第9章 機電設備故障診斷技術課件

1第9章機電設備故障診斷技術1第9章機電設備故障診斷技術2學習目標知識目標：1.設備故障及故障診斷的含義；2.故障診斷類型及方法。能力目標：1.概括總結所學知識的能力；2.分析問題、解決問題的能力；2學習目標知識目標：3學習重、難點學習重點：

1.設備故障的含義、類型、分析及診斷方法；

2.設備故障診斷流程。學習難點：

1.設備故障診斷的方法；

2.設備故障診斷的內(nèi)容和流程。3學習重、難點學習重點：4本章主要內(nèi)容設備故障診斷概述

9.1設備故障診斷類型及特點9.2設備故障診斷技術分析方法

9.3基于知識的故障診斷方法9.49.5設備故障診斷的發(fā)展趨勢9.6設備故障診斷內(nèi)容和流程小結思考題4本章主要內(nèi)容設備故障診斷概述9.1設備故障診斷類型及特59.1設備故障診斷概述9.1.1設備故障及故障診斷的含義設備故障就是指設備在規(guī)定時間內(nèi)、規(guī)定條件下喪失規(guī)定功能的狀況，通常這種故障是從某一零部件的失效引起的。從系統(tǒng)觀點來看，故障包括兩層含義：一是機械系統(tǒng)偏離正常功能；二是功能失效。59.1設備故障診斷概述9.1.1設備故障及故障診斷的含義6設備的故障診斷則是發(fā)現(xiàn)并確定故障的部位和性質(zhì)，尋找故障的起因，預報故障的趨勢并提出相應的對策。設備狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷技術是從機械故障診斷技術基礎上發(fā)展起來的。所謂“機械故障診斷技術”就是指在機械基本不拆卸的情況下，在它運行當中掌握其運行狀態(tài)，早期發(fā)現(xiàn)故障，判斷故障的部位和原因，以及預報故障的發(fā)展趨勢。6設備的故障診斷則是發(fā)現(xiàn)并確定故障的部位和性質(zhì)，尋找故障的起79.1.2設備故障診斷技術發(fā)展歷史設備故障診斷技術的發(fā)展是與設備的維修方式緊密相連的。人們可將故障診斷技術按測試手段分為六個階段，即感官診斷、簡易診斷、綜合診斷、在線監(jiān)測，精密診斷和遠程監(jiān)測。9.1.3設備診斷的國家政策及發(fā)展概況1.設備診斷的國家政策79.1.2設備故障診斷技術發(fā)展歷史82.我國開展設備診斷的經(jīng)歷過程整個歷程大致可分為5個階段，分述于下：

(1)從1983至1985年：準備階段（2）從1986至1989：實施階段（3）從1990至1995：普及提高階段（4）從1996至2000：工程化、產(chǎn)業(yè)化階段（5）從2001至今：傳統(tǒng)診斷與現(xiàn)代診斷并存階段82.我國開展設備診斷的經(jīng)歷過程99.2

設備故障診斷類型及特點1.故障的分類故障的類型因故障性質(zhì)、狀態(tài)不同可以分類如下:按工作狀態(tài)分有間歇性故障和永久性故障；按故障程度分有局部功能失效和整體功能失效的故障；按故障形成速度分有急劇性故障和漸進性故障；按故障程度及形成速度分有突發(fā)性故障和緩變性故障；按故障形成的原因分有操作或管理失誤形成的故障和機器內(nèi)在原因形成的故障；按故障形成的后果分有危險的故障和非危險的故障；按故障形成的時間分有早期故障，隨時間變化的故障和隨機性故障。這些故障類型是相互交叉，隨著故障的發(fā)展，可從一種類型轉為另一種類型。

99.2設備故障診斷類型及特點1.故障的分類102.故障診斷方法的分類（1）按診斷環(huán)境分有：離線人工分析、診斷和在線計算機輔助監(jiān)視診斷，二者要求有很大差別。（2）按檢測手段分有：①振動檢測診斷法；②噪聲檢測診斷法；102.故障診斷方法的分類11③溫度檢測診斷法；④壓力檢測診斷法。⑤聲發(fā)射檢測診斷法；⑥潤滑油或冷卻液中金屬含量分析診斷法；⑦金相分析診斷法。(3)按診斷方法原理分：①頻域診斷法；②時域分析法。11③溫度檢測診斷法；12③統(tǒng)計分析法；④信息理論分析法；⑤模式識別法；⑥其他人工智能方法。3.故障診斷的特點

(1)隨機性。

(2)多層次性。12③統(tǒng)計分析法；139.3

設備故障診斷技術分析方法從信息論角度出發(fā)對其進行分析，是現(xiàn)代設備故障診斷技術的特點，可以分為統(tǒng)計診斷、邏輯診斷、模糊診斷等等。1.貝葉斯法（Bayes）

Bayes法是基于概率統(tǒng)計的推理方法，它是以概率密度函數(shù)為基礎，綜合設備的故障信息來描述設備的運行狀態(tài)，進行故障分析。其診斷推理過程包括“先驗概率的估計”和“后驗概率”的計算（利用貝葉斯公式）。139.3設備故障診斷技術分析方法從信息論角度出發(fā)對其進行142.最大似然法3.時間序列法時間序列分析（TSA——TimeSerieoAnalysis）是又一重要的故障診斷技術。時間序列是以等間隔采集連續(xù)信號x(t)，所得到的離散序列數(shù)據(jù)x1,x2,…xi…xn，處理和分析這種數(shù)據(jù)序列的統(tǒng)計數(shù)學方法稱為時間序列分析。142.最大似然法15

時間序列分析的特點是根據(jù)觀測數(shù)據(jù)和建模方法建立動態(tài)參數(shù)模型，利用該模型可進行動態(tài)系統(tǒng)及過程的模擬、分析、預報和控制把時間序列分析用于設備的故障診斷，一般采用自回歸滑動平均模型ARMA（AutoRegressiveMovingAverage）（也稱遞進算分析法）。特別是AR模型。15時間序列分析的特點是根據(jù)觀測數(shù)據(jù)和建模方法建立動態(tài)參數(shù)164.灰色系統(tǒng)法灰色系統(tǒng)是指系統(tǒng)的部分信息已知，部分信息未知的系統(tǒng)，區(qū)分白色系統(tǒng)與灰色系統(tǒng)的重要標志是系統(tǒng)各因素之間是否有確定的關系。當各因素之間存在明確的映射關系時，就是白色系統(tǒng)，否則就是灰色系統(tǒng)或一無所知的黑色系統(tǒng)。如果組成系統(tǒng)的因素明確，因素之間的關系清楚，那么這個系統(tǒng)就是白系統(tǒng)；如果部分信息已知，部分信息未知（即系統(tǒng)因素不完全明確，因素間關系和結構不完全清楚，系統(tǒng)的作用原理不完全明了）那就是灰色系統(tǒng)。164.灰色系統(tǒng)法175.故障樹分析法故障樹分析（FTA——FaultTreeAnalysis）模型是一個基于被診斷對象結構、功能特征的行為模型，是一種定性的因果模型。首先寫出設備故障事件作為第一級（或稱頂事件），再將導致該事件發(fā)生的直接原因（包括硬件故障、環(huán)境因素、人為差錯等）并列地作為第二級（或稱中間事件），用適當?shù)氖录柋硎?，并用適當?shù)倪壿嬮T把它們與頂事件聯(lián)結起來。其次，將導致第二級事件的原因分別按上述方法展開作為第三級，直到把最基本的原因（或稱底事件）都分析出來為止。這樣一張邏輯圖叫做故障樹，故障樹分析反映了特征向量與故障向量（故障原因）之間的全部邏輯關系。175.故障樹分析法18圖9.1就是簡單的故障樹，根據(jù)故障樹來分析系統(tǒng)發(fā)生故障的各種途徑和可靠性特征量，就是故障樹分析法。圖9.1

簡單故障樹18圖9.1就是簡單的故障樹，根據(jù)故障樹來分析系統(tǒng)發(fā)生故障的199.4

基于知識的故障診斷方法

基于知識的故障診斷方法，不需要待測對象精確的數(shù)學模型，具有智能特性，目前這種故障診斷方法主要有：專家系統(tǒng)故障診斷方法；模糊故障診斷方法，神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷方法，信息融合故障診斷方法，基于Agent故障診斷方法等。199.4基于知識的故障診斷方法基于201專家系統(tǒng)故障診斷方法專家系統(tǒng)故障診斷方法，是指計算機在采集被診斷對象的信息后，綜合運用各種專家經(jīng)驗，進行一系列的推理，以便快速地找到最終故障或最有可能的故障，再由用戶來證實。此種方法國內(nèi)外已有不少應用實例。專家系統(tǒng)由知識源、推理機、解釋系統(tǒng)、人機接口等部分組成，各部分功能如下：201專家系統(tǒng)故障診斷方法211）知識源包括知識庫、模型庫和數(shù)據(jù)庫等。（1）知識庫：是專家知識、經(jīng)驗與書本知識、常識的存儲器。（2）模型庫：存儲著描述分析對象的狀態(tài)和機理的數(shù)學模型。（3）數(shù)據(jù)庫：存有被分析對象實時檢測到的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)，和推理過程中所需要的各種信息。2）推理機根據(jù)獲取的信息，運用各種規(guī)則進行故障診斷，并輸出診斷結果，推理策略有三種：（1）正向推理：由原始數(shù)據(jù)出發(fā)，運用知識庫中專家的知識，推斷出結論。（2）反向推理：即先提出假設的結論，然后逐層尋找支持這個結論的證據(jù)的方法。（3）正反向混合推理：一般采用“先正后反”的途徑。211）知識源223）解釋系統(tǒng)回答用戶詢問的系統(tǒng)。如顯示推理過程，解釋電腦發(fā)出的指示等。4）人機接口人機接口是故障診斷人員與系統(tǒng)的交接點。2模糊故障診斷方法所謂“模糊”，是指一種邊界不清楚，在質(zhì)上沒有確切的含義，在量上又沒有明確界限的概念，磨損狀態(tài)的轉變，正是典型的、帶有明顯中介過渡性的模糊現(xiàn)象。223）解釋系統(tǒng)23典型的模糊故障診斷方法是向量的識別法，模糊故障向量識別法的診斷過程如圖9.2所示。其中R為故障與特征征兆間的模糊關系矩陣。X表示可能發(fā)生故障的集合，n為故障總數(shù)。圖9.2

模糊故障診斷方法23典型的模糊故障診斷方法是向量的識別法，模糊故障向量識別法243人工神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷方法由于故障診斷的核心技術是故障模式識別，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡本身具有信息處理的特點，如并行性、自學習、自組織性、聯(lián)想記憶功能等，所以能夠解決傳統(tǒng)模式識別方法不能解決的問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的工作過程由學習期和工作期兩個階段組成，具體診斷過程如圖9.3所示。243人工神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷方法25（1）學習期：包括輸入樣本；對輸入數(shù)據(jù)進行歸一化處理，得到標準輸入樣本；初始化權值和閾值；計算各個隱層的輸出和輸出層的輸出值；比較輸出值和期望值；調(diào)整權值；使用遞歸算法從輸出層開始逆向傳播誤差直到第一隱層，再比較輸出值和期望值，直至滿足精度要求，形成在一定的標準模式樣本的基礎上，依據(jù)一定的分類規(guī)則來設計神經(jīng)網(wǎng)絡分類器。（2）工作期：又稱診斷過程，是將待診斷對象的信息與網(wǎng)絡學習期建立的分類器進行比較，以診斷待診斷對象所處的狀態(tài)（即故障類別）。在比較之前還應對由診斷對象獲取的信息進行預處理，刪除原始數(shù)據(jù)中的無用信號，形成可與網(wǎng)絡分類器進行比較的未知樣本（或稱進行歸一化處理）。25（1）學習期：包括輸入樣本；對輸入數(shù)據(jù)進行歸一化處理，26圖9.3

神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷過程26圖9.3神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷過程274信息融合故障診斷方法信息融合就是利用計算機，對來自多傳感器的信息按一定的準則加以自動分析綜合的數(shù)據(jù)處理過程，以完成所需要的決策和判定。信息融合應用于故障診斷原因有三：一是多傳感器形成了不同通道的信號；二是同一信號形成不同的特征信息；三是不同診斷途徑得出了有偏差的診斷結論，使得人們不得不以信息融合提高診斷的準確率。274信息融合故障診斷方法285基于Agent故障診斷方法

Agent是一種具有自主性、反應性、主動性，基于軟、硬件結合的計算機系統(tǒng)，故障診斷的Agent系統(tǒng)，是將多個Agent組合起來，設計出一組分工協(xié)作的Agent大系統(tǒng)。包括故障信號碼檢測、特征信息的提??；故障診斷Agent的刻畫。Agent系統(tǒng)的管理、控制和各Agent之間的通信與協(xié)作等等。285基于Agent故障診斷方法299.5設備故障診斷內(nèi)容和流程

在各種診斷方法中，以振動信號為基礎的診斷約占60%，以油—磨屑分析為基礎的診斷約占12%。就大型機電設備而言，故障診斷技術主要研究故障機理、故障特征提取方法，診斷推理方法，構造最有效的故障樣板模式，做出診斷決策。

299.5設備故障診斷內(nèi)容和流程在各種30整個診斷系統(tǒng)的流程如圖9.4所示。圖9.4

機電設備故障診斷流程30整個診斷系統(tǒng)的流程如圖9.4所示。圖9.4機電設備故31比較待檢模式與樣板模式狀態(tài)識別的過程，是模式識別的過程。模式識別不僅僅是簡單的分類，還包括對事件的描述，判斷和綜合，以及通過對大量信息的學習、判斷和尋找規(guī)律。模式識別的全過程如圖9.5所示。圖9.5

模式識別的全過程31比較待檢模式與樣板模式狀態(tài)識別的過程，是模式識別的過程。32設備故障特征提取是故障診斷的關鍵。通過特征提取，來構造樣板模式的待檢模式。在模式識別中，特征提取的任務是從原始的樣本信息中，尋找最有效的，最適于分類的特征。只有選取合適的特征提取方法，提高故障特征的信息含量，才能通過故障診斷準確地把握機電設備的運行狀態(tài)。設備診斷技術發(fā)展很快，但歸納起來為4項基本技術：（1）信號檢測這是設備故障診斷的基礎和依據(jù)，能否根據(jù)不同的診斷目的，真實、充分地檢測到反映設備狀態(tài)的信號，是設備診斷技術的關鍵。32設備故障特征提取是故障診斷的關鍵。通過特征提取，來構造樣33（2）信號處理技術既然檢測到的信號屬物理信號，誤差和環(huán)境干擾是不可避免的。如何去偽存真，精化故障特征信息是信號處理技術的根本目的，這個過程也是特征提取的過程。（3）模式識別技術比較待檢對象所處模式與樣板模式，是模式識別的過程，確定設備是否存在故障？故障的原因，部位，嚴重程度是模式識別的根本任務。（4）預測技術這是對未發(fā)生或目前還不夠明確的設備狀態(tài)進行預估和推測，以判斷故障可能的發(fā)展過程和對設備的劣化趨勢及剩余壽命做出預測。33（2）信號處理技術349.6設備故障診斷的發(fā)展趨勢1.混合智能故障診斷方法2.智能機內(nèi)測試技術3.基于

Internet的遠程協(xié)作診斷技術；4.設備故障診斷技術研究熱點349.6設備故障診斷的發(fā)展趨勢1.混合智能故障診斷方法35本章小結知識點：

1.設備故障診斷的含義、類型和特點；

2.診斷分析方法；

3.專家系統(tǒng)、模糊、神經(jīng)網(wǎng)絡等知識診斷

4.故障診斷內(nèi)容和流程35本章小結知識點：36作業(yè)題1.名詞解釋：設備故障、故障診斷2.設備故障的類型有哪些？3.機電設備故障診斷的主要技術手段有哪些？36作業(yè)題1.名詞解釋：設備故障、故障診斷37第9章機電設備故障診斷技術1第9章機電設備故障診斷技術38學習目標知識目標：1.設備故障及故障診斷的含義；2.故障診斷類型及方法。能力目標：1.概括總結所學知識的能力；2.分析問題、解決問題的能力；2學習目標知識目標：39學習重、難點學習重點：

1.設備故障的含義、類型、分析及診斷方法；

2.設備故障診斷流程。學習難點：

1.設備故障診斷的方法；

2.設備故障診斷的內(nèi)容和流程。3學習重、難點學習重點：40本章主要內(nèi)容設備故障診斷概述

9.1設備故障診斷類型及特點9.2設備故障診斷技術分析方法

9.3基于知識的故障診斷方法9.49.5設備故障診斷的發(fā)展趨勢9.6設備故障診斷內(nèi)容和流程小結思考題4本章主要內(nèi)容設備故障診斷概述9.1設備故障診斷類型及特419.1設備故障診斷概述9.1.1設備故障及故障診斷的含義設備故障就是指設備在規(guī)定時間內(nèi)、規(guī)定條件下喪失規(guī)定功能的狀況，通常這種故障是從某一零部件的失效引起的。從系統(tǒng)觀點來看，故障包括兩層含義：一是機械系統(tǒng)偏離正常功能；二是功能失效。59.1設備故障診斷概述9.1.1設備故障及故障診斷的含義42設備的故障診斷則是發(fā)現(xiàn)并確定故障的部位和性質(zhì)，尋找故障的起因，預報故障的趨勢并提出相應的對策。設備狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷技術是從機械故障診斷技術基礎上發(fā)展起來的。所謂“機械故障診斷技術”就是指在機械基本不拆卸的情況下，在它運行當中掌握其運行狀態(tài)，早期發(fā)現(xiàn)故障，判斷故障的部位和原因，以及預報故障的發(fā)展趨勢。6設備的故障診斷則是發(fā)現(xiàn)并確定故障的部位和性質(zhì)，尋找故障的起439.1.2設備故障診斷技術發(fā)展歷史設備故障診斷技術的發(fā)展是與設備的維修方式緊密相連的。人們可將故障診斷技術按測試手段分為六個階段，即感官診斷、簡易診斷、綜合診斷、在線監(jiān)測，精密診斷和遠程監(jiān)測。9.1.3設備診斷的國家政策及發(fā)展概況1.設備診斷的國家政策79.1.2設備故障診斷技術發(fā)展歷史442.我國開展設備診斷的經(jīng)歷過程整個歷程大致可分為5個階段，分述于下：

(1)從1983至1985年：準備階段（2）從1986至1989：實施階段（3）從1990至1995：普及提高階段（4）從1996至2000：工程化、產(chǎn)業(yè)化階段（5）從2001至今：傳統(tǒng)診斷與現(xiàn)代診斷并存階段82.我國開展設備診斷的經(jīng)歷過程459.2

設備故障診斷類型及特點1.故障的分類故障的類型因故障性質(zhì)、狀態(tài)不同可以分類如下:按工作狀態(tài)分有間歇性故障和永久性故障；按故障程度分有局部功能失效和整體功能失效的故障；按故障形成速度分有急劇性故障和漸進性故障；按故障程度及形成速度分有突發(fā)性故障和緩變性故障；按故障形成的原因分有操作或管理失誤形成的故障和機器內(nèi)在原因形成的故障；按故障形成的后果分有危險的故障和非危險的故障；按故障形成的時間分有早期故障，隨時間變化的故障和隨機性故障。這些故障類型是相互交叉，隨著故障的發(fā)展，可從一種類型轉為另一種類型。

99.2設備故障診斷類型及特點1.故障的分類462.故障診斷方法的分類（1）按診斷環(huán)境分有：離線人工分析、診斷和在線計算機輔助監(jiān)視診斷，二者要求有很大差別。（2）按檢測手段分有：①振動檢測診斷法；②噪聲檢測診斷法；102.故障診斷方法的分類47③溫度檢測診斷法；④壓力檢測診斷法。⑤聲發(fā)射檢測診斷法；⑥潤滑油或冷卻液中金屬含量分析診斷法；⑦金相分析診斷法。(3)按診斷方法原理分：①頻域診斷法；②時域分析法。11③溫度檢測診斷法；48③統(tǒng)計分析法；④信息理論分析法；⑤模式識別法；⑥其他人工智能方法。3.故障診斷的特點

(1)隨機性。

(2)多層次性。12③統(tǒng)計分析法；499.3

設備故障診斷技術分析方法從信息論角度出發(fā)對其進行分析，是現(xiàn)代設備故障診斷技術的特點，可以分為統(tǒng)計診斷、邏輯診斷、模糊診斷等等。1.貝葉斯法（Bayes）

Bayes法是基于概率統(tǒng)計的推理方法，它是以概率密度函數(shù)為基礎，綜合設備的故障信息來描述設備的運行狀態(tài)，進行故障分析。其診斷推理過程包括“先驗概率的估計”和“后驗概率”的計算（利用貝葉斯公式）。139.3設備故障診斷技術分析方法從信息論角度出發(fā)對其進行502.最大似然法3.時間序列法時間序列分析（TSA——TimeSerieoAnalysis）是又一重要的故障診斷技術。時間序列是以等間隔采集連續(xù)信號x(t)，所得到的離散序列數(shù)據(jù)x1,x2,…xi…xn，處理和分析這種數(shù)據(jù)序列的統(tǒng)計數(shù)學方法稱為時間序列分析。142.最大似然法51

時間序列分析的特點是根據(jù)觀測數(shù)據(jù)和建模方法建立動態(tài)參數(shù)模型，利用該模型可進行動態(tài)系統(tǒng)及過程的模擬、分析、預報和控制把時間序列分析用于設備的故障診斷，一般采用自回歸滑動平均模型ARMA（AutoRegressiveMovingAverage）（也稱遞進算分析法）。特別是AR模型。15時間序列分析的特點是根據(jù)觀測數(shù)據(jù)和建模方法建立動態(tài)參數(shù)524.灰色系統(tǒng)法灰色系統(tǒng)是指系統(tǒng)的部分信息已知，部分信息未知的系統(tǒng)，區(qū)分白色系統(tǒng)與灰色系統(tǒng)的重要標志是系統(tǒng)各因素之間是否有確定的關系。當各因素之間存在明確的映射關系時，就是白色系統(tǒng)，否則就是灰色系統(tǒng)或一無所知的黑色系統(tǒng)。如果組成系統(tǒng)的因素明確，因素之間的關系清楚，那么這個系統(tǒng)就是白系統(tǒng)；如果部分信息已知，部分信息未知（即系統(tǒng)因素不完全明確，因素間關系和結構不完全清楚，系統(tǒng)的作用原理不完全明了）那就是灰色系統(tǒng)。164.灰色系統(tǒng)法535.故障樹分析法故障樹分析（FTA——FaultTreeAnalysis）模型是一個基于被診斷對象結構、功能特征的行為模型，是一種定性的因果模型。首先寫出設備故障事件作為第一級（或稱頂事件），再將導致該事件發(fā)生的直接原因（包括硬件故障、環(huán)境因素、人為差錯等）并列地作為第二級（或稱中間事件），用適當?shù)氖录柋硎?，并用適當?shù)倪壿嬮T把它們與頂事件聯(lián)結起來。其次，將導致第二級事件的原因分別按上述方法展開作為第三級，直到把最基本的原因（或稱底事件）都分析出來為止。這樣一張邏輯圖叫做故障樹，故障樹分析反映了特征向量與故障向量（故障原因）之間的全部邏輯關系。175.故障樹分析法54圖9.1就是簡單的故障樹，根據(jù)故障樹來分析系統(tǒng)發(fā)生故障的各種途徑和可靠性特征量，就是故障樹分析法。圖9.1

簡單故障樹18圖9.1就是簡單的故障樹，根據(jù)故障樹來分析系統(tǒng)發(fā)生故障的559.4

基于知識的故障診斷方法

基于知識的故障診斷方法，不需要待測對象精確的數(shù)學模型，具有智能特性，目前這種故障診斷方法主要有：專家系統(tǒng)故障診斷方法；模糊故障診斷方法，神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷方法，信息融合故障診斷方法，基于Agent故障診斷方法等。199.4基于知識的故障診斷方法基于561專家系統(tǒng)故障診斷方法專家系統(tǒng)故障診斷方法，是指計算機在采集被診斷對象的信息后，綜合運用各種專家經(jīng)驗，進行一系列的推理，以便快速地找到最終故障或最有可能的故障，再由用戶來證實。此種方法國內(nèi)外已有不少應用實例。專家系統(tǒng)由知識源、推理機、解釋系統(tǒng)、人機接口等部分組成，各部分功能如下：201專家系統(tǒng)故障診斷方法571）知識源包括知識庫、模型庫和數(shù)據(jù)庫等。（1）知識庫：是專家知識、經(jīng)驗與書本知識、常識的存儲器。（2）模型庫：存儲著描述分析對象的狀態(tài)和機理的數(shù)學模型。（3）數(shù)據(jù)庫：存有被分析對象實時檢測到的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)，和推理過程中所需要的各種信息。2）推理機根據(jù)獲取的信息，運用各種規(guī)則進行故障診斷，并輸出診斷結果，推理策略有三種：（1）正向推理：由原始數(shù)據(jù)出發(fā)，運用知識庫中專家的知識，推斷出結論。（2）反向推理：即先提出假設的結論，然后逐層尋找支持這個結論的證據(jù)的方法。（3）正反向混合推理：一般采用“先正后反”的途徑。211）知識源583）解釋系統(tǒng)回答用戶詢問的系統(tǒng)。如顯示推理過程，解釋電腦發(fā)出的指示等。4）人機接口人機接口是故障診斷人員與系統(tǒng)的交接點。2模糊故障診斷方法所謂“模糊”，是指一種邊界不清楚，在質(zhì)上沒有確切的含義，在量上又沒有明確界限的概念，磨損狀態(tài)的轉變，正是典型的、帶有明顯中介過渡性的模糊現(xiàn)象。223）解釋系統(tǒng)59典型的模糊故障診斷方法是向量的識別法，模糊故障向量識別法的診斷過程如圖9.2所示。其中R為故障與特征征兆間的模糊關系矩陣。X表示可能發(fā)生故障的集合，n為故障總數(shù)。圖9.2

模糊故障診斷方法23典型的模糊故障診斷方法是向量的識別法，模糊故障向量識別法603人工神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷方法由于故障診斷的核心技術是故障模式識別，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡本身具有信息處理的特點，如并行性、自學習、自組織性、聯(lián)想記憶功能等，所以能夠解決傳統(tǒng)模式識別方法不能解決的問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的工作過程由學習期和工作期兩個階段組成，具體診斷過程如圖9.3所示。243人工神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷方法61（1）學習期：包括輸入樣本；對輸入數(shù)據(jù)進行歸一化處理，得到標準輸入樣本；初始化權值和閾值；計算各個隱層的輸出和輸出層的輸出值；比較輸出值和期望值；調(diào)整權值；使用遞歸算法從輸出層開始逆向傳播誤差直到第一隱層，再比較輸出值和期望值，直至滿足精度要求，形成在一定的標準模式樣本的基礎上，依據(jù)一定的分類規(guī)則來設計神經(jīng)網(wǎng)絡分類器。（2）工作期：又稱診斷過程，是將待診斷對象的信息與網(wǎng)絡學習期建立的分類器進行比較，以診斷待診斷對象所處的狀態(tài)（即故障類別）。在比較之前還應對由診斷對象獲取的信息進行預處理，刪除原始數(shù)據(jù)中的無用信號，形成可與網(wǎng)絡分類器進行比較的未知樣本（或稱進行歸一化處理）。25（1）學習期：包括輸入樣本；對輸入數(shù)據(jù)進行歸一化處理，62圖9.3

神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷過程26圖9.3神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷過程634信息融合故障診斷方法信息融合就是利用計算機，對來自多傳感器的信息按一定的準則加以自動分析綜合的數(shù)據(jù)處理過程，以完成所需要的決策和判定。信息融合應用于故障診斷原因有三：一是多傳感器形成了不同通道的信號；二是同一信號形成不同的特征信息；三是不同診斷途徑得出了有偏差的診斷結論，使得人們不得不以信息融合提高診斷的準確率。274信息融合故障診斷方法645基于Agent故障診斷方法

Agent是一種具有自主性、反應性、主動性，基于軟、硬件結合的計算機系統(tǒng)，故障診斷的Agent系統(tǒng)，是將多個Agent組合起來，設計出一組分工協(xié)作的Agent大系統(tǒng)。包括故障信號碼檢測、特征信息的提?。还收显\斷Agent的刻畫。Agent系統(tǒng)的管理、控制和各Agent之間的通信與協(xié)作等等。285基于Agent故障診斷方法659.5設備故障診斷內(nèi)容和流程