D0I:10.13374/j.issm1001-053x.1993.01.014 第15卷第4期 北京科技大学学报 Vol15 No.4 1993年8月 Journal of University of Science and Technology Beijing Aug.1993 故障诊断专家系统 王大东* 徐金梧* 摘要：本文介绍一种用于诊断轴承、齿轮（在线或离线）故障的专家系统FDES(A Failure Diagnosis Expert System),该系统由征兆获取模块、知识获取、，知识库管理、元知识自动生 成、推理机、解释、人机接口7个基本模块组成。这7个模块实现自动、精密两级诊断过 程。系统采用模糊诊断方法。在推理中采用黑板结构控制下正、反向相结合的椎理机制。 关键词：专家系统，模糊诊断，黑板结构、故障诊断，元控制 A Failure Diagnosis Expert System Wang Dadon" Xu Jinwu' ABSTRACT:This paper descrlbes an expert(FDES)that has been designed to diagnose faults on bearings and gears.FDES is built by the following modules:Feature acquisition, Knowledge acquisition,Knowledge base management.Creating automatically meta-know- ledge.Inference engine,Explanation system and User interface.The system can perform: (a)automatical diagnosis:(b)precise diagnosis.Also,in this system,the method of fuzzy diagnosis is introduced,and the foreward and backward chaining controlled by a -blackboard structure "are used. KEY WORDS:expet system.fuzzy diagnosis,blackboard structure,failure diagnosis. meta-control 随着生产设备朝着高度自动化和高度集成化的方向发展，设备的成本和设备的维修费 用也激剧增加。如冶金部每年用于设备维修的费用大约250亿元。如何有效地管理和使用 先进的生产设备，减少设备非计划事故的维修费用、提高设备可靠性和有效性，一直是国 内外企业所面临的一个重大课题。近年来出现的机械设备故障诊断专家系统，由于它们取 得了显著的经济和社会效益而发展十分迅速。在美国、西欧和日本相继开发成功了一些实 用的设备故障诊断专家系统。如美国西屋研究中心研制的用于汽轮发电机监控和诊断的专 家系统PDS、日本三菱公司研制的用于列车机车故障诊断的专家系统。据英、德两国前 儿年统计的数据分析，有效地推广这项技术的企业，可使企业的产品成本降低5%~ 20%,事故率降低75%，维修费用降低30%在右. *199206-23收稿第一作者：男，30岁.博士 *机械工程系(Department of Mechanical Enginecring)
第 巧 卷第 4 期 19 9 3 年 8 月 北 京 科 技 大 学 学 报 J o u r n a l o f U n i v e r s i t y o f S e i e n c e a n d T e e h n o l o g y B e ij i n g 、 了 0 1 . 1 5 N o . 4 A” 9 . 1 99 3 故障诊断专家系统 丁 十 幸 * 修奋 伍 ` .一 `一 / 丫 钊 、 { /J 、 二山` {口 摘要 : 本文介绍一 种用 于诊 断轴 承 、 齿轮 (在线或离线 ) 故障的专家 系统 F D E S A( aF i lur e iD ga ol si E xP er t sy st e m ) 。 该 系统 由征兆获取模块 、 知 识获取 、 知识 库管理 、 元知识 自动生 成 、 推理机 、 解 释 、 人机接 口 7 个基本模块 组成 。 这 7 个 模块 可实现 自动 、 精密两级诊断过 程 。 系统采 用模糊诊 断方法 。 在推理 中采 用黑 板结构控制下正 、 反向相结合的推理机制 。 关键词 : 专家系统 , 模糊 诊断 . 黑板结构 故障诊 断 . 元控制 A F a il u r e D i a g n o s i s E x P e r t S y s t e m H 尸。gn D “ do 刀 * 曰 Y晚 IJ Z , , u * A B S T R A C T : T h i S p a p e r d e s e r l b e s a n e x p e r t ( F D E S ) t h a t h a s b e e n d e s i g n e d t o d i a g n o s e af u lt s o n b e a r i n g s a n d g e a r s . F D E S 1 5 b u ilt b y t h e fo ll o w i n g m o d u l e s : F e a t u r e a e q u i s it i o n , K n o w l e d g e a e q u i s it i o n , K n o w l e d g e b a s e m a n a g e m e n t , C r e a t i n g a u t o m a t i e a ll y m e t a 一 k n o w - l e d g e , I n fe r e n c 。 。 n g i n e , E x p l a n a t i 。 。 、 y s t e m a n d u s e r i n t e r 几乙 e . T h 。 、 y s t e m 。 a 。 p e r or r m : ( a ) a u t o m a t i c a l d i a g n o s i s ; ( b ) P r e e i s e d i a g n o s i s . A l s o , i n t h i s s y s t e m , t h e m e t h o d o f fu z z y d i a g n o s i s 1 5 i n t r o d u c e d , a n d t h e fo r e w a r d a n d b a e k w a r d e h a i n i n g e o n t r o ll e d b y a “ b l a e k b o a r d s t r u c t u r e ” a r e u s e d . K E Y W O R D S : e x P e t s y s t e m , fu z z y d i a g n o s i s , b l a e k b o a r d s t r u e t u r e , af il u r e d i a g n o s i s , m C t a 一e o n t r o l 随着 生产设 备朝着高 度 自动 化和 高 度集成 化 的方 向发展 , 设备 的成本 和设备的维 修费 用也 激剧 增加 。 如 冶金部 每 年用 于设备维 修的费用大约 2 50 亿元 。 如 何有 效地 管理和 使用 先进 的生 产设 备 , 减少设备 非计划事 故 的维修费用 , 提 高设备可 靠性和有 效性 , 一直 是国 内外企业 所面临 的一 个重 大课题 。 近 年来 出现的机械设备故 障诊断专家系 统 , 由于它 们取 得了显 著的经 济和 社会效 益 而 发展十分迅 速 。 在美 国 、 西 欧 和 日本相 继开 发成 功 了一 些实 用 的设备故障诊断专家 系统 。 如美 国西屋研究中心研制 的用 于汽 轮发 电机 监控和诊断的专 家 系 统 P D S 、 日本三菱公司 研制的用 于列 车 机车 故 障诊断 的专 家系 统 。 据 英 、 德 两国前 几 年 统 计 的 数据分析 , 有 效 地 推广 这 项技 术 的 企业 , 可 使 企业 的 产 品成 本 降 低 5 % 一 20 % , 事故率降低 75 % , 维修费 用降低 30 % 在右 。 ` 19 2一6一 2 3 收稿 第一作者 : 男 , 3 0 岁 , 博 士 ` 机械工程系( D e p a r tm e n t o f M e c h a n l e a l E n g i n e e r i n g ) DOI: 10. 13374 /j . issn1001 -053x. 1993. 04. 014
·390· 北京科技大学学报 1993年N0.4 本义将重点介绍FDES的总体结构以及构成FDES各模块的功能和特点 1FDES的总体结构 故障诊断专家系统山人机接」征兆获取、知识获取、知识库管理、元知识自动生 成，推理机、解释千系统等7个基本模块组成、可完成()常规快速诊断、即自动诊 衔；(b)人机交互的精密诊断。其总体结构如图1所示。 现场实时信号 信号分析 数据采集器 陆带记录仪 明户 证兆按数 磁盘数据文件 数据接口 机 人机对话秋取证据 解轻正反向性呢机 打印 识 知识许 家 黑板 图【专家系统总体结构图 Fig.I Block diagram of the expert sistem 2征兆获取与人机接口 征兆获取的途径有：()征兆的自动茯收，即进过对测试信号的各种分析处理提取有 效的特征值，将这此待征值与标准值比较，就可得到诊断所需息，(b)人机对话。山 部分息不能或难以从所测得的信号中白动灰取.内此用可以采用人机对话方式来输 入这部分诊断息.这部分息全部山计算机门动提问。 FDES系统的人机接11模块向川提供了·个良好的操作界，它可以将专家. 所输入的电息转换成系统可接受的内部表达式、同时将系统行储的息传换为川易 于理解的形式， 3FDES的知识表达和获取 FDES系统的知识表达形式采用其：架的表达形式，诊断诸如轴求.齿轮等的枚 障，需要人计的知识和息。在这此息中，有的'j该框架是被激活过有关，有的与可
. 3 9 0 . _ !匕 京 科 枝 大 学 学 报 19 9 3 年 N o t 4 本文将 重点介绍 F D五 S 的 总 体结构 以 及 钩 成 F D E S 各模 块 的功能 和特点 1 F D E S 的总 体结构 故 障诊 断 专家 系统 l幻人 机接 Ll 、 礼曰匕获 取 、 知 识 获取 、 知识 阵 管理 、 兀 知 识 自动 生 成 、 推理 机 、 解 释 r 系统 等 7 个基本 模块 组 成 , 「叮完 成 ( l)t 常 规快 速 诊断 , 即 自动诊 断 ; ( b) 人机 交互的 精密诊 断 J仁总 体结 构 如 图 l 听 示 。 现 场 实 时 信 号 数 据 采 集 器 信 号分 析 - 人 机 接 磁 带 记 录仪 ! 七 磁 盘 数 据 文件 {正兆 获 取 数 据 接 l] 人机 对话 获取 证 据 一 乡 · 显 不 · 断 结 知 果 识 获 取 与 针 l 钾 图 l 专家 系统 总体 结构 图 F ig . l B l o c k d i a g r a m o f t h e e x p e r t s i s t e m 2 征 兆获取与 人 机接 口 乙f 兆 获取 的 途 径 有: ( : 、 )征兆 的 亡I动 获JI丈 . 即通 过 对测 试 f犷; 号的齐 种 分 析处 卫l !提 取 不J - 效 的 特 址 fl’[ , 将 这此 特 了1 : 仇 与标准 仇 比 较 , 就 , lJ 一 得 到 诊断 所需 信 J 自 、 ( b) 人机 对 话 。 山 J 几 部 分信 念不能 或 难 以 从 J砂r ; 1!l得 的 信 号 ` } , 11动 获取 . 1 人I此 用 J ’ ` { , J 以 采用 人扫L( 、 J元舌方 _ ;弋未输 人 这 部分 诊断信 自 、 这 部 分信 它 、 全部 山 汁必机 自动提 {,nJ F D E S 系统的 人 机接 日 模 块 向用 ) ” 提 供 J ’ ` 个 良仪.( 的操 作 界 }(l . 它 .叭丈将 乍家 、 川 ,” 听 输人 的 信 J 它 、 转 换 成 系统 可接 受的 内 i伟农 i上形 式 , 同伟士将 系统 “ ! , 存储的 信 自 、 转换 为! }} ) ” 易 J 理 解 的 形式 3 F D E S 的 知 识表达 和 获取 F O E S 系统 的 知 识 农达 形 式 采用 基 1 钊。 架的 表达 形 式 J 诊 断 i者如 轴 承 、 断轮 等的 故 障 , 布 要 大 录的 知 识 和信息 L 在这 此 信 自 、 , ! , 、 有的 ’ 了滚框 架是 否被 激 1 .亏过 有 关 , 有的 与 , lJ -
Vol.15 No.4 王大东等：故障诊断专家系统 ·391· 能发生的故障有关。这种基于框架的知识表达形式复杂的知识，尤其是便于表达推测和猜 想。利用空框和空槽可以补充和修政知识的内容，也可以通过删除框架和槽来删除原有的 知识，便于知识库的更新。FDES系统采用的知识表达形式如下： struct failure_name char object_name [80]: int framenum: struct attribute alist: framenum与该规则是古被激活过有关：alist指向框架内的属性链表。这种知识技术 具有良好的模块性，便于知识库的建立和维护。 FDES推理中所需元知识可自动生成。系统可在屏幕上向用户显示诊断中所需的全部 属性，并按一定顺序编码。用户可通过滚动光条来选取诊断过程中用到的关键属性（必要 证据)，选取完毕后元知识即自动生成。这里的元知识是指与关键属性相关的规则信息， 每一关键属性能激活规则库中与该关键属性相关的全部规则。元知识可根据用户需要，存 入硬盘文件作为以后诊断的元级知识。 该系统的知识获取模块可以用全屏幕编辑方式，从知识工程师或领域工程师那里获取 诊断知识。如果经过实践检验，原知识库中的知识需作修改时，亦可以用全屏幕方式对知 识库进行修改、增删。该模快可以对知识库按规则、属性两层分块管理。 由于系统具有知识获取功能，该专家系统具有以迭代方式开发的价值。采用本系统可 从解决最简单问题的原始知识库开始，经过几次迭代过程来扩充知识库，以便能诊断更复 杂的故障。 4FDES中所采用的模糊诊断方法 故障诊断屮的初始诊断数据往往具有不确定性，即偶然性和模糊性。偶然性可用概率 方法解决。对于故障特征中诸如“振动大”、“偏心大”、“不对中”、“磨损严重”等都是模糊的 概念、对不同工况的设备，评价的标准是不同的。在实际中，大多数情况下，特征变量与 故障发生的因果关系是连续变化的，如图2、图3所示。 模糊数学将0.1二值逻辑推广到可取[01]闭区间中任意值的连续值逻辑，此时的特 征函数就叫做隶属函数(x),它满足O<乙(x)<1,对于所论特征k.Uk(x)叫做x对k的隶 属度。 例如，在图2中，当用油中磨粒浓度来衡量某台机器的磨损程度时、若x=x1时、磨 损严重的录属度Uk(x)=0,即确认无磨损；当x=x2时，磨损严重的录属度 Uk(c)=1,则完全地认为机器已磨损严重：若对x=x3,有U(x3)=0.70,就是说机器磨 损严重的可能度为70%，即0.70。 传统的二值逻辑（如图3），当磨粒浓度x<α时，则认为磨损很少或无磨损。此时特 征变量(x)=0;当x>a时，则认为磨损严重，此时特征变量(x)=1,这种逻辑虽简 单，但很粗糙。 故障所表现出的特征，其录属函数常见的有以下两种：上升型和下降型。在上升型和
V o l . 1 5 N 0 . 4 王 大东等 : 故障诊断专家系统 39 1 能 发生 的故障有关 。 这 种基于 框架 的知识表 达形式 复 杂的知 识 , 尤 其是便于 表达推 测和猜 想 。 利 用空 框和 空槽可 以补 充和修改知 识的 内容 , 也可 以通 过 删除 框架和 槽来删 除原有 印 知识 , 便于 知识库的更 新 。 F D E S 系统采 用 的知识 表达 形式 如下 : s t r u e t af il u r二 n a m e 于 e h a r o bj e e t ~ a m e [8 0 1 ; i n t fr a m e n u m : s t r u e t a t t r i b u t e * a li s t ; 〕 了; fr a m en u m 与 该规 则是否 被 激 活过 有关 。 ial s t 指 向框架 内 的属 性链表 。 这 种知识 技太 具有 良好的模 块性 , 便 于知 识库的建 立 和维护 。 F D E S 推理 中所需 元知识 可 自动 生成 。 系统 可 在屏 幕上 向用 户显 示诊断 中所需的全部 属性 , 并按一 定顺 序编 码 。 用户 可通 过滚 动光 条来 选取诊断 过程 中 用到的 关键 属性 (必要 证据 ) , 选取 完 毕 后元 知识 即 自动生 成 。 这里 的元知识是 指 与关 键 属性相 关 的规则 信 息 , 每一 关键 属性 能激 活规则 库 中与该关键属 性相 关的 全部规 则 。 元知识 可根据用 户需要 , 存 人硬 盘文件作为 以 后诊断的元级知识 。 该 系统 的知识 获取模块 可 以 用全屏 幕编 辑方 式 , 从知 识工 程 师或 领域工程师那里 获取 诊 断知识 。 如果 经 过实践检验 , 原知识库中 的知识需 作修改 时 , 亦可 以 用 全 屏幕方式对 知 识库进行 修改 、 增删 。 该模快可 以 对知 识库按规 则 、 属性两层 分块管理 。 由于 系统具有知识获 取功能 , 该专 家系 统具 有 以 迭 代方式开发 的 价值 。 采用本系统 可 从解决最 简单 问题 的原始 知识库开 始 , 经过 几次 迭代过程 来扩 充知 识库 , 以 便能诊断更 复 杂 的故障 。 4 F D E S 中所采 用 的模糊诊断方 法 故障诊断 中的初始 诊断数据往 往具有 不 确定性 , 即偶 然性和模糊 性 。 偶然性可 用概率 方 法解决 。 对 于故 障特征 中诸如 “ 振动 大 ” 、 “ 偏 心 大 ” 、 “ 不 对 中 ” 、 ` 磨 损 严重 ” 等都 是模 糊 的 概 念 , 对不 同工况 的设备 , 评价的 标准是不 同的 。 在实 际 中 , 大多数情况 下 , 特征 变量与 故 障发 生的 因 果关系是 连续 变化的 , 如 图 2 、 图 3 所 示 。 模糊数 学 将 0 , l 二 值逻辑 推 广到 可 取 0[ , l」闭区 间 中任 意 值的连 续 值逻 辑 , 此时 的 特 征 函 数 就 叫做隶 属 函 数 (U 劝 , 它 满足 O< 以x) < 1 , 对 于所 论特 征 k kU (劝叫 做 x 对 k 的 隶 属度 。 例 如 , 在 图 2 中 , 当用 油 中磨 粒浓 度来衡量 某 台机 器 的磨损程 度时 , 若 x 一 x , 时 , 磨 损 严 重 的 录 属 度 Uk( xl ) 一 O , 即 确 认 无 磨 损 ; 当 x = x : 时 , 磨 损 严 重 的 录 属 度 毋.(r 2 ) = 1 , 则完 全地 认为机 器 已 磨损 严重 ; 若对 x = x 3 , 有 kU (儿) 一 0 . 70 , 就是说机 器磨 损 严重 的可能 度为 70 % , 即 0 . 70 。 传统 的二 值逻 辑 ( 如 图 3) , 当磨粒浓 度 x < “ 时 , 则认为磨损 很少 或无磨损 。 此 时特 征 变量 (K x) = 。; 当 x > a 时 , 则认 为磨 损严重 , 此 时特征 变 量 (K x) 一 l , 这种 逻辑 虽 简 单 , 但很粗糙 。 故障所表现 出 的特 征 , 其录 属 函 数 常见的有 以 下两 种 : 上 升型 和下 降型 。 在上 升型 和
·392· 北京科技大学学报 1993年No.4 下降型的录属函数中又分别有直线型和曲线型，如升（降）半梯形分布、升（降）半正态分 布、升（降）半指数分布等。 81.0 0.7 X3x。 x 图2模糊逻辑示意图 图30,1二值逻辑图 Fig.2 Fuzzy logic scheme Fig.3 Binary logic scheme 在知识库中，根据专家知识和经验知识，可给出故障所表现出的各种特征的概率。在 推理过程中，首先将初始特征向量U,=〔Un(x1一、U(x),···,Unm(xn)然后采用概 率论与模糊诊断相结合的方法，通过模糊特征向量之间的模糊逻辑关系，采用最大最小模 糊逻辑算子推出故障的可信度 5FDES的推理和解释机制 FDES采用数据驱动与日标驱动相结合的混合推理机制，为提高推理效率采用了元控 制方式。 推理分以下几个步骤进：()出征兆获取模块从动态数据库中提取出特征量，根据 连续值逻辑理论，由录属函数确定其隶属度；(b)由元知识进行元控制，即对诊断I标 进行预选：（©）采用正向椎理（数据驱动），对提取出来的特征属性进行“初诊ˉ，即找出 若干预选框架，形成初步信息；()对“初诊“出的故障，采用反向推理（目标驱动），进 -·步诊断出其可信度。 在推理中，为提高效率，采用“黑板结构”避免重复“诊断”。计算机可通过“黑板结 构ˉ，来获得心诊断出的故障信总、以决定下一步诊断策略。 FDES的解释系统，能够以滚屏方式，对推理活动（推理路线）进综合说明。其功 能有：()当用户提出“为什么要知道这个特性？“时、系统告诉用户H前正在推理的路线 和对象，并且解释原因。通常是止在推理的这个对象具有这个特性；(b)向用输出推 理的结果，包括故障名和可信度，并能对如何得出：这些结论进解释：（©）对·个假设为 什么不成立作出解释。 解释子系统提高了系统的透明度、使用户能·川了然地了解整个推理过程。 6故障诊断专家系统的实现 FDES系统不仪要完成大量的数值计算，而且还要进行各种复杂的推理，内此采用 Turbo C(2.0版)语言编制完成、在推理和数值运算上.都十分足活，效率较高。它能完
· 3 9 2 · 北 京 技 大 学 学 报 19 9 3 年 N o 4 下 降 型 的录属 函 数 中又 分 别有 直线 型 和 曲线 型 , 如升 (降 )半梯 形 分布 、 升 ( 降 ) 半正 态 分 布 、 升 (降 ) 半 指数 分布 等 。 ǎ乙丫 三 1 . 0 忿 .0 7 x J x o X 图 2 模糊逻辑示 意图 图 3 0, 1 二值逻辑 图 Fi g . 2 F u z z y I o g i e cs h e m e Fi g · 3 B i n a r y I o g i e cs h e m e 在 知识库 中 , 根据 专家 知识和经验 知识 , 可给 出故障 所表现 出的 各种特 征的概 率 。 在 推理 过 程 中 , 首先 将 初 始特 征 向量 环二 〔环 1 (x t .) 怖(几 ), · · 一 v/ n ( xn )〕 ; 然后 采 用 概 率论 与模 糊诊 断相 结 合的方法 , 通过 模糊 特征 向量之 间 的模 糊逻 辑关 系 , 采 用最大 最 小模 糊逻 辑算 子推 出故障 的 叮信度 。 5 F D E S 的推理 和解释机 制 F D E S 采用 数据驱 动 与目标 驱动 相结 合的 混 合推 理机 制 , 为提 高推理效 率 , 采用 了元控 制 方式 。 推 理分 以 下 几个 步骤 进行 : ( a) 由征兆 获取 模块 从动态数 据库 中提取 出特征量 , 根据 连 续 值 逻辑 理 论 , 由录属 函 数 确定 其隶 属 度 ; ( b) 由元 知识 进 行 元控 制 , 即对诊 断 日标 进 行 预选 ; ( c) 采 用正 向推理 (数据 驱 动 ) , 对提 取 出来的 特征属 性进 行 “ 初 诊 “ , 即找 出 若 干 预选 框 架 , 形 成初 步 信息 ; (d ) 对 “ 初 诊 ” 出 的 故障 , 采用 反 向推 理 ( 目 标驱 动 ) , 进 一 步诊断 出其 可信度 。 在 推理 中 , 为提 高 效 率 , 采 用 “ 黑板 结 构 ” 避 免 重复 “ 诊 断 ” 。 计算 机 可 通 过 “ 黑 板结 构 ” , 来 获得 已 诊 断 出的故障 信 息 , 以 决定 下 一 步 诊断 策略 。 F D E S 的解 释 系统 , 能 够 以 滚屏 方式 , 对 推理活 动 (推理 路线 ) 进 行综 合说 明 。 其功 能 有 : (a) 当用 户提 出 “ 为 什 么要 知道这 个 特性? ’ 时 , 系统 告诉用 户 1 前 正 在推理 的路线 和 对象 , 并 且解 释 原 因 。 通 常是 止 在推 理 的 这 个 对 象具 有这 个特性 ; ( b) 向 用 户输 出推 理 的结 果 , 包括 故 障名 和 可信度 , 并 能对 如何 得出 这些 结论进 行解释 ; ( c) 对 一 个 假设 为 什 么不 成立作 出解释 。 解 释 子系统提 高 了系 统的 透明 度 , 使 用 户 能 一 「l 了然地 了解 整 个推理过程 。 6 故障诊断专家 系 统的实现 F D E S 系 统 不 仅 要 完成 大 量 的 数值计 算 , 而 且 还 要进 行 各种 复 杂 的推 理 , 因 此 采 用 T ur b o C .(2 0 版 )语 言编 制 完 成 , 在 推 理 和 数仇 运 算 卜都十 分 灵 活 , 效 率较 高 。 它 能 完
Vol.15 No.4 王大东等：故障诊断专家系统 ·393· 成：(a)不需用户介入的常规快速诊断，即自动诊断；(b)人机交互的精密诊断过程。 通过对309型球轴承的现场诊断，得出了较为满意的结果。 试验条件和特征频率为：转速4300r/min,载荷3000kg。试验轴承1的内圈特征 频率为357Hz,外圈特征频率为219Hz;试验轴承2的内圈特征频率为310Hz,外圈特征频 率为19IHz;试验轴承3的内圈特征频率为257Hz,外圈为157Hz。诊断中的部分特征 值见下表。 表1诊断中的部分特征值 Table 1 Feature values in the deagnesis 最大 均方 峭度 包络谱值mV 轴承 峰值 根值 轴承 试验 内圈 外圈 诊断 序号 结果 (mV) (mV) 1 2158 720 8.31 20 90 外圈点蚀 2 1833 535 7.91 36 45 内圈点蚀 3 1257 358 3.21 24 27 正常 图4和图5为309轴承在现场运行中，内、外圈发生点蚀故障时得到的时域谱图。 12500 50000 6,20 25000 0.000 207 0.009 25001 0.00 00 1024 2048 3072 4096 3072 49 图4外圈故障时域波形 图5内圈故障时域波形 Fig.4 Real-time wave form with outer ring failure Fig.5 Real-time wave form with inter ring failure 7结论 试验号1轴承外圈发生点蚀故障，可信度为90%；试验号2轴承内圈发生点蚀故 障，可信度为85%。其结果与实际情况基本吻合。 参考文献 1徐金梧.模糊诊断方法及专家系统.北京科技大学资料，1989年7月 2陈克兴，徐金梧.模糊逻辑在故障诊断中的应用.CSMDT86会议论文集.1986.189 -196
V .ol 巧 N O 4 王大东等 : 故障诊断专家系统 · 3 93 · 成 : ( a) 不需 用户介 人 的常规 快速诊断 , 即 自动诊断; ( b) 人机交互 的精密 诊断过程 。 通 过对 3 09 型球 轴承的现场诊断 , 得出了较为 满意 的结果 。 试验条件和 特征频 率 为: 转 速 4 30 0r / m in , 载 荷 3 0 0 k g 。 试验 轴 承 l 的 内 圈特征 频 率为 3 57 H z, 外 圈 特 征 频率 为 Z 19 H z ; 试验轴承 2 的 内圈特征频 率为 3 10 H z , 外 圈特征频 率为 19 1 H ;z 试 验轴 承 3 的 内圈 特征 频 率为 2 5 7 H z , 外 圈 为 1 57 H z 。 诊断 中的部 分 特征 值见下 表 。 表 1 诊断 中的部分特征值 T a bl e 1 eF a t u cr 、 a l u e s i n ht e d e a g n e s i s 轴诊结 承断果 最峰 大值 均根 方值 轴 承 峭 度 包络谱值 , m V 值 — 内 圈 外 圈 O勺ù 7 n, 4勺句 2 064 气、 2 n工Uù 、 é,。、, ō`ōàj ù、 é八O (m V ) 2 15 8 1 8 3 3 1 2 5 7 (m V ) 试序 验号 8 . 3 1 7 . 9 1 3 . 2 1 外 圈点蚀 内圈点蚀 正 常 图 4 和 图 5 为 3 0 9 轴 承在现场运行中 , 内 、 外 圈发生点 蚀故 障时得 到 的时域谱图 。 。,. ! { 、 , ` { {{ `、。* 。、 · {{ : l 。 ! {. { { {{ { i }l盛 、 . : {{ 。 人、 、 `喇J , {{{ } 、 、 . ` J {{ 哪} , { } “`, 呷!{ }} ) , ” , }四 , , ! , }姗叮”} }叫l }仰` ,“ 、,烈l)11! `” 、 r } , 镯 杭 L : , . … ` 二 “ 嘿1 _ _ _ ’ _ _ _ 0 0 1 0 2 4 2州吕 3 0 7 2 礴0 9 6 一 稀崛 卜当布 公 0 了02 4 2 洲 吕 3 0甲2 4 的 石 图 4 外圈故障时域波形 F i g . 4 R e a l一 it m e w a v e fo rm w it h o u t e r r i n g fa il u r e 图 5 内圈故障时域波形 F i g . 5 R e a l一l i m e w a v e fo r m w i t h i n t e r r i n g fa il u r e 7 结 论 试验号 l 轴 承 外 圈发 生 点 蚀故 障 , 可 信度 为 90 % ; 试验 号 2 轴承 内 圈 发生 点蚀故 障 , 可信度 为 85 % 。 其结果 与实 际情况基本 吻合 。 参 考 文 献 1 徐金 梧 . 模糊诊断方 法及专家系统 . 北京科 技大学资料 , 19 89 年 7 月 2 陈 克兴 , 徐 金梧 . 模糊 逻辑 在故 障诊断 中的应 用 . C SM D T 86 会议论文集 . 19 86 . 189 一 19 6