人工智能診斷(編輯修改稿)
2024-08-31 13:31 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 挖掘機(jī)的故障診斷過(guò)程。 目前的研究熱點(diǎn)是把模糊數(shù)學(xué)方法融合到其他的故障診斷方法中進(jìn)行故障診斷研究。３．基于故障樹(shù)的方法故障樹(shù)分析是一種圖形演繹法，它可以圍繞一個(gè)或一些特定的故障模式，進(jìn)行層層追蹤，從而在清晰的故障樹(shù)下表達(dá)系統(tǒng)故障事件的內(nèi)在聯(lián)系，指出系統(tǒng)故障與單元故障之間的邏輯關(guān)系，有利于找出系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)和故障譜。 對(duì)于小系統(tǒng)一般采用人工建樹(shù)方法，即采用演繹法由上至下，循序漸進(jìn)地進(jìn)行。這時(shí)，通常把系統(tǒng)的故障狀態(tài)作為頂事件，然后找出系統(tǒng)故障與導(dǎo)致系統(tǒng)故障諸因素的邏輯關(guān)系，并將這些關(guān)系用特定的邏輯符號(hào)表示出來(lái)，由上而下逐漸分解，直到不能分解為止。這樣就建成一棵倒置的故障樹(shù)。故障樹(shù)的常用符號(hào)及意義如下圖所示。 根據(jù)故障樹(shù)可以找出故障中所有導(dǎo)致頂事件發(fā)生的最小割集，也就是系統(tǒng)全部可能的失效狀態(tài)，而全部最小割集的集合又稱(chēng)為系統(tǒng)的故障譜。以故障樹(shù)為手段，通過(guò)對(duì)故障譜的分析，了解系統(tǒng)發(fā)生故障的各種途徑及原因，找出系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)，從而可為提高系統(tǒng)的可靠性提出有效措施。 故障樹(shù)適合系統(tǒng)構(gòu)成層次分明、子系統(tǒng)間關(guān)系明確簡(jiǎn)單的系統(tǒng)，對(duì)于具有這些特點(diǎn)的系統(tǒng)，可以考慮運(yùn)用該方法診斷。值得指出的是，故障樹(shù)方法也適合較大系統(tǒng)的故障診斷任務(wù)，構(gòu)造挖掘機(jī)故障診斷系統(tǒng)可以考慮采用故障樹(shù)的方法。４．基于遺傳算法的方法遺傳算法是借鑒達(dá)爾文的物競(jìng)天擇、優(yōu)勝劣汰、適者生存的自然選擇和遺傳機(jī)理而形成的一種求解問(wèn)題的高效并行全局搜索方法，它能在搜索過(guò)程中自動(dòng)獲取和積累有關(guān)搜索空間的知識(shí)，并自適應(yīng)地控制搜索過(guò)程以求得最優(yōu)解。遺傳算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，Ｇ Ａ）的概念最初是由Ｈｏ１ｌａｎｄ提出的，隨后Ｄｅ Ｊｏｎｇ將其擴(kuò)展到了最優(yōu)化的應(yīng)用中。Ｇ Ａ依照達(dá)爾文關(guān)于自然界中物競(jìng)天擇，適者生存的選擇與進(jìn)化觀(guān)點(diǎn)形成其最優(yōu)化的搜索策略。 在基于知識(shí)的智能化故障診斷中，基于淺層知識(shí)的推理診斷在目前應(yīng)用較為成功?；谥R(shí)的診斷推理實(shí)際上就是這樣的一個(gè)問(wèn)題，即給定一個(gè)已知的征兆集合，
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