ａｔ ｉ ｔ ａ ｔｄ ｇ ｓｓ ｉ
故 障 诊 断 专 家 系统 是 一 种 包 含故 障诊 断 知 识 和 推 理 的 人
１ 引 言
专家的知识 ， 行分析 、 进 比较 、 理 ， 终 得 出正 确 的结 论 。 推 最 因 此 ，将 设 备 故 障 诊 断 方 面 的 多 位 专 家 具 有 的 知 识 、 经
家 系统 进 行 分 析 设 计 ， 建 了一 种 能够 利 用计 算 机 进 行 设 备 故 障 自动诊 断ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的 系统 ， 细 论 述 了该 系统 的 硬件 组成 、 件 组 成 以 及 构 详 软
工 作 原 理 。 满足 复 杂 系统 设 备 故 障 自动 诊 断 需 要 。 此技 术 已经 成 功 应 用 于 复 杂 系统 设 备 故 障诊 断 的 实 际工 程 实例 中 。 大 简 以 大 化 系统 维 护 工 作 ． 因此 在 设 备 维 护 智 能 化 方 面 具 有 良好 的 应 用 前 景 。 ［ 键 词】 家 系统 专 家知 识 库 关 专 自动 故 障诊 断
机电一体化设备的故障诊断技术研究
机电一体化设备的故障诊断技术研究1. 引言1.1 研究背景机电一体化设备是指将机械传动、电子控制和信息处理功能整合到一个系统中，是现代制造业中越来越常见的一种设备形式。
随着机电一体化设备的广泛应用，其故障诊断技术也变得至关重要。
故障诊断是指通过对设备故障现象的观察、分析和推理，找出故障原因并进行修复的过程。
对于机电一体化设备来说，故障可能涉及到机械部件、电气部件、传感器数据等多个方面，因此其诊断难度较大。
目前，虽然已经有一些关于机电一体化设备故障诊断技术的研究成果，但仍存在一些挑战和问题。
传统的故障诊断方法依赖于人工经验，诊断效率低下；而基于传感器数据和机器学习的技术虽然能够提高诊断效率，但在复杂情况下仍存在局限性。
对机电一体化设备的故障诊断技术进行深入研究具有重要意义。
通过探索先进的故障诊断方法和技术手段，提高故障诊断的准确性和效率，可以有效降低设备故障带来的损失，提高设备的可靠性和稳定性，推动机电一体化设备的发展和应用。
【研究背景】1.2 研究目的研究目的是为了深入探究机电一体化设备的故障诊断技术，提高设备的可靠性和稳定性，降低设备的故障率和维修成本。
通过研究，可以有效提高设备的工作效率，延长设备的使用寿命，提升设备的整体性能表现。
研究目的还在于为工程师和技术人员提供更准确、快速、可靠的故障诊断方法，帮助他们更好地解决设备故障问题，提高工作效率和工作质量。
通过深入研究机电一体化设备的故障诊断技术，可以推动该领域的发展，促进技术水平的提升，为国家的经济发展和技术进步做出贡献。
通过本研究，将为相关领域的故障诊断技术提供新的思路和方法，推动机电一体化设备的发展，促进产业的升级和转型。
1.3 研究意义机电一体化设备的故障诊断技术研究具有重要的意义。
随着工业自动化程度的不断提高，机电一体化设备在生产中扮演着越来越重要的角色，因此对其故障诊断技术的研究具有现实意义。
及时准确地诊断机电一体化设备的故障，可以有效提高设备的可靠性和稳定性，降低维修成本，保障生产正常进行。
电气设备故障诊断与智能维护技术研究
电气设备故障诊断与智能维护技术研究电气设备在现代社会中扮演着至关重要的角色，几乎所有的行业都离不开电力供应和电气设备的运行。
然而，随着电气设备规模的不断扩大和复杂程度的增加，故障频发成为了一个困扰人们的问题。
因此，电气设备故障诊断与智能维护技术的研究显得尤为重要。
一、电气设备故障诊断技术电气设备故障诊断是指通过对电气设备的监测、测试和分析，准确判断设备是否存在故障并找出故障原因的过程。
故障诊断技术主要包括故障检测、故障定位和故障原因诊断。
1. 故障检测故障检测是故障诊断的第一步，其目的是通过对设备的各项参数进行监测和分析，找出异常的信号或是与正常工作情况有差异的现象。
常用的故障检测手段包括温度监测、振动检测和电流监测等，这些监测手段能够帮助我们发现设备是否存在故障。
2. 故障定位故障定位是指通过对故障信号的分析，确定故障所在的位置。
传统的故障定位方法主要依靠经验和试错，这种方式耗时且不准确。
近年来，随着数字化技术的发展，故障定位变得更加精确和高效。
例如，利用红外成像技术可以在故障发生时及时定位故障点，提高故障处理的效率。
3. 故障原因诊断故障原因诊断是对故障进行深入分析，找出导致故障的根本原因。
对于复杂的故障，常常需要借助专家系统、人工智能等技术来进行诊断和分析。
通过分析大量的数据和故障案例，可以建立起可靠的故障诊断模型，提高故障原因诊断的准确性和可靠性。
二、智能维护技术的应用智能维护技术是指利用先进的信息技术和自动控制技术，对电气设备进行实时监测、预测和维护的过程。
通过智能维护技术，我们可以及时发现设备的潜在问题，并采取相应的措施，以确保设备的正常运行。
1. 实时监测实时监测是智能维护技术的基础，通过对设备的传感器进行数据采集和分析，可以实时监测设备的状态和性能。
例如，利用智能传感器可以对设备的温度、湿度、振动等参数进行监测和分析，及时发现设备异常情况，从而减少故障的发生。
2. 预测基于大数据技术和机器学习算法，智能维护技术可以对电气设备的寿命和故障概率进行预测。
专家系统在工业控制中的应用
专家系统在工业控制中的应用近年来，随着工业自动化程度的不断提高，专家系统在工业控制中的应用越来越广泛。
专家系统作为一种人工智能技术，具有模拟人类专家判断和决策过程的能力，因此在工业现场能够为工程师提供有效的决策支持，提升工作效率和质量，降低设备故障率等多方面的优势。
专家系统在工业控制中的应用1. 故障诊断专家系统在工业生产中最常见的应用之一就是故障诊断。
在生产过程中，设备故障是不可避免的，使用专家系统可以快速判断设备故障原因，提供有针对性的维修方案。
例如，利用专家系统分析设备的工作状态和模型，可以对设备的故障进行诊断和预测，从而提前制定维修计划，有效降低维修成本和生产时间损失。
2. 流程控制专家系统可以帮助工程师进行流程控制，即指导流程的设计和执行。
在复杂的生产工艺中，使用专家系统可以对整个生产线进行快速优化，从而提高生产效率和品质。
例如，对于汽车制造过程中的工作流程规划，专家系统可以预测失败的概率并提供最佳路径和方案，从而减少生产成本和提高工作效率。
3. 质量控制专家系统可以帮助工程师快速发现生产环节中的质量问题，从而快速制定措施来纠正问题。
通过分析生产过程中的数据，专家系统可以发现工艺中存在的偏差和异常情况，及时采取措施纠正质量问题，并且可以为工艺设计提供指导建议，从而提高产品质量和生产效率。
4. 智能控制随着工业自动化程度的不断提高，越来越多的设备需要智能化控制，以满足高效生产和生产成本控制的需求。
专家系统可以为工程师提供智能控制的解决方案。
通过分析监测数据和历史数据，专家系统可以提供自动控制，使工作人员从繁琐的监控过程中解脱出来，从而提高生产效率和减少生产成本。
总结专家系统在工业控制中的应用，可以为生产过程提供快速决策支持、故障诊断、过程优化和质量控制等。
通过专家系统的使用，可以提高生产效率和降低成本，同时还可以提高生产的稳定性和可靠性。
虽然使用专家系统需要高昂成本的投入和技术支持，但是它的应用已成为工业控制的重要组成部分，为工程师提供支持，提高工作质量和效率。
7.故障诊断专家系统解析
故障诊断专家系统
人工神经网络
一、概述
1.定义及特点 2.目前的应用情况
x1 w1
i
二、基本原理
3）产生式表示(或规则表示）
其一般形式为
P
Q（即IF … THEN…)
左部分表示前提（条件或状态），右部分表示若干 结论
故障诊断专家系统
如：出现异常振动则振幅大。对于复杂的故障用树
枝状表示。
振动峰值大
基频振动
低频振动 二倍频振动 广谐振动
不平衡 热弯曲 油膜涡动 支承问题 轴裂纹 不对中 摩擦
油膜震荡
故障诊断专家系统
故障诊断专家系统
四、推理机制 1.推理分类 2.推理控制策略 3.推理搜索策略 4.似然推理
故障诊断专家系统
五、应用
美国西屋公司从开发汽轮发电机专家系统GenAID开始， 现已在佛罗里达州的奥兰多发电设备本部建立了一个自动 诊断中心，对各地西屋公司制造的汽轮发电机进行远距离 自动诊断。诊断对象从汽轮发电机逐步扩大到汽轮机、锅 炉和辅机。西屋公司和卡内基·梅隆大学合作研制了一台汽 轮发电机监控用专家系统，用来监视德州三家主要发电厂 的七台汽轮发电机组的全天工作状况。此专家系统能快速、 精确地分析仪表送来的信号，然后立即告诉操作人员应采 取什么措施。
故障诊断专家系统
二、知识库
1. 定义：专家知识、经验及书本知识的存储器
2. 知识表示
1）对知识表示的基本要求（三个基本要求） ①表示方案应便于知识的修改和扩充； ②表示方案应尽量简单易懂； ③ 表示方法应清晰明确。因为专家系统的建造过程是一
机械故障诊断专家系统及其应用
➢ 目前，人工智能研究者们已提出了多种知识表示方法。主 要有生产式表示、逻辑表示、语义网络表示、对象—属 性—值（AVO）三元组表示、框架表示、过程表示及面向 对象的表示等。在诸多知识表示方法中，生产式规则（简 称为规则）已成为当前专家系统中最常用的一种知识表示 方法，很适合于故障诊断专家系统的知识组织。规则表示 的一般形式为：
（3）单调推理和非单调推理
单调推理：单调推理的单调性是指随着推理的向前推进 及新知识的加入，推出的结论是否越来越接近最终目标。
非单调推理：是指随着知识的增加，可能使系统原先推 出的结论被否定的推理。在故障诊断过程中，领域专家常 常需要在信息或知识不全的情况下进行诊断推理，通常他 们根据一般经验或常识得出在当时看来是合理的结论，随 着新知识或新事实的增加，进一步表现出来的情况可能与 原先推出的结论发生矛盾，这时就需要取消原先的结论， 依据新情况重新进行推理。
类比推理：是根据两个对象在一系列属性上是相同的， 而且已知其中的一个对象还具有其它属性，由此推断出另 一个对象也具有同样的其它属性的结论。
（2）精确推理、不精确推理
不精确推理：它的主要理论基础是概率论，由于纯概率 论方法要求大量统计数据做基础，而且要求各事实之间相 互独立，这在许多应用领域是难以满足的，因而其应用范 围受到很多限制。为了克服概率模型的不足，人工智能学 者提出了许多新的不精确推理模型，比较有代表性的有主 观贝叶斯方法、模糊推理、证据推理、可能性理论和合情 推理等。每种方法都有自身特点和实用领域，建造故障诊 断专家系统时应根据诊断对象的特点来选择，选择时要综 合考虑模型的有效性和适用性。
（3）全局数据库 是用于存储所诊断问题领域内原始特征 数据的信息、推理过程中得到的各种中间信息和解决问题 后输出结果信息的存储器。
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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
1）状态监测。
主要是与设备运行有关的状态信号。
2）特征提取。
就是从设备运行的状态信号中发现并提取一些与设备运行过程中出现的故障锁相关的特征信息。
3）故障诊断。
故障诊断就是根据之前所获取的信息，并且通过相关的补充测试等一些辅助性的信息来找到设备故障的位置。
4）决策。
机械设备运行时产生多种信息，当其功能出现相应的异常信息，机械劣化过程产生的油液成分变化的化学信号等。
利用检测仪器，做出正确的分析和诊断，可以及时预测机器设备可能发生的故障。
2.3 设备故障诊断技术及专家系统概述
专家系统是一种以知识为基础的智能化的故障诊断技术的应用系统，使用知识与推理过程，求解那些杰出人物的专家知识才能求解的高难度问题。
在采用先进传感技术与信号处理技术的基础上研制开发的设备故障诊断专家系统，将现代科学的优势同领域专家丰富经验与思维方式的优势结合起来，已成为设备诊断技术发展的主要方向。
如果系统在运行过程中发生故障，则专家系统很快就可以根据经验确定故障的原因和部位。
这种方法对于复杂系统的故障诊断非常有效。
随着计算机和人工智能技术的发展，专家系统诊断方法的智能化不断提高，它克服了基于模型的故障诊断方法对模型的过分依赖性，成为故障诊断的有效方法，并在很多系统中得到了广泛应用。
3、应用与分析
在煤矿生产过程中，正是综采机电故障的多样性，成因的复杂性和进行故障诊断所需要的知识对诊断策略的依赖性。
因此，基于综采机电自身的工作特性的优越性，提出了机电一体化产品的综采机电远程故障诊断。
因此，传感信息融合的自适应能力是非常重要的，这样将有利于提高诊断策略的可靠性。
3.1 矿井提升机检测与故障诊断
矿井提升机是连接井下和地面的关键部位，它主要的作用是起到提升原煤、矸石等，下放材料和升降人员等运输任务。
煤矿提升机的安全高效的运行，与煤矿企业的安全生产和整个煤矿系统人员的生命安全有着密切的关系。
煤矿提升机的故障主要表现在两个方面，一是“硬故障”，二是“软故障”等这两类。
硬故障是指由于机电设备在工作过程中，在已经设计好的参数出现了超限，使得机电设备遭到破坏，所以此类故障我们可以通过保护装置来处理；而“软故障”需要测量许多设计的工况参数，并且还需要经过数据处理才能得出一些诊断结果出来，但是由于在诊断过程中，测量的数据较多，从而导致了起准确性比较低，综合而言，“软故障”往往是“硬故障”的前兆。
所以，这就说明了“软故障”的诊断准确性和及时性，对预防“硬故障”有
着重要的作用，为了有效的保证矿井提升机的安全高效的为煤矿企业服务，通过许多科学技术人员的不懈努力，取得了很多的可喜成果，并且研制出了很多提升机的检测诊断装置。
3.2 通风机的检测诊断技术
关于主风机故障检测诊断方面的相关产品还不是很多，然而比较典型装置是KFCA型通风机集中检测仪、FJZ型矿井主风机在线监测与故障诊断仪。
FJZ型矿井主风机在线监测与故障诊断仪是一个以809机为核心的通风机在线检测与故障诊断系统，它将主风机在线监测与机械故障诊断一体化。
8098单片机系统是目前面向控制应用领域性能价格比最高的单片微型计算机系统。
系统的主要功能：
第一，主要起到实时检测的功能，主要检测量：轴心轨迹、轴温、量、负压、通风机电流，并可巡回显示。
第二，报警、打印。
各种参数报警值可任意设定.超限时即可进报警并随机打印。
第三，智能诊断。
利用主机内专家系统，对通风机常见的“转子心”等机械故障进行诊断。
故障诊断采用灰度理论.对风机故障类型进行快速定位。
首先测出通风机敏感部位的振动加速度，并计算其烈度值和功率谱，再根据设备标准故障模式进行灰色关联度分析，并且按照关联度的大小，以此来诊断通风机的机械故障类型。
煤矿机电设备诊断系统在神东已经得到实际应用，到目前为止，设备的说明书、性能参数、图片资料、图纸资料、视频资料、维修资料、专家资料、应急预案等资料和数据的录入工作已经基本完成，其他相关数据的录入和试运行工作进展情况良好。
诊断知识库也正在以大型关键设备为试点，有计划有步骤地建立和完善。
系统的应用对煤矿企业机电设备资源和技术资源进行统一集成管理，规范和完善了现有机电设备管理体系，大大简化了设备
管理和维护的过程，并实现了企业机电设备的故障智能诊断，提高了设备管理的效率和水平，为企业带来了一定的经济和社会效益。
它的高效性、科学性对于提高企业设备管理部门的工作效率，提升管理水平具有十分重要的意义，为提高安全生产管理水平提供了更为广阔的空间。
故障诊断专家系统的优点是：适于人的思维，容易理解，知识可用基本规则表示，无需输入大量的细节知识；个别事实发生变化时易于修改；能解释自己的推理过程。
然而，在智能诊断专家系统的应用取得初步成果的后面仍存在明显的局限性，如实现故障诊断的准确度依赖于知识库中专家知识的丰富程度和专家知识水平高低；建立知识库困难，有些经验难以通过形式化的方式来描述；当系统规模较大时还存在着“冲突消解”和“组合爆炸”等问题；推理效率低，缺少自学习和自适应机制。
4、结语
设备故障诊断专家系统是煤矿机电设备完好率的重要保障。
系统的应用使煤矿机电设备的检修逐渐实现了预知维修、状态维修，以保证机电设备可靠运转，为煤矿企业安全生产提供了有力保障。
而专家系统由于其自身特点，在设备诊断和维修中越来越显示出其优越性，虽然故障诊断技术已得到很大发展，但还存在各种问题有待研究和解决。
欲使故障诊断技术不断取得进展并在生产实践中得到应用，必须和当代的前沿学科相结合，引入相关学科中的新思维和新方法，并善于从生产实际中提出问题，归纳提高到理论和方法的高度进行研究和探讨。
作者简介
纪明涛，男，1974年出生，河南淇县人，中共党员，大学本科学历，毕业于西安科技大学采矿工程专业，现任韩城矿业公司下峪口煤矿机电动力部主任工程师。