船舶柴油机故障诊断专家系统研制

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/e22311886.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。

船舶柴油机故障在线诊断仿真技术研究

船舶柴油机故障在线诊断仿真技术研究 蔡振雄,黄加亮,翁泽民(集美大学轮机系,福建厦门361021) [摘要]提出了船用柴油机的主要部件、易损件的运行性能采用微机自动 巡回检测,并与正确值比较的方法,来达到故障在线自动诊断的目的.在此基础上,把仿真以及神经网络技术直接应用于柴油机故障在线诊断系统, 建立船用柴油机症状与故障样本集,作为神经网络故障诊断的专家知识库,以实现船用柴油机故障在线智能诊断,从而提高故障诊断的及时性和准确率,减少误诊. [关键词]船舶柴油机;在线监测;智能诊断;仿真技术;神经网络技术 [中图分类号] U664.121; TK418 [文献标识码] A0

引言 早期船舶轮机员对船用柴油机的故障诊断,一般通过一些常规的普通仪表、仪器、化验并结合看、摸、听、闻等传统的简易手段对含有故障的柴油 机及系统进行离线经验诊断.这种方法不仅对轮机员的素质有很高的要求,而且故障诊断的速度慢、质量差.随着科学技术水平的提高,微机的普及, 为离线和在线故障诊断提供物质基础,使离线与在线诊断的实现成为可能. 1船用柴油机故障的在线诊断 在线诊断是指对于大型、重要的设备为了保证其安全和可靠运行,需要对所监测的信号进行自动、连续、定时的采集与分析,对出现的故障及时做出诊断.建立在线故障监测和诊断系统,能有效提高故障诊断的准确率,缩短故障诊断时间,促进维修方式从预防性维修到预测性视情维修的转变.故障在线诊断又分为人工在线故障诊断和自动在线故

障诊断.人工在线诊断是70年代中期前后发展开发应用的技术,利用监测系统对柴油机运行时内外部工况参数进行自动监测,并将监测信号输入计算机进行计算分析,同时结合轮机日记记录、轮机员的观察测试,对柴油机技术状态进行早期预测,做一些部件的趋势分析,为定期的维护保养提供信息.人工在线诊断对要求快速故障定位,故障模式识别的船用柴油机来说,太慢且准确性较差无论对故障的在线人工诊断还是在线自动诊断,目的均是为了有效地识别故障,所以最关键的问题是要建立故障识别的判据(专家系统数据库),即如何判断柴油机含有故障.经验表明柴油机工作性能参数如压力、温度的大小高低、噪音的大小、转速、流量漏泄、振动等,都可以作为故障判断的依据.为了达到自动诊断的目的,必须引入微处理机系统,对柴油机的关键件、重要件、易损件及其它部位设定故障诊断点,并将这些正确的性能参数信号值建立完整的数据库(专家系统数据库);利用微机对诊断点的诊断信号进行自动巡回检测,测试结果由计算机自动与数据库中的正

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

船用柴油机故障分析及辅助诊断

编订：__________________ 审核：__________________ 单位：__________________ 船用柴油机故障分析及辅 助诊断 Deploy The Objectives, Requirements And Methods To Make The Personnel In The Organization Operate According To The Established Standards And Reach The Expected Level. Word格式 / 完整 / 可编辑

文件编号：KG-AO-5786-33 船用柴油机故障分析及辅助诊断 使用备注：本文档可用在日常工作场景，通过对目的、要求、方式、方法、进度等进行具体的部署，从而使得组织内人员按照既定标准、规范的要求进行操作，使日常工作或活动达到预期的水平。下载后就可自由编辑。 柴油机在效率、功率和稳定性上的巨大优势，使得柴油机被广泛应用于船舶动力系统中。然而船用柴油机功能复杂且辅助设备众多，这都给其日常维修养护增加了难度。对于船用柴油机的故障处理分析，要在运行参数实时监测的基础上，结合现场工况进行故障处理。通过总结船用柴油机的故障类型，基于常用的几种分析方法进行船用柴油机的故障处理和辅助诊断系统的开发。 内燃机主要有汽油机和柴油机两大类，柴油机在动力性能方面更具备优势。通常来说，柴油机的燃油效率更高、功率更大且工作稳定性更好，它在大型设备上的应用范围更广。我国的社会经济的快速发展，使得水路运输尤其是远洋运输业得到了迅猛发展，我国船舶总吨位和船舶保有量都成直线上升的趋势，由

智能故障诊断技术知识总结

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、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。 □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

故障诊断技术发展历史(最新版)

故障诊断技术发展历史 故障诊断(FD)始于(机械)设备故障诊断，其全名是状态监测与故障诊断(CMFD)。它包含两方面内容：一是对设备的运行状态进行监测；二是在发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。设备故障诊断是随设备管理和设备维修发展起来的。欧洲各国在欧洲维修团体联盟(FENMS)推动下，主要以英国倡导的设备综合工程学为指导；美国以后勤学(Logistics)为指导；日本吸收二者特点，提出了全员生产维修(TPM)的观点。美国自1961年开始执行阿波罗计划后，出现一系列因设备故障造成的事故，导致1967年在美国宇航局(NASA)倡导下，由美国海军研究室(ONR)主持成立了美国机械故障预防小组(MFPG)，并积极从事技术诊断的开发。 美国诊断技术在航空、航天、军事、核能等尖端部门仍处于世界领先地位。英国在60～70年代，以Collacott为首的英国机器保健和状态监测协会(MHMG & CMA)最先开始研究故障诊断技术。英国在摩擦磨损、汽车和飞机发电机监测和诊断方面具领先地位。日本的新日铁自1971年开发诊断技术，1976年达到实用化。日本诊断技术在钢铁、化工和铁路等部门处领先地位。我国在故障诊断技术方面起步较晚，1979年才初步接触设备诊断技术。目前我国诊断技术在化工、冶金、电力等行业应用较好。故障诊断技术经过30多年的研究与发展，已应用于飞机自动驾驶、人造卫星、航天飞机、核反应堆、汽轮发电机组、大型电网系统、石油化工过程和设备、飞机和船舶发动机、汽车、冶金设备、矿山设备和机床等领域。 故障诊断的主要理论和方法 故障诊断技术已有30多年的发展历史，但作为一门综合性新学科——故障诊断学——还是近些年发展起来的。从不同的角度出发有多种故障诊断分类方法，这些方法各有特点。从学科整体可归纳以下理论和方法。 (1)基于机理研究的诊断理论和方法从动力学角度出发研究故障原因及其状态效应。针对不同机械设备进行的故障敏感参数及特征提取是重点。 (2)基于信号处理及特征提取的故障诊断方法主要有时域特征参数及波形特征诊断法、时差域特征法、幅值域特征法、信息特征法、频谱分析及频谱特征再分析法、时间序列特征提取法、滤波及自适应除噪法等。今后应注重实时性、自动化性、故障凝聚性、相位信息和引入人工智能方法，并相互结合。 (3)模糊诊断理论和方法模糊诊断是根据模糊集合论征兆空间与故障状态空间的某种映射关系，由征兆来诊断故障。由于模糊集合论尚未成熟，诸如模糊集合论中元素隶属度的确定和两模糊集合之间的映射关系规律的确定都还没有统一的方法可循，通常只能凭经验和大量试验来确定。另外因系统本身不确定的和模糊的信息(如相关性大且复杂)，以及要对每一个征兆和特征参数确定其上下限和合适的隶属度函数，而使其应用有局限性。但随着模糊集合论的完善，相信该方法有较光明的前景。 (4)振动信号诊断方法该方法研究较早，理论和方法较多且比较完善。它是依据设备运行或激振时的振动信息，通过某种信息处理和特征提取方法来进行故障诊断。在这方面应注重引入非线性理论、新的信息处理理论和方法。

船舶柴油机故障诊断技术探究

船舶柴油机故障诊断技术探究 柴油机为船舶主要动力设备，如果其出现运行故障，必定会对船舶运行可靠性与稳定性产生影响。现在船舶已经实现了自动化与集成化发展，对船舶柴油机性能有着更为严格的要求。就实际情况分析，造成船舶柴油机故障的原因众多，在对其进行分析时，需要针对不同表现形式特点，并应用合适诊断技术，确定故障原因然后采取措施处理，促使其维持稳定运行状态。文章对船舶柴油机故障诊断技术要点进行了简单分析。 标签：船舶；柴油机；故障诊断 船舶运行环境特殊，柴油机作为维持其运行的主要动力设备，在受到各项因素的影响后，很容易出现运行故障，无法满足船舶运行要求。船舶柴油机传统故障诊断技术主要为看、听、摸、闻，想要更准确地判断故障部位以及原因，需要积极应用新型诊断技术，利用更短时间来得到更准确结果，为后续维护工作提供依据。 1 船舶柴油机故障诊断分析 1.1 故障诊断分析 对于船舶运行情况来看，柴油机故障发生概率比较大，在分析故障原因时，需要基于其结构复杂性，以及运行环境特殊性对各项因素进行综合分析，提高故障诊断结果准确性。船舶柴油机运动部件多、结构复杂度高，故障诊断技术难度大，需要在传统诊断技术上进行更新，积极应用新型技术与理念，准确诊断各类故障，为故障解决提供依据。船舶柴油机故障诊断，需要根据不同故障表现形式，掌握故障产生机理，从物理、化学等方面着手，根据振动、油耗、噪声、形变、磨损、气味等表现特征进行综合分析，选取适当故障特征参数，完成故障诊断[1]。 1.2 故障诊断流程 1.2.1 收集状态信号 故障诊断时首先要对船舶柴油机状态信号进行有效收集，其作为故障特征信息载体，可以为诊断作业提供有效依据。一般可以应用相关传感器或辅助测试仪器对运行状态的船舶柴油机状态信号进行收集，包括噪声信号、振动信号、转速信号、压力信号以及温度信号等。 1.2.2 信息选择提取 对于已经收集到的所有状态信息，进行分类和处理，然后从中确定柴油机故障表现最为密切的特征信息。并对所有特征信息值进行检验，掌握其变化规律，确定设备实际运行状态。但是就以往诊断经验来看，收集到的状态信号，受外部

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

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/e22311886.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

船舶柴油机燃油系统常见故障分析及排除方法的研究

船舶柴油机燃油系统常见故障分析及排除方法的研究 摘要：柴油机在船舶实际生产中的应用日趋广泛，其中燃油系统被称为船舶柴油机的血脉和心脏，燃油系统的工作状况将对船舶柴油机的使用寿命和性能产生直接影响。本文主要对船舶柴油机在实际运行过程中燃油系统的常见故障进行分析，并结合实际研究提出了相应的故障排除方法。 关键词：船舶柴油机燃油系统故障排除 1 引言 船舶柴油机为船舶提供电力和推进动力，所以也称为船舶的动力装置，它是保证船舶安全航行、作业和停泊，以及船员、旅客正常工作和生活所必需的动力机械设备。船舶柴油机燃油系统故障将直接影响船舶航行安全，影响柴油机的动力性、经济性和可靠性。燃油系统被称为船舶柴油机的血脉和心脏，燃油系统故障将直接影响船舶航行安全，对船舶柴油机的可靠性、动力性、经济性和使用寿命等性能产生重要影响。 燃油系统是被誉为船舶柴油机的血脉和心脏，而喷油泵就是燃油系统中最重要的组成部件——心脏，它的作用是使燃油由低压提升为高压，然后通过喷油器把燃油雾化，按船舶柴油机各缸发火次序定时、定量、均匀地喷入燃烧室内和空气混合形成可燃混合气，并燃烧做功。喷油泵的结构相对复杂，柴油机的三对精密偶件：喷油嘴偶件、喷油泵出油阀偶件和喷油泵柱塞偶件都集中在喷油系统当中。务必选择专用仪器调试调速器和喷油泵，调试好的调速器和喷油泵不能随便拆卸。这是因为喷油泵的供油均匀性、供油规律和供油量大小将会对船舶柴油机的经济性、可靠性和动力性产生直接影响。调速器性能的优劣也会对船舶柴油机工作灵敏性、可靠性和转速产生直接影响。喷油器性能优劣直接影响燃油的雾化质量，而燃油的雾化质量又会影响燃料的燃烧效果；尽管喷油器的结构不是很复杂，但一定要经过专用检测仪进行检查和调试。船舶柴油机燃油系统中的滤清器、输油泵、喷油器和高低压输送油管等组成部件的性能很重要，一定要特别注意保养，定期进行清洁和检查。此外，喷油正时也非常重要，即使燃油系统各零部件性能良好，但喷油提前角不对也会对船舶柴油机的经济性、动力性和排烟情况产生直接影响。在对船舶柴油机燃油系统进行故障诊断前，一定要对燃油系统方面的相关知识熟练掌握，针对船舶柴油机发生的故障与检测结果，进行综合分析研究，作出准确的判断，以最简捷有效、最科学合理的措施进行故障排除。 船舶柴油机在运行过程中发生各种故障，故障原因多样千变万化，英国柴油机工程师和用户协会曾作过专门的调查研究，研究结果显示，船舶柴油机的故障主要表现为燃油系统的故障，燃油系统故障占总故障的百分之六十以上，比例最大；而在造成船舶柴油机停机故障的各种原因中，燃油系统的故障所占比例也是最大的，约占总故障的百分之二十七。因此，探讨和研究船舶柴油机燃油系统的故障分析及排除方法具有极为重要的现实意义。

船舶柴油机故障诊断方法刍议

0引言 船舶的核心动力装置来源于船体底部的柴油发动机，该柴油机是整体船舶的能源动力保障，船舶中的柴油机不同于其他普通机械柴油机，其特点为零部件繁多、内部逻辑架构十分复杂，船舶柴油机的损害会给船舶的航行带来严重麻烦，特别是在远海海域航行的船舶，一旦柴油机发生故障，则可能引发航行事故，所以在当下的海运行业中，要充分重视船舶柴油机的正常运转，并及时针对船舶柴油机故障采取相应的故障诊断方法，从而避免相关的风险和一些经济利益的损失。 1传统船舶柴油机故障分析方法的优缺点 船舶行业的专家根据对船舶柴油机的大量实验研究，总结出了一些传统的船舶柴油机故障诊断方法，最为原始的方法就是主观判断法，维修人员凭借手中的测量器对船舶柴油机进行全方位的扫描，然后根据以往自身积累的经验对故障问题进行判断，理论上该办法是可行的，这种方法的甄选顺序是从整体到局部，一层一层地来分析和判断柴油机故障的方位，在理论上来说是比较成熟的，但是其存在着精确度不高的问题，无法准确地判定主要零件故障的位置，也无法彻底地保障与主部件相邻的其他元件是否正常运转。 其次就是概念数字法，该方法的作用原理是对船舶柴油机的故障位置进行一个大致化的分析，借由高等数学的函数方程组来概念化船舶的故障问题，通过将船舶柴油机问题建构成一个数字模型，从而通过解方程的形式来得到船舶柴油机的故障原因，但是此办法易受到不确定性的影响，函数方程的建构比较困难，且不容易求解，这就在一定程度上增强了判断船舶柴油机故障位置的难度。 相关因素排除法则是通过整合部分的故障因素，从而达到对船舶柴油机进行分析的目的，将过去船舶柴油机正常运行的因素与现在不能正常运转的因素关联起来，通过一系列的排除法来找出船舶柴油机的故障位置，不过此办法只能解决单一位置的船舶柴油机的故障问题，当船舶柴油机的多个部分出现了故障时，此办法就变得难以判断和使用了。 神经节点网状分析则是可以通过全方位的角度去分析船舶柴油机的故障问题，能够自行集中故障问题并进行判定，但是此条件的基础就在于需要大量的船舶柴油机的故障样本，缺少了相应的故障样本，神经节点系统就无法判定船舶柴油机中的疑难故障，所以也无法大范围地适用于整个的船舶柴油机故障分析系统。 2基于远程操控的船舶柴油机故障诊断 虽然船舶上的机械修理人员能够对船舶柴油机的故障采取相应的分析和预判，但是有些故障问题十分复杂，需要专家的帮助才能够得以有效的解决，此时就可以在船舶的主动力控制室上建立柴油机的远程访问智能化系统，将船体自身的网络通信设备和设在陆地上的船舶指挥信息中心相连接，中间通过卫星的无线网络技术进行桥接，利用无线网络系统将船舶柴油机的故障问题和相关的信息数据实时发给位于船舶总部的信息指挥判断中心，船舶总部的专业维修技术人员会根据相应的故障信息参数预计划一个解决方案，将该详细方案再次通过无线卫星信号系统发射回给船舶主动力控制室，从而帮助机械维修人员更好地对船体柴油机的故障进行分析和维修。 在船舶局域网和远程互联网之间，也采用了IEEE802.3的桥接以太网系统，该技术能够将本地连接和远程访问连接完美地融合在一起，而且运行成本低廉，信息数据的传输速度最高可达到300Mbps，这就使得在船舶主动力室中的无线化改造成为了可能，在船体柴油机本地的局域网系统之中，使用的是4类三绞线的复合连接材料，再安装上无线网卡和信息数据手机装置，就能与陆地的远程访问系统实行有效的无线连接，而起到桥接作用的卫星信号传输系统则是采用的IEEE802.11的网络传输标准，该标准可以和前一个网络标准通过桥接的形式架构统计起来，所以在一定程度上来说，船舶柴油机系统的计算机也是作为一个中介装置在起作用，通过该计算机能够实现对卫星网络和远程网络的桥接作用。 船舶柴油机远程故障系统的架构十分简单，其原理是基于船舶本有的中央控制和预警装置集合而成，船舶柴油机原本的各项参数（高压冲击力、热导水温度、气压、功率）都是可以测量出来的，这些数值随时都能对船舶柴油机的运行起到一个监控作用，一旦船舶柴油机在运行中出现了问题，相关的数据信息值一定是不在一个正常范围值之内的，船舶机械维修人员可以依据电脑载体上的故障分析预警系统查找出相关的原因，在确定柴油机故障具体原因后，参考相应的维修办法进行解决，而在一次船舶柴油机故障维修之后，还可以将故障点和维修具体程序重新录入位于局域网的船体电脑中，在以后发生同样故障问题之时就能随时调出使用，并且该故障修理程序也经由卫星无线信号系统被传送给陆地总部的船舶指挥控制中心，总部的船舶故障诊断中心也能够皆由数据软件的统计作出相应的船舶柴油机的运行走势图，从而进行诊断和预判。 船舶柴油机的本地故障分析系统是与远程故障诊断系统相关联的，本地故障系统的工作原理主要是基于局域网上的系统故障分析数据库，经由机械船舶修理师的个人主观经验来判断船舶柴油机工作的具体指数，网络技术的发达使得对船舶柴油机的判断变得更加的精准，而本地局域网判断系统的基本原则就在于对RTC模式的网络架构，RTC模式是一种高度继承的人工智能化分析判断系统，该系统能够对船舶柴油机的工作原理进行相关的数据运算，在测量到柴油机的实际运行相关参 船舶柴油机故障诊断方法刍议 邓勇 （江西交通职业技术学院，江西南昌330013） 摘要：介绍了传统船舶柴油机故障分析方法的优势和劣势，并在此基础上提出了基于远程操控的船舶柴油机故障诊断办法。 关键词：船舶柴油机；故障；诊断方法 设备管理与改造◆Shebeiguanli yu Gaizao 74

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

船舶柴油机在线监测与故障诊断系统的关键技术研究

第07卷 第02期 中 国 水 运 Vol.7 No.02 2007年 02月 China Water Transport February 2007 收稿日期：2006-12-25 作者简介：刘 柱 男（1973—） 青岛远洋船员学院 讲师 （266071） 盛进路 男（1976—） 西南交通大学物流学院 博士研究生 （610031） 船舶柴油机在线监测与 故障诊断系统的关键技术研究 刘 柱 盛进路 摘 要：介绍了基于DSP 的船舶柴油机在线监测与故障诊断系统的原理和方法，提出了各系统单元的主要技术要求。径向基RBF 用来解决传感器阵列的相互干扰的问题，利用专家系统和灰色理论原理对故障进行判断和预测，能较好地解决船舶柴油机运行状态的在线监测和故障诊断。 关键词：DSP 在线监测 故障诊断 径向基 灰色理论 中图分类号：U664.121 文献标识码：A 文章编号：1006-7973（2007）02-0040-02 一、引言 船舶柴油机是船舶的重要设备之一，其运行状态直接关系到船舶的运行安全。由于船舶工况的不同，加之工作环境的恶劣，船舶柴油机一直以来是船舶轮机人员重要的维护对象，在线监测系统能适时地检测其运行状态，并能给出潜伏性故障类别，是轮机自动化研究的一个重要方向。过去的机舱监视系统只能对柴油机的运行参数进行监测，但不能对其运行状态进行综合评估，更不能对其故障进行预测。利用故障诊断技术开发在线监测和故障诊断装置，能对柴油机进行适时监控，及早发现故障征兆，减少事故的发生[1,2]。 二、柴油机在线监测系统设计 船舶柴油机在线监测系统，主要由检测单元，信号转换单元，采集控制电路板，以及工作站组成。工作站包含专家诊断模块，以便根据适时监测的数据进行故障诊断，并发出相应报警和处理决策。轮机人员可直接根据结果进行相应的 图1 船舶柴油机在线监测系统的工作流程 三、系统的硬件设计 1．检测单元 检测单元是整个设备的输入端，其检测准确度，直接关系到整个监测系统的精度。要对柴油机的运行状态进行适时监测并进行故障诊断，需要多个运行参数。本系统采用灵敏 度极高，适应性强的物理传感器。这是由于船舶柴油机的工 图2 系统硬件设计 2．数据采集和控制系统 本采用先进的数字信号处理和超大规模集成电路技术，加强了系统的可靠性和灵活性，能很好地消除各种外部信号干扰。该系统以 DSP （TMS320）和 CPLD （XC95108PQ100）为核心，辅以外围电路模块，并适时控制系统，保证系统的可靠运行。 （1）CPU 模块 采用TMS320F206作为系统的核心处理器，片上有高速的SAM、高速Flash、16位定时器、异步串口、同步串口和3个外部中断，拥有强大的数据处理能力。 （2）外围接口 采用XC95108PQ100作为外围接口电路的主芯片，可增强系统的可靠性和灵活性。 （3）数据采集电路 数据采集电路是数据采集和控制电路的核心，选用高性能的模数转换器件（AD7710）能够提高数据采集的精度，

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

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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