智能故障診斷技術(shù)知識總結(jié)(編輯修改稿)
2025-07-16 03:39 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 描述、故障與征兆的關系往往具有模糊特性，模糊語言變量能更準確地表示這種模糊性的征兆和故障問題在于知識獲取困難：如何確定故障與征兆間的模糊規(guī)則；如何實現(xiàn)模糊語言變量與隸屬度間的推理轉(zhuǎn)換7）基于神經(jīng)網(wǎng)絡的故障檢測與診斷方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡的聯(lián)想、推理和記憶能力進行知識處理適用于復雜多模式的診斷，有離線和在線診斷兩種方式 ■ 智能故障診斷中的機器學習策略及其理解簡單學習：文獻、專家和資料所描述的關于診斷對象的結(jié)構(gòu)、功能、運行約束條件等知識，機械學習機制為主；主要用于元知識學習階段交互學習：知識工程師或診斷對象處理過的知識，講授學習機制為主；主要用于領域知識學習和知識庫豐富階段獨立學習：推理策略面對的新知識，歸納學習機制為主；主要用于診斷能力改善階段□ 構(gòu)成方法： ■ 智能故障診斷系統(tǒng)的設計要求 智能故障診斷系統(tǒng)的設計，一般應滿足以下要求：1）滿足故障診斷的實際需要；主要指標有故障診斷率、診斷結(jié)果準確率、系統(tǒng)可靠性和投資效益比等，一般需分階段實現(xiàn)系統(tǒng)目標。2）建立適應不同診斷對象的知識庫；智能故障診斷系統(tǒng)是基于知識的，以知識處理為研究內(nèi)容，知識庫的建立是保證診斷結(jié)果正確性的前提。3）能自動獲取征兆；征兆的自動獲取是實現(xiàn)故障診斷智能化的重要環(huán)節(jié)。將征兆獲取從用戶交給計算機，既可減少人為差錯、提高診斷準確率，又可減輕操作要求、提高系統(tǒng)可接受性。4）診斷和推理方法應符合故障診斷要求；應從征兆出發(fā)去診斷故障，征兆對故障的肯定和否定程度，是故障診斷的根本依據(jù)。因此，知識表示和不精確推理應當充分反映故障診斷的特點。5）能實現(xiàn)計算機自動診斷；完成系統(tǒng)的方案設計后，用計算機進行系統(tǒng)的實際開發(fā)，可以使故障診斷易于實現(xiàn)，并獲得最佳效果。6）系統(tǒng)要經(jīng)過嚴格的測試和考核。一方面，開發(fā)進度的加快導致測試時間減少；另一方面，系統(tǒng)一般是由缺少現(xiàn)場經(jīng)驗的人員研制的。經(jīng)實驗室模擬測試、現(xiàn)場測試后，才能投入實際應用。三、智能故障診斷的控制方案□ 幾種控制方案的基本原理 ■ 基于狀態(tài)反饋、基于多模冗余、基于功能模塊、基于神經(jīng)網(wǎng)絡、基于專家系統(tǒng)的控制方案□ 基于專家系統(tǒng)的控制方案 ■ 結(jié)構(gòu)、原理控制方案：知識庫存放領域?qū)＜抑R；數(shù)據(jù)庫存放監(jiān)控對象原始數(shù)據(jù)、故障特征數(shù)據(jù)等；推理機按一定的推理規(guī)則，對監(jiān)控對象進行故障識別、估計和決策，根據(jù)故障性質(zhì)采取相應策略進行容錯控制?！?推理過程和推理機的概念，推理策略及其理解推理：就是對故障進行識別和容錯控制推理過程：就是將數(shù)據(jù)庫中的事實與知識庫中的規(guī)則進行匹配的過程推理機：實際上就是實現(xiàn)推理過程的一種智能程序推理方法：正向推理、反向推理、正反向混合推理基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的正向推理策略：推理過程較慢，適用于搜索空間較小的知識庫；基于目標驅(qū)動的反向推理策略、正反向混合的雙向推理策略：推理效率較高，適用于搜索空間較大的知識庫或在線故障診斷。 ■ 知識的分類及其理解1）原型知識：原型知識是領域?qū)＜抑赋龅墓收霞驼髡准@兩個集合之間存在的確定的映射關系“征兆族224。故障”生成的診斷知識可由規(guī)則或框架表示它是故障診斷必備的知識，也是推理機工作的基礎2）關聯(lián)知識：關聯(lián)知識是描述故障傳播特性的知識生成的診斷知識一般由規(guī)則來表示它
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