設(shè)備故障診斷研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢論(編輯修改稿)
2025-02-03 01:25 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 有人 工智能的柴油機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)也成為現(xiàn)代柴油機(jī)管理的研究方向。 20 世紀(jì) 70 年代美國通用電器公司研制出基于規(guī)則的內(nèi)燃電纜機(jī)車故障診斷系統(tǒng) (DELTA 專家系統(tǒng) )， 1996 年美國 EMD 和 Rockwell 公司聯(lián)合開發(fā)的柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)視系統(tǒng) (ICM) 和診斷專家系統(tǒng) (EMD)。專家系統(tǒng)利用專家經(jīng)驗(yàn)，從大量的樣本中提取故障特征，描述故障和征兆之間的關(guān)系網(wǎng)。在進(jìn)行故障診斷時，根據(jù)已知事實(shí)，采用基于推理機(jī)通過故障原因與征兆進(jìn)行匹配。專家系統(tǒng)是診斷領(lǐng)域最引人注目，也是研究最多、應(yīng)用最廣的一類智能診斷技術(shù)。它 主要應(yīng)用于沒有精確數(shù)學(xué)模型或者很難建立數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜系統(tǒng)。在實(shí)際的運(yùn)用中，有基于網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專家系統(tǒng)的診斷方法，此方法建立基于網(wǎng)絡(luò)的智能診斷系統(tǒng)，并討論在建立此系統(tǒng)時的診斷過程和相關(guān)困難。 小波分析診斷法 小波分析法是 20 世紀(jì) 80 年代中期由法國學(xué)者 Daubeches 和 Callet 引入信號處理領(lǐng)域而發(fā)展起來的數(shù)學(xué)理論和方法，它能解決許多傅里葉變換難以解決的問題，被認(rèn)為是傅里葉分析方法的突破性進(jìn)展。其基本思想是用信號在一簇 基函數(shù)張成空間上的投影表征該信號。小波分析優(yōu)于傅里葉之處在于： 小波分析在時域和頻域同時具有良好的局部化性質(zhì)，是一種窗口大小 (即窗口面積 ) 固定但其形狀、時間窗和頻率都可以改變的時頻局部化分析方法。即在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率，能聚焦到信號的任意細(xì)節(jié)，對信號的突變有很強(qiáng)的識別能力，能有效地去噪和提取有用信號，被譽(yù)為分析信號的顯微鏡，小波分析在信號處理、圖像處理、話音分析、模式識別、量子物理、生物醫(yī)學(xué)工程、計(jì)算機(jī)視覺、故障診斷及眾多非線性科學(xué)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用?；谛〔ǚ治龅墓收显\斷方法是先對信號進(jìn)行多級小波分解，得到各子帶數(shù)據(jù)，通過對小波變換系數(shù) 模極大值的檢測來實(shí)現(xiàn)對信號奇異性的檢測，從而確定故障發(fā)生的時間。小波變換在故障診斷中的具體應(yīng)用表現(xiàn)在以下幾個方面：① 利用小波變換檢測信號的突變；② 利用觀測信號頻率結(jié)構(gòu)的變化；③ 利用脈沖響應(yīng)函數(shù)的小波變換；④ 利用小波變換去噪提取系統(tǒng)波形特征；⑤ 利用小波網(wǎng)絡(luò)。雖然小波分析在信號處理方面得到了廣泛的應(yīng)用，但總體上說，小波變換理論和小波變換在故障診斷中的應(yīng)用還處于發(fā)展階段， 模糊集診斷法 模糊集理論是美國控制論學(xué)者 Zadeh 于 1965 年提出的為描述與處理廣泛存在模糊的時間和概念的理論工 具。它能夠處理故障診斷中的不確定信息和不完整信息，基于模糊集的故障診斷方法主要是利用集合論中的隸屬度函數(shù)和模糊關(guān)系矩陣的概念，解決故障與征兆之間的不確定關(guān)系。 其他診斷法 除了上述理論和方法外，在故障診斷領(lǐng)域中，還有基于向量機(jī)的診斷方法，基于微粒群算法的診斷方法，基于灰色理論的診斷方法，基于云模型的診斷方法以及把各種診斷相結(jié)合的方法。綜上所述，單一的故障診斷技術(shù)有著各自的優(yōu)缺點(diǎn)，難以滿足復(fù)雜系統(tǒng)的診斷要求。因此，將各種不同的診斷方法有效地結(jié)合起來，對故障診斷有著重要的意義，是故障診斷技術(shù)發(fā)展的一 個趨勢。 2 故障診斷研究存在的問題 設(shè)備故障診斷技術(shù)雖然取得了不少進(jìn)展，有些方面已有較成熟的理論和方法 ，但仍有許多不足，特別是對復(fù)雜的大規(guī)模非線性系統(tǒng)故障診斷方法的研究更有待深入地探索。在技術(shù)方面，現(xiàn)有的不同等級和各種類型的故障診斷裝置， 能在不同程度上對被測對象進(jìn)行故障診斷，但與實(shí)際的需求相比，還有相當(dāng)大的距離。其主要的不足如下分析。 故障分辨率不高 現(xiàn)代大多數(shù)故障診斷系統(tǒng)雖然能快速地進(jìn)行故障診斷，但是由于設(shè)備越來越復(fù)雜，加上電路的非線性問題，使檢測點(diǎn)和施加的測試信號受到限制，因此影響了可控性和 可測性，同時造成故障診斷的模糊性和不確定性。另外，在模擬電路中，元器件的故障參數(shù)是一個連續(xù)量，測量響應(yīng)的數(shù)據(jù)引入誤差是不可避免的。最困難的是各元器件都有一定的容差，因此用字典法即使作硬故障的診斷，其效果也不如數(shù)字電路的字典診斷法。一般地說，字典法只能解決單故障診斷，在實(shí)際
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