故障诊断专家系统

故障诊断专家系统

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)推理机根据获取的信息综合运用各种规则，进行故障诊断，输出诊断结果。是专家系统的组织控制机构。

2故障诊断专家系统分类

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。2.1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。

但是,基于模型的诊断专家系统仍然依赖于专家的专业领域知识,在实时诊断中还将消耗巨大的计算资源,限制了其应用范围。

2.3基于人工神经网络的诊断专家系统

神经网络只要求专家提出范例及相应的解,就能通过特定的学习算法对样本进行学习而获取知识。在基于人工神经网络的诊断专家系统中,知识表示不再是独立的一条条规则,而是分布于整个网络中的权和阈值。专家知识及经验的获取是利用领域专家解决实际问题的实例(样本)来训练获取,在同样输入条件下神经网络能够获得与专家给出的方案尽可能相同的输出。基于人工神经网络的专家系统在知识表示、知识获取、并行推理、适应性学习、理想推理、容错能力等方面显示了明显的优越性。同时,实际应用中的大多数被诊断对象往往是复杂的非线性系统,无法得到其精确模型,甚至无法建模,由于神经网络的构建与训练不要了解被诊断对象的精确模型,因而对于非线性被诊断对象,神经网络也具有明显优势。

目前,基于人工神经网络的诊断专家系统已成为研究的热点,已经应用于在线故障诊断、引擎自动管理系统、军舰动力系统故障诊断等方面。

然而,神经网络专家系统也存在固有的弱点。首先,系统性能受到所选择的训练样本集的限制,训练样本集选择不当,特别是在训练样本集很少的情形下,很难获得较好推理能力;其次,神经网络没有能力解释自己的推理过程和推理依据及其存储知识的含义;再次,神经网络利用知识和表达知识的方式单一,通常的神经网络只能采用数值化的知识;最后,也是最根本的一点就是神经网络只能模拟人类感觉层次上的智能活动,在模拟人类复杂层次的思维方面,如基于目标的管理、综合判断与因果分析等方面还远远不及传统的专家系统。因此,人们正试图研究符号推理与数值推理相结合的集成式智能诊断系统,以期能更好地模拟人类的思维过程。

2.4基于模糊推理的诊断专家系统

在基于模糊推理的诊断专家系统中,其知识表示采用模糊产生式规则。模糊产生式规则是将传统产生式规则“IF条件TH EN动作(或结论)”进行模糊化,包括条件模糊化、动作或结论模糊化等。引入模糊的概念是为了更好地模拟人类的思维与决策过程,使计算机结果不再是简单的黑或白。

在模糊推理中建立模糊隶属度是一个重要工作,确定隶属度的方法有对比排

序法、专家评判法、模糊统计法、概念扩张法等。采用专家评判法,由专家根据经验直接给出论域中每个函数的隶属度,形成隶属度表,这样给出的隶属度比较准确。计算机在进行模糊推理时,先从用户接口接收证据及其相应的模糊词,如“很”“、相当”“、轻微”等,然后通过模糊属性表查出条件模糊词的隶属度, 由此进行推理得到结论。基于模糊推理的诊断专家系统已应用在军用电力系统、集成电路、动态控制等方面。

基于模糊推理的诊断存在的主要问题在于模糊诊断知识获取困难,尤其是故障与征兆的模糊关系较难确定,且系统的诊断能力依赖模糊知识库,学习能力差, 容易发生漏诊或误诊。由于模糊语言变量是用隶属函数表示的,实现语言变量与隶属函数之间的转换是一个难点。

2.5基于事例的诊断专家系统

基于事例的推理是利用以事例形式表示的以往求解类似问题的经验知识进行推理,从而获得当前问题求解结果的一种推理模式。一个有效的事例表示包括三部分内容:事例发生的原因或背景;事例的特点及过程;事例的解决方法和结果。事例推理的关键步骤包括事例检索、事例重用、事例修改/ 修正和事例保留等.基于事例的推理避免了采用基于规则的推理方法进行知识获取时的瓶颈问题, 利用相关事例扩大了解决问题的范围,简化了求解过程,解的质量也得到提高, 在军事制造业控制诊断、舰艇水压机等方面获得应用。

基于事例的推理的缺点是在处理小规模问题时,其推理效率不高。

3故障诊断专家系统发展方向

( 1) 基于多种模型结合的诊断专家系统。这里所说的模型是指专家系统的知识表示模型与推理模型。现有的各种模型都具有各自优势和特点,同时它们各自也存在着局限性,各种模型具有各自适用的领域。随着工业自动化发展对故障诊断的要求不断提高, 际被诊断对象也将更加复杂,这样必然造成对象的故障诊断知识的复杂化,因此,融合多种知识表示方法是提高故障诊断知识表示准确度的有效途径。故障诊断知识表示与推理方法有着密切的联系,这就要求将多种诊断方法加以融合,克服各诊断方法的局限性,从而提高诊断专家系统的智能性和诊断效率。

( 2) 分布式诊断专家系统。现有的诊断专家系统大都是面向单机或单服务器的, 可扩充性、灵活性、通用性较差,各诊断系统之间相互独立,即使是不同开发单位

研制的针对同类问题的诊断系统之间也不能进行有效的信息交流和共享,造成了巨大的资源浪费。现在很多大型系统或设备由远程分布的不同类子系统组成,相应地,其诊断系统中的系统级诊断和各子诊断也需要诊断信息的传输交流。同时, 由于故障源的不确定性和时发性,导致异地诊断和远程诊断的需求不断增加。随着网络的普及,通过局域网、因特网来传输诊断信息成为一种趋势,网络架构下的分布式多故障诊断成为新的研究热点,因此,建立远程分布式跨平台综合智能诊断系统,可以实现异地多种专家系统对同一系统、设备的协同诊断以及多台设备共享同一诊断系统,提高诊断的成功率和效率,同时也有利于诊断案例的积累, 以弥补单个诊断系统领域知识的不足,提高诊断的智能化水平。

( 3) 实时诊断专家系统。随着用户对系统可靠性、稳定性的要求不断提高,故障诊断技术已经由原来简单的对故障设备进行离线故障检测、隔离,发展为对系统、设备全寿命周期提供可靠性保障,主要包括基于传感器网络的健康状态在线检测, 故障的早期预报以及故障发生后的在线实时定位与排除。这些都对未来故障诊断专家系统的实时性提出了很高的要求。

网络故障诊断与解决专家系统

文章题目网络故障诊断与解决专家系统 创新点自述 该项目主要的研究内容是制作一个网络故障诊断与解决的系统。该系统可以帮助用户智能的诊断计算机网络上出现的问题，包括硬件方面、网络配置及病毒影响等。可以形象地向用户报告诊断结果，并且依据软件本身存储的解决方案有效快速地自动解决问题（使一切非物理故障得到有效解决）。其工作原理概括如下：确定问题出现的环节（如网线故障、网络配置等）→从数据库中检索到相应的问题类型→从库中找到解决方案→问题得到解决。

网络故障诊断与解决专家系统 邓鹏 摘要：为了使系统能够高效地对各种复杂网络进行管理,本文提出了基于产生式的故障诊断专家系统。归纳总结了网络故障的知识范围,构成故障知识库。在该知识库的基础上采用故障定位向导程序进行推理,实现管理和诊断网络故障。 关键词：网络故障诊断专家系统定位向导层次推理 Network faults diagnosis and resolution of expert system DENG Peng ( Department, City, City Zip Code, China) Abstract：In order to manage all kinds of complex network efficiently ,fault diagnose Expert Database System based on production system is introduced in this paper. In this system ,network fault knowledge is collected and fault knowledge database is set up. Fault detecting guide is designed for managing and diagnosing network fault。. Key words：Network fault detection ;Expert system ;Fault detecting guide ;Level reason 专家系统（Expert System, ES），也称基于知识的系统（Knowledge Based System，KBS），是人工智能（Artificial Intelligence，AI）的一个新的分支，也是发展最快的一个分支。ES实际上是AI 计算机程序系统，它能利用目前大量人类专家的专门知识和方法来解决现实生活中某些复杂的重要问题。 1 网络故障 我们可以根据网络故障的性质把网络故障分为物理故障与逻辑故障，也可以根据网络故障的对象把网络故障分为线路故障、路由故障和主机故障。 1.1物理故障 物理故障指的是设备或线路损坏、插头松动、线路受到严重电磁干扰等情况。比如说，网络管理人员发现网络某条线路突然中断，首先用ping或fping检查线路在网管中心这边是否连通。 ping的格式为：ping https://www.sodocs.net/doc/ef19043439.html,或ping 192.168.0.1 （192.168.0.1是IP地址，可以是主机的IP也可以是网络中另一台计算机的IP）。ping 一般一次只能检测到一端到另一端的连通性，而不能一次检测一端到多端的连通性，但fping一次就可以ping多个IP地址，比如C类的整个网段地址等。顺便多说一句，网络管理员经常发现有人依次扫描本网的大量IP地址，不一定就是有黑客攻击，fping也可以做到。如果连续几次ping都出现"Requst time out"信息，表明网络不通。这时去检查端口插头是否松动，或者网络插头误接，这种情况经常是没有搞清楚网络插头规范或者没有弄清网络拓扑规划的情况下导致的。另一种情况，比如两个路由器Router直接连接，这时应该让一台路由器的出口连接另一台路由器的入口，而这台路由器的入口连接另一路由器的出口才行。当然，集线器Hub、交换机、多路复用器也必须连接正确，否则也会导致网络中断。还有一些网络连接故障显得很隐蔽，要诊断这种故障没有什么特别好的工具，只有依靠经验丰富的网络管理人员了。 1.2 逻辑故障 逻辑故障中最常见的情况就是配置错误，就是指因为网络设备的配置原因而导致的网络异常或故障。配置错误可能是路由器端口参数设定有误，或路由器路由配置错误以至于路由循环或找不到远端地址，或者是路由掩码设置错误等。比如，同样是网络中的线路故障，该线路没有流量，但又可以ping通线路的两端端口，这时就很有可能是路由配置错误了。遇到这种情况，我们通常用“路由跟踪程序”就是traceroute，它和ping类似，最大的区别在于traceroute是把端到端的线路按线路所经过的路由器分成多段，然后以每段返回响应与延迟。如果发现在traceroute的结果中某一段之后，两个IP地址循环出现，这时，一般就是线路远端把端口路由又指向了线路的近端，导致IP 包在该线路上来回反复传递。幸好traceroute可以检测到哪个路由器之前都能正常响应，到哪个路由器就不能正常响应了。这时只需更改远端路由器端口配置，就能恢复线路正常了。 逻辑故障的另一类就是一些重要进程或端口

专家系统发展综述

专家系统发展综述 专家系统是领域的一个重要分支，自20世纪60年代初以来，已经经历了数十年的发展。本文将对专家系统的发展历程、基本概念、应用领域以及未来趋势进行综述。 一、专家系统的发展历程 专家系统的发展可以追溯到1965年，当时美国科学家Feigenbaum提出了基于规则的专家系统概念。随后，在1970年，Feigenbaum和Stuart Russell合著的《专家系统》一书出版，标志着专家系统的 正式诞生。在此之后，专家系统经历了快速发展和广泛应用，逐渐成为了人工智能领域的重要支柱。 二、专家系统的基本概念 专家系统是一种智能计算机程序，它利用计算机技术和人工智能理论，模拟人类专家解决问题的思维过程，为用户提供专业领域的咨询和服务。通常情况下，专家系统包括知识库和推理机两个核心组成部分，其中知识库用于存储领域专业知识，推理机则用于根据已有知识进行推理和解决问题。

三、专家系统的应用领域 1、医疗领域：医生专家系统可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。例如，基于医学知识的智能问诊系统，可以根据患者症状和病史，进行初步诊断和用药建议。 2、金融领域：金融专家系统可以帮助银行、证券公司等金融机构进行投资决策、风险管理等方面的工作。例如，基于金融市场数据的智能投顾系统，可以根据市场行情和投资者风险偏好，制定个性化的投资策略。 3、交通领域：交通管理专家系统可以帮助交通管理部门进行交通流量规划和调度指挥。例如，基于路网信息的智能交通管理系统，可以根据实时交通信息进行路况预测和交通调度。 4、教育领域：教育专家系统可以帮助教师进行教学辅助和学生学习辅导。例如，基于学科知识的智能教育辅导系统，可以根据学生的学习需求和学科水平，提供个性化的学习资源和教学方案。 四、专家系统的未来趋势 1、知识库的构建与更新：随着知识爆炸的时代到来，专家系统的知识库需要不断更新和优化，以适应领域发展的需要。因此，如何高效

飞机航电系统故障分析方法与故障诊断系统分析

摘要：在民航事业飞速发展的背景下，飞机持续适航能力要求也不断提高，但从目前情况来看，在飞机维护过程中，各种故障尤为频繁，由于飞机结构和航电系统相当复杂，在满足适航要求的前提下对飞机故障进行检修需要花费大量的人力和时间。本文基于上述背景，对飞机航电系统故障分析方法以及故障诊断系统进行了研究，以期能为飞机检修人员提供借鉴意义。 关键词：飞机航电系统；故障；分析方法；诊断系统 在飞机航线维护以及飞机检修过程中，几乎每天都要面对各种各样的故障，由于飞机类型较多，且航电系统复杂，外加故障原因与环境、设备、人员等多种因素相关，因此对飞机航电系统故障进行准确诊断并及时排除故障对飞机安全航行有重要意义。以下将从飞机航电系统概述分析入手，逐步探讨了航电系统故障的分析和诊断方法。 一、飞机航电系统概述 目前通常采用的飞机航电系统为g1000航空电子系统，该系统具有高度集成的特征，内部包括高频通信收发机、gps收发机、等航空通讯电子设备，同时在机舱内配备了两台高分辨率的高精度液晶显示屏。该航电系统充分应用了飞机的操控特征、大气数据和以太网连接通信领域内的数据成果，具备功能性与实用性。系统将航空电子设备和仪表操作显示集成到一个单独的显示系统内，用液晶电子显示替代传统的机械仪表，从而让航行信息具备高灵活度，但航电系统在带给航空人员便捷的同时也给设备维护人员带来了一定的困难。 g1000子系统则包括飞行仪表显示系统和导航与通信系统。飞行仪表显示系统主要负责为主系统提供飞行参数，例如航向、高度、外界大气参数、飞行姿态等，信息均可在pfd显示屏中显示。导航与通信系统则主要起到导航与通信功能，音频信号通过数字传输通道送入音频板，gps信息则传送到mfd和pfd显示屏中进行处理。 二、飞机航电系统故障分析方法和诊断系统 1.航电系统故障 航电系统中最容易出现的是数据链路故障，由于数据链路状况主要以不同颜色的框框来进行区分，红色表示确定链路失效，黑色表示链路不明，系统无法准确识别，绿色则表示链路正常，例如pfd显示屏arinc 429中1号通道状态框显示为红色，则提示航电系统故障与lru grs77相关，即pfd与航向基准系统间的链路失效。 2.通讯导航系统故障 3.仪表系统故障 在航电系统姿态信息传递到各子系统的过程中，需要与多种类型的传感器共同作用，如倾斜传感器、加速度传感器等，仪表系统组间则主要负责对姿态参数信息进行采集，并将其传入姿态航向系统中，在该系统中，信息传递或者显示任何环节有误或者收到外界干扰均会导致姿态信息显示异常，从以往的故障数据调查以及飞行手册中可总结出仪表系统故障的主要原因，具体如下：（1）发动机振动导致仪表断线。（2）显示屏或者grs构型文件和软件失效。（3）各模块间数据通道失效。（4）仪表插头脱落或接触不良。 从故障类型来看，主要包括人为因素故障、系统自身元件故障、组间配置故障、参数错误等。 4.飞机电源故障诊断系统结构 机载电源主要有飞机发电机供电，若发电机故障则由机载蓄电池续电，通常情况下，飞机电源需维持三种状态，（1）有地面电源供电时，即使发电机运行正常，也不能向飞机上的设备供电；（2）断开地面电源后，飞机发电机恢复正常供电，同时蓄电池自动充电；（3）发电机故障无法供电时，蓄电池自动供电保证安全运行。 当电源供电关系不符合上述三种逻辑时，则提示飞机电源系统出现故障，需进行及时处

机床厂故障诊断专家系统设计课程

机床厂故障诊断专家系统设计课程

摘要 基于WEB的机床故障诊断系统研究的主要目的是使得用户在机床设备发生故障后,能够借助本系统快速诊断出故障的原因,找到排除故障的方法,有效的缩短因设备故障而造成的设备停机时间。同时对于机床制造商来说,能够经过故障诊断系统减少小故障、常见故障维修的问题,减少维修人员的出差次数,降低了售后技术支持费用,增强产品的市场竞争力。 本文设计并实现了一个基于WEB的故障诊断专家系统,该系统能够提升机床厂维修人员解决问题的效率。对快速恢复生产有重要的作用。系统编程采用java语言,适用性强,理论上能在许多终端机上运行。该系统能够快速解决机床的故障问题,系统中分为普通用户系统和管理员用户系统,分别能进行不同类型的操作。 论文以无锡开源机床生产的机床为研究对象,首先介绍了故障诊断技术和专家系统的发展历史,列出了该机床厂常见机床信息和故障类型,其次研究了故障诊断专家系统的结构,组成专家系统的各个部分成分及其功能,然后设计解决方案,构建出系统的总体框架,最后完成数据库的设计,实现系统的各个功能模块。 关键词:专家系统故障诊断机床故障数据库 java

Abstract The main purpose of the research of Machine tool fault diagnosis system based on WEB is to make the user of the machine tool equipment can quickly diagnose the fault reasons when machine tool goes wrong. And the user can find a way to solve the faults, through the system we can effective shorten equipment’s downtime due to equipment faults. For machine tool manufacturers, they can reduce many small and easy faults due to expert diagnosis system, also they can reduce the number of maintenance people, reduce the after-sale technical support costs, the system can improve the competitiveness of products. This paper designed and realized a fault diagnosis expert system based on WEB services, the system can improve the efficiency of solving machine tools’problems. And has an important effect to quickly restore production. This system uses the Java language, so it can run on many terminals in theory. The system can quickly solve the problem of malfunction of the machine

分布式远程故障诊断专家系统的框架及若干关键技术的研究共3篇

分布式远程故障诊断专家系统的框架及若干关键技术的研究共3篇 分布式远程故障诊断专家系统的框架及若干关键技术的研究1 随着信息技术的迅速发展，分布式远程故障诊断专家系统越来越受到关注。该系统是基于云计算和物联网技术的一种智能化故障诊断手段，可以实现对设备、系统及网络的远程诊断，极大地提高了故障诊断的速度和准确性。本文将从框架和关键技术两个方面来进行介绍。 一、框架 分布式远程故障诊断专家系统的框架主要包括以下几个组成部分： 1. 数据采集层：负责采集设备、系统及网络相关的数据，并将其传输到后端服务器。 2. 数据预处理层：对采集到的原始数据进行处理，去除噪声和异常数据，提取特征等。 3. 模型训练与评估层：利用机器学习和深度学习等技术，训练模型并进行评估，以提高系统的准确性和稳定性。 4. 故障诊断决策层：该层是系统的核心部分，通过分析、判断和推理来确定故障原因并给出相应的诊断建议。

5. 终端应用层：将诊断结果反馈给用户，同时提供远程控制、管理等功能，使用户可以对设备、系统及网络进行及时、准确的故障处理。 二、关键技术 1. 数据挖掘：通过对数据的预处理、特征提取、维度归一化 等操作，使得数据能够更好地被模型利用。数据挖掘技术可以帮助系统自动进行特征筛选、模型训练等操作，减轻人工成本。 2. 机器学习：利用统计学和计算机科学的技术手段，让系统 自动学习故障诊断规律。在分布式远程故障诊断专家系统中，机器学习算法可以帮助我们建立准确、可靠的故障诊断模型。 3. 深度学习：深度学习是机器学习的一种，其利用多层神经 网络对数据进行处理。由于深度学习能够自动提取特征，并且有着强大的识别能力，所以在分布式远程故障诊断专家系统中具有广泛的应用前景。 4. 大数据处理：故障诊断数据以及历史数据会在数据采集和 处理中大量产生。通过对这些数据进行存储、索引、检索等操作，能够为后续的故障诊断提供充足的支持。 5. 云计算和物联网技术：云计算和物联网技术是实现分布式 远程故障诊断专家系统的基础。云计算可以提供高效、安全、可靠的计算资源，而物联网可以提供丰富的传感器数据和网络

人工智能方法故障诊断

人工智能方法故障诊断 人工智能方法故障诊断。 2基于人工智能的故障诊断方法的应用现状 基于人工智能的故障诊断方法不需要知道被控对象的精确模型，能很好的应对不确定性和模糊性的随机故障。目前基于人工智能的故障诊断方法主要有以下几个方向：基于模糊的方法、基于神经网络的方法、专家系统故障诊断方法、基于遗传算法、支持向量机的方法、基于数据挖掘的方法、基于图论的模型推理方法等，以下是对几种故障诊断方法的具体论述。 2。1基于模糊的故障诊断方法 在模糊诊断中，各种故障征兆和故障成因之间都存在不同程度的因果关系，但表现在故障与征兆之间并非存在一一对应的关系，故障征兆信息的随机性、模糊性加上某些信息的不确定性,造成了故障形式复杂多样性。这种模糊性和随机性往往不能用精确的数学公式来描述，然而用模糊逻辑、模糊诊断矩阵等模糊理论来分析其故障与现象之间的不确定性关系是可行的，从模糊数学的角度看,故障诊断是一个模糊推理问题.因而基于模糊的诊断方法得到了长足的发展［2-4]。 故障诊断通常是基于一定的征兆,做出可能引起这些征兆的故障判别，而模糊逻辑系统是应用模糊理论解决问题的重要形式。研究表明，通过建立模糊逻辑系统，采用模糊推理的方法能够实现故障诊断。不过,成熟地应用基于模糊逻辑系统的故障诊断方法，需要解决好如何建立模糊诊断规则库等关键问题。 常用的模糊逻辑诊断方法一般步骤是检测信号经过模糊化单元处理后，输入到模糊推理规则库中进行分析,其输出即为故障信息的模糊输出，经过解模糊单元处理后即可得出故障原因。 另外一种基于模糊理论的诊断方法是用模糊诊断矩阵来描述故障原因和故障征兆之间关系的方法。其模糊关系矩阵的数学模型为［3]： T T Y RX = 12(,,...,) n y y y Y μμμ= 12(,,...,) m x x x X μμμ= 1112 112 2221 2 ......()............... m m ij nxm n n nm r r r r r r R r r r r ⎡⎤⎢⎥⎢⎥ ==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 式中:Y 为诊断矩阵， i y μ为对象具有故障 i y 的隶属度 (1,2, ,)i n =;X 为起因矩阵,j x μ为对象具有症状j x 的隶属度(1,2, ,)j m =;R 为征兆矩阵,描述了故障 征兆与故障原因之间的关系。 1 1 m ij i r ==∑(01;1;1) ij r i n j m ≤≤≤≤≤≤。 基于模糊的故障诊断方法的优点在于：可将人类 的语言化的知识嵌入系统;可模拟人类的近似推理能力,且通用性好，只要针对不同的故障类型对推理规则进行修改就可以应当不同的故障诊断。 但与传统的故障诊断理论和方法相比，仍有不成熟之处:基于模糊逻辑的故障诊断方法缺少在线学习能力，不适应被控对象变化的需要；模糊隶属函数和模糊推理规则无法保证任何情况下都为最优；尚未建立起有效的方法来分析和设计模糊系统，主要还是依赖专家经验和试凑。 2.2基于人工神经网络的故障诊断方法 从故障诊断的过程来讲,故障诊断实质上也是一类模式分类问题,而人工神经网络(ANN)作为一种自适应的模式识别技术,非常适合用于建立大型复杂系统的智能化故障诊断系统。神经网络通过输入层、隐含层和输出层来建立故障类型和故障原因之间复杂的映射关系。 基于神经网络的故障诊断方法具有强大的自学习和数据处理能力，其分类方式通过网络学习来确定系统参数和结构来完成训练过程。将样本库的知识以网络的形式存储在神经网络的连接权中是神经网络的独特之处。待检测故障信息经已训练好的网络处理后可自动对被识别对象进行分类。故障诊断中神经网络所采用的模型大多为BP 网络，这主要由于对BP 模型的研究比较成熟[5-6].神经网络故障诊断技术被广泛应用于电力系统及发电机组的故障诊断中,都是利用神经网络强大的自学习功能、并行处理能力和良好的容错能力,避免冗余实时建模的需求. 如上所述，神经网络模拟人脑，采用并行存储和处理结构，具有很强的非线性映射能力、良好的学习能力和适应能力、独特的联想记忆能力等优点, 与基于数学模型的故障诊断方法相比，基于神经网

飞机飞控系统故障智能诊断方法初探

飞机飞控系统故障智能诊断方法初探 [摘要]飞控系统在航空装备各分系统中占据举足轻重的地位，其质量情况直接关系到航空装备的飞行安全。因此飞控系统故障诊断方法是国内外航空领域的一大热门研究课题。现阶段飞控系统故障诊断过程中，主要使用的是基于经验的人工测量方法，该方法存在技术经验依赖和故障误判漏判等诸多弊端。针对上述不足，本文开展智能诊断技术应用于飞控测试的可行性研究。 0研究现状 故障智能诊断方法是指将人工智能算法和现有故障库有机结合起来，基于产品原理和信号传输路径，使用成熟的算法程序来模拟专家系统中的专家思维，给出和专家结果高度相同的故障诊断结果[1]。目前国内的智能故障诊断系统多用于汽轮机机组等的故障诊断，1997年山东电科院和清华大学共同开发了大型汽轮机故障诊断系统，华中科技大学研发了用于汽轮机组的工况监测系统[2]。由于飞机飞控系统相关机载设备多，且与航电、机电等系统交联关系复杂，急需开展故障智能诊断方法研究，打破依赖经验人工排故的壁垒，提升故障定位效率与水平。 1故障智能诊断信息采集系统设计 故障智能诊断平台的有效运行，需要从飞控系统中采集大量的信息。按获得时间不同，这些信息可分为设计信息、实时信息和统计信息。信息采集的重点在系统—分系统—设备三个层级，而元器件或板卡级的信息不作为系统级故障诊断平台采集对象。 设计信息来源于设计所、设备供应商等部门，以获得系统中设备的系统可靠性参数，包括平均故障间隔飞行小时、平均非计划拆卸间隔时间、出勤可靠度、平均修复时间等。这些信息构成飞控系统健康状态的基础数据。 实时数据是通过状态传感器实时采集飞控系统过程数据、操作人员的输入指令和主观评价信息，进行信号调理后用于故障诊断输入，实时数据经过数据整理

电力系统故障诊断专家系统的设计与实现

电力系统故障诊断专家系统的设计与实 现 1. 引言 电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，它负责供应稳定、可靠的电力以满足人们的生活和工作需求。然而，电力系统可能会出现各种故障，如电压异常、电流过载、设备损坏等，这些故障如果不能及时检测和修复，将对供电可靠性和用户体验产生严重影响。为了提高电力系统的设备故障诊断能力，本文将设计和实现一个电力系统故障诊断专家系统。 2. 专家系统概述 专家系统是一种基于人工智能技术的计算机程序，它通过模拟人类专家的推理过程来解决复杂的问题。电力系统故障诊断专家系统将采用专家系统的方法和技术，通过收集和分析各种电力系统的历史故障数据，建立故障诊断知识库，并利用推理引擎进行故障诊断和推理过程。 3. 数据采集与预处理 为了建立有效的故障诊断知识库，需要先收集和预处理大量的电力系统故障数据。数据可以来源于实际电力系统运行中的故障

记录、设备传感器数据等。在数据预处理阶段，需要清洗数据、剔除异常值和噪声，对数据进行特征提取和归一化处理，以便于后续的建模和分析。 4. 知识库建立与维护 在专家系统中，知识库是最核心的部分，它包含了各种故障案例和其对应的诊断过程。建立知识库的方法可以采用基于规则的方法，例如用IF-THEN规则进行表示。规则例如：“如出现电流过载现象，并且温度超过设定阈值，则故障为设备过载故障。”这样的规则可以由专家根据实际经验进行编写。 除了规则的知识表示方法，还可以采取其他方法如案例推理、模式识别等方法进行知识的表达。专家系统还可以通过机器学习算法进行知识的自动学习和更新，进一步提高故障诊断的准确性和可靠性。 5. 推理引擎设计与实现 推理引擎是专家系统的核心模块，它负责根据用户输入的故障现象和问题，从知识库中检索和应用适当的规则，进行推理和诊断。在电力系统故障诊断专家系统中，推理引擎可能会采用基于规则的推理引擎、基于案例推理的推理引擎和基于机器学习的推理引擎等不同形式。 6. 用户接口设计与实现

工业机器人的故障诊断与维护研究

工业机器人的故障诊断与维护研究 近年来，随着工业自动化的不断深入，工业机器人已经成为了现代制造业中不可或缺的一部分，它可以高效、精准地完成各种任务。但是，在使用工业机器人的过程中，往往会遇到各种故障和问题，这时需要进行及时的诊断和维护。 一、工业机器人的故障分类 工业机器人的故障可以分为机械故障、电气故障和软件故障三类。 机械故障指机器的机械部分出现故障，包括机器的结构部分出现变形、变形等问题。电气故障主要包括电缆故障、电机故障、传感器故障等。软件故障是指机器的控制程序出现问题，导致机器无法正常工作。 二、工业机器人的故障诊断方法 1.基于专家系统的故障诊断方法 专家系统是一种基于人工智能技术的计算机程序，它可以模拟和实现专家的知识和经验，用来解决一些复杂、模糊或不确定性很大的问题。在工业机器人的故障诊断中，专家系统可以通过对机器的传感器数据进行分析，快速、准确地找出问题所在。 2.基于神经网络的故障诊断方法 神经网络技术是一种模仿自然神经系统，通过对大量数据进行学习、模拟，并用来进行复杂图像、文本、语音等处理的一种人工智能方法。在工业机器人的故障诊断中，可以使用神经网络技术对机器的传感器数据进行监测和分析，判断机器是否存在故障，并对故障进行分类和诊断。 3.基于遗传算法的故障诊断方法

遗传算法是一种优化算法，它借鉴了生物进化的思想，通过对候选解群体的适应度评估、选择、交叉和变异等操作，逐步优化求解某一问题的最优解。在工业机器人的故障诊断中，可以通过遗传算法对机器的传感器数据进行分析和调优，提高故障诊断的准确性和速度。 三、工业机器人的常见维护方法 1.定期检查机器的机械部分，检查机器的传动轴、轴承、齿轮等是否有磨损、变形或松动现象。 2.定期清洗机器的传感器，避免灰尘和污垢对传感器的影响。 3.定期检查和更换机器的电缆和电机，避免电缆老化或电机故障导致机器无法正常工作。 4.定期检查和更新机器的软件，保证机器的控制程序稳定、可靠。 总之，工业机器人的故障诊断和维护对于保持机器的正常工作非常重要。采用现代化的诊断技术和维护方法，可以有效提高机器的工作效率和准确性，为制造业的发展做出更大的贡献。

飞行器信息融合故障诊断专家系统

飞行器信息融合故障诊断专家系统 第1章研究背景 设备故障诊断技术是振动工程的一个分枝, 在设备的维护中发挥着重大作 用。人工智能在故障诊断上的应用, 实现了基于人类专家经验的设备故障诊断技术, 并且将故障诊断技术提高到一个新的水平。目前, 设备故障诊断技术正处于研究的热点之中。 空间飞行器必须要求具备故障检测和诊断的能力, 这是空间飞行器设计中一 个十分重要的问题。空间飞行器就其功能来说, 包括三个主要方面, 任务管理、健康管理和有效负荷操作。其中健康管理又包括故障预防和故障诊断。故障诊断是空间飞行器的重要功能组成之一, 是空间飞行器自动化和自主化的重要内容, 是飞行任务成功的重要保证。 与地面设备故障诊断技术相比, 空间飞行器故障诊断技术比较复杂, 有如下 特点 · 空间飞行器作为一个复杂的大系统, 各分系统间紧密藕合, 其结构和功能 是分布式和多层次的, 这在一定程度上也要求其诊断系统是分布式和多层次的 · 故障诊断系统本身的高准确度和高可靠性要求 · 空间飞行器的重量、体积及其计算机资源容量和速度的有限性 · 由于空间环境的不断变化、空间飞行器自身的不断调节、资源的消耗以及 任务的不断变化,造成了空间飞行器的构形和位形参数的时变性, 处理故障要求能 够达到实时性 · 由于传感器设置的限制, 导致了信息的不完全性和不确定性

· 各种新型空间飞行器不断出现, 先天经验的不足, 以及某些故障的不可预知性, 造成知识获取的困难 世界上许多先进国家都致力于此项技术的研究和开发工作。从80年代开始, 各种类型空间飞行器的故障诊断系统大批地问世。美国十分重视空间飞行器的故障诊断技术。1984年7月18日,美国国会通过了98-371号公共法, 要求论证“ 特殊的空间站系统, 以推进迄今为止尚未应用于空间飞行器的自动化和机器人技术。开发这个系统的估价应不低于整个空间站费用的10%” 。 这个计划的核心内容之一就是故障诊断。为了响应这一立法, NASA成立了一个高技术咨询委员会(ATAC), 并且制订了一个雄心勃勃的长期计划—“ 空间站自动化演示计划”(SADP) , 其内容被看成是美国空间站自动化发展的四个里程碑, 其中故障诊断是其主要项目, 如表所示。 表1-1 美国空间站故障诊断研制目标

水电厂状态检修系统及故障诊断专家系统探讨doc资料

水电厂状态检修系统及故障诊断专家系统探讨 状态检修和故障诊断系统的开发、研制和现场应用是我国水电站在实现无人值班(少人值守)后的又一重大技术和管理改革的发展方向，通过在线检测和数据的积累分析，对水电厂设备状态进行全面的评估和故障诊断。变过去的定期检修为建立在技术分析基础上的状态检修，不但能进一步提高水电厂的自动化水平和企业管理水平，而且可为水电厂进入电力市场建立必须的决策支持系统打下基础。 本文就宝珠寺水力发电厂开展状态检修工作以来在状态检修和故障诊断系统的开发、研制和现场应用等方面所作的工作进行一些有益的探讨。 1 概述 1．1 电力设备检修观念的演变 一个现代化的发电厂，其发变电设备都是一个庞大复杂的自动化系统，它的生产状况主要取决于设备的运行状况。为此发输电设备的管理、维护、检修对于保障电厂的安全运行和系统的稳定可靠都是至关重要的。从60年代起，各国相继制定出比较规范的停电预防性试验标准，即定期停电施加低于运行电压的试验电压进行非破坏性试验，根据相关的标准，监视和判断设备的状态，进行有目的的检修。这就是目前设备检修主要采用的两种方式： 事后检修(BDM．Break Down Maintenance)：即设备故障或破坏后进行维护检修 预防性检修(PM—Preventive Maintenance)或定期检修(TBM—Time Bas ed Maintenance)：即通常所讲的计划检修、定期大、小修，人们通过长期生产实践，根据统计规律掌握了设备的平均寿命及故障概率而确定的一个适当的小修、大修周期年限。 随着技术的进步，人们可以在需要检测的部位利用各种先进的传感器技术，通过各种在线监测仪器，在设备运行的同时测得该设备的各种数据，而且是连续、动态的过程数据，这就是在线(On Line)监测。如果将各种在线监测仪器与具有专家系统(Expe~System)等智能软件的计算机相连，就构成了一个设备诊断系统。 设备诊断技术(CDT—Condition Diagnostic Technique)与在线监测是不 同的，它不是单纯的检测技术，而是要对在线监测采集的各种动态过程的数据做出分析，从而对设备当前的状态及发展趋势做出判断，并对设备异常的原因、程度做出诊断，提出解决方案、建议，简而言之，设备诊断技术是具有评价和预测功能的一门综合技术。诊断系统的专家系统通常由三部分组成：即实时数据库、知识库、控制策略(或推理)机。而关键部分是知识库。

电力系统故障诊断的研究现状与发展趋势

电力系统故障诊断的研究现状与发展趋 势 摘要伴随着人们生活水平的提高，电力系统的规模也在不断扩大，保证 电力系统运行安全稳定也越来越重要，因此电力系统故障诊断研究成为社会的热 点问题。本文将针对电力系统故障诊断的研究现状与发展趋势做出分析。 关键词：电力行业；故障诊断；电力系统；发展趋势 1 引言 电力设备故障不仅会制约电力系统的正常运转，还会干扰日常 生活与正常生产的开展。为实现电力系统的长久、稳步运行，要求工作人员应掌 握电力设备的指标性能，明确运行故障，且可采取可行措施，以此来增加系统安 全性与可靠性。参照电力设备故障类型，结合检测参数，构建合理的诊断决策， 可加快故障诊断，并可为故障诊断提供依据。 2故障诊断现状 2.1 断路法 断路法指代针对用电设备内部的输电线路逐段开展断路操作， 进而找到绝缘故障部位。借助断路法确定特定范围存在绝缘故障，清晰标注，再 借助表测法，落实具体位置，详细诊断，有效修复。此种检测可行、方便，主要 被应用在大体积机组中。应用此种方法开展故障诊断工作时，一定要遵守循序渐 进的原则，从简单层面着手。 2.2 数学模型诊断 数学模型诊断指代整合传感以及动态测试技术，借助数字处理，利用建模手段实施故障诊断。数字模型诊断通常借助数学方法围绕电力设备来测 量指标参数，在掌握指标参数的条件下，经由分析、处理操作，密切观察仪器指 标值，以此来确定故障位置，同时，采取科学的应对措施。 2.3 红外线设施监测

设备发热故障也比较常见，这种故障的诊断方法也遵循先易后难原则，明显的发热故障，经验丰富的设备监测人员很容易察觉并及时处理，而近年来电气设备越来越朝高精尖方向改进，一方面提高了工作效率，同时也加大了故障诊断的难度，运用红外线设施进行监测使诊断变得简便易行。一个供电厂的电机设备通过表测显示升温较快，开机后十几分钟温度直线上升，并多次停机降温，仍无法从根本解决升温较快的问题，之后运用手持红外线设施进行诊断，发现当仪表显示机组温度为92℃时，红外线设施显示最高为62℃，最低58℃，室内温度为41℃，机温正常，后来经过检修确认机组内部并无故障，因此系仪表出现故障。运用红外线设施进行监测较为准确、直观，而且手持红外设施不与机组等电气设备相连，相互影响较小。另外，由于用电需求增大，电气设备较多，运用常规诊断技术不易发现故障，红外线设施诊断针对性较强，能够事先发现故障所在，及时检修，消除隐患。 2.4 常规化学诊断 机械故障中诸如电机损耗、磨损等故障通过常规诊断，只需单独诊断负载设备，判断机械设备是否异常。而机械故障中变压器故障较为常见，近年来通过研究发现，变压器在运行过程中机组内部产生一系列可燃性气体，如绝缘油过热和放电容易产生氢气、甲烷、乙烯等；油浸固体绝缘物过热和放电容易产生一氧化碳、二氧化碳和氢气；通过检测产生气体的相关指数就可判断变压器是否运行异常。变压器运行正常时，检测不出乙炔气体，并且氢气、甲烷、乙烯、乙烷总指数通常保持在0.06mml/100mml，如果超过指数或者情况不符，就可判定为变压器故障。这种诊断方式较为准确，也可以建立电气设备气体排放观测中心，随时观测机组运行情况，及时发现问题，确保机组保持正常运转。 2.5 智能诊断 智能诊断指代增加诊断工作的智能化特性，此种方法主要参照人脑思维展开设计，其核心内容为构建成熟的特征数据库，待正式构建后，借助数据处理，经由比对分析操作全面探究收集数据和特征数据库，明确差异，进而找到电力设备故障。 3 我国电气设备故障的诊断技术发展 3.1 借助专家系统开展故障诊断

故障诊断专家系统

故障诊断专家系统 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

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。

柴油机故障诊断专家系统知识库设计方案

柴油机故障诊断专家系统知识库设计 一、前言 柴油机是机-电-液等各种子系统组成的复杂机电设备，利用现代测试技术、信息处理技术、计算机技术和人工智能技术以及故障诊断技术对其进行不解体测试与诊断，准确确定柴油机发生故障的位置与类型，不仅可以减少人力、物力上损失，而且能使更多的维修人员具有该领域专家的分析判断柴油机故障的水平[1-2]。因此，把柴油机领域专家诊断故障的经验输入计算机存储，并在其运行过程中模拟专家思维进行诊断分析，只须一般操作人员操作，就可以对柴油机作出专家水准的诊断。以知识获取、知识表示和知识推理[3-4]为基础，将该专业领域专家经验表示成知识并建立知识库，是研究开发柴油机故障诊断专家系统的关键因素。 二、柴油机故障诊断知识获取 柴油机故障诊断所需要的专业知识基础可以从专业著作、相关资料中得到，还可以同长期从事该专业领域的专家们对话或从专家们以往处理问题的实例中抽取专家知识选择合适的形式把整理好的专家知识存入知识库中。 <一）故障诊断知识特点 柴油机故障诊断专家系统需要的知识分为:用于故障诊断的知识；用于故障原因分析的知识和用于消除故障的知识。因此，在故障诊断专家系统中，应依据知识的特点来选择知识表示方式，而知识推理技术同知识表示方法有密切关系[5-8]。柴油机故障诊断专家系统的知识具有鲜明的领域特点，对知识运用的实时性要求很高，即知识的表达方式和组织方式必须有利于实现快速推理。此外，运行状态的动态特性要求知识库要具有自学习功能。 <二）柴油机故障分析 一个系统中所有可能发生的各种故障原因可以用具有一个欧氏向量S表示的集合，将柴油机的典型故障类型写成集合形式，称为柴油机故障类型集<简称故障集）

100多个故障诊断名词术语和释义，常用的都在这了！

100多个故障诊断名词术语和释义，常用的都在这了！ 1 状态监测(condition monitoring)－对机械设备的工作状态（静的和动的）进行监视和测量（实时的或非实时的），以了解其正常与不正常。 2 故障诊断(fault diagnosis)又称为技术诊断(technical diagnosis)－采用一定的诊断方法和手段，确定机械设备功能失常的原因、部位、性质、程度和类别，明确故障的存在和发展。 3 简易诊断(simple diagnosis)－使用简易仪器和方法进行诊断。 4 精密诊断(meticulous diagnosis)－使用精密仪器进行的诊断（优于精确诊断或精度诊断术语）。 5 故障征兆(symptom of fault)（或称故障症状）－能反映机械设备功能失常，存在故障的各种状态量。 6 征兆参数(symptom of parameter)－能有效识别机械设备故障源故障的各种特征量，包括：原始量和处理量。 7 状态识别(condition recognition/identification)－为判断机械设备工作状态的正常与不正常和通过故障状态量的区别，诊断其故障的方法。 8 特征提取(feature extraction)－为了正确识别和诊断机械设备故障的存在与否，对征兆参数进行特别的处理。 9 故障类别(fault classification)－反映机械设备功能失常、结构受

损、工作实效的专用分类、名称。 10 故障性质(nature of fault)－描述故障发生速度、危险程度、发生规律、发生原因等问题。 11 突发故障(sudden fault)－突然发生的故障。在故障发生瞬间，必须采用实时监控、保安装置、紧急停机等措施。 12 渐发故障(slow fault)－故障的形成和发展比较缓慢，能够提供监测与诊断的条件。 13 破坏性故障(damaging fault)或称灾难性故障(catastrophic fault)－故障的发生影响机械设备功能的全部失去，并造成局部或整体的毁坏，难以修复重新使用。 14 局部性故障(local or damaging fault)－故障的发生仅影响机械设备的局部功能，经过修复可以恢复正常运行。 15 危险性故障(dangerous fault)－故障的发生将造成人员的伤亡，严重影响环境安全。 16 非危险性故障(undangerous fault)－故障的发生不造成对周围人员的重大影响。 17 技术性故障(technical fault)－故障的发生是由于技术原因，非人为原因。 18 人为故障(或主观故障subjective fault)－故障的发生是由于人的主观原因，如失职、误操作等原因所造成。 19