实时智能故障诊断系统

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实时智能故障诊断系统

实时智能故障诊断系统

Incomings event to Diagnosis System
Can arrive at any time Input manually by Operator Result from Diagnostic system itself Result from Data analysis and feature
Real-Time Rule Engine
Operations Expert Knowledge
Archived Data
Real-Time Operations Data
Reasoning Engines
Business Policies
Operations Management Advice
Execute Operations Decisions
分布式架构
Interactive
Graphics
Rules
Concurrent
Real-time
Modeling Execution
and Simulation Object- Procedures
oriented and Methods
Structured Natural Language
Open Connectivity
Better decision support & operator support
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G2 constructs a specific fault propagation model at run time automatically
SFPM combines the GFPMs and the domain map of the managed system

基于人工智能的故障预测与诊断系统

基于人工智能的故障预测与诊断系统

基于人工智能的故障预测与诊断系统随着科技的进步,人工智能技术在各个领域都得到广泛应用。

其中,在制造业中,人工智能在故障预测与诊断方面的应用尤为重要。

本文将探讨基于人工智能的故障预测与诊断系统的原理、应用和优势,并对其未来发展进行展望。

一、原理与应用基于人工智能的故障预测与诊断系统主要基于机器学习、深度学习和数据挖掘算法进行开发。

这些算法通过分析大量的实时和历史数据,可以有效地识别潜在故障的信号和预兆,提前采取措施避免故障的发生。

在制造业中,故障预测与诊断系统可以应用于各种设备、设施和生产线。

例如,在汽车制造业中,该系统可以通过监测车辆的感应器数据、引擎温度和车辆振动等参数,来准确预测故障可能发生的时间和位置。

在电力行业,这一系统可以通过监测电力设备的电流波动、温度升高和电网压力等指标,提前发现电力故障并及时进行维修。

二、优势与挑战基于人工智能的故障预测与诊断系统相比传统的故障检测方法,具有以下优势:1.准确性提升:利用人工智能算法,系统可以从大量数据中分析和学习,提高故障预测和诊断的准确性。

这种准确性提升可以有效地降低故障对生产效率和设备的损害。

2.实时性优势:基于人工智能的故障预测与诊断系统可以实时监测设备状态和参数,对潜在故障进行快速预测和诊断。

这可以大大减少故障发生的意外性,并及时采取措施防止故障的发生。

然而,基于人工智能的故障预测与诊断系统在面临以下挑战:1.数据获取与处理:为了训练和优化系统,需要大量的实时和历史数据。

然而,得到这些数据并进行处理是一项困难的任务,可能需要耗费较多的时间和资源。

2.错误率与误报率:人工智能系统在故障预测和诊断中仍然存在一定的错误率和误报率。

这可能导致误报故障或漏报真实故障,对生产造成一定的困扰。

三、未来展望尽管基于人工智能的故障预测与诊断系统面临一些挑战,但其发展前景仍然广阔。

随着技术的进步和研究的深入,我们可以期待以下几个方面的发展:1.多模态数据的整合:未来的故障预测与诊断系统将会整合多种数据来源,包括声音、图像和传感器数据等。

核电厂实时故障诊断专家系统的设计与实现

核电厂实时故障诊断专家系统的设计与实现

征 兆 检 测 、 时提 示 、 障 实 时 诊 断 , 实 故 以及 提 出故 障 操作 建议 等 功 能 。 研究 结 果 表 明 , 发 的 实 时故 障 诊 开
断 专 家 系 统 能 够 为 正 确 诊 断 压 水 堆 核 电厂 多 个 典 型 事 故 提 供 有 效 的诊 断结 果 和 运行 帮 助 信 息 。 关 键 词 : 电 厂 ; 时 故 障 诊 断 ;专家 系统 核 实 中 图分 类 号 : TM6 3 2 文献 标 识 码 : A 文 章 编 号 :0 0 6 3 ( 0 6 0 — 4 00 1 0 —9 1 2 0 ) 40 2 — 4
a i c e l s a e g v n o e e t e pe t s s e . ton s h du e r i e utby pr s n x r y t m
Ke y wor s n l a w e a ; r a —i e m a f nc i n dign i ; e pe t s s e d : uce rpo rplnt e ltm lu to a oss x r y t m
核 电厂 的安 全是 倍受 瞩 目的焦点 。故 障诊
断技 术在 核 电厂 中受 到高 度重 视 。研 究 和开发
故 障诊 断 系统可 给 电厂运行 人员 提供 实时 在线
帮助 , 操 纵 员能 够 快 速准 确 判 断核 电厂 可能 使 发生 的事故 的征 兆 和进 程状 态 , 采 取 正 确动 并 作 中止事故 的进 程或 缓解 事故 的后果 。本 工作
核 电 厂 实 时故 障 诊 断 专 家 系统 的 设 计 与 实 现
张 燕, 周志伟, 董秀臣
( 华 大 学 核 能 与 新 能 源 技 术 研 究 院 , 京 1 0 8 ) 清 北 0 0 4

智能化故障诊断系统的研究与应用

智能化故障诊断系统的研究与应用

智能化故障诊断系统的研究与应用随着智能时代的到来,人工智能技术在各个领域的应用也日益广泛。

在制造业领域中,智能化故障诊断系统已成为一个重要的研究课题。

智能化故障诊断系统是指基于人工智能和机器学习等技术,对机器设备的故障进行自动化的检测、诊断和预测。

这种系统的应用能够大大提高设备的可靠性和工作效率,减少设备故障带来的经济损失和人员安全风险。

一般来说,智能化故障诊断系统主要分为以下两个部分:数据采集与处理和故障诊断与预测。

第一部分是数据采集与处理。

数据采集是指通过传感器或监控设备等手段,实时采集设备的工作参数数据和环境参数数据等信息,并将其送到后台系统中进行处理和分析。

这种数据的处理一般包括数据清洗、数据集成、数据转换和特征提取等过程,使得数据能够更好地反映设备的运行状态和可能的故障情况。

第二部分是故障诊断与预测。

数据采集和处理后,需要根据一定的算法和模型来进行故障的诊断和预测。

这种算法和模型通常基于机器学习、人工神经网络或其他相关技术来构建。

通过对实时数据的分析和学习,系统能够自行判断设备是否出现了故障,并利用历史数据推断出将来可能出现的故障情况。

实际上,智能化故障诊断系统在实际应用中存在一些挑战和问题。

其中最主要的就是如何建立可靠的算法和模型,并如何对其进行实时更新和调整,以保证系统的准确性和稳定性。

此外,如何处理大量的实时数据、如何有效地存储和管理历史数据等问题也需要我们不断探索和解决。

在实际应用中,智能化故障诊断系统已经广泛应用于各类大型机器设备和工业生产线中。

这类系统不仅能够实现实时监控和故障诊断,还能通过对数据的分析和处理,提高设备的运行效率和维护管理水平。

此外,一些新兴的应用领域,如智能家居、医疗健康等领域,也开始探索智能化故障诊断系统的应用空间。

总的来说,智能化故障诊断系统的研究和应用具有重要的意义和价值。

这种技术的发展不仅能够提高制造业的生产效率和质量,还可以在未来的智能化社会中发挥更加重要的作用。

智能故障诊断系统

智能故障诊断系统

智能故障诊断系统智能故障诊断系统:提升效率、降低成本在现代科技迅猛发展的时代,智能故障诊断系统成为各行各业的必备工具。

无论是生产制造业、交通运输业还是医疗保健领域,这些系统都发挥着重要作用,帮助企业提升效率、降低成本。

首先,智能故障诊断系统在生产制造业中具有重要意义。

在工厂生产中,难免会遇到设备故障,传统的人工排除故障常常耗费大量时间和人力。

而智能故障诊断系统能够通过大数据分析和人工智能算法,迅速定位问题所在,节省人力成本并提高生产效率。

比如,一家汽车制造厂使用智能故障诊断系统,可以实时监测生产线上的机器状态,及时发现故障并进行修复,大幅减少了生产停工时间和人力投入。

其次,交通运输业也受益于智能故障诊断系统的应用。

在铁路、航空和航运等领域,确保交通工具的安全和准时到达目的地是首要任务。

智能故障诊断系统可以通过传感器和监控设备实时监测交通工具的各项指标,发现潜在的故障隐患,并提前采取维修措施。

这不仅可以提高交通工具的运行效率,还能大幅降低事故发生的风险,保障旅客和货物的安全。

此外,智能故障诊断系统在医疗保健领域的应用也日益普及。

随着医疗技术的发展,各种先进的医疗设备被广泛应用于诊断和治疗过程中。

然而,随之而来的是设备故障的风险。

智能故障诊断系统可以及时发现医疗设备的异常状况,并向维修人员发送报警信息,确保设备能够正常运行。

这不仅有助于提高医疗机构的诊疗效率,还能够保障患者的生命安全。

当然,智能故障诊断系统的应用不仅仅局限于以上几个行业。

随着科技的不断进步,这些系统的功能和性能也在不断提升。

例如,近年来推出的一些智能故障诊断系统还加入了机器学习和深度学习的算法,可以更加准确地识别和解决故障。

同时,一些系统还可以通过云平台实现远程监控和维修,方便操作人员对设备进行远程控制和故障排除。

总之,智能故障诊断系统是现代社会各领域的重要工具。

它们不仅提高了生产效率,降低了成本,还保障了人们的生活质量和安全。

随着科技的进步,这些系统的功能和应用领域将会不断扩大。

基于虚拟DCS的仿真系统设计火电厂实时故障诊断系统

基于虚拟DCS的仿真系统设计火电厂实时故障诊断系统

基于虚拟DCS的仿真系统设计火电厂实时故障诊断系统栾轶佳;周燕;赵英凯
【期刊名称】《电力自动化设备》
【年(卷),期】2006(026)003
【摘要】基于虚拟分布控制系统(DCS)的仿真系统生成的故障数据以及它所提供的过程控制中的对象链接与嵌入OPC(OLE for Process Control)服务器,设计了火电厂实时智能故障诊断系统.论述了基于虚拟DCS仿真系统与实际DCS控制系统的对应关系,与故障诊断系统的数据接口及专家系统知识库的构建.对诊断系统的调试结果表明:基于虚拟DCS的仿真系统设计的故障诊断系统实现了火电厂的实时故障诊断与事故预报.
【总页数】3页(P79-81)
【作者】栾轶佳;周燕;赵英凯
【作者单位】南京工业大学,自动化学院,江苏,南京,210009;南京工业大学,自动化学院,江苏,南京,210009;南京工业大学,自动化学院,江苏,南京,210009
【正文语种】中文
【中图分类】TM743
【相关文献】
1.基于虚拟DCS的混合仿真系统设计与开发 [J], 韩璞;王文治;翟永杰;张婧
2.基于虚拟DCS的仿真系统设计与开发 [J], 程祥武;李成银;赵登科;王自岭
3.基于虚拟机技术的DCS仿真系统设计与实现 [J], 王平
4.基于C语言集成产生式系统的火电厂实时故障诊断系统 [J], 窦东阳;赵英凯
5.基于DCS实时信息的智能故障诊断系统 [J], 王益玲;赵英凯
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核电厂两种实时故障诊断系统的对比

核电厂两种实时故障诊断系统的对比

故障时快速 、准确地确定故障类型 ,从而采取正 确的处置方法 ,有必要研究一种智能的状态监测 及故障诊断系统 ,以保证核反应堆的安全运行 。 本 文分 别 以模糊 神经 网络技 术和数据 融合 技术作为故障诊断的理论基础 , 开发了模糊神经
本文所采用的
被 诊 断
模糊神经网络共有 5 , 层
22 模糊 神 经 网络 的 算法 _
经模 糊量 化 为
[ , , , I …, 】 =
【 .“ ( )“ ( ) !, “ ( ) . .“ ( ) , , ,

如果系统运行状态可 由 个监测参量来表 示 , 设 个 系 统 监 测 信 号 构 成 监 测 矢 量 V [ , …, 】 = . ,P= ,, ; 1 …, P表示第 2 个样本序列 ,, 为样本个数 。 当输 入 特征 ( ,, 是数值 型 时 , g=12…,) 将 y函数作为隶属函数求隶属度p。y函数 的定义 / " / J "
) ) )
2 模糊神经 网络故 障诊 断系统
21 模 糊 神经 网络 . 模 糊 神经 网络 (N F N:F zyNerl t r) uz uaNe k wo
) () , :
是模糊理论与神经网络相结合的产物 ,融合了神 经 网络 与 模糊 理 论 的优 点 , 学 习 、联 想 、 别 、 集 识 自适应及模糊信息处理于一体 。 本文采用 的 F N N 是模糊 系统和神经网络按串联方式连接 ,一方 的 输出即为另一方的输入 。该方法首先对被诊断系
\ 模 7函数 糊 _ c ●— _ — 神 经
网络故障诊断系统和数据融合故障诊断系统 ,并 以模块 的方 式嵌入 到核 电厂状 态监测 及故障诊 断 主系 统 中 。通 过 对相 同故 障 的诊 断 ,分 析 了两 种故障诊 断方法 的优缺点 。模糊神经 网络技术从

矿井提升机智能故障诊断系统

矿井提升机智能故障诊断系统

矿井提升机智能故障诊断系统摘要:提升机在采矿行业应用非常广泛,是企业生产和经济发展的物质技术基础,处于重要地位,其运转效益与企业的经济效益密切相关。

本文对提升机离线式辅助诊断方法和在线式监控与诊断方法进行了研究。

关键词:提升机故障故障诊断系统矿井提升系统是矿井生产中极其重要的环节,它的正常运行与否直接影响到矿井的产量。

然而提升设备在使用过程中可能会出现异常或者故障。

正常状态时,设备可以照常运行;发生异常后,说明运行状况已经恶化,应引起检修人员的注意,监视状态的发展;一旦发生到故障状态,若得不到及时的处理,就可能引起重大事故的发生,甚至造成人员伤亡。

故障后,如果不能很快地诊断排除故障,就会影响生产,带来巨大的经济损失。

因此迫切需要为提升系统建立相应的故障监控与诊断系统。

1 提升机故障诊断系统故障监控和诊断技术能够找出并消除生产系统中的事故隐患,而且能及时发现机器的故障,并预防设备恶性事故的发生,从而避免巨大的经济损失。

应用故障监控和诊断技术,可以改革目前的设备维修制度——定期检修,实现现代化维修技术——预知维修。

这样,不仅节约了大量的维修费用,而且出于减少了许多不必要的维修时间,从而大大增加机器设备正常运行的时间,大幅度地提高生产率,产大巨大的经济效益。

因此,故障监控和诊断已是现代工业的重要组成部分。

当前故障检测与诊断技术一个重要的研究特征,就是与具体工程技术领域的结合比以往更加紧密,更注重解决实际应用问题,从而切实为保证工程系统的安全性与可靠件服务。

对于实际的工程系统,故障诊断技术基本上有的大用途。

其一是用于构成离线式的“计算机辅助决策支持系统”,即利用故障诊断系统来帮助快速发现系统的故障,制定更加合理有效的系统维修方案,找出系统的薄弱环节,最终提高系统的可靠性和生产效益。

其二是用于构成实时状态监视系统,进而实现向性能的自动控制系统。

在这类应用中,故障诊断系统通常以有线分式运行,它连续地实时监视整个系统的测量参数,基于适当的在线故障检测与诊断算法给出系统的故障信息,包括故障报警信息、故障位置信息和故障程度信息等等。

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Real-Time Rule Engine
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Rules reason about real-time data and histories
Generic representation simplifies development “If the status of ANY device is ...”
Symptom :High reflectivity
Diagnosis :Surface cleanliness is not good
Solution: Strengthen cleaning efforts
Upstream propagation Downstream propagation
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Thank You!
Identify domain expertise: failure modes for managed object classes most frequent/significant system failures
Capture domain representation and diagnostic knowledge (GFPMs)
Operator
GDA
Diagnosis result
Diagnosis System
Architecture of Application
Development Methodology
Identify managed objects, class hierarchy, relationships
How to Build Fault Diagnosis System Based On G2
Build-in Modules for Diagnosis System
G2 Optegrity
G2 NeurOn-
Line
GDA
G2 Platform
Optegrity:Development environment for Model-based fault diagnosis GDA:Development environment for Data-driven fault diagnosis NeurOn-Line: Neural network application tools
G2 constructs a specific fault propagation model at run time automatically
SFPM combines the GFPMs and the domain map of the managed system
Representation of expert knowledge — External Actions
deploying intelligent real-time applications
A Comprehensive Platform for Creating Intelligent Systems
G2 Core Technologies
Distributed Processing 客a户nd端C/l服ien务t/器Server
Test PMs
Formulate application specific procedures
Write action methods, rules
Identify rules for generating SymCure events from raw data
Test and deploy application
Called during the diagnostic process Integrated knowledge of fault testing and repairing Each event can be associated with test or repair actions The result of test and repair action can update the diagnosis model
Contents
➢ What Is G2 ➢ Real-Time Rule Engine ➢ How to Build Based on G2 ➢ Advantages of Using G2
What Is G2 ?
What Is G2 and Intelligent System G2 is a powerful object-oriented development and deployment Platform for creating and
Diagnostic results, test actions, recovery and mitigation actions
Representation of expert knowledge — Domain Map
Domain Map represent physical equipment and abstract entities Domain Map includes domain object classes and their instances representing the managed entities, their connectivity, containment, and other relationships
Representation of expert knowledge — Generic Fault Propagation Model
Generic causal relationships among generic events defined over a set of classes
A generic fault model defines the propagation of failures within its instances and to domain objects of other classes via generic domain relationships
Expert knowledge
GFPMs are created by domain experts at development time
Representation of expert knowledge — Specific Fault Propagation Model
Describes the propagation of events within and across specific domain objects
Incomings event to Diagnosis System
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Elements Of Diagnosis System In G2
Incoming Events
Domain Representation
Diagnostic Knowledge (Generic Fault Propagation Models)
Diagnostic reasoning (Specific Fault Propagation Model)
G2 engine can fire rules in many ways: • backward chain to other rules to find values • forward chain to rules when values are received • scan rules at user-defined rates • focus rules on objects • focus rules on a category
Cloud-computing based S&T Solution
Advantages Of Using G2
Advantages Identify root causes of problems Interactive graphics for modeling Agile & iteration development methodology Easy maintenance and expansion of the knowledge base
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