智能故障诊断技术知识总结说课材料
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。
如何使用AI技术进行智能故障诊断

如何使用AI技术进行智能故障诊断使用AI技术进行智能故障诊断引言:随着技术的不断发展,人工智能(AI)在许多领域中发挥着重要的作用。
其中之一就是在故障诊断中的应用。
传统的故障诊断方法通常需要长时间的数据收集和手动分析,但AI技术可以大大提高诊断效率和准确性。
本文将介绍如何使用AI技术进行智能故障诊断,并探讨其优势和挑战。
一、智能故障诊断基本原理智能故障诊断是指基于AI技术对设备或系统中出现的问题进行自动化检测、定位、分类和修复。
它通过分析数据来获取关于设备或系统运行状态的信息,并与已知模式进行比较以确定是否存在故障。
主要包括以下几个基本步骤:1. 数据采集:收集与设备或系统相关的数据,如传感器读数、操作日志等。
2. 数据预处理:对采集到的原始数据进行清洗、转换和标准化,以便后续分析使用。
3. 特征提取:从预处理过后的数据中提取有用的特征,这些特征可以反映设备或系统的状态。
4. 模型训练:使用标记好的故障样本和正常样本,通过机器学习算法训练模型,使其能够区分正常和故障状态。
5. 故障诊断:将新的数据输入已训练好的模型中,进行预测和诊断,并给出相应的建议或修复方案。
二、AI技术在智能故障诊断中的应用1. 机器学习:机器学习是实现智能故障诊断的核心技术之一。
通过对大量数据进行训练和自动推理,机器学习算法可以构建出智能模型来辨识和分类不同类型的故障。
例如,支持向量机(SVM)、决策树和神经网络等算法在工业领域得到了广泛应用。
2. 深度学习:深度学习是一种特殊的机器学习技术,它利用人工神经网络模拟人脑神经元之间的连接方式来提取高层次抽象特征。
在智能故障诊断中,深度学习可以通过多层次非线性变换来准确地捕捉设备或系统中潜在的故障模式。
3. 自然语言处理(NLP):在一些领域,如电子设备维修和技术支持,智能故障诊断需要与人类进行交互,并解决复杂的问题。
NLP技术可以对用户提供的文字描述进行分析和理解,从中抽取关键信息并给出相应的建议或解决方案。
工程机械智能故障诊断技术

工程机械智能故障诊断技术工程机械是指在土木工程、建筑工程、矿山开采、农业生产等领域中使用的各种机械设备,如挖掘机、装载机、推土机、压路机、铲车等。
这些机械设备在工程施工中起着重要作用,但是由于长期使用和各种原因,这些机械设备也难免出现故障。
而传统的故障诊断方法通常是依靠经验和技能,这种方式在效率和准确性上存在一定的局限性。
为了提高工程机械故障诊断效率和准确性,智能故障诊断技术应运而生。
一、智能故障诊断技术的概念和特点智能故障诊断技术是指利用计算机、人工智能、模糊理论等技术手段,对机械故障进行自动分析和判断,以实现快速、准确的故障诊断。
与传统的机械故障诊断方法相比,智能故障诊断技术具有以下特点:1. 自动化:智能故障诊断技术利用计算机程序实现自动分析和判断,不需要人工操作,可大大提高诊断效率。
2. 准确性高:智能故障诊断技术采用先进的算法和模型,能够准确地分析和判断机械故障,排除误判。
3. 效率高:智能故障诊断技术实现了快速诊断,能够在短时间内给出准确的故障原因和解决方案,极大地提高了施工效率。
二、智能故障诊断技术的应用智能故障诊断技术已经广泛应用于工程机械领域,以下是几个典型的应用场景:1. 挖掘机故障诊断:挖掘机是工程机械中最常见的一种机型,其故障也比较复杂。
利用智能故障诊断技术能够快速准确地分析和判断挖掘机的故障原因,减少停机时间,提高施工效率。
2. 装载机故障诊断:装载机是挖掘机之外使用较为广泛的一种工程机械。
利用智能故障诊断技术可以对装载机的各种故障进行快速诊断和解决,提高机械利用率。
3. 压路机故障诊断:压路机在工程建设中的作用也十分重要。
利用智能故障诊断技术能够快速定位压路机发生的故障,减少维修时间,在施工中得到有效应用。
三、智能故障诊断技术的发展现状和趋势随着工程机械市场的不断扩大和发展,智能故障诊断技术也在不断发展和应用。
现在虽然已经有了不少智能故障诊断系统,但在实际的应用中还存在一些问题和挑战。
电气设备的智能化故障诊断

电气设备的智能化故障诊断在当今高度工业化和信息化的时代,电气设备在各个领域中扮演着至关重要的角色,从工厂的生产线到家庭的电器设备,从电力系统的变电站到通信网络的基站,无一能离开电气设备的稳定运行。
然而,随着电气设备的日益复杂和多样化,其故障发生的可能性也在不断增加。
为了保障设备的正常运行,提高生产效率,降低维护成本,智能化的故障诊断技术应运而生。
电气设备故障的出现可能会导致生产中断、设备损坏甚至危及人员安全,因此及时准确地诊断故障至关重要。
传统的故障诊断方法往往依赖人工经验和定期检修,这种方式不仅效率低下,而且难以发现潜在的故障隐患。
智能化故障诊断技术则通过利用先进的传感器技术、数据分析和处理方法,实现对电气设备运行状态的实时监测和故障的快速准确诊断。
智能化故障诊断的第一步是数据采集。
通过在电气设备上安装各种传感器,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过程中的各种参数。
这些参数包括电流、电压、功率、温度、振动等,它们反映了设备的运行状态。
采集到的数据需要进行有效的传输和存储,以便后续的分析处理。
接下来是数据分析阶段。
这是智能化故障诊断的核心环节。
运用各种数据分析方法和算法,对采集到的数据进行处理和分析,以提取有用的信息和特征。
例如,可以通过对电流和电压信号的频谱分析,检测是否存在谐波和异常波动;通过对温度数据的趋势分析,判断设备是否存在过热现象;通过对振动数据的分析,评估设备的机械部件是否正常。
在数据分析的基础上,建立故障诊断模型是实现智能化诊断的关键。
故障诊断模型可以基于多种方法,如基于规则的专家系统、基于神经网络的模型、基于支持向量机的模型等。
专家系统是根据领域专家的知识和经验,将其转化为一系列的规则和推理过程,从而对故障进行诊断。
神经网络则通过对大量的故障样本数据进行学习,自动提取故障特征和模式,实现对未知故障的诊断。
支持向量机则通过寻找最优的分类超平面,将正常状态和故障状态区分开来。
智能控制系统的智能故障诊断

智能控制系统的智能故障诊断在当今科技飞速发展的时代,智能控制系统已经广泛应用于各个领域,从工业生产到智能家居,从交通运输到医疗设备,其身影无处不在。
然而,随着智能控制系统的日益复杂和普及,故障的出现也变得不可避免。
因此,智能故障诊断技术的研究和发展显得尤为重要。
智能控制系统就像是一个精密而复杂的大脑,负责协调和管理各种设备和流程的运行。
当这个“大脑”出现问题时,就可能导致整个系统的紊乱甚至瘫痪。
智能故障诊断的任务,就是要像一位敏锐的医生,迅速而准确地找出“病因”,并给出有效的“治疗方案”。
那么,什么是智能故障诊断呢?简单来说,它是一种利用先进的技术和方法,对智能控制系统中可能出现的故障进行检测、识别和定位的过程。
与传统的故障诊断方法相比,智能故障诊断具有更高的准确性、更快的速度和更强的适应性。
为了更好地理解智能故障诊断,我们先来看看智能控制系统可能会出现哪些故障。
常见的故障类型包括硬件故障、软件故障、传感器故障、执行器故障以及通信故障等。
硬件故障可能是由于元件老化、损坏或者制造缺陷引起的;软件故障则可能是由于程序错误、漏洞或者受到病毒攻击等原因导致的;传感器故障会导致系统获取的信息不准确,从而影响控制决策;执行器故障可能使系统无法按照指令进行动作;通信故障则会造成系统各个部分之间的信息传输中断,影响系统的协同工作。
在智能故障诊断中,数据采集是第一步。
就像医生给病人看病需要先做各种检查获取生理指标一样,我们需要从智能控制系统中收集大量的数据,包括传感器的测量值、系统的输入输出信号、设备的运行状态等。
这些数据是诊断故障的基础,它们就像案件中的线索,帮助我们找出问题所在。
接下来,就是对采集到的数据进行分析和处理。
这是智能故障诊断的核心环节,需要运用各种先进的技术和算法。
比如,我们可以使用信号处理技术,对采集到的信号进行滤波、降噪和特征提取,以便更清晰地发现其中隐藏的故障信息。
还可以运用模式识别技术,将系统的运行模式与正常模式进行对比,从而判断是否存在故障。
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。
电气设备的智能化故障诊断与处理

电气设备的智能化故障诊断与处理在当今的工业生产和日常生活中,电气设备扮演着至关重要的角色。
从大型的工厂生产线到家庭中的电器设备,它们的稳定运行是保障生产效率和生活质量的关键。
然而,随着电气设备的日益复杂和广泛应用,故障的发生也不可避免。
如何快速、准确地诊断和处理这些故障,成为了一个亟待解决的问题。
智能化技术的出现,为电气设备的故障诊断与处理带来了新的思路和方法。
电气设备的故障类型多种多样,包括短路、断路、过载、漏电等等。
这些故障可能由设备老化、过载运行、环境因素、人为操作失误等多种原因引起。
传统的故障诊断方法主要依靠人工巡检、经验判断和简单的测试仪器,不仅效率低下,而且准确性难以保证。
对于一些复杂的故障,往往需要花费大量的时间和精力进行排查,严重影响了设备的正常运行和生产的顺利进行。
智能化故障诊断技术则是利用先进的传感器技术、数据采集技术、信号处理技术和人工智能算法,对电气设备的运行状态进行实时监测和分析,从而实现故障的快速诊断和准确定位。
例如,通过在电气设备上安装各种传感器,如电流传感器、电压传感器、温度传感器等,可以实时采集设备的运行参数。
这些参数经过数据采集系统传输到计算机中,利用信号处理技术对其进行滤波、放大、去噪等处理,提取出有用的特征信息。
然后,运用人工智能算法,如神经网络、支持向量机、决策树等,对这些特征信息进行分析和判断,从而确定设备是否存在故障以及故障的类型和位置。
在智能化故障诊断中,数据的采集和处理是至关重要的环节。
准确、全面的数据采集是后续分析和诊断的基础。
为了实现这一目标,需要选用高精度、高可靠性的传感器,并合理布置传感器的位置,以确保能够采集到反映设备运行状态的关键参数。
同时,数据采集系统的性能也直接影响着数据的质量和传输效率。
在数据处理方面,需要采用有效的信号处理技术,去除噪声和干扰,提取出有用的特征信息。
这不仅需要具备扎实的信号处理知识,还需要结合实际的设备运行情况,选择合适的处理方法和参数。
汽车发动机智能故障诊断技术分析

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汽车已经成了机电液一体化的载体,各种智能科技技术的广泛应用,给广大汽车维修人员带来了很大挑战,而在众多的汽车故障中以发动机故障最为常见,因此,掌握汽车发动机智能故障诊断和维修技术,对提高汽车维修质量有积极帮助。
0 引言发动机是汽车的动力装置,给汽车启动和运行提供强大动力。
随着汽车使用里程和年限的增加,汽车发动机常常会出现这样或那样的故障,影响汽车行驶安全。
随着电子技术的发展和各种智能装备的广泛应用,发动机的结构越发复杂,给故障诊断带来一定的难度,而智能故障诊断技术能够实现发动机故障的快速、精确判断,为故障维修提供了极大便利。
文章首先介绍了智能诊断技术的发展趋势,然后详细分析了目前常用的几种智能故障诊断技术。
1 发动机故障诊断技术的发展趋势对于汽车发动机来说,其工作过程中所产生的振动、热量、噪声等信息,都是对自身运行状况的一种反映,一旦这些信息发生突变,很有可能是发动机出现了故障。
而发动机智能诊断技术就是借助于现代科技产品,收集发动机运作时所产生的一系列信号,然后结合人工智能分析技术,得出故障结论的一种方法。
发动机智能故障诊断技术的发展,与科技进步、新技术、新设备的研发应用密不可分,根据目前的技术现状,可以预测未来发动机故障诊断技术的大体发展趋势:与现代信号处理技术的联系更加紧密现代信号处理技术主要包含随机信号处理、高阶信号分析、时频信号分析等内容,与以往所使用的经典信号处理技术相比,它在发动机信号收集、故障信号分析和判定以及模式识别能力上都有显著增强。
近年来,以现代信号处理技术为基础的时频分析法得到了广泛应用,成为汽车发动机智能故障诊断技术的新亮点。
因此,智能诊断技术要想得到不断的完善和发展,离不开相关科学技术发展的支持,对于现代信号处理技术的依赖程度也会大大增加。
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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。
□故障诊断:■故障诊断的概念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。
■故障诊断的实质及其理解故障诊断的实质——模式识别(分类)问题■故障诊断的任务及其含义故障检测: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: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□智能故障诊断:■智能故障诊断的概念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。
□智能故障诊断的研究方法:■基于知识的研究方法基于知识的研究方法:不需要对象的精确数学模型,而是根据人们长期的实践经验和大量的故障信息设计出一套智能计算机程序,以此来解决复杂故障诊断问题。
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二、智能故障诊断的构成□基本结构:■智能故障诊断系统的基本结构两大部分:故障检测与诊断、故障容错控制智能故障诊断与容错控制的基本结构■智能故障检测与诊断模块的主要任务和基本要求故障检测与诊断:就是从监控对象中适时准确地检测出故障信息,并对故障产生的原因、部位、类型、程度及其发展做出判断。
其主要任务通常包含以下几个方面的内容:1.获取故障信息;2.寻找故障源,确定故障的位置、大小、类型及原因;3.评价故障的影响程度,预测故障的发展趋势;4.对检测诊断结果做出处理和决策。
基本要求包括以下几方面:1)对故障具有强检测能力故障检测能力的强弱,一方面反映了检测诊断模块对故障的检测能力,另一方面也直接影响故障诊断的效果对弱故障信号和早期故障信号,故障检测能力尤为重要2)对故障具有强诊断能力能综合运用多种信息和多种诊断方法,以灵活的诊断策略来解决诊断问题;能通过使用专家的经验,而尽量避开信号处理方面复杂的实时计算;能处理带有错误的信息和不确定性信息,从而相对降低对测试仪器和工作环境的要求。
3)尽量采用模块化结构结构应当模块化,使之可以方便地调用其他应用程序如维修咨询子模块、模拟故障诊断子模块等4)具有人机交互诊断功能现代设备的复杂性,要求综合运用多种知识源(浅、深知识)来求解复杂问题用户适当地实时参与,将使诊断速度更快、准确性更高用户参与有主动和被动两种方式:主动参与可干预和引导推理过程;被动参与只回答提问,而不干预推理过程5)具有多种诊断信息获取的途径获取的诊断信息越丰富,则诊断效果越好首先,应具有自动获取状态信息(当前、历史)的功能其次,应能通过人机交互获取状态信息6)对问题求解应当实时和准确实时:一旦发现故障迹象,应立即开始诊断工作准确:输出结果应当细致明了,对于并发故障允许输出多个诊断解,对于同一故障则只有一个诊断解,对于征兆不完备情况应输出按权值排序的多个候选故障解7)具有学习功能现代设备的复杂性以及新知识的不断涌现,导致专家现有知识的不足要求系统具有被动和主动(自学习)获取新知识的能力8)具有预测能力应能预测故障的发生和发展,以便在故障没有发生之前采取措施,将故障消灭在萌芽状态,使损失减为最小9)具有决策能力故障出现前,应能提前预测故障故障出现后,应能对故障做出决策并提供维护方案□构成原理:■故障检测与诊断的常用方法1)基于数学模型的故障检测与诊断方法特点是必须将故障数学模型化,有时建立模型很困难不依赖实例和经验,适用于新的没有成熟经验的诊断2)基于参数估计的故障检测与诊断方法特点是须先确定一个信任域,当参数超出域时认为故障适用于故障能由参数的显著变化来描述的诊断3)基于信号处理的故障检测与诊断方法通过对检测信号的分析处理,利用特征信号对故障进行识别和诊断。
典型方法:小波变换、模态分解等4)基于知识的故障检测与诊断方法不需精确的数学模型,能模拟人的思维过程,具有自学习、自组织、自推理能力5)基于实例的故障检测与诊断方法是一种使用过去的经验实例指导解决新问题的方法优点是不需从实例中提取规则,求解快;不足是能搜集的实例是有限的,求解时可能出现误诊或漏诊6)基于模糊理论的故障检测与诊断方法征兆的描述、故障与征兆的关系往往具有模糊特性,模糊语言变量能更准确地表示这种模糊性的征兆和故障问题在于知识获取困难:如何确定故障与征兆间的模糊规则;如何实现模糊语言变量与隶属度间的推理转换7)基于神经网络的故障检测与诊断方法利用神经网络的联想、推理和记忆能力进行知识处理适用于复杂多模式的诊断,有离线和在线诊断两种方式■智能故障诊断中的机器学习策略及其理解简单学习:文献、专家和资料所描述的关于诊断对象的结构、功能、运行约束条件等知识,机械学习机制为主;主要用于元知识学习阶段交互学习:知识工程师或诊断对象处理过的知识,讲授学习机制为主;主要用于领域知识学习和知识库丰富阶段独立学习:推理策略面对的新知识,归纳学习机制为主;主要用于诊断能力改善阶段□构成方法:■智能故障诊断系统的设计要求智能故障诊断系统的设计,一般应满足以下要求:1)满足故障诊断的实际需要;主要指标有故障诊断率、诊断结果准确率、系统可靠性和投资效益比等,一般需分阶段实现系统目标。
2)建立适应不同诊断对象的知识库;智能故障诊断系统是基于知识的,以知识处理为研究内容,知识库的建立是保证诊断结果正确性的前提。
3)能自动获取征兆;征兆的自动获取是实现故障诊断智能化的重要环节。
将征兆获取从用户交给计算机,既可减少人为差错、提高诊断准确率,又可减轻操作要求、提高系统可接受性。
4)诊断和推理方法应符合故障诊断要求;应从征兆出发去诊断故障,征兆对故障的肯定和否定程度,是故障诊断的根本依据。
因此,知识表示和不精确推理应当充分反映故障诊断的特点。
5)能实现计算机自动诊断;完成系统的方案设计后,用计算机进行系统的实际开发,可以使故障诊断易于实现,并获得最佳效果。
6)系统要经过严格的测试和考核。
一方面,开发进度的加快导致测试时间减少;另一方面,系统一般是由缺少现场经验的人员研制的。
经实验室模拟测试、现场测试后,才能投入实际应用。
三、智能故障诊断的控制方案□几种控制方案的基本原理■基于状态反馈、基于多模冗余、基于功能模块、基于神经网络、基于专家系统的控制方案□基于专家系统的控制方案■结构、原理控制方案:知识库存放领域专家知识;数据库存放监控对象原始数据、故障特征数据等;推理机按一定的推理规则,对监控对象进行故障识别、估计和决策,根据故障性质采取相应策略进行容错控制。
■推理过程和推理机的概念,推理策略及其理解推理:就是对故障进行识别和容错控制推理过程:就是将数据库中的事实与知识库中的规则进行匹配的过程推理机:实际上就是实现推理过程的一种智能程序推理方法:正向推理、反向推理、正反向混合推理基于数据驱动的正向推理策略:推理过程较慢,适用于搜索空间较小的知识库;基于目标驱动的反向推理策略、正反向混合的双向推理策略:推理效率较高,适用于搜索空间较大的知识库或在线故障诊断。
■知识的分类及其理解1)原型知识:原型知识是领域专家指出的故障集和征兆集这两个集合之间存在的确定的映射关系“征兆族 故障”生成的诊断知识可由规则或框架表示它是故障诊断必备的知识,也是推理机工作的基础2)关联知识:关联知识是描述故障传播特性的知识生成的诊断知识一般由规则来表示它表征了诊断系统内部的状态联系,构成了诊断问题的求解路径,引导诊断向纵深推进直到故障的位置和原因3)权重知识:权重知识是领域专家对故障间关系及证据可靠度的认识它可以有目的地引导诊断过程的进行,提高诊断效率■对象的分解及其理解1)结构分解:从结构上对系统进行分解,把系统的总体结构分解为下一层的子结构,直到最低层次的零部件最终可确定系统故障的物理位置,但难以表达子系统间的相互关系,难以反映由联系劣化所引起的故障2)功能分解:从功能上对监控对象进行分解,把系统的总体功能分解为下一层次的子功能,直到最低层次的基本功能无论子系统或与其相联系的故障都能在功能层次中反映出来,但最终确定的诊断结果是系统劣化的功能模块3)故障分解:从故障类型上对监控对象进行分解,下层总是上层的特例、而上层则是下层的概括,直到最具体的故障可反映出所有类型的故障,但难以确定故障的物理位置综合分解原则:在高层采用结构和功能分解,减少分类过程的搜索量;在中间和低层采用故障分解,与诊断目的一致四、智能故障诊断的控制策略□瞬时故障的消除:■几种常见的瞬时故障消除策略1)循环采样技术:将信号的一次采样改为循环采样,通过对采集数据的类比分析,消除瞬时故障2)自动补偿技术:采用特殊结构和特殊装置组成补偿器,抵消瞬时故障影响,如温度补偿器3)自动切换技术:设备运行中出现瞬时过载等不安全情况时,使设备有关部分或全部停止运行,消除瞬时故障影响和保护设备,如切换开关、熔断器4)阻尼技术:设备运行中出现过载物理量时,对其加以限制或衰减,消除瞬时故障影响,如电感器抑制过电压、减震器吸收振动冲击等5)旁路技术:把瞬时过载能量或不需要的物理量从旁路泄走,如低阻通路将瞬时过载电能旁路到大地、过流阀旁路掉液压或气动系统能量等6)屏蔽技术:把瞬时故障的效应屏蔽起来,以消除瞬时故障的影响,如碳纤维或形状记忆合金等7)隔离技术:通过设计瞬时故障隔离器来消除瞬时故障的影响,如电磁隔离等□多模块并行诊断策略:■概念或原理即对同一种故障信息,用不同的诊断模块进行识别,若结果相同或基本相同,则认为诊断成功,并根据故障性质和故障特征,调用相应的容错模块对故障进行容错控制;若诊断结果差异较大,则可采用表决方法对结果做出判断。