故障診斷理論方法綜述

《故障診斷理論方法綜述》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。

1、故障診斷理論方法綜述故障診斷的主要任務(wù)柯：故障檢測、故障類型判斷、故障定位及故障恢復(fù)等。其屮：故障檢測足指與系統(tǒng)建立連接后，周期性地向K位機發(fā)送檢測倍號，通過接收的響應(yīng)數(shù)據(jù)幀，判斷系統(tǒng)是否產(chǎn)生故障；故障類型判斷就是系統(tǒng)在檢測出故障之后，通過分析原因，判斷出系統(tǒng)故障的類型；故障定位是在前兩部的基礎(chǔ)之上，細化故障種類，診斷出系統(tǒng)具體故障部位和故障原因，為故障恢復(fù)做準(zhǔn)備；故障恢復(fù)足整個故晾診斷過程屮最P也是最重要的一個環(huán)節(jié)，需要根裾故障原因，采取不同的措施，對系統(tǒng)故障進行恢復(fù)一、基于解析模型的方法基于解析模型的故障診斷方法

2、主要是通過構(gòu)造觀測器估計系統(tǒng)輸出，然后將它與輸出的測量值作比較從中取得故障信息。它還4進一步分為基于狀態(tài)估計的方法和基于參數(shù)估計的方法，前者從真實系統(tǒng)的輸出與狀態(tài)觀測器成者卡爾曼濾波器的輸出比較形成殘差，然活從殘差屮提取故障特征進而實行故障診斷;后者由機理分析確定系統(tǒng)的模型參數(shù)和物理元器件之間的關(guān)系方程，由實吋辨識求得系統(tǒng)的實際模型參數(shù)，然后求解實際的物理元器件參數(shù),與標(biāo)稱值比較而確定系統(tǒng)是卉發(fā)生故障及故障的程度。菽于解析模型的故障診斷方法都耍求建立系統(tǒng)精確的數(shù)$梭艱，侃隨肴現(xiàn)代沒備的不斷人型化、復(fù)雜化和非線性化，往

3、往很難或者無法建立系統(tǒng)精確的數(shù)學(xué)模型，從而人人限制了基于解析模型的故障診斷方法的推廣和成用。二、基于信號處理的方法當(dāng)可以得到被控測對象的輸入輸出信號，仴很難建立被控對象的解析數(shù)學(xué)模型吋，可采用基于倌號處理的方法?；谛盘柼幚淼姆椒ㄗ阋环N傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)，通常利用信號模型，如相關(guān)函數(shù)、頻譜、自回歸滑動平均、小波變換等，直接分析可測信號，提取諸如方差、幅位、頻率等特征值，識別和評價機械設(shè)備所處的狀態(tài)?；谛盘柼幚淼姆椒ㄓ址譃榛诳蓽y值或其變化趨勢值檢查的方法和基于可測倌號處理的故障診斷方法等?；诳蓽y值或其變化趨勢值檢

4、查的方法根據(jù)系統(tǒng)的直接川'測的輸入輸出信號及其變化趨勢來進行故障診斷，當(dāng)系統(tǒng)的輸入輸出信號或者變化超出允許的范圍時，即認(rèn)為系統(tǒng)發(fā)生了故障，根裾異常的信號來判定故障的性質(zhì)和發(fā)生的部位。某于可測信號處理的故障診斷方法利用系統(tǒng)的輸出信號狀態(tài)與一定故障源之間的相關(guān)性來判定和定位故障，具體有頻譜分析方法等。三、基于知識的方法在解決實際的故障診斷問題時，經(jīng)驗豐富的專家進行故障診斷并不都是采用嚴(yán)格的數(shù)學(xué)算法從_?申申計算結(jié)果屮來查找問題。對于一個結(jié)構(gòu)S雜的系統(tǒng)，當(dāng)其運行過程發(fā)牛故障吋，人們?nèi)菀撰@得的往往是一些涉及故障征兆的描述性知

5、識以及各故障源與故障征兆之間關(guān)聯(lián)忡的知識。盡管這些知識大多是定性的而非定S的，但對準(zhǔn)確分析故障能起到重要的作用。經(jīng)驗豐富的專家就足使川長期積累起來的這類經(jīng)驗知識，快速直接實現(xiàn)對系統(tǒng)故障的診斷。利用知識，通過符號推理的方法進行故障診斷，這足故障診斷技術(shù)的乂一個分支——基于知識的故障診斷。難于知識的故障診斷是FI前研究和應(yīng)用的熱點，國內(nèi)外學(xué)者提出/很多方法。由于領(lǐng)域?qū)＜以诨谥R的故障診斷中扮演重要角色，因此基于知識的故障診斷系統(tǒng)又稱為故障診斷專家系統(tǒng)。如圖1.1專家用廣結(jié)果被測對象主控計算機<^=>&動測試沒備（ATE

6、）圖11.基于規(guī)則的故障診斷專家系統(tǒng)基于規(guī)則的診斷方法是根裾以往專家診斷的經(jīng)驗，將M:歸納成規(guī)則，通過啟發(fā)式經(jīng)驗知識進行故障診斷的計算機軟件系統(tǒng)。產(chǎn)生式規(guī)則的專家系統(tǒng)是其主要形式。產(chǎn)生式規(guī)則的菇本形式為：if（條件），then（結(jié)論）?；诋a(chǎn)生式規(guī)則的專家系統(tǒng)允許用戶向系統(tǒng)知識庫中輸入大量上述類型的規(guī)則，并制定規(guī)則的解釋方式，按照一定步驟進行推理獲得診斷結(jié)論。產(chǎn)生式規(guī)則推理使得用戶不用直接而對實際系統(tǒng)的S雜組成結(jié)構(gòu)和解析模型等，時太注于規(guī)則的制定。兒外還科著模塊性良好，擴充修改和理解方便等優(yōu)點。理論上，只要規(guī)則能制定

7、得足夠細致、足夠準(zhǔn)確，產(chǎn)生式規(guī)則推理能實現(xiàn)高精度的故障定位。盡管基于規(guī)則的診斷專家系統(tǒng)獲得了一定的成功，但由于該方法屬于反演推理，因而不是一種確保唯一性的推理形式，存在著知識獲取凼難、知識臺階窄以及控制策略不靈活等缺點。對大型規(guī)則庫來說，容易產(chǎn)生規(guī)則匹配沖突、組合爆炸等問題，而且系統(tǒng)缺乏￡）學(xué)習(xí)能力，不適川于復(fù)雜系統(tǒng)或經(jīng)驗不足系統(tǒng)的故障診斷。對于人型的診斷對象，其求解過程搜索空間大，速度慢，難以實現(xiàn)實時在線診斷要求。葙于規(guī)則的方法對于診斷結(jié)論除Y重被采用的規(guī)則外，無法作出進一步解釋，通常只能診斷單個故障，難以診斷多重

8、故障。2.基于模型推理的故障診斷專家系統(tǒng)基于模型的推理（Model-BasedReasoning,MBR）方法于上世紀(jì)80年代ill人1:智能專家RaymondReiter和JohandeKleer等提出，該方法的基木思想是根掘?qū)嶋H系統(tǒng)的觀測行為與系統(tǒng)模型的預(yù)測行為之間的差異進行診斷，如圖1.2所示。Reiter提出了故障系統(tǒng)最小沖突集和最小碰