智能BIT故障诊断技术研究与实现

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.wendangku.net/doc/a44406869.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。

机械设备故障诊断技术研究

题目：机械设备故障诊断技术研究 学号： 姓名： 专业： 指导教师： 2016 年 8 月 30 日

摘要 故障诊断技术对于机械设备的安全运行有着至关重要作用，一直是工程应用领域的重点和难点, 国内外已经对此问题进行了大量的研究工作。该论文介绍了机械设备故障诊断技术的基本概念，在总结研究各种诊断技术的基础上全面分析了现代故障诊断技术存在的问题, 并针对这些问题提出了故障诊断领域将来的研究方向。故障诊断是一项实用性很强的技术, 对其进行理论上的分析研究具有重要的现实意义。 关键词：机械设备故障；诊断技术；研究

第一章引言 随着现代科学技术在设备上的应用，现代设备的结构越来越复杂，功能越来越齐全，自动化程度也越来越高。由于许多无法避免的因素影响，会导致设备出现各种故障，从而降低或失去预定的功能，甚至会造成严重的以至灾难性的事故。国内外接连发生的由设备故障引起的各种空难、海难、爆炸、断裂、倒塌、毁坏、泄漏等恶性事故，造成了极大的经济损失和人员伤亡。生产过程中经常发生的设备故障事故，也会使生产过程不能正常运行或机器设备遭受损坏而造成巨大的经济损失。因此机械设备故障诊断技术在社会中的重要性越来越高，主要体现在[1]：（1）预防事故，保证人员和设备安全。 （2）推动设备维修制度的改革。维修制度从预防制度向预知制度的转变是必然的，而真正实现预知维修的基础是设备故障诊断技术的发展和成熟。 （3）提高经济效益。设备故障诊断的最终目的是避免故障的发生，使零部件的寿命得到充分发挥，延长检修周期，降低维修费用。 因此，机械设备故障诊断技术日益受到广泛重视，对机械设备故障诊断技术的研究也不断深入。但受于机械设备故障成因的复杂性和诊断技术的局限性，目前机械设备故障诊断仍存在一些问题。

试谈飞机故障诊断技术

1．故障是指产品丧失了规定的功能，或产品的一个或几个性能指标超过了规定的范围。它是产品的一种不合格状态。 2．故障按其对功能的影响分为两类：功能故障和潜在故障。 功能故障是指被考察的对象不能达到规定的性能指标；潜在故障又称作故障先兆，它是一种预示功能故障即将发生的可以鉴别的实际状态或事件。 3．故障按其后果分四类： 安全性后果故障：采取预防维修的方式；使用性后果故障：对使用能力有直接的不利影响，通常是在预防维修的费用低于故障的间接经济损失和直接修理费用之和时，才采用预防维修方式；非使用性后果故障：对安全性及使用性均没有直接的不利影响，只是使系统处于能工作但并非良好的状态，只有当预防维修费用低于故障后的直接维修费用时才进行预防维修，否则一般采用事后维修方式； 隐患性后果故障：通常须做预定维修工作。 4．故障按其产生原因及故障特征分类可分为早期故障、偶然故障和损耗故障。偶然故障也称随机故障，它是产品由于偶然因素引起的故障。对于偶然故障，通常预定维修是无效的。耗损故障是由于产品的老化、磨损、腐蚀、疲劳等原因引起的故障。这种故障出现在产品可用寿命期的后期，故障率随时间增长，采用定期检查和预先更换的方式是有效的。 5．故障模式或故障类型是故障发生时的具体表现形式。故障模式是由测试来判断的，测试结果显示的是故障特性。 6．故障机理是故障的内因，故障特征是故障的现象，而环境应力条件是故障的外因。 7．应力-强度模型：当施加在元件、材料上的应力超过其耐受能力时，故障便发生。这是一种材料力学模型。 8．高可靠度状态（图1.2-2（a））：应力和强度分布的标准差很小，且强度均值比应力均值高得多，安全余量Sm很大，所以可靠度很高。 图1.2-2（b）所示为强度分布的标准差较大，应力分布标准差较小的情况，采用高应力筛选法，让质量差的产品出现故障，以使母体强度分布截去低强度范围的一段，使强度与应力密度曲线下重叠区域大大减小，余下的装机件可靠度提高。 图1.2-2（c）所示为强度分布标准差较小，但应力分布标准差较大的情况，解决的办法最好是减小应力分布的标准差，限制使用条件和环境影响或修改设计。

故障诊断技术发展现状

安全检测与故障诊断 题目：故障诊断技术发展现状 导师：魏秀琨 学生姓名：刘典 学号：14114263

目录 1 引言 (3) 2 故障诊断的研究现状 (3) 1.1基于物理和化学分析的诊断方法 (3) 1.2基于信号处理的诊断方法对 (3) 1.3基于模型的诊断方法 (3) 1.4基于人工智能的诊断方法 (4) 2故障诊断研究存在的问题 (6) 2.1故障分辨率不高 (7) 2.2信息来源不充分 (7) 2.3自动获取知识能力差 (7) 2.4知识结合能力差 (7) 2.5对不确定知识的处理能力差 (7) 3发展方向 (8) 3.1多源信息的融合 (8) 3.2经验知识与原理知识紧密结合 (8) 3.3混合智能故障诊断技术研究 (9) 3.4基于物联网的远程协作诊断技术研究 (9) 4发展方向 (9)

1 引言 故障可以定义为系统至少有一个特性或参数偏离正常的范围，难于完成系统预期功能的行为。故障诊断技术是一种通过监测设备的状态参数，发现设备的异常情况，分析设备的故障原因，并预测预报设备未来状态的技术，其宗旨是运用当代一切科技的新成就发现设备的隐患，以达到对设备事故防患于未然的目的，是控制领域的一个热点研究方向。它包括故障检测、故障分离和故障辨识。故障诊断能够定位故障并判断故障的类型及发生时刻，进一步分析后可确定故障的程度。故障检测与诊断技术涉及多个学科，包括信号处理、模式识别、人工智能、神经网络、计算机工程、现代控制理论和模糊数学等，并应用了多种新的理论和算法。 2 故障诊断的研究现状 1.1基于物理和化学分析的诊断方法 通过观察故障设备运行过程中的物理、化学状态来进行故障诊断，分析其声、光、气味及温度的变化，再与正常状态进行比较，凭借经验来判断设备是否故障。如对柴油机常见的诊断方法有油液分析法，运用铁谱、光谱等分析方法，分析油液中金属磨粒的大小、组成及含量来判断发动机磨损情况。对柴油机排出的尾气(包含有NOX，COX 等气体) 进行化学成分分析，即可判断出柴油机的工作状态。 1.2基于信号处理的诊断方法对 故障设备工作状态下的信号进行诊断，当超出一定的范围即判断出现了故障。信号处理的对象主要包括时域、频域以及峰值等指标。运用相关分析、频域及小波分析等信号分析方法，提取方差、幅值和频率等特征值，从而检测出故障。如在发动机故障领域中常用的检测信号是振动信号和转速波动信号。如以现代检测技术、信号处理及模式识别为基础，在频域范围内，进行快速傅里叶变换分析等方法，描述故障特征的特征值，通过采集到的发动机振动信号，确定了试验测量位置，利用加速传感器、高速采集卡等采集了发动机的振动信号，并根据小波包技术，提取了发动机故障信号的特征值。该诊断方法的缺点在于只能对单个或者少数的振动部件进行分析和诊断。而发动机振动源很多，用这种方法有一定的局限性。 1.3基于模型的诊断方法 基于模型的诊断方法，是在建立诊断对象数学模型的基础上，根据模型获得的预测形态和所测量的形态之间的差异，计算出最小冲突集即为诊断系统的最小诊断。其中，最小诊断就是关于故障元件的假设，基于模型的诊断方法具有不依赖于被诊断系统的诊断实例和经验。将系统的模型和实际系统冗余运行，通过对比产生残差信号，可有效的剔除控制信号对

机械故障诊断综合大作业—航空发动机的状态监测和故障诊断

机械系统故障诊断 综合大作业 航空发动机的状态监测和故障诊断 1.研究背景与意义 航空发动机不但结构复杂，且工作在高温、大压力的苛刻条件下。从发动机发展现状看，无论设计、材料和工艺水平，抑或使用、维护和管理水平，都不可能完全保证其使用中的可靠性。而发动机故障在飞机飞行故障中往往是致命的，并且占有相当大的比例，因此常常因发动机的故障导致飞行中的灾难性事故。 随着航空科学技术的发展并总结航空发动机设计、研制和使用中的经验教训，航空发动机的可靠性和结构完整性已愈来愈受到关注。自70年代初期即逐步明确航空发动机的发展应全面满足适用性、可靠性和经济性的要求，也就是在保证达到发动机性能要求的同时，必须满足发动机的可靠性和经济性（维修性和耐久性）的要求。 可靠性工作应贯穿在发动机设计-生产-使用-维护全过程的始终。对新研制的发动机，应在设计阶段就同时进行可靠性设计、试验和预估；对在役的发动机，应经常进行可靠性评估、监视和维护。军机和民用飞机的主管部门，设计、生产、使用和维护等各部门，应形成有机的、闭环式的可靠性管理体制，共同促进航空发动机可靠性的完善和提高。 2.国内外进展 自70年代前期，国外一些先进的民用和军用航空公司即着手研究和装备发动机的状态监视和故障诊断系统。电子技术与计算机技术的迅速发展，大大促进了航空发动机的状态监视与故障诊断技术的发展。至今，监视与诊断技术作为一项综合技术，已发展成为一门独立的学科，其应用已日趋广泛和完善。 按民航适航条例规定航空发动机必须有15个以上的监视参数。现今美国普?惠公司由有限监视到扩展监视，逐步完善了其TEAMIII等系统，美国通用电气公司也不断在发展其ADEPT系统。 从各国空军飞机发动机的资料来看，大都采用了发动机状态监视与故障诊断系统。包括发动机监视系统EMS，发动机使用情况监视系统EUMS和低循环疲劳计数器LCFC等，同时为了帮助查找故障，近年来还发展了发动机故障诊断的专家系统，如XMAN和JET—X。美国自动车工程协会（SAE）E-32航空燃气涡轮监视委员会研究并颁布了一系列指南，包括航空燃气涡轮发动机监视系统指南、有限监视系统指南、滑油系统监视指南、振动监视系统指南、使用寿命监视及零件管理指南等。 我国相关民用航空公司和院校开展的发动机状态监测与故障诊断的研究工作已初见成效。并且对于新研制的高性能发动机已将实施状态监视列为重要的技、战术指标，因此正较全面的开展这方面的研究工作。但是总的看来，国内该项工作开展得还不够，亟待有计划、有步骤地借鉴国外的成功经验，发展并推广我们自己的状态监视与故障诊断技术，以适应飞机和发展的需要。

智能故障诊断技术知识总结复习课程

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 智能是指能随内、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，超出允许范围； 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。

电力系统故障的智能诊断综述

电力系统故障的智能诊断综述 发表时间：2016-06-30T14:34:41.580Z 来源：《电力设备》2016年第9期作者：李艳君蒋杰李玉玲李飞翔 [导读] 在电力系统中，设备故障诊断和厂站级的故障诊断经过了几十年的发展和改革，现今已经较为成熟，而电力系统层面的故障才刚刚开始。 李艳君蒋杰李玉玲李飞翔 （国网新疆检修公司新疆乌鲁木齐 830000） 摘要：常用的智能故障诊断技术有专家系统、人工神经网络、决策树、数据挖掘等，专家系统技术应用最广，最为成熟，但是也需要结合使用其他智能技术来克服专家系统技术自身的缺点。智能故障诊断技术的发展趋势主要有多信息融合、多智能体协同、多种算法结合等，并向提高智能性、快速性、全局性、协同性的方向发展。基于此，本文就针对电力系统故障的智能诊断进行分析。 关键词：电力系统；故障；智能诊断 引言 文章对电力系统故障的智能诊断进行了详细的阐述，通过对电力系统的简介，和对故障诊断的发展阶段进行了简要的分析，并阐述了电力系统故障的智能诊断实际应用存在的问题及对策，文章最后指出了电力系统故障的智能诊断的发展趋势。望文章的阐述推动电力系统故障的智能诊断的发展。 1电力系统概述 电力系统是由发电厂、送变电线路、供配电所和用电等环节组成的电能生产与消费系统。电力系统的主要功能是将自然界中的能源，通过先进的发电动力装置，将能源转换为电能。在通过输电线路和变压系统，将电能传送到各个用户。为了实现这一功能，电力系统在各个环节和不同层次还具有相应的信息与控制系统，对电能的生产过程进行测量、调节、控制、保护、通信和调度，以保证用户获得安全、优质的电能。 2电力系统故障智能诊断技术及发展现状 2.1智能故障诊断技术 传统的故障诊断方法分为基于信号处理和基于数据模型，均需要人工进行信息的处理和分析，缺乏自主学习能力。随着人工智能技术这一新方法的产生及发展，为故障诊断提供了初步的自动分析和学习的途径。人工智能技术能够存储和利用故障诊断长期积累的专家经验，通过模拟人大脑的逻辑思维进行推理，从而解决复杂的诊断问题。 目前在电网故障诊断领域出现了包括专家系统、人工神经网络、决策树理论、数据挖掘、模糊理论、粗糙集理论、贝叶斯网络、支持向量机及多智能体系统等技术以及上述方法的综合应用。 目前，在对电网故障智能诊断领域的研究中，依靠单一智能技术的系统多，信息的综合利用研究较少，协同技术的研究应用更少；投入运行的诊断系统多为专家系统，但是离线运行的多，在线运行的很少。即使广泛投入使用的专家系统也同样存在着：（1）知识的获取和管理问题，难以获取较高适应度和准确度的知识。（2）推理的效率问题。（3）故障诊断的在线应用问题，目前仅限于离线故障诊断，该结论不能指导对电网的实际控制。（4）故障诊断的动态分析问题，缺乏故障的动态分析，从而屏蔽了很多有用的细节，尤其是各元件之间的相互关联关系等。基于以上问题，采用决策树方法可以对系统信息进行归类梳理，可以提高专家系统的速度；通过粗糙集方法建立清晰的数学模型；采用数据挖掘和关联性规则可以提高故障诊断分析的准确度。这几种方法的结合应用有助于提高故障诊断的智能水平、效率和准确度。 2.2电力系统故障智能诊断发展现状 电力系统连锁故障分析理论与应用中提到，电力系统故障智能诊断是相对传统的故障诊断而言的。在传统的故障诊断方法可划分为两类。其一是关于信号出路的方法。其二是数学模型的方法。这些都需要人为地区判断和分析，这些方法应用是没有自动化的处理能力。故障的智能诊断是将传统的方法，与当下先进的计算机技术有效的结合，形成的人工智能技术的新方法，对电力系统的故障进行智能的诊断，这是故障诊断技术发展的新时期。 3智能故障诊断面临的问题和对策 3.1智能故障诊断面临的问题 知识的获取和管理问题，也可以说是规则的表达和维护问题。知识是专家系统行为的核心，如何根据系统的变化，获取具有较高适应度和准确度的知识（规则）。对知识的一致性、冗余性、矛盾性和完备性进行检验、维护和管理，是专家系统亟需解决的首要问题。 推理的效率问题，也可以说是如何解决规则组合爆炸的问题。规则库的规模增大以后，搜索的运算量迅速增长，尽管人们提出了许多算法，规则组合爆炸的问题还是没有得到满意的解决。 故障诊断的在线应用问题。以往的故障诊断离线运行，只能告诉调度员已有故障是如何发展的，因为运行方式的多变性，离线故障诊断结论不一定能够指导调度员对电网的实际控制；只有做到在线运行，才能及时帮助调度员进行控制决策。 故障诊断的动态分析问题。以往的故障诊断只能进行静态分析，忽略了故障动态过程的大量有用的细节，尤其是采用了高速保护的大型电网，更加需要分析动态过程，例如快速相继开断过程中的顺序和相互关系、复杂故障中各元件之间的相互影响、电压崩溃的动态过程、运行方式切换或调度控制过程对电网的影响等。 3.2智能故障诊断面临问题的解决对策 对于知识的获取和管理问题，可以采用提高故障诊断系统的学习能力的方法，如 ANN、数据挖掘、仿生学方法等。这些智能方法都有其优点和局限性，需要有针对性地应用。 对于推理的效率问题，可以采用计算速度更快的计算机硬件和软件算法，通信速度更快的数据采集和传输手段；数据挖掘是从各种复杂故障中发现最常见的故障或分解出简单故障的有力手段；建立系统的故障案例库，可以降低决策分析的计算量，提高诊断推理的效率。 对于故障诊断的在线应用和动态分析问题，可以采用更能够反映电网实时运行状态的信息，如广域量测系统、高速保护信息系统和故障录波信息系统、稳定控制系统等提供的动态数据；实时进行电网的灵敏度分析，动态分析电网的健康状况；增量挖掘技术只处理实时的

《机械故障诊断技术》课程论文

《机械故障诊断技术》论文 ---转子不平衡的故障机理和诊断 学院：机械工程学院 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 日期： 2013年10月14日

摘要 旋转机械转子不平衡故障是由于转子部件质量偏心或转子部件出现缺陷造成的故障,旋转机械约有近七成的故障与转子不平衡有关,且旋转机械转子故障类型多样,故障特征相近,因此对旋转机械的转子不平衡故障的分析、诊断以及类型的甄别是十分必要的。转子不平衡是大型回转机械常见的故障之一，也是引起旋转机械振动的主要原因。因此，针对转子不平衡故障的诊断和分析越来越受到人们的重视。本文主要介绍了质量不平衡故障机理、原因和振动特征，并详细分析了旋转机械不平衡的故障机理与特征,找出了其故障原因并提出了解决措施,对从事设备维护工作的人员具有一定指导意义。 关键词：旋转机械转子不平衡故障诊断轴心轨迹全息谱 ABSTRACT Rotating machinery rotor unbalance fault is due to the quality of the eccentric rotor or rotor component parts defects caused by the failure, rotating machinery fault about around seventy percent on the rotor unbalance and rotor rotating machinery fault types, fault features are similar, so the rotating machinery rotor imbalance fault analysis, diagnostics and the type of screening is necessary. Rotor imbalance is a large rotating machinery common faults, is one of the main causes of rotating machinery vibration. Therefore, for rotor unbalance fault diagnosis and analysis of more and more people's attention. This paper describes the mechanism of mass unbalance fault, causes and vibration characteristics, and a detailed analysis of rotating machinery unbalanced fault mechanism and characteristics, to identify the cause of the failure and proposed solutions, engaged in equipment maintenance personnel working with certain guiding significance. Keywords: rotor unbalance fault diagnosis of rotating machinery Orbit holospectrum

故障诊断技术研究及其应用

故障诊断技术研究及其应用 1 引言 以故障为研究对象是新一代系统可靠性理论研究的重要特色，也是过程系统自动化技术从实验室走向工程的重要一环。最近二十多年来，以故障检测、故障定位、故障分离、故障辨识、故障模式识别、故障决策和容错处理为主要内容的故障诊断与处理技术，已成为机械设备维护、控制系统系统可靠性研究、复杂系统系统自动化、遥科学、复杂过程的异变分析、工程监控和容错信号处理等领域重点关注和广泛研究的问题。 诊断(Diagnostics)一词源于希腊文，含义为鉴别与判断，是指在对各种迹象和症状进行综合分析的基础上对研究对象及其所处状态进行鉴别和判断的一项技术活动[1]。故障诊断学则是专门以考察和判断对象或系统是否存在缺陷或其运行过程中是否出现异常现象为主要研究对象的一门综合性技术学科。它是诊断技术与具体工程学科相结合的产物，是一门新兴交叉学科。故障诊断与处理技术，作为一门新兴技术学科，可划分为如下三个不同的研究层次： (1) 以设备或部件为研究对象，重点分析和诊断设备的缺陷、部件的缺损或机械运转失灵，这通常属于设备故障诊断的研究范畴； (2) 以系统为研究对象，重点检测和分析系统的功能不完善、功能异常或不能够完成预期功能，这属于系统故障检测与诊断的研究范畴； (3) 以系统运行过程为研究对象，考察运行过程出现的异常变化或系统状态的非预期改变，这属于过程故障诊断的研究范畴。 概而言之，故障诊断研究的是对象故障或其功能异常、动作失败等问题，寻求发现故障和甄别故障的理论与方法。无论是设备故障诊断、系统故障诊断还是过程故障诊断，都有着广泛的研究对象、实在的问题背景和丰富的研究内容。本文将从故障诊断与处理技术的研究内容、典型方法和应用情况等三个方面，对故障诊断及相关技术的发展状况做一综述，同时简要指出本研究方向的若干前沿。 2 故障诊断与处理的主要研究内容 故障诊断与处理是一项系统工程，它包括故障分析、故障建模、故障检测、故障推断、故障决策和故障处理等五个方面的研究内容。 2.1 故障分析 故障是对象或系统的病态或非常态。要诊断故障，首先必须对故障与带故障的设备、系统、过程都有细致分析和深入研究，明确可能产生故障的环节，故障传播途径，了解故障的典型形式、表现方式、典型特征以及故障频度或发生几率，结合对象的物理背景了解故障产生的机理、故障关联性和故障危害性。 常用的故障分析方法有对象和故障环节的机理分析法、模拟法、数值仿真或系统仿真法和借助数学模型的理论分析法等。 2.2 故障建模 模型分析是现代分析的基本方法，对复杂对象的故障诊断同样具有重要应用价值。为了定量或定性地分析故障、诊断故障和处理故障，建立故障的模型和带故障对象的模型是十分

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

嵌入式智能故障诊断系统设计

嵌入式智能故障诊断系统设计 摘要：针对传统的故障诊断方法精度不高，实时性不好的问题，在嵌入式系统 环境下进行故障实时诊断系统的优化设计。本文首先分析了机械状态监测及故障 诊断的相关理论，然后详细分析了嵌入式智能故障诊断系统的设计与实现。实验 结果表明，采用该故障诊断系统进行滚动轴承故障实时检测非常便捷实用又适于 后续联网管理。 关键词：嵌入式系统；滚动轴承；故障诊断；硬件系统 引言 随着现代科技的不断发展，机械设备早已不是一个纯机械装备，而是融合了自动控制、 液压与气压传动等技术的结构和功能都十分复杂的系统。这给机械运行状态的监测和故障诊 断提出了越来越高的要求。机械运行过程中发生的故障不仅会导致重大经济损失，还可能给 人身安全带来极大威胁。因此，实时监测机械设备的运行工况并及时诊断故障，对经济效益 和社会效益的提高都有极其重要的意义。 1 机械状态监测和故障诊断的相关理论 机械诊断技术是通过监测机械设备运行状况，发现故障并预报故障发展趋势，诊断故障 类型及故障原因，确保机器正常运转的技术。目前，普遍采用的机械诊断技术有振动监测、 油液监测、噪声监测和无损探伤等。油液光谱分析技术通过分析机油中的金属颗粒物浓度， 能准确判断机械设备传动系统是否存在磨损型故障隐患。无损探伤技术利用物质的光、磁和 电等特性，能够在不损坏工件或改变机械设备运行状态的前提下准确完成机械部件工况的监测。 故障机理分析是机械诊断的关键。故障机理是在理论研究和实验分析的基础上得到的反 映故障信号和机器参数关系的表达式。从采集到的机械设备的状态信号，它能方便诊断出故 障的位置。这些状态信号通常是机械设备运行过程中表现出来的物理或化学现象，如机械振动、运行噪声、机器温度、油压波动、功耗增多和异常气味等。机械运行状态监测是通过各 种传感器采集机械设备运行过程中的物理或化学状态信号，并据此诊断故障的类型及原因。 故障信号的提取与处理是机械诊断中的重要步骤。通过分析传感器采集到的反映机械设备运 行状态的信号，提取出机械故障特征信息，从而为故障类型和故障原因的准确诊断提供可靠 的依据。信号处理方法经历了从时域分析到频域分析，再由频域分析到时频域分析的发展过程。频域分析将采集到的机械状态信号从时域变换到频域。典型的频域分析法有基于快速傅 里叶变换的经典谱估计法和现代谱估计法。时频分析技术同时在时域和频域分析机械非平稳 信号，其中Wigner-Ville时频分布等时频分析技术在机械诊断中得到了普遍应用。 2 嵌入式智能故障诊断系统设计 本系统将整体结构分为四层，包括管理层、功能层、推理层和数据层。管理层主要负责 整个系统的管理机制与通信机制。决策需要通信的Agent双方需要对话，还是需要进行知识 的交换。二是要Agent之间的关系作出判断。Agent之间的交互有两种关系：正关系和负关系。正关系表示Agent的规划有重叠的部分，或某个Agent具备其他Agent不具备的能力， 各Agent可通过管理层的协调获得帮助，负关系会导致冲突。管理层要进行协调，达到冲突 的消解的目的。功能层是多Agent诊断系统的核心层。主要包括知识处理、特征提取、实时 监控、故障诊断与故障决策等功能组件。推理层处于数据层和功能层之间。主要提供各功能 组件所需的知识或数据，并对推理机制进行定义。数据层包括数据库、知识库与扩展知识库 三个方面。数据库主要用于存储由传感器获得的各种信息，知识库为众多相关领域的专家的 经验总和。扩展知识库主要是为系统的日后扩展诊断功能留下接口。在管理层中主要有两个Agent：管理Agent和数据传输Agent。管理 Agent负责协调各Agent和通信，数据传输Agent 负责与后台计算机上的通信Agent之间传输巡检数据。具体诊断时，数据采集子系统将被诊 断设备的运行状态、参数等数据采集输入到诊断系统，一方面提供给PC端显示，另一方面，将数据提供给诊断方法 Agent，形成诊断请求。管理Agent对诊断请求进行任务分解，得出 多个子任务，再根据对诊断Agent的认识，将诊断任务分配给适当的诊断Agent。管理Agent 还要负责诊断Agent间的工作协调、协作和借助于KQML语言通信，以及将各诊断Agent的

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。

汽车故障诊断技术复习试题与答案解析

《汽车故障诊断技术》复习题 一、单项选择题 1＞汽车的症状表现为怠速不稳定，这属于问诊中的以下哪一项内容（A ） A、怠速不良 B、发动机工作不正常 C、故障发生时的情况 D、故障发生的频率 2、以下哪些原因不会导致起动机运转无力。（B ） A、蓄电池亏电 B、起动保险熔断 C、电磁开关线圈短路 D、起动机内炭刷接触不良 3、发动机在工作的时候会出现抖动的现象，以下哪些原因有可能。 （A ） A、个别喷油器不工作 B、油道被堵塞 C、油泵不工作 D、点火控制器有问题 4、叶片式空气流量计在拆下单件检查时，在部分打开与不开时出现 FC - E1之间无穷大的情况，这说明。（A ） A、叶片式空气流量计损坏 B、叶片式空气流量计良好 C、不能判断 D、可造成汽车起动困难 5、接通起动开关时，起动机能带动发动机正常转动，但是不能够起 动发动机让其工作，有时候伴随着车的迹象。采用调火方法进行判断时，可见高压火为黄红色，造成这一现象的原因是。（A ） A、点火线圈性能劣化 B、叶片式空气流量传感器损坏

C、曲轴位置传感器无信号 D、不能判断原因 6、以下哪个原因不会造成汽车的发动机冷却系统泄漏。（D ） A、气缸垫损坏 B、水套侧盖衬垫损坏、螺钉松动或螺钉未按规定顺序紧固 C、机体上的水堵封水不严 D、在天气炎热或高原地区长时间行驶 7、以下哪个原因会造成汽车的发动机暖机时频繁失速。（A ） A、怠速控制阀有故障 B、水套侧盖衬垫损坏、螺钉松动或螺钉未按规定顺序紧固 C、机体上的水堵封水不严 D、在天气炎热或高原地区起动汽车 8、以下哪个原因会造成汽车不能起动。（B ） A、三元催化转换器失效 B、点火器损坏 C、电控燃油泵性能不良 D、个别喷油器堵塞 9、能够造成汽车有着车征兆，但发动机不能起动的原因是。（B A、怠速控制阀有故障 B、分电器盖漏电 C、汽车存在故障码 D、燃油压力过高 10、踩下离合器踏板，消除分离杆内端与分离轴承之间的间隙所需的 离合器踏板行程，称为离合器踏板的（ B ）o A自由间隙B自由行程 C自由高度D踏板高度11 ＞关于ABS ,下列说法哪个错误（B ）

故障诊断技术综述

故障诊断技术综述 一引言 故障诊断技术是一门紧密结合生产实际的工程科学，是现代化生产发展的产物。随着现代科学技术在设备上的应用，设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，由于许多无法避免的因素影响，会导致设备出现各种故障，从而降低或失去预定的功能，甚至会造成严重的乃至灾难性的事故。不言而喻，机械故障诊断技术在工业生产中起着越来越重要的作用，生产实践证明，研究故障诊断技术具有重要的现实意义。 二故障诊断技术的定义 故障诊断技术就是在设备运行中或基本不拆卸设备的情况下，掌握设备的运行状况，根据对被诊断对象测试所取得的有用信息进行分析处理，判断被诊断对象的状态是否处于异常状态或故障状态，判断劣化状态发生的部位或零部件，并判定产生故障的原因，以及预测状态劣化的发展趋势等。其目的是提高设备效率和运行可靠性，防患于未然，避免故障的发生。 三故障诊断技术的构成环节 从故障诊断的流程看，通常诊断系统由信号采集、信号处理、状态识别和诊断决策四大部分构成。其中，信号采集是基础，信号分析和处理是关键，状态识别(包括判断和预报)是核心，决策与管理是最终目标。前3个环节是基本环节。 1.信号采集 信息采集的基本任务是获取有用的信息。这是故障诊断的基础和前提，监测获取到的有用信息越多，监测数据越真实，越容易判断出故障原因。在运行过程中，必然会有力、热、振动及能量等各种量的变化，由此会产生各种不同的信息，根据不同的诊断需要，选择能表征设备工作状态的不同信息，如振动、压力及温度等，是十分必要的。这些信号一般是用不同的传感器来拾取的。只有采集到反映设备实际状态的信号，诊断的后续工作才有意义，因而信号采集是故障诊断技术中不可缺少的重要环节。 (1) 常用的设备状态监测技术分类 1) 振动信号监测技术 对设备的振动信号测试和分析，能获得机体、转子或其他零部件的振动幅值、频率和相位3个基本要素，经过对信号的分析、处理与识别，可了解到设备的振动特点、结构强弱、振动来源、故障部位和故障原因，为诊断决策提供依据。故利用振动信号诊断故障的技术较为普遍。 2) 声信号监测诊断技术 声信号监测诊断技术包括：噪声诊断、超声波诊断和声发射诊断技术。其中噪声的分析与诊断通常有两个目的：一是寻找机器发出噪声的主要声源，以便采取相应措施降低噪声；二是利用噪声信号判别故障。从噪声信号中提取特征信号，可以检测出故障的原因和发生故