【文章內(nèi)容簡介】 征兆可能對應(yīng)多種故障。這種故障與征兆間的復(fù)雜關(guān)系導(dǎo)致了故障診斷的困難。3）隨機(jī)性——故障的發(fā)生常常是一個(gè)與時(shí)間相關(guān)的隨機(jī)過程，突發(fā)性故障的出現(xiàn)通常都沒有規(guī)律性；再加上某些信息的模糊性和不確定性，就構(gòu)成了故障的隨機(jī)性。4）可預(yù)測性——設(shè)備大部分故障在出現(xiàn)之前通常有一定先兆，只要及時(shí)捕捉這些征兆信息，就可以對故障進(jìn)行預(yù)測和防范。故障診斷：就是對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和異常情況做出判斷。具體說來，就是 在設(shè)備沒有發(fā)生故障之前，要對設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測和預(yù)報(bào)；在設(shè)備發(fā)生故障之后，要對故障的原因、部位、類型、程度等做出判斷； 并進(jìn)行維修決策。故障診斷的基本思想：設(shè)被檢測對象全部可能狀態(tài)（正常和故障）組成狀態(tài)空間s，它的可觀測量特征的取值范圍全體構(gòu)成特征空間y 若系統(tǒng)處于某一狀態(tài)s時(shí)具有確定的特征y，即存在映射；反之，一定的特征y也對應(yīng)確定的狀態(tài)s，即存在映射。狀態(tài)與特征空間這一關(guān)系可表述為：因此，故障診斷的目的就是：根據(jù)可測量的特征向量來判斷系統(tǒng)處于何種狀態(tài)，也就是找出映射關(guān)系 f故障診斷的實(shí)質(zhì)對于有限狀態(tài)的系統(tǒng)，令正常狀態(tài)為s0，n種故障對應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)為s1, s2, …, sn；其中，處于狀態(tài)si時(shí)，對應(yīng)的可測量特征向量為yi =(yi1, yi2, …, yim)；故障診斷就是由特征向量y =(y1, y2, …, yk)，求出它所對應(yīng)的狀態(tài)s的過程在這種情況下，故障診斷就成為：根據(jù)特征向量對被測系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行分類的問題，或者說對特征向量進(jìn)行模式識(shí)別的問題結(jié)論：故障診斷的實(shí)質(zhì)——模式識(shí)別（分類）問題故障診斷的過程有三個(gè)主要步驟：第一步是檢測設(shè)備狀態(tài)的特征信號(hào)，即信號(hào)測??；第二步是從檢測到的特征信號(hào)中提取征兆，即征兆提?。坏谌绞歉鶕?jù)征兆和其它診斷信息來識(shí)別設(shè)備的狀態(tài)，從而完成故障診斷，即狀態(tài)識(shí)別?！@是整個(gè)診斷過程的核心。故障診斷的任務(wù) 故障檢測：采用合適的觀測方式、在合適部位測取特征信號(hào)，即信號(hào)測??；采用合適的方法，從特征信號(hào)中提取狀態(tài)征兆，即征兆提取故障識(shí)別：采用合適的狀態(tài)識(shí)別方法與裝置，依據(jù)征兆而推理識(shí)別出設(shè)備的有關(guān)狀態(tài)，即狀態(tài)識(shí)別故障分離與估計(jì)（預(yù)測）：采用合適的狀態(tài)趨勢分析法，依據(jù)征兆與狀態(tài)推理出狀態(tài)的發(fā)展趨勢，即狀態(tài)預(yù)測故障評(píng)價(jià)與決策：采用合適的決策形成方法，依據(jù)有關(guān)的狀態(tài)和趨勢作出調(diào)整、控制、維修等，即干預(yù)決策什么是智能故障診斷？ 智能故障診斷：是人工智能和故障診斷相結(jié)合的產(chǎn)物，主要體現(xiàn)在診斷過程中領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)和人工智能技術(shù)的運(yùn)用。它是一個(gè)由人（尤其是領(lǐng)域?qū)＜遥?、能模擬腦功能的硬件及其必要的外部設(shè)備、物理器件以及支持這些硬件的軟件所組成的系統(tǒng)。從傳統(tǒng)故障診斷到智能故障診斷 故障診斷技術(shù)經(jīng)歷的三個(gè)階段：第一階段對診斷信息只作簡單的數(shù)據(jù)處理第二階段將信號(hào)處理和建模處理應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理以上兩個(gè)階段，完全基于檢測數(shù)據(jù)處理，沒有利用領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)——傳統(tǒng)故障診斷階段 第三階段以知識(shí)處理為核心，信號(hào)處理、建模處理與知識(shí)處理相融合——智能故障診斷階段傳統(tǒng)故障診斷的局限性： 未引入人工智能技術(shù)前，直接由領(lǐng)域?qū)＜彝瓿蔂顟B(tài)識(shí)別任務(wù)，不能有效利用專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)；缺乏推理能力，不具備學(xué)習(xí)機(jī)制；對診斷結(jié)果缺乏解釋，診斷程序的修改和維護(hù)性差。智能故障診斷的優(yōu)越性：引入人工智能技術(shù)后，能模擬領(lǐng)域?qū)＜彝瓿蔂顟B(tài)識(shí)別任務(wù)（最大差別），人機(jī)聯(lián)合診斷，達(dá)到甚至超過專家；發(fā)展出基于知識(shí)的診斷推理機(jī)制，能模擬人類的邏輯思維和形象思維的推理過程； 能解釋自己的推理過程，并能解釋結(jié)論是如何獲得的。智能故障診斷的研究意義：研究如何及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障和預(yù)測故障并保證設(shè)備在工作期間始終安全、高效、可靠地運(yùn)行——故障診斷技術(shù)為提高設(shè)備運(yùn)行的安全性和可靠性提供了一條有效途徑故障的隨機(jī)性、模糊性和不確定性，導(dǎo)致一個(gè)故障的形成往往是眾多因素造成的結(jié)果，且各因素之間的聯(lián)系又十分復(fù)雜——傳統(tǒng)故障診斷方法已不能滿足現(xiàn)代設(shè)備的要求，必須采用智能故障診斷方法智能故障診斷的研究目的 及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障，給出故障信息，并確定故障的部位、類型和嚴(yán)重程度，同時(shí)自動(dòng)地隔離故障； 預(yù)測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、使用壽命、故障發(fā)生和發(fā)展；針對故障的不同部位、類型和程度，給出相應(yīng)的控制和處理方案，并進(jìn)行技術(shù)實(shí)現(xiàn)；自動(dòng)對故障進(jìn)行削弱、補(bǔ)償、切換、消除和修復(fù)，以保證設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí)的性能盡可能地接近原來正常工作時(shí)的性能，或以犧牲部分性能指標(biāo)為代價(jià)來保證設(shè)備繼續(xù)完成其規(guī)定功能； 進(jìn)行維修決策，減少維修費(fèi)用，提高設(shè)備利用率。智能故障診斷的國內(nèi)外研究概況20世紀(jì)60年代末開始，已歷經(jīng)三個(gè)階段：美國從1967年開始，nasa、onr率先在故障機(jī)理研究和故障檢測、診斷和預(yù)測等方面取得實(shí)用性研究成果；此后，在水泵、空壓機(jī)、軸承、潤滑油、內(nèi)燃機(jī)、汽車發(fā)電機(jī)組、大型客機(jī)等方面都取得了許多研究成果英國和日本相繼在20世紀(jì)70年代初開始故障診斷的研究，并在鍋爐、壓力容器、核發(fā)電站、核反應(yīng)堆、鐵路機(jī)車等方面取得了許多研究成果國外，設(shè)備維修費(fèi)平均降低15～20%，技術(shù)投入占生產(chǎn)成本的比例，%、%、% 我國從20世紀(jì)80年代初開始這方面研究，在石化、冶金、電力等行業(yè)得到應(yīng)用；90年代后在各行業(yè)快速發(fā)展目前智能故障診斷的幾個(gè)重要研究方向 1）集成化智能故障診斷研究：現(xiàn)代設(shè)備復(fù)雜性和故障不確定性，單一方法不能滿足要求；集成多種方法進(jìn)行診斷，取長補(bǔ)短，提高診斷智能化水平。2）網(wǎng)絡(luò)化智能故障診斷研究：現(xiàn)有診斷大都面向單臺(tái)或單類設(shè)備，可擴(kuò)充性、靈活性、通用性差，信息不能有效交互和共享；分布式智能診斷能充分發(fā)揮各專家的特點(diǎn)，做到資源共享、協(xié)調(diào)診斷。3）適應(yīng)型智能故障診斷研究：利用智能結(jié)構(gòu)、智能agent的特性，構(gòu)建滿足現(xiàn)場需要，并對故障具有自修復(fù)、自補(bǔ)償、自抑制、自消除等適應(yīng)型智能故障診斷，也是一個(gè)很有前途的研究方向。智能故障診斷報(bào)告篇三引言自進(jìn)入21世紀(jì)以來，信息技術(shù)為廣大居民的生產(chǎn)生活帶來了很大的變化，機(jī)電設(shè)施也在整個(gè)生產(chǎn)過程發(fā)生著變化。在機(jī)械采礦中，添加了多種智能、自動(dòng)化設(shè)施。由于是機(jī)械設(shè)施，在生產(chǎn)與運(yùn)行中很容易出現(xiàn)各種問題，從而影響礦業(yè)發(fā)展。因此，在現(xiàn)實(shí)工作中，必須將診斷與維修技術(shù)作為研究重點(diǎn)，在將要發(fā)生或者發(fā)生故障時(shí)，對其進(jìn)行預(yù)警，控制故障延伸，確保工作人員安全。1故障診斷技術(shù)的總體概括從整體來看：故障診斷技術(shù)屬于防護(hù)方式，它是在確保生產(chǎn)過程的條件下，讓各個(gè)設(shè)備的參數(shù)滿足最佳狀態(tài)，然后再通過精密的儀表、儀器檢測設(shè)備是否滿足運(yùn)行要求，是否有數(shù)值變化和破損現(xiàn)象。如果有異常，明確出現(xiàn)異常的原因，破壞程度，能否持續(xù)利用，能夠持續(xù)利用的時(shí)間，然后再結(jié)合設(shè)備的受損度，看能否利用代替性的設(shè)備延伸時(shí)間，減小成本消耗。當(dāng)然，這一切工作都是在正常的運(yùn)行狀態(tài)中才有效。目前，應(yīng)用在礦山機(jī)電設(shè)備智能故障診斷的技術(shù)主要包含：數(shù)字建模、數(shù)據(jù)采集、識(shí)別分析、狀態(tài)預(yù)測和信息處理。數(shù)字建模是診斷智能故障的總規(guī)劃和原則，它要求展現(xiàn)智能分析優(yōu)勢。例如：在數(shù)學(xué)模糊診斷中，a是可能發(fā)生的事實(shí)案例，b是數(shù)據(jù)庫事例，通過對比a與b，在分析權(quán)值與特征的條件下得到準(zhǔn)確的結(jié)果。數(shù)據(jù)采集，是礦山機(jī)電設(shè)備事先制定好參數(shù)值，然后再診斷設(shè)備，進(jìn)行數(shù)值采集，用建模的方式對兩份數(shù)值進(jìn)行比對。一旦數(shù)值參數(shù)大于預(yù)設(shè)范疇、曲線變化，那么說明機(jī)電設(shè)備還存在問題。識(shí)別分析，是在掌握機(jī)電設(shè)備測試參數(shù)與原始參數(shù)的情況下，結(jié)合參數(shù)變化，從故障庫中找到類似樣本，再確認(rèn)產(chǎn)生故障的原因。也只有智能分析與識(shí)別，機(jī)電設(shè)備診斷與檢測才能達(dá)到智能要求。狀態(tài)預(yù)測，是在預(yù)測、識(shí)別現(xiàn)有參數(shù)后，結(jié)合相關(guān)資料，驗(yàn)證機(jī)電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，同時(shí)這種結(jié)果具有很好的可信性與真實(shí)性，該預(yù)測結(jié)果同時(shí)也是深入機(jī)電設(shè)備運(yùn)行的有效條件。信息處理，則是一份有效的測試參數(shù)，它要求將數(shù)據(jù)模型變成參數(shù)模型，再通過分析等形式進(jìn)行處理。它能準(zhǔn)確分辨無用與有用信息，通過綜合處理信息，找準(zhǔn)診斷結(jié)果和過程分析后，最后得出一份理想的分析報(bào)告。2礦山機(jī)電設(shè)備出現(xiàn)故障的原因從檢查已有設(shè)備故障反饋的信息來看，大多數(shù)故障都是零件原配變化或者損傷造成的。在這期間，零件損傷是零件原設(shè)計(jì)與形態(tài)出現(xiàn)偏離，這種偏離多數(shù)是機(jī)械使用或者內(nèi)部因素所致。常見的零件損傷體現(xiàn)為：意外和老化損傷所致。在相關(guān)設(shè)備設(shè)計(jì)之前，工作人員都會(huì)對參數(shù)極限進(jìn)行限制，一旦其輸出參數(shù)超過設(shè)計(jì)極限時(shí)，它的運(yùn)行狀態(tài)就會(huì)遭到破壞，甚至出現(xiàn)不同程度的故障。如果是超負(fù)荷造成的故障，就必須對技術(shù)參數(shù)和相關(guān)設(shè)備進(jìn)行調(diào)整，并且采用適當(dāng)?shù)姆绞?，以幫助其改善承受力。設(shè)備損耗是在內(nèi)外因素的共同作用下，隨空間與時(shí)間的改變，其綜合能力不斷降低。造成這種情況的主要原因是：機(jī)件剛性不夠、間隙過大、部件磨損與老化、相關(guān)設(shè)施磨損、系數(shù)過大、負(fù)荷增加、關(guān)鍵負(fù)荷的聯(lián)接發(fā)生磨損與變形等。3故障診斷在礦山機(jī)電維修中的運(yùn)用從故障診斷的目的來看：它是對機(jī)電設(shè)施的計(jì)劃與檢修，以此保障各種生產(chǎn)設(shè)施運(yùn)行的連續(xù)性。大致分成：事后檢修、根據(jù)周期檢修和狀態(tài)檢修。事后維修是機(jī)電設(shè)施發(fā)生故障的治理方案，不屬于主動(dòng)對策的范疇，而是大多數(shù)機(jī)電設(shè)施在沒有準(zhǔn)備的狀態(tài)下采用的方法。因此，將事后診斷應(yīng)用在礦山機(jī)電設(shè)施中的效果并不太理想，其檢修質(zhì)量也有待提高。周期檢修相對固定，并且?guī)е鴱?qiáng)制的特征，同時(shí)也是負(fù)責(zé)的展現(xiàn)。該方式方便易操作，大多數(shù)情況下是結(jié)合維修或者使用周期操作，從外看這種似乎會(huì)增加工人成本，事實(shí)上它是不可缺少的打基礎(chǔ)部分，從某種角度來看它也是節(jié)約成本的體現(xiàn)，通過積極防護(hù)設(shè)施，延長相關(guān)設(shè)備的使用年限和周期，并且及時(shí)發(fā)現(xiàn)和修復(fù)問題，最大程度的避免問題帶來的停產(chǎn)損失。因此，固定維修對礦山機(jī)電設(shè)備具有很好的作用，它能最大程度的做到防