6_第六章机械故障诊断新技术.ppt

1、第1，6章机械故障诊断新技术，第1节故障诊断的模糊数学方法1，模糊教育的基本概念1模糊关系方程2是函数定义3所属函数确定4模糊逻辑运算5模糊关系矩阵确定，第2，2，模糊模式识别1直接识别方法是根据最所属原则确定的。2间接识别方法根据近场选择原则模式识别。3，3，模糊聚类分析1数据的标准化2校正3集群4，模糊综合诊断1模糊综合评价数学模型2模糊计算模型，4，2节故障诊断的人工神经网络方法1，神经网络模型1。解决了手动神经元模型、5，2神经网络模型(1)模型、6，(2，7，Hopfield网络反馈网络自组织著名TSP问题。实时处理，8，3节故障诊断的专家系统介绍专家系统是应用大量人类专家的知识和推

2、理方法解决复杂实际问题的人工智能计算机程序。由一套电脑软件组成的系统，具有相当数量的权威知识和学习能力，采取特定的战略，利用专门知识进行推理，使人们能够在通常的条件下解决难以解决的问题。(大卫亚设，美国电视电视剧，计算机)普通电脑软件由数据和节目二级组成，而专家系统是数据、知识和推理机三级组成。9，被称为“专家系统和知识工程爸爸”的费根鲍姆牙齿领导的研究小组在1968年成功地研究了第一个专家系统DENDRAL，并对频谱分析有机化合物分子结构进行了分析。19721976年，皮根鲍姆团队成功地为抗生素治疗开发了MYCIN医疗专家系统。此后，许多著名专家系统(如PROSPECTOR地质勘探专家系统、

3、CASNET青光眼诊断治疗专家系统、RI电脑架构设计专家系统、MACSYMA符号积分现定理证明专家系统、ELAS钻探资料分析专家系统、ACE电话电缆维护专家系统等)相继开发并进行了共光数据分析处理、医疗诊断、计算机设计、计算机设计在专家系统开发过程中，很多研究者同意人工智能系统是知识处理系统，知识表示、知识利用和知识获取将成为人工智能系统中三个茄子的基本问题。11，1，系统专用人工智能特征专家系统能解决的主要问题是(1)解决只有专家才能解决的实际复杂问题。(2)以模仿人类专家推理过程的电脑模式解决这些问题，达到人类专家的问题解决水平。成功的专家系统比较通常具有以下特征：(1)启发性，即辨别性知

4、识，可以用来推理。(。(2)透明性能描述了推理过程。(3)灵活的性能不断修改和扩展知识。12，二，专家系统结构(1)知识库(2)推理机(Inference Engine) (3)数据库(Data Base) (4)解释程序(节目13，14，机器故障诊断现代频谱分析法采用建模方法估算信号的频谱参数，速度快，运算量小，准确度高。受到越来越多的重视。目前适用的是自回归(AR)、滑动平均法(MA)和自回归滑动平均法(ARMA)。16，AR MA建模参数电力频谱模型，17，使用已知信号测试各种方法，以便对各种频谱估计方法有基本理解(N=32)。给定信号的格式为(3-13):f1=0.05，f2=0。40

5、，f3=0.42；Zn是噪音的一阶自回归过程：(3-14)，18。其中A是回归系数，U是方差为2的高斯白噪声。这样可以改变噪音的功率谱。选择适当的a(-0.8508)和2(1.010)值时，f1附近的信噪比为15dB、F2、F3附近的信噪比为30dB。牙齿信号用作比较基准。也可以直接使用高斯白噪声信号(A0)，这时功率谱是水平线。图中显示了每个信号的理论功率谱。在图中，横轴是标准化频率(-0.50.5)，纵轴是电力频谱值(-3050dB)。19、20、21、22、小波分析理论(使用沙发族转换)具有低频部分频率分辨率高、时间分辨率低的多分辨率特征。高频部分的频率分辨率和时间分辨率较低。检测信号暂

6、时异常，显示信号分析这一成分的显微镜，23，正常泵阀故障泵阀，24，正常活塞故障活塞，25，用于诊断机械设备故障的发电机械设备故障诊断技术基于多种基本技术，融合各种学科理论的新兴综合学科。因此，牙齿学科具有基础理论牙齿比较新，体系边界模糊，实施技术牙齿多种多样，工程应用牙齿广泛，发展牙齿越来越快，与高新技术发展密切的相关。26，1中存在的问题是机器故障诊断取得了长足的发展，但正在发展的新学科，还没有达到完美的水平。主要是发展不平衡，旋转机械的故障诊断理论和实践都取得了比较成熟的效果，往复机械的诊断理论和实践都需要提高。测量分析仪器和诊断仪器徐璐分离。便携式大部分分析系统，通常是传感器、放大机、

7、数据采集系统频谱。没有特定设备的特性数据，诊断系统不足。更好的是专用固定系统。一般固定在工厂或设备上，专门为牙齿设备服务。27，油田机械设备的诊断专用系统还落后。除了开发高校刚开始使用的诊断系统外，油田生产部对大型柴油机现有的诊断手段主要有侧工科大学、简单柴油机诊断机、精密信号分析器等多种。牙齿几种茄子诊断方式不能满足油田对柴油机故障诊断的实际要求。这表明，测试台只能在柴油机解体的情况下诊断，只能在维修厂货架上执行，不能满足现场诊断的需求。28，简单诊断仪的测试大部分是单一的，准确度低，精密信号分析器价钱昂贵，一般只分析振动信号，其专业性高，现场用户难以正确使用。因此，柴油机可靠性的要求越来越

8、高，油田迫切需要能够进行多种参数集成、精密、实用、智能的拆卸诊断的系统。29，2国内外柴油故障诊断的发展趋势很多文献表明，柴油故障诊断的趋势是解构化、高精度和智能化。对不解体检查的研究是开发可嵌入发动机的传感器的方向。美国、日本等已经成功地在发动机上放置了超薄传感器，诊断了发动机的温度和主要部件的配合间隙，并利用光纤传感器监控了发动机的转速波动。高精度化是指提高信号分析的信噪比。旨在通过消除诊断参数内的干扰(例如，使用一致的函数、多段时域平均值提高当前柱面信号强度、使用逆谱重编法消除其他柱面的影响、使用沙发变换消除噪音等)提高诊断精度。，30，智能化，诊断性专家系统开发，数据处理，分析，自动识

9、别故障，减少诊断工作量，提高诊断速度和准确性。标准化、构建测试标准、构建测试机制、设计和制造时考虑设备测试问题、传感器部署站、压力测量孔等，便于设备测试。网络化，网络资料传输，专家检查集中，机械医院。31，开发功能强大，但操作简单，适合现场人员使用，是智能故障诊断系统的研究方向，是智能故障诊断系统发展的必要条件。故障诊断技术牙齿新兴学科日趋完美，还不是其发展过程的结束牙齿。随着电脑技术、测试技术、信号处理技术、信息论、控制论、可靠性理论、系统工程等现代科学技术的发展，故障诊断技术学科的基础理论和实施技术将推进牙齿学科更高水平、更深内涵、更广应用前景的发展。32，3。故障诊断和识别过程故障诊断这

10、一新兴学科近年来取得了很快的发展但在人工智能领域也面临着共同的问题是知识说明和知识输入的“瓶颈”问题。模糊数学创始人扎德提出，模式识别可以视为不透明映射。新的情况或新的模式可以被观察者正确地识别和分类。但是，将牙齿图案映射到正确类别的过程是不透明的。详细的过程旁观者不仅难以捉摸，而且对标识符本人也很难理解。电脑模式识别的任务是用透明映射方式代替这种不透明映射，用计算机语言准确地描述。33，例如，标识的目标事件可以具有许多特定示例。换句话说，目标事件具有大量不透明贴图，用于将所有图案映射到设置的类别。这将识别其中的某些或所有模式，并将其分类为目标事件的类别。人类用他们的认知和认知器官处理和实现牙

11、齿不透明映射。但是，另一方面，电脑模式识别，我们需要用明确说明的透明映射方法代替自然的不透明映射。34、整个过程由两个茄子不同的阶段组成。第一步是构建根据适当的特征描述已识别的目标事件的特殊表示法。第二部分是为了透明映射，在计算机上执行显示处理以实现分类。两项工作中最困难的是第一阶段的设计。一旦了解了特征，就可以对综合数学转换过程起到理论地图的作用，达到预期的效果，并在不同程度上满足我们的要求。但是，一般来说，我们没有先验基础。此外，不知道什么表达更适合模式识别过程。35，以人们认识到道歉的目标事件为例。人们通过看、闻、摸、剥皮、吃、拿、分类、生活等一系列长期生活实践，学会了认知、苹果的智力。

12、但是人们不能完整而简单地描述苹果。牙齿映射过程基本上是不透明的。相反，不仅要处理电脑模式识别、透明映射，还要处理特征函数选择问题。我们已经有了测量色彩、气味、纹理等特性的非常精密的仪器，但是很难判断哪些特性最基本、最有用、哪些特性不必要、最重要。描述目标事件的功能选择很困难，但这是电脑模式识别实现中最基本的字典处理任务。其中，目标事件可以是概念或物理实体，也可以是情况、情况等。36，在上述讨论中，我们可以得出以下结论：世界事物很复杂，其特征信息多种多样，人们可以识别所有信息，但各信息之间的关系不透明，人们仍然很难找到这种关系。人们有识别牙齿信息的能力，但对牙齿信息特征的描述是不透明的。也就是说，没有统一牙齿描写的标准明道。因此，医生沟通困难，计算机“理解”更困难。人们根据已知信息得出结论的推理过程是不透明的。也就是说，人们不知道自己的推理过程是如何进行的，当然不能有效地模拟计算机。37，一方面，世界万物有很多可以描述的特征，另一方面，计算机有很高的运算速度和很大的存储空间。但是两者之间的互连通道很窄，限制了电脑的使用。这是所谓的“瓶颈”问题。38，4。对智能故障诊断系统开发的讨论是一个