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【2017年整理】一绪论-5
故障诊断技术;大作业:;参考教材: 《现代故障诊断与容错控制》 周东华 《控制系统的故障检测与诊断技术》 周东华 《控制系统的故障诊断和容错控制》 闻新 《智能故障诊断与专家系统》 吴今培 《工业系统的故障检测与诊断》 蒋浩天;第一章 绪论;一、故障诊断的发展历史;故障检测与诊断技术发展至今,经历了三个阶段。;第三阶段:20世纪80 年代至今;二、现代智能故障诊断技术;1、基于数学模型及参数/状态估计的方法; 参数估计诊断法;其设计步骤如下:;参数估计诊断法的基本思想是:;参数估计诊断法需要下列前提条件:; 状态估计诊断法;采用状态估计诊断方法的前提条件: ;等价空间法基本思想是利用系统的输入输出的实际测量值检验系统数学模型的等价性,从而实现故障的检测和分离。 常用的等价空间方法有:基于约束优化的等价方程法、广义残差产生器法、方向性残差序列产生法、近似扰动解耦的等价空间法等。;2)基于神经网络的诊断方法;优点:人工神经网络的优点是高度非线性、高度容错和联想记忆等。 不足:诊断方法属“黑箱”方法,不能揭示系统内部的一些潜在关系,无法对诊断过程给予明确解释;网络训练时间较长,并且对未在训练样本中出现的故障无能为力。;2、基于数据分析与直接推理的方法;1)基于信号处理的故障诊断技术;2)基于故障树的诊断方法;以电动机不转为顶事件的简单故障树示意图;其优点是能够实现快速诊断;知识库容易动态修改,并保持一致;概率推理可在一定程度上被用于选择规则的搜寻通道,提高诊断效率; 缺点是由于故障树是建立在部件联系和故障模式分析基础之上,因此不能诊断不可预知的故障;诊断结果严重依赖故障树信息的完全程度。如果给定的故障树不完全、不详细、不精确,那么对应的诊断也同样不完全、不详细和不精确。;3)基于Petri 网的故障诊断方法;3、基于专家系统和机器学习方法;1)基于规则的专家系统诊断方法;下图给出了故障检测诊断专家系统结构框图。;在故障检测诊断专家系统的知识库中,存储了某个对象的故障征兆、故障模式、故障成因、处理意见等内容,这是检测的基础。;该方法的优点是使用直接的知识和相对简单的启发式知识表示,诊断推理速度快;要求数据的存储空间相对较小;易于编程和实现。 缺点是依赖于历史的故障经验,知识库覆盖的故障模式有限,知识获取困难,对未出现过的和经验不足的故障诊断,易造成诊断失败;该方法缺乏系统结构知识,不能较好地根据系统变化进行规则修改,缺乏自主性和灵活性。;2)基于范例的诊断;优点:诊断推理运用的知识是现场的具体故障范例,含义丰富,容易理解,大大降低了获取领域专家知识的难度,为快速诊断故障提供了一个途径。;3)基于模糊逻辑的诊断模型;在模糊故障诊断中,构造隶属函数是实现模糊故障 诊断的前提。 目前,模糊故障诊断有两种基本方法,一种是先建立故障现象与故障征兆之间的模糊关系矩阵,再通过模糊关系方程进行故障诊断; 另一种方法是先建立故障与征兆之间的模糊知识库,再进行模糊逻辑推理。;4、融合诊断方法;多传感器信息融合技术避免了单个传感器出现故障而产生的对系统的误判,通过融合给出了单一传感器监测不到的系统状态,有利于全面认识系统,提高了诊断可靠性,防止漏诊。;2)分布式理论在故障诊断中的应用;3)多Agent 智能故障诊断;三、故障诊断技术的发展趋势;1、分布式人工智能;2、自适应诊断模型;3、混合式智能诊断系统
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