第1章 绪论(智能故障诊断的基本概念)

智能故障诊断技术主讲人：沈志熙

shenzhixi@重庆大学自动化学院1第一章绪论1.课程的性质和内容2.智能故障诊断的基本概念3.智能故障诊断的研究目的和意义4.智能故障诊断的研究内容5.智能故障诊断的研究方法6.智能故障诊断的国内外研究概况21.课程的性质和内容课程性质——高等院校工科类的一门专业课智能故障诊断所涉及到的主要学科内容关系3课程内容本课程为选修课（共16学时），主要讲述智能故障诊断技术的理论基础部分，内容包括：智能故障诊断的基本概念（4学时）智能故障诊断的构成原理及方法（2学时）智能故障诊断的方案（3学时）智能故障诊断的控制策略（1学时）智能故障诊断的实现方法（2学时）分组讨论（2学时）复习总结（2学时）4学习要点基础性：重点在于对基本概念、术语、结构和原理的学习和掌握，目的是为以后的学习和研究工作打下基础，具体的知识点和相关算法不在要求之内。实践性：注意理论与实际应用相结合，在学习中思考如何将相关的理论概念、结构和原理与实际工程应用相对应。主动性：智能故障诊断正处于日新月异的发展中，其涉及到的先导知识很多，且新概念、新方法又不断涌现和丰富，因此必须对相关知识点、以及当前的技术流派和研究方向进行主动学习和追踪。5教材与参考教材：王仲生编.《智能故障诊断与容错控制》.西北工业大学出版社，2005年.参考：吴今培编.《智能故障诊断与专家系统》.科学出版社，1997年.杨军编.《装备智能故障诊断技术》.国防工业出版社，2004年.盛兆顺编.《设备状态监测与故障诊断技术及应用》.化学工业出版社，2003年.62.智能故障诊断的基本概念2.1什么是智能？2.2什么是故障？2.3什么是故障诊断？2.4什么是智能故障诊断？72.1什么是智能？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。表现形式：观察、记忆、想像、思考、判断智能可分为低级智能和高级智能：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8智能的基本要素三个基本要素：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9智能应具备的条件（能力）三个基本能力：感知、思维、行为感知能力——就是能感知外界变化和获取感性知识的能力思维能力——就是具有记忆、联想、推理、分析、比较、判断、决策、学习等能力行为能力——就是对外界刺激（输入信号）做出反应（输出信息）并采取相应动作的能力102.2什么是故障？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。11故障的分类设备故障通常可分为——对象故障、仪表故障和系统故障按故障发生的性质分——硬故障和软故障按故障发生的时间历程分——突发性和渐进性故障按故障存在的时间历程分——间歇性和永久性故障按故障显现的状况分——潜在故障和功能故障按故障原因分——内在故障和环境故障……12故障的性质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。13故障的性质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范。142.3什么是故障诊断？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。15故障诊断的实质故障诊断的基本思想：设被检测对象全部可能状态（正常和故障）组成状态空间S，它的可观测量特征的取值范围全体构成特征空间Y若系统处于某一状态s时具有确定的特征y，即存在映射 ；反之，一定的特征y也对应确定的状态s，即存在映射。状态与特征空间这一关系可表述为：因此，故障诊断的目的就是：根据可测量的特征向量来判断系统处于何种状态，也就是找出映射关系f故障诊断的基本思想表述特征空间状态空间fg16故障诊断的实质对于有限状态的系统，令正常状态为s0，n种故障对应的系统状态为s1,s2,…,sn；其中，处于状态si时，对应的可测量特征向量为yi=(yi1,yi2,…,yim)；故障诊断就是由特征向量y=(y1,y2,…,yk)，求出它所对应的状态s的过程在这种情况下，故障诊断就成为：根据特征向量对被测系统的状态进行分类的问题，或者说对特征向量进行模式识别的问题结论：故障诊断的实质——模式识别（分类）问题17故障诊断的过程故障诊断的过程有三个主要步骤：第一步是检测设备状态的特征信号，即信号测取；第二步是从检测到的特征信号中提取征兆，即征兆提取；第三步是根据征兆和其它诊断信息来识别设备的状态，从而完成故障诊断，即状态识别。 ——这是整个诊断过程的核心。18故障诊断的过程故障诊断的过程设备的状态特征信号人的感官传感装置征兆提取装置状态识别装置决策形成装置状态分析装置设备档案工作环境参考模式能量形式的特征信号物态形式的特征信号直接的物理状态指导诊断信息的进一步获取干预决策状态趋势状态状态19故障诊断的任务故障检测：采用合适的观测方式、在合适部位测取特征信号，即信号测取；采用合适的方法，从特征信号中提取状态征兆，即征兆提取故障识别：采用合适的状态识别方法与装置，依据征兆而推理识别出设备的有关状态，即状态识别故障分离与估计（预测）：采用合适的状态趋势分析法，依据征兆与状态推理出状态的发展趋势，即状态预测故障评价与决策：采用合适的决策形成方法，依据有关的状态和趋势作出调整、控制、维修等，即干预决策20故障诊断的分类按诊断方式分——功能诊断与运行诊断功能诊断是检查设备运行功能的正常性，主要用于新设备调试运行诊断是监视设备运行的全过程，主要用于正常运行的设备按诊断连续性分——定期诊断与连续监控定期诊断是按规定的时间间隔进行，一般用于非关键设备且为渐发性及可预测性故障连续监控是在机器运行过程中自始至终加以监视和控制，一般用于关键设备且为突发性及不可预测性故障按诊断信息获取方式分——直接诊断或间接诊断设备在运行过程中进行直接诊断是比较困难的，一般都通过二次的、综合的信息来做出间接诊断的212.4什么是智能故障诊断？智能故障诊断：是人工智能和故障诊断相结合的产物，主要体现在诊断过程中领域专家知识和人工智能技术的运用。它是一个由人（尤其是领域专家）、能模拟脑功能的硬件及其必要的外部设备、物理器件以及支持这些硬件的软件所组成的系统。22故障诊断的智能化能以人类思维的信息加工和认识过程为推理基础 ——学习能力能有效地获取、传递、处理、再生和利用诊断信息及多种诊断方法 ——自动获取诊断信息的能力能模拟人类专家，以灵活的诊断策略对监控对象的运行状态和故障做出正确判断和决策 ——对故障进行实时诊断的能力23从传统故障诊断到智能故障诊断故障诊断技术经历的三个阶段：第一阶段对诊断信息只作简单的数据处理第二阶段将信号处理和建模处理应用于数据处理 以上两个阶段，完全基于检测数据处理，没有利用领域专家知识——传统故障诊断阶段第三阶段以知识处理为核心，信号处理、建模处理与知识处理相融合——智能故障诊断阶段24从传统故障诊断到智能故障诊断传统故障诊断的局限性：未引入人工智能技术前，直接由领域专家完成状态识别任务，不能有效利用专家的知识和经验；缺乏推理能力，不具备学习机制；对诊断结果缺乏解释，诊断程序的修改和维护性差。智能故障诊断的优越性：引入人工智能技术后，能模拟领域专家完成状态识别任务（最大差别），人-机联合诊断，达到甚至超过专家；发展出基于知识的诊断推理机制，能模拟人类的逻辑思维和形象思维的推理过程；能解释自己的推理过程，并能解释结论是如何获得的。253.智能故障诊断的研究目的和意义智能故障诊断的研究意义：研究如何及时发现故障和预测故障并保证设备在工作期间始终安全、高效、可靠地运行 ——故障诊断技术为提高设备运行的安全性和可靠性提供了一条有效途径故障的随机性、模糊性和不确定性，导致一个故障的形成往往是众多因素造成的结果，且各因素之间的联系又十分复杂 ——传统故障诊断方法已不能满足现代设备的要求，必须采用智能故障诊断方法26智能故障诊断的研究目的及时发现故障，给出故障信息，并确定故障的部位、类型和严重程度，同时自动地隔离故障；预测设备运行状态、使用寿命、故障发生和发展；针对故障的不同部位、类型和程度，给出相应的控制和处理方案，并进行技术实现；自动对故障进行削弱、补偿、切换、消除和修复，以保证设备出现故障时的性能尽可能地接近原来正常工作时的性能，或以牺牲部分性能指标为代价来保证设备继续完成其规定功能；进行维修决策，减少维修费用，提高设备利用率。274.智能故障诊断的研究内容1）智能故障诊断的结构研究： 结构形式、构成原理、构成方法、评价内容和评价指标等2）智能故障诊断的方案研究： 基于状态反馈、基于故障补偿、基于多模冗余、基于功能模块、基于神经网络、基于专家系统等方案及其学习方法3）智能故障诊断的控制策略研究： 瞬时故障检测与消除、多模块并行诊断与决策、故障自适应学习、故障自适应补偿、故障自适应重构等策略4）智能故障诊断的实现方法研究： 故障检测、特征识别、状态预测、维修决策等技术285）智能故障诊断的具体方法研究：（主要依据知识处理方法进行分类）模糊故障诊断专家系统故障诊断神经网络故障诊断信息融合故障诊断智能体故障诊断集成化故障诊断网络化故障诊断……295.智能故障诊断的研究方法5.1基于信号检测的研究方法5.2基于数学模型的研究方法5.3基于知识的研究方法5.4基于感知行为的研究方法305.1基于信号检测的研究方法基于信号检测的方法：就是根据检测的故障信号，通过特征提取和故障识别找出故障源。此类方法的关键在于选择能真正反映设备运行状态的检测参数，然后采用小波分析、信息融合等方法进行故障诊断。315.2基于数学模型的研究方法基于数学模型的方法：就是把故障定义为实际过程相对于正常模型的改变，然后根据过程模型的变化范围和类型，进行故障诊断。常用的有参数估计法和状态估计法参数估计法是根据观测数据，利用参数估计方法辨识系统的动态参数模型，然后通过系统参数与模型参数的比较来判断故障；或依据辨识所得模型的参数和特征构造判别函数，对系统的工作状态进行识别和分类。状态估计法是利用系统的输入与输出，采用状态观测器（确定性系统）或状态滤波器（随机系统）估计系统内部状态，再由系统输出与观测器或滤波器输出构成的残差来进行故障诊断。325.3基于知识的研究方法基于知识的研究方法：不需要对象的精确数学模型，而是根据人们长期的实践经验和大量的故障信息设计出一套智能计算机程序，以此来解决复杂故障诊断问题。知识可分为两种：浅知识和深知识浅知识即人类经验知识，主要包括领域专家经验知识和控制者的启发性经验知识深知识指对象的模型知识和原理知识，它要求对象的每个环节具有明确的输入/输出表达关系33基于知识的诊断推理方法基于浅知识的诊断推理：通过演绎推理或产生式推理获取诊断结果；其诊断能力主要取决于所使用的知识的质和量优点是知识表达直观、模块性强、推理速度快；缺点是对知识集不完备、及没有考虑到的问题，易陷入困境基于深知识的诊断推理：先生成被监控对象的实际输出与期望输出不一致的原因集合；再根据知识及其约束关系，得出可能的结果优点是知识获取方便、维护简单，易保证知识库的一致性和完备性；缺点是推理复杂，搜索空间大，速度慢基于深、浅知识结合的诊断推理：浅知识形成诊断焦点，深知识进行确认，产生精确解释345.4基于感知行为的研究方法基于感知行为的方法：能够自动感知环境变化，并具有自识别、自处理和自适应能力。两种最典型的感知体：智能体（Agent）和智能结构（IntelligentStructures）智能体可以定义为具有感知能力、问题求解能力和与外界通信能力的实体智能结构是将传感元件、驱动元件与控制系统融合在基体材料中的一种结构356.智能故障诊断的国内外研究概况20世纪60年代末开始，已历经三个阶段：美国从1967年开始，NASA、ONR率先在故障机理研究和故障检测、诊断和预测等方面取得实用性研究成果；此后，在水泵、空压机、轴承、润滑油、内燃机、汽车