智能故障诊断标准化技术研究

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1、智能故障诊断标准化技术研究智能故障诊断标准化技术研究智能故障诊断标准化技术研究智能故障诊断标准化技术研究智能故障诊断标准化技术研究智能故障诊断标准化技术研究智能故障诊断标准化技术研究智能故障诊断标准化技术研究智能故障诊断标准化技术研究杨寅哲(深圳赛格三星股份有限公司广东深圳518118)学术论坛摘要:传统的故障诊断专家系统中存在着不足,近些年,研究人员神经网络技术等其他人工智能引入了故障诊断领域.本文首先介绍智能故障诊断技术主要方法和应用领域,指出其面临的问题.提出智能故障诊断标准化方法,从数据智能诊断方法数据库等几方面阐述了智能故障诊断标准化实现过程,为该领域

2、的技术标准化提供了新思路.关键词:故障诊断智能方法标准化中图分类号:TP27文献标识码:A文章编号:l674--098x(2008)07(c)一0156—031前言目前智能故障诊断技术主要包括两个方面:基于知识的智能故障诊断技术和基于神经网络的智能故障诊断技术.基于知识的故障诊断技术在设备故障诊断领域里应用广泛,它经历了两个发展阶段:基下浅知识的第一代故障诊断专家系统和基于深知识的第二代故障诊断专家系统,现在又出现了混合结构的故障诊断专家系统.基于知识的故障诊断技术存在一些缺点,如获取知识的瓶颈问题,学习能力差,自适应能力差以及实时性差等.而基于神经网络智能故障

3、诊断技术容易克服基于知识的智能故障诊断技术的缺点,较好地解决了诊断系统的知识表示,获取和并行推理等问题.2智能故障诊断方法及标准化问题”智能故障诊断方法已在许多领域得到应用,最早是应用在航空航天领域,随后在众多的工业领域取得了许多应用成果,如核反应堆的故障诊断,机械工程的故障诊断,流程工业的故障诊断等.目前,智能故障诊断方法在汽车故障诊断领域的应用最具代表性,如中国人民解放军汽车故障诊断专家系统,它详细阐述了发动机诊断专家系统中的知识表达方式,知识获取和推理方法及系统实现的方法”l.其他智能故障诊断技术包括粗集I,支持向量机j,模糊专家系统】,Agent技术hi

4、分别用于歼击机,减摇鳍,电力变压器,复杂系统故障诊断等领域.另外,基于免疫的方法已经应用故障诊断【.】.随着系统设备和功能的日益复杂化,各种故障现象成因越来越复杂,智能故障诊断系统作为人工智能技术在故障诊断领域的应用,在实践中取得了较好的成效,但诊断知识获取一直是系统建造中的瓶颈问题,机器学习是目前采用较多,也较为有效的一种方法.基于免疫系统的智能故障诊断技术借鉴生物免疫系统识别病原体的机制,此类方法可以快速准确地多分辨识别系统故障,尤其是对新故障具有较强的学爿和诊断知识获取能力,可以更有效地提高诊断效率,克服现有神经网络等诊断技术学习能力和诊断知识获取不足等问

5、题.开辟了故障诊断新的发展方向.文献神经网络与其他诊断方式融合的混合智能技术,即神经网络与专家系统,模糊控制,小波分析和遗传算法的结合以及集成神经别络等在故障诊断中的应用进行了综述.文献lq1首先分析了多种智能方法结合的可行性和必要性,在此基础上提出了一种综合神经网络,专家系统和数据库的混合故障诊断方法,通过理论分析和具体的应用,该方法具备一定的在线诊断能力和知识自动获取的能力,具有～定的应用价值.文献l】.j文章介绍了当前常用的智能故障诊断技术及其相应的局限性;提出了一种综合运用模糊系统,神经网络及专家系统知识的综合型智能故障诊断方法～一一基于神经模糊网络和专

6、家系统技术的故障诊断系统,并对该系统的结构,函数及迭代算法等进行了详细的讨论和研究.从标准化角度看,智能故障诊断的特点就是诊断方法的多样化与智能化.但目前,无论是民用还是军用故障诊断技术都是根据对象采用各种技术来实现诊断系统,既没有统～的标准可遵循,也没有各自的设计和应用标准.目前,可查到的涉及故障诊断的军用标准,主要有建造故障树的基本规则和方法(GJB/Z768A—l998(K),故障树表述(GJB/Z768A—l998(K)),正规故障树定性分析(GJB/Z768A1998(K)),没有关于智能故障诊断系统标准.民用方面主要有纪宝康主编的《船舶故障诊断与检测

7、检验检修标准规范,但也没有关于智能故障诊断系统的标准.3智能故障诊断标准化研究目前,我国故障诊断的理论水平已赶上或接近国外先进水平,但从实际应用来看,则要远远落后于国外先进水平.国际标准化组织ISO多年来一直在努力充实完善有关评价准则,对推动这门新科学的发展起了重要作用.除了ISO以外,l不少国家的有关机构以不同类型的舰船设备为目标进行了状态监测与诊断划断准则的研究,但由于智能故障诊断技术的多样化,诊断对象的复杂性,智能故障诊断技术标准化方面的研究在国内外都还处于刚刚起步阶段.由于在传统以及新兴的智能故障诊断技术长期发展和应用过程中,人们的注意力主要集中在诊断技

8、术的针对性和应用价值方面