智能故障诊断方法最新进展

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1、智能故障诊断方法最瓤进展肖健华，吴今培(五邑大学智能技术与系统研究所，广东江门529(r20)摘要：随着设备复杂性程度自嚷商，征兆与故障之间呈现高度的非线性、不精确性和不确定性关系，最终导致在设备的故障诊断中越来越多地果用智能方法。本文综述了几种主要的智能诊断方法，并分析比较，它们吾自的特点e关键词：战障诊断；人工智能；核方法：支持向量机IntelligentFaultDiagnosis：aSurveyXLA0Jian-hua，WUJin-Deim商舡妊0f矾出唔啦Te出呐蝤&Systm骂w蛳Unlve脚,J妇垮麟l529020,China)Abstract：Intellig∞t

2、m酣10如arernomandmore谢ddyusedinmefieldoffaultdi卿∞虹m如ina,cascofcomplexitydc孵of惋曲喊。q峋姗脚幢‰mainin把t．gentfaultdj日{嘟m哪岫眦intmducedandtheirc11∞n删％amⅫ巾蚓inthep辑Keywords：血血dj姆"出；枷丘c试酣h萨吨kcmdm酣咄棚ppc畦v。c幻r㈣函e1前言随着现代工ik及科学技术的迅速发展，对设备的性能要求越来越高，各种生产设备日趋大型化、自动化和智自目化，传统的诊断技术已越来越不能适宜现在设备故障诊断的需要。同时现代化的设备一旦发生故障。会造成

3、巨大的经济损失和社会危害．鉴于这两方面的原因，有必要研究新的诊断技术。智自}诊断方法由于具有以下的几点优势丽日益受到诊断专家的青睐Ⅲ。(1)能够有效地利用诊断专家的知识和经验。(2)具有诊断专家般的推理能力，自动实现从故障征兆到故障原因的映射。(3)具备学习机制，能够从过去的诊断实例中获取诊断知识。(4)对诊断结果具有解释能力。专家系统、模糊理论、神经网络、遗传算法以及它们相互之间和它们与其它信息处理技术的融台是人I．智能手段的主要表现方法，在诊断领域中，它们受到越来越广泛的重视。近年来兴起的核方法和支持向量机更是引起了相关领域专家和学者的浓厚兴趣。2基于传统人工智能方法的故障诊

4、断技术这里所说的传统人工智能方法是指建立于60年代到8。年代之间的入【：智能技术，包括模糊逻辑、专家系统、神经网络和遗传算法，这种称法是相对于近期在国5i上引起研究高潮的支持向量机而言的。2．1基于专家系统的故障诊断方法自从i968年跳mR)rd大学开发出第—个专家系统以来，由1：专家系统能在故障缸E兆和故障原因之间建立明确的对应关系，而得到各国脚鼙界的高度重视，并相继在各种领域中开发出一些卓有成效的诊断型专家系统。为完成一个诊断专家系统最基本的功能。它必须包含三个组成部分：知识库、推理机及人机接一S一口。扩充部分包括全局数据库、知识获取部分和解释摊分。知识库中主要包含着诊断过程

5、所需要的两方面知识：设备的—般常识性知识和领域专家的启发性知识。这些知识可以采用多种表示方法存储在知识库中(有时一个知识库中也采用多种表示方i去)，常用附表示方法有：规则表示法、谓词逻辑表示法、语义网络表示法、框架表示法以及面向对象的表示法。建立知识审【尤其是获耽知谚{)i爵常是专家系统建造越裎中的—个瓶颈闷题。推理规是专家系统的组织控糍结构。它能根据当前的输入数坂如设备运行过程)，运用知识痒的知识，按一定的搜索鼻轴＆，对当前运行状况进行诊断。2．2模糊诊断方法随着生产设备复杂性的增加，运行过程中表现出来的模糊性就越强。设备运行状况从正常运行到故障产生是一个渐变过程，设备的“故障

6、”与“正常”属于两个模糊集。正是由于设备运行中的模期性是客观存在的，人#珀：故障诊断中广泛使用横拗信息处理的方法。2．2．1模糊逻辑诊断方法模糊i鞘肆诊断方法在于建立正确的故障征兆与故障原因之问的从属关系，构迨出相应的诊断矩阵．实现放障征兆与故障氟因之间的映射。设故障征兆模糊向量集：U={ⅣI，地，A，‰{，故障原因模糊翔量集：矿F“，v2，^，v。}，则U与y刻司关系可用攒嘲菟蒜矩阵露=“)～表暴。若U上的模糊集合：A=(口l。口2，A，％)，V上纳模糊集合：B=嗡，如，A，6_)，则它们满足关系：口=AoR。因此t通过这种犊瑚映射关系．可以实现由模糊链兆集获得救障原因集。2．

7、2．2模梅聚类渗断辏I鞫聚类诊断的基本固想是；以当前设备运行表现出来的征兆与同一设锨或同类设备沥史上的各次确诊征兆集相对照，确定它#】之间的相似程度，从而作出同接推论：设备的本次运行状融故障原因内最为相似的征兆集对应舶运行状瞰故障鳆囡蝴同。2．3神经网络诊断方法神经网络是对人脑神经系统的数学模拟。其目的是学习和模仿人脑的消息处理能力。由于神经两络具有很强的非线性映射能力，能准确地模掇复杂设备的故障征兆与故障原因之间的关系，并具有并行处理能力、自学习能力和记忆能力，因而已成瑰魄应用