可用于解决非机械的动态系统识别问题。2故障诊断技术的发展故障诊断技术是现代化生产发展的产物。早在60年代末，美国国家宇航局（NASA）就创立美国机械故障预防小组MFPG（MachineryFaultPreventionGroup），英国成立了机械保健中心（UK，MechanicalHeaithMonitoringCenter）。由于诊断技术所产生的巨大的经济效益，从而得到迅速发展。但各个工程领域对故障诊断的敏感程度和需求追切性并不相同。例如一台机械设备因故障停机检修并不导致全厂生产过程停顿，或对产品质量产生严重的影响，它对故障诊断的需求性就不那么追切。反之，就非要有故障诊断技术不可。目前监视诊断技术主要用于连续生产系统或与产品质量有直接关系的关键设备，如汽轮机、高速离心压缩机等。在这一领域监视诊断技术的发展情况，大致可从两方面来说明：2.1监视诊断技术的发展目前所采用的监视诊断技术可以概括为三类，2.1.1以检测仪表为主体的监装置我国目前许多引进的大型设备都配备了这种装置，如本特利（Bently）公司的Bently序列和飞利浦（Philips）公司的Philips序列都有引进，其中以Bently序列较多，如Bently72009000、3300型等。它的主要构成部件是传感器和指示仪表箱，有用于测温度的，但大多数是用于测振动的。其主要缺点是：1）检测信号是随机的，幅值并不能全面地表达动态过程的特性：2）机组在强烈振动之前，故障症兆并不很明显，有时振幅变化并不大，但机组确有故障，如半倍频是故障的重要信息之一，但检测仪表并未显示出来。而一旦振幅突然增大，则为时已晚，即不能防止突发性故障；3）读数式检测仪表本身并无分析功能，依赖于人的经验判断。2.1.2检测仪表配备软硬件分析装置这种系统是第一种装置的改进与补充，所用的装置主要是额谱分析仪，有些名为故障诊断仪，而实际主要功能还是频谱分析，也有的分析功能是用计算机软件去实现。如早几年本特利公司的ADRE3及恩特克（Entek）公司的PM等系统就具有频谱分析、谱阵图、波特图（BodePlot）、轴心轨迹图等功能，故有帮助人们提高诊断的准确性的优点，但也仍存在以下缺点：1）分析装置只是一种工具，不能自动判断，诊断决策仍需依赖于领域专家，2）不能连续地自动分析，容易丢失故障信息，不能预防突发性故障；3）大型机械设备的结构复杂，故障与症兆之间并无一一对应的因果关系，难免有误诊。2.1.3计算机辅助监视与诊断系统这种系统主要结构是由传感器、接口装置及计算机组成。其中接口装置具有电平转换、采样、存储等功能。它可以实时监视和自动诊断，对防止突发性故障有利，是工况监视与故障诊断技术的主要发展领域。但目前的水平主要是计算机辅助监视与诊断系统，还不能真正达到自动诊断的水平。国内外都有这种系统的开发与应用，但仍无商品，除了技术成熟性不足5
之外，主要原因还是由于大型机械设备故障诊断的针对性很强，且领域专家知识仍然是故障诊断不可缺少的一部分，而商品型诊断系统必须充分考虑通用性，例如商品型专家系统只能提供一个框架结构，因为知识库的内容总离不开机组的实际运行状态和该领域的专家知识。因此，计算机辅助监视与诊断系统今后发展方向主要是减少人工干预，提高自动化及自适应能力的多层次的人工智能诊断系统。2.2人工智能在故障诊断应用中的发展人工智能的研究起源于50年代，开始是以游戏、博奔为对象，其间也有人以电子线路模拟神经元及人的大脑，但没有成功。60代前后应用了启发式技术和一般问题求解方法，1963至1972年间，艾伦，纽厄尔（AllenNewell）发表了问题求解程序，开始了用计算机程序来模拟人类思维的道路，1960o年慕卡塞（McCarthy）建立了人工智能表处理（ListProcessor）LISP语言；接着开发了一系列带有实用型的专家系统（ExpertSystem），美国斯坦福大学（StanfordUniversity）对此作出了许多重要贡献，例如勒德贝尔（Lederberg）等开发的，旨在解决分子结构解释问题的DENDRAL系统（1964）：密斯基（Minsky）和慕卡塞（McCarthy）旨在解决医生对感染性疾病诊断的MYCIN系统（1972）；杜达（R.O.Duda）和赫特（P.E.Hart）所研制的地质探矿PROSPECTOR系统（1976）；傅立兰（P.E.Friedland）和斯特费克（M.Stefik）所研究的分子遗传的MOLGEN系统（1976）等；这些系统在知识表达、逻辑推理等基本问题上作出了贡献，为专家诊断系统的发展奠定了基础。在此期间，马赛大学（UniversityofMarseile）科尔迈伦（AlainColmeraure）所提出基于逻辑演算的PROLOG（PrograminginLogic）语言出现了，随着它的发展和应用，促进了诊断技术的发展。70年代末，专家系统开始用于工程领域，故障诊断专家系统也是这时开始。80年代起，推理技术、知识获取、自然语言理解和机器视觉都成为研究的主流，并开始了不确定性推理、非单调推理、定性推理的研究，知识获取及自学习问题，特别引人注目。这时的研究思路悬以基于知识（Knouledge-based）为核心，从总体出发，自上而下。反映在诊断策略上，是建立某种故障模型进行求解，其缺点是知识对环境的适应能力差，知识空间庞大，对问题求解带来了困难。1985年之后，在积极发展基于知识的同时，又出现了一种基于行为的研究恩路，即自下而上以对象的实际行为为基础的人工智能法，也有人称这种方法为“人工生命，现在越来越引人注目，因为它是从实际对象出发，结合实际，但我们并不排斥普遍性知识（如书本上所提供的），但它是处于第二位。神经网络是实现这一策略的有效手段之一。任何科学的理论与方法总有它的适用范围。关于诊断方法，我们的指导思想是积极解决基于知识方法中所存在的技术问题，努力开展基于行为的研究工作，根据实际情况选择合适的方法，不论是采用哪一种方法，最终目的是要建立适合子具体对象的故障诊断系统。人工智能现在面临的关键问题是要使计算机能模拟人的学习行为并具有决策功能，也就是自学习问题。它是知识工程（知识获取、知识表示、知识使用）的重要问题。自学习的方法有记忆学习、示教学习、演绎学习、类比学习和归纳学习等。这些方法都能使计算机达到一定程度的自学习，但出发点和采用的方法不同，其中归纳式学习是具有代表性的一个领域。它是从一系列的概念、样例和已知的反样例中获得概念，并归纳推导出一般概念的描述方法。这里所指的概念范围很广，可以是一个定义，一种行为，一种决策，还可以是对状态的识别过程。人工神经网络就是一种数字式的归纳式学习方法。6
3计算机辅助监视诊断系统的主要环节及诊断策略3.1工况监视与故障诊断系统的主要环节计算机辅助监视诊断系统的主要环节如图1.1所示。工况正常动态过程参数工况故璃康团特征量故摩特征在线状态及部位诊断选择检测分析分类工促状态发展超势工况状态监视故障诊断图1.1工况状态监视与故障诊断系统主要环节3.1.1信号的在线检测它必须满足两方面的要求。一是在线（On-line），它是针对系统而言，对于连续运行的机械设备是指机器运行（生产）过程（系统）中的检测，是在生产线上进行，故属于在线检测。有些机械设备的运动，既有连续，又有中断，例如机床加工一个零件可看成是一个系统，则切削、换刀、上下料和测量都是系统的组成环节。但除了切削之外，在进行换刀、上下料等其它环节时，机床并不运动，刀具也不加工，但都属于系统的组成部分，故仍属在线，二是动态过程具有多方面的信息，没有必要都检测，所选择的信号及其在机器上的部位都要能敏感地反映工况特征信息的变化。3.1.2信号的特征分析鉴于直接检测信号大都是随机信号，它包括了大量的与故障无关的信息，一般不宜用作判别量。需要用现代信号分析和数据处理方法把直接检测信号转换为能表达工况状态的特征量。对于某些具有规律的信号，也可从波形结构上提取特征量。特征分析的目的是用各种信号处理方法作为工具，找到工况状态与特征量的关系，把反映故障的特征信息和与故障无关的特征信息分离开来，达到“去伪存真”的目的。因此，信号处理是特征分析的一种工具，但不是唯一的工具。用作特征分析的方法有额域分析、时域分析、统计分析、小波分析及波形结构分析等等。3.1.3特征量的选择用上述方法可以得到很多可表达系统动态行为的待征量，但没有必要都用来判别工况状态。因为实际生产中，各个特征量对工况状态变化的敏感程度不同，应当选择敏感性强、规律性好的特征量，达到“去粗取精”的目的。对此，只有在系统建成之后，结合机组运行做实验，进行特征分析，才能知道哪一个特征量敏感或不敏感。实验室试验所得到的某种规律可作参考。选择对具体机器最敏感的特征量，才能加强监视诊断的针对性，提高诊断的准确性。特征量的选择还要考虑判别的实时性，要求计算简单，如能在一定程度上表达工况状态的物理含义，就更有利于对工况状态变化原因的分析。用模式识别方法进行状态分类时，特7
征量的数量以2～3个为宜，一个太少，误判率大；而特征量太多，又使得判别函数复杂，计算量大，实时性差，且误判率并不因特征量的数量增多而单调地减少。在模式识别中，当特征量的数量增至3个以后，计算复杂，实时性差，而对降低误判率并无明显的改善。3.1.4工况状态识别工况状态识别就是状态分类问题，分类与诊断往往是一个概念，此处从生产过程不同的目的考虑，把“分类”分成监视与诊断两个问题，工况监视的目的是区分工况状态是正常还是异常，或者哪一部分不正常，便于进行运行管理，强调在线和实时性。因为主要是正常与异常两种状态，用模式识别及模型参数判别都很有效。3.1.5故障诊断故障诊断首先需根据监视系统提供的信息，对当前工况状态及其发展趋势作出确切的判断。故障诊断主要任务是针对异常工况，查明故障部位、性质、程度，这就不仅需要根据当前机组的实际运行工况，而且还需要考虑机组的历史资料及领域专家的知识作出精确诊断。诊断和监视不同之处是诊断精度放在第一位，而实时性是第二位。3.2计算机辅助监视、诊断方案表1.1是以旋转机械为例，介绍几种可行的监视诊断方案。表1.1旋转机械几种可行的监视诊断方案No系统成适用范园优缺点一般机械设备，其数量多，且检测装置计算机可停机检修，无必要每台设备灵活性大，只能人工分析都配置监视诊断系统适用于运行多年的大型设备，目的主要是使运行管理科可以实时监视，信息存储，检测装置监规系统2学化，有人工分析的条件，并人工分析不要求诊断系统适用于引进装置配套，每需每台机器安装诊断系统，在计可以实时监视，信息存储，检测装置分析系统装盘算中心设置诊断系统。商线诊P人工分析断，主要是解决运行管理科学化组成移动式诊断装置，适用于多台一般机器巡回监测、分一般作在线检测，离线分检测装置接口分析系统析，无必要设置专用的诊断系析信息存储统稳测装宣1下位机适用于多台同时运行的大型可实时监规，在线分析、精检测装置2下位机上位机关键设备，对实时性要求较高，确诊断11必须具备在线诊断的系统检测装置下位机表1.1中提出了几种方案可供选择，选择原则是力求实用、简单，不是越复杂越好。例8
如一般工作机械，台数多，结构也不复杂，即使因故障停机，也不影响全局，只需按第四种方案，设计一接口，能迅速把信息采集并记录下来，离线或在线用计算机分析即可。故障诊断与机械系统可靠性及维修性的关系44.1概述评价机械产品的质量指标有以下几方面。4.1.1性能指标即该产品能完成自身所具有的某些规定功能的指标，其由产品设计师设计及产品工艺师在制造过程中保证，可用测量仪器、仪表测定。4.1.2产品性能的可靠性按GB3187一82规定，可靠性定义为产品在规定条件下和规定时间内完成规定功能的能力。一台机械产品从新的开始到报废为止，其技术性能的保持能力是指机械设备的技术性能是否已经丧失，并非是哪一个零部件或整机遭受破坏（Breakdorun）。这里所指的规定条件及功能，不同的产品都有其具体规定。可靠性又称之为耐久性，耐久性好即机器运行可靠，也就是说机器技术性能保持性好。产品可靠性分固有可靠性和使用可靠性。固有可靠性属于产品的内在特性，取决于产品制造厂的水平。而使用可靠性是与机器设备在使用过程中的运行状况、工作条件、维修方式与使用广技术水平有关。随着现代工业的发展，产品更新换代周期缩短，即不到产品寿命就退役，这已形成一个国家工业发达的重要标志之一。4.1.3产品的可维修性是指产品发生故障后是否易于诊断及修复。以上三种指标主要是由产品设计制造决定的。性能先进、经久耐用、便于维修是机械工程师的基本指导思想。工况监视与故障诊断并不能直接解决这个问题。那么工况监视与故障诊断与机器设备的可靠性和维修性有无影响呢？答复是肯定的。它们的关系就象病人与医生的关系，如果人均寿命是70岁，相当多的人不到70岁就死了，但也有相当多的人超过70岁。随着医疗条件的改善，人均寿命都在提高，但人均寿命的提高离不开医疗设备和医生，机器设备可靠性的提高，也离不开故障诊断设备和领域专家。4.2机器设备可靠性与故障诊断的关系这里首先引人可靠性度量一一可靠度的概念。可靠度是产品在规定的条件下和规定的时间内完成规定功能的概率。也可理解为无故障工作的概率。它并不能具体的预测某台设备在某一时间域内肯定发生或不发生故障。例如某型号产品（如灯泡）5000h的可靠度为98%，即该产品在规定条件下工作到5000h，平均每100个产品中，会有98个产品仍具有规定功能。因此，可靠度是指一批产品从开始使用（t=0）至某一规定时刻尚有百分之多少个产品没有发生故障的剩余概率。因此，机器可靠性不是依靠仪器、仪表来测定，而是依靠同批产品的统计分析。故障概率可以表示为9