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智能故障诊断技术

智能故障诊断技术

1.基于专家系统的智能故障诊断技术:故障诊断系
2.基于神经网络的智能故障诊断技术:神经网络具有
的超高维性和强非线性等动力学特性,使其具有原则上容 错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、 并行和处理复杂模式等功能。
它的具体应用方式有:(1)神经网络诊断系统,(2)
采用神经网络产生残差,(3)采用神经网络评价残差, (4)采用神经网络进一步诊断,(5)采用神经网络作自 适应误差补偿。采用模糊神经网络进行故障诊断。
发展趋势
随着知识工程的发展及数据库、虚拟现实和神经网 络技术的日新月异,必然引起智能故障诊断技术的不断发 展,其发展趋势可概括为以下几点: 1.多种知识表示方法的结合 2.经验知识与原理知识的紧密结合 3.专家系统与神经网络的结合 4.虚拟现实技术将得到重用 5.数据库与人工智能技术相互渗透

故障诊断:利用各种检查和测试方法,发 现系
统和设备是否存在故障的过程是故障检测;而进 一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。

故障诊断的主要任务有:故障检测、故障类型判 断、故障定位及故障恢复等。

故障诊断的性能指标:1)故障检测的及时
性。2)早期检测的灵敏度。3)故障的误报率和 漏报率。4)故障分离能力。5)故障辨识能力。 6)鲁棒性。7)自适应能力
统是诊断领域引人注目的发展方向之一,也是研究最多、 应用最广泛的一类智能故障诊断技术,主要用于没有精确 数学模型以及很难建立数学模型的复杂系统。其大致经历 了两个发展阶段:基于浅知识的第一代故障诊断专家系统 和基于深知识的第二代故障诊断专家系统。 对于新出现的混合结构的专家系统,是将上述两种方 法结合使用,互补不足。 具体的应用方式有:(1)残差的模糊逻辑评价,(2) 采用模糊逻辑自适应调整阙值,(3)基于模糊小波分析 技术进行故障诊断,(4)基于模糊逻辑进行专家系统规 则库的设计与更新

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

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。

制造业的人工智能故障诊断技术

制造业的人工智能故障诊断技术

制造业的人工智能故障诊断技术近年来,随着人工智能技术的快速发展,制造业领域也逐渐引入了人工智能故障诊断技术,以提高生产效率、降低故障率和成本。

本文将从制造业故障诊断的重要性、人工智能在故障诊断中的应用、优势和挑战等方面进行详细探讨。

一、制造业故障诊断的重要性制造业是现代工业经济的重要组成部分,而故障是制造业中不可避免的问题。

故障的发生将导致生产线停机、产出品质下降和成本增加,严重影响到企业的经济效益和市场竞争力。

因此,及时准确地诊断和处理故障是制造业中至关重要的环节。

二、人工智能在故障诊断中的应用1. 数据采集与分析:人工智能可以通过传感器、监控设备等手段,实时采集并分析生产过程中的大量数据。

通过机器学习和数据挖掘算法,可以准确地识别并预测潜在的故障点,为后续的故障诊断提供依据。

2. 故障诊断与预测:基于人工智能的故障诊断系统可以自动地对生产过程中的异常情况进行识别和判断,以及对可能发生的故障进行预测。

通过建立故障诊断模型和专家系统,可以提高故障诊断的准确性和效率。

3. 智能决策与优化:人工智能技术可以根据故障诊断的结果,快速做出智能化的决策,提供操作员和工程师的决策支持。

同时,人工智能还可以通过优化算法进行工艺参数的调整,以降低故障的风险并提高生产效率。

三、人工智能故障诊断技术的优势1. 高效准确:相比传统的人工故障诊断方法,人工智能技术可以通过大数据分析和算法模型,快速准确地发现故障点,降低了故障诊断的时间和成本。

2. 智能化决策:人工智能可以结合生产数据和专家经验,进行智能决策,并提供最优化的解决方案,帮助企业更好地应对故障和提高生产效率。

3. 预测性维护:基于人工智能的故障诊断技术可以通过数据的分析和预测,提前预测可能发生的故障,并进行相应的维护工作,降低了故障对生产的影响。

四、人工智能故障诊断技术面临的挑战1. 数据质量:故障诊断技术的准确性和可靠性与数据的质量密切相关。

然而,在实际生产中,由于传感器的故障或数据的缺失,数据的质量可能存在问题,影响了故障诊断结果的准确性。

电力系统的故障检测与智能诊断技术

电力系统的故障检测与智能诊断技术

电力系统的故障检测与智能诊断技术第一节:简介在现代社会中,电力系统的稳定运行对于各行各业的正常运转至关重要。

然而,由于各种不可避免的因素,电力系统故障时有发生。

为了提高电力系统的可靠性和稳定性,故障检测与智能诊断技术应运而生。

第二节:故障检测技术故障检测是电力系统维护和运行中的关键环节。

传统的故障检测方法主要依靠人工巡检,这种方式耗时且容易忽略一些微小的故障信号。

随着科技的发展,基于物联网、大数据和人工智能的故障检测技术逐渐成熟。

这些技术能够通过传感器、数据采集设备和云计算平台实现对电力系统各个环节的数据实时监测和分析,从而及时发现潜在的故障点。

第三节:智能诊断技术在故障检测的基础上,智能诊断技术能够进一步对故障进行定位和诊断。

传统的故障定位和诊断方法通常依赖于专家经验和统计分析,容易受限于人为主观因素和数据量的限制。

而基于人工智能的智能诊断技术能够通过学习和训练,自动从大量的数据中提取特征,并建立准确的故障模型。

这些模型能够对不同类型的故障进行准确的定位和诊断,提高对故障的响应速度和准确性。

第四节:应用前景故障检测与智能诊断技术在电力系统领域具有广阔的应用前景。

首先,它可以提高电力系统的可靠性和稳定性,减少发生故障对正常生产和生活的影响。

其次,通过实时监测和诊断,可以预测潜在的故障隐患,提前进行维护和修复,避免由于故障引发更大的事故。

此外,故障检测与智能诊断技术还可以对电力系统进行优化和改进,提高能源利用效率,降低运行成本。

结论:电力系统的故障检测与智能诊断技术的应用为电力行业带来了革命性的变革。

传统的人工巡检和统计分析已经不能满足电力系统运行的需求,而基于物联网、大数据和人工智能的技术则为电力系统故障检测和诊断提供了更加可靠和高效的解决方案。

随着技术的不断进步和应用的推广,相信电力系统的稳定运行将会得到进一步提升,为社会经济的发展提供可靠的动力支持。

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

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。

制造业中的智能故障诊断与预测

制造业中的智能故障诊断与预测

制造业中的智能故障诊断与预测制造业是现代社会中一个重要的产业领域,它对经济的发展和人们的生活有着深远的影响。

然而,制造业的运营过程中不可避免地会出现各种故障,导致设备停机、生产延误和降低工作效率。

为了解决这一问题,制造企业采用了智能故障诊断与预测技术,以提前发现设备故障和预测故障发展趋势,从而减少停机时间和降低生产成本。

一、智能故障诊断技术1. 传感器技术传感器是智能故障诊断的关键。

通过安装在设备上的传感器,可以实时采集设备的工作状态、振动、温度等表征特征数据。

这些数据可以帮助工程师分析设备的运行情况,并及时发现潜在的故障。

2. 数据分析与挖掘采集到的传感器数据需要经过数据分析与挖掘,以提取其中的故障特征信息。

通过应用机器学习、人工智能等技术,可以建立故障模型,并将其与实际工作情况进行对比,识别设备是否存在故障。

3. 知识库与专家系统借助知识库和专家系统,制造企业可以将过往的故障经验和专家知识进行融合,形成一个强大的故障诊断与判断系统。

这样,即使是没有丰富经验的维护人员也能够准确判断故障原因,并采取相应的维修措施。

二、智能故障预测技术1. 故障数据分析与建模通过对历史故障数据的抽取和分析,制造企业可以建立故障预测模型。

这些模型可以根据设备的工作状态和特征数据,预测未来可能出现的故障,提前进行维护和修复,以避免设备突发故障带来的生产损失。

2. 大数据与云计算利用大数据和云计算技术,制造企业可以将设备运行数据上传至云端进行存储和分析。

通过对大量设备数据的整合和处理,可以更准确地预测设备的故障发展趋势,帮助企业更好地安排维护计划和资源调配。

3. 智能预警系统智能预警系统可以将故障预测结果以及相应的建议和方案通过移动端或电子邮件等方式发送给相关人员。

这样,制造企业能够及时调整生产计划,减少停机时间,并合理安排维修任务。

三、智能故障诊断与预测的优势1. 提高工作效率智能故障诊断与预测技术可以帮助制造企业及时发现设备故障,在故障发生前采取相应的维护措施,减少停机时间,提高生产效率和设备利用率。

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

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。

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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。

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