智能診斷技術(shù)應(yīng)用...ppt

2020 3 14 工業(yè)裝備故障診斷技術(shù) 1 第八章現(xiàn)代智能故障論斷技術(shù) 2020年3月14日星期六 2 現(xiàn)代信號處理結(jié)果示例 數(shù)據(jù)挖掘 KDD從存放在數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中的大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用知識的過程 JiaweiHan 由于在研究和應(yīng)用領(lǐng)域 數(shù)據(jù)挖掘 DM 比 數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn) KDD 這個詞更流行 因此 現(xiàn)在多采用 數(shù)據(jù)挖掘 DM 這個術(shù)語 2020年3月14日星期六 3 現(xiàn)代信號處理結(jié)果示例 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘用于知識庫建立 2020年3月14日星期六 4 現(xiàn)代信號處理結(jié)果示例 數(shù)據(jù)挖掘 Fayyad等人提出的過程模型 1996年 2020年3月14日星期六 5 現(xiàn)代信號處理結(jié)果示例 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用過程 2020年3月14日星期六 6 現(xiàn)代信號處理結(jié)果示例 數(shù)據(jù)挖掘 美國Marquette大學(xué)的R J Povinelli等人提出的TSDM TimeSeriesDataMining 模型 可以預(yù)測和特征化可調(diào)速感應(yīng)電機(jī)的故障 2020年3月14日星期六 7 現(xiàn)代信號處理結(jié)果示例 數(shù)據(jù)挖掘 2020年3月14日星期六 8 現(xiàn)代信號處理結(jié)果示例 數(shù)據(jù)挖掘 德國DataEngine4 0系統(tǒng) 2020年3月14日星期六 9 現(xiàn)代信號處理結(jié)果示例 數(shù)據(jù)挖掘 英國Aston大學(xué)根據(jù)電力工業(yè)的需要 開發(fā)了一個MODIAROT ModelBasedDiagnosisofRotorSystemsinPowerPlants 系統(tǒng) 整個系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯等作為數(shù)據(jù)挖掘方法 將設(shè)備在線測量數(shù)據(jù)與模型仿真輸出進(jìn)行比較 進(jìn)而診斷設(shè)備故障 故障診斷專家系統(tǒng) 一 專家系統(tǒng)概述定義 能以人類專家級水平進(jìn)行故障診斷的智能計算機(jī)程序 發(fā)展專家系統(tǒng)的必要性1 知識結(jié)構(gòu)的需要2 故障診斷應(yīng)用上的需要系統(tǒng)復(fù)雜性及故障復(fù)雜性所決定3 專家系統(tǒng)所能解決的問題機(jī)械系統(tǒng)診斷中的復(fù)雜問題 能達(dá)到專家水平 4 專家系統(tǒng)的特點(diǎn)1 應(yīng)用范圍廣2 診斷水平高3 診斷效率高5 專家系統(tǒng)的組成一般由五部分組成 知識庫 推理機(jī) 數(shù)據(jù)庫 解釋程序和知識獲取程序 實用的專家系統(tǒng)還有其它中間環(huán)節(jié) 故障診斷專家系統(tǒng) 實用的專家系統(tǒng) 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 推理機(jī) 知識庫 知識表示 知識庫管理 任務(wù)管理 工況分析 工況報表 動態(tài)黑板 診斷結(jié)果 診斷結(jié)果解釋 知識獲取 診斷實例 故障診斷專家系統(tǒng) 6 專家系統(tǒng)分類 故障診斷專家系統(tǒng) 1 解釋型 Interpretation 專家系統(tǒng) 這類系統(tǒng)通過分析所采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)而闡明這些數(shù)據(jù)的真實含義 如由質(zhì)譜數(shù)據(jù)解釋化合物分子結(jié)構(gòu)的DENDRAL系統(tǒng) 由聲納信號識別艦船的HASP SIAP系統(tǒng) 語音理解系統(tǒng)HEARSAY等 2 預(yù)測型 Prediction 專家系統(tǒng) 這類系統(tǒng)根據(jù)處理對象過去和現(xiàn)在的情況去推測其未來發(fā)展趨勢 如各種氣象預(yù)報系統(tǒng) 軍事預(yù)測系統(tǒng)I W等 3 診斷型 Diagnosis 專家系統(tǒng)這類系統(tǒng)根據(jù)輸入信息推斷出處理對象中可能存在的故障 如計算機(jī)硬件故障診斷系統(tǒng)DART 核反應(yīng)堆故障診斷系統(tǒng)REACTOR 感染病診斷與治療系統(tǒng)MYCIN 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷系統(tǒng)EXPLORE EX 透平機(jī)械故障診斷專家系統(tǒng)TUBMAC等 4 調(diào)試型 Debugging 專家系統(tǒng)這類系統(tǒng)給出已確認(rèn)故障的排除方案 如石油鉆探機(jī)械故障診斷與排除系統(tǒng)DrillingAdvisor等 故障診斷專家系統(tǒng) 5 維修型 Repair 專家系統(tǒng)這類系統(tǒng)制定并實施糾正某類故障的規(guī)則 如診斷排除內(nèi)燃機(jī)故障的DELTA系統(tǒng) 電話電纜維護(hù)系統(tǒng)ACE等 6 規(guī)劃型 Planning 專家系統(tǒng)這類系統(tǒng)能根據(jù)給定的目標(biāo)制訂行動計劃 如電子線路布線系統(tǒng)PROTEL等 故障診斷專家系統(tǒng) 7 設(shè)計型 Design 專家系統(tǒng)這類系統(tǒng)能根據(jù)給定的要求形成所需要的方案或圖樣 如DEC公司的計算機(jī)總體配置系統(tǒng)XCON 8 監(jiān)測型 Monitoring 專家系統(tǒng)這類系統(tǒng)多用于完成實時監(jiān)測任務(wù) 如REACTOR系統(tǒng)和高危病人監(jiān)護(hù)系統(tǒng)VM等 故障診斷專家系統(tǒng) 9 控制型 Control 專家系統(tǒng)這類系統(tǒng)能自動控制系統(tǒng)的全部行為 通常用手生產(chǎn)過程的實時控制 如維持鉆機(jī)最佳鉆探流特征的MUD系統(tǒng) MVS操作系統(tǒng)的監(jiān)督控制系統(tǒng)YES MVS等 10 教育型 1nstruction 專家系統(tǒng)這類系統(tǒng)能診斷并糾正學(xué)生的行為 主要用于教學(xué)和培訓(xùn) 多為診斷型和調(diào)試型的結(jié)合體 如GUIDON和STEAMER等 故障診斷專家系統(tǒng) 二 知識庫1 定義 專家知識 經(jīng)驗及書本知識的存儲器2 知識表示1 對知識表示的基本要求 三個基本要求 表示方案應(yīng)便于知識的修改和擴(kuò)充 表示方案應(yīng)盡量簡單易懂 表示方法應(yīng)清晰明確 因為專家系統(tǒng)的建造過程是一個不斷擴(kuò)充和完善的過程 因此 便于修改和擴(kuò)充的知識表示方案對專家系統(tǒng)來說是非常重要的 它直接關(guān)系到專家系統(tǒng)的成敗 實現(xiàn)這一要求的有效手段是把知識與使用知識偽程序相分離 即把知識庫和推理機(jī)相分離 故障診斷專家系統(tǒng) 故障診斷專家系統(tǒng) 人工智能研究者們已提出了許多種知識表示方法 如產(chǎn)生式表示 框架式表示 語義網(wǎng)絡(luò)表示 邏輯性表示 對象 屬性 值三元組表示 過程表示和面向?qū)ο蟮谋硎镜?這些不同的表示方法各有其優(yōu)缺點(diǎn)和最適用的領(lǐng)域 綜合數(shù)據(jù)庫 GlobalDatabase 和規(guī)則解釋器 RuleInterpreter 這三個基本部分組成 2 產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本組成一個典型的產(chǎn)生式專家系統(tǒng)通常由規(guī)則庫 RuleBase 故障診斷專家系統(tǒng) 3 產(chǎn)生式表示 或規(guī)則表示 其一般形式為PQ 即IF THEN 左部分表示前提 條件或狀態(tài) 右部分表示若干結(jié)論 人工智能研究者們已提出了許多種知識表示方法 如產(chǎn)生式表示 框架式表示 語義網(wǎng)絡(luò)表示 邏輯性表示 對象 屬性 值三元組表示 過程表示和面向?qū)ο蟮谋硎镜?這些不同的表示方法各有其優(yōu)缺點(diǎn)和最適用的領(lǐng)域 如 出現(xiàn)異常振動則振幅大 對于復(fù)雜的故障用樹枝狀表示 注 與事故樹類似 故障診斷專家系統(tǒng) 產(chǎn)生式表示的優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn) 模塊化 自然性 一致性 主要缺點(diǎn) 推理效率低 非通用性 依賴于已有的經(jīng)驗 故障診斷專家系統(tǒng) 故障診斷專家系統(tǒng) 3 不確定知識表示1 隨機(jī)性知識2 模糊性知識3 未確知性知識三 知識的獲取知識獲取的方法 有 機(jī)械式 條件反射式 傳授式 演繹式 歸納式 猜想證實式 反饋修正式 類比式 聯(lián)想式 靈感與偶發(fā)式等 故障診斷專家系統(tǒng) 四 推理機(jī)制1 推理分類2 推理控制策略3 推理搜索策略4 似然推理 故障診斷專家系統(tǒng) 故障診斷專家系統(tǒng) 五 應(yīng)用 美國西屋公司從開發(fā)汽輪發(fā)電機(jī)專家系統(tǒng)GenAID開始 現(xiàn)已在佛羅里達(dá)州的奧蘭多發(fā)電設(shè)備本部建立了一個自動診斷中心 對各地西屋公司制造的汽輪發(fā)電機(jī)進(jìn)行遠(yuǎn)距離自動診斷 診斷對象從汽輪發(fā)電機(jī)逐步擴(kuò)大到汽輪機(jī) 鍋爐和輔機(jī) 西屋公司和卡內(nèi)基 梅隆大學(xué)合作研制了一臺汽輪發(fā)電機(jī)監(jiān)控用專家系統(tǒng) 用來監(jiān)視德州三家主要發(fā)電廠的七臺汽輪發(fā)電機(jī)組的全天工作狀況 此專家系統(tǒng)能快速 精確地分析儀表送來的信號 然后立即告訴操作人員應(yīng)采取什么措施 我國故障診斷工作者也積極探索專家系統(tǒng)的應(yīng)用研究 國家在 七 五 和 八 五 期間也列有這方面的攻關(guān)課題 取得了 些進(jìn)展 但目前總的情況是實驗室研究較多 現(xiàn)場條件下的實際應(yīng)用 特別是成功的應(yīng)用實例并不多見 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 一 概述1 定義及特點(diǎn)2 目前的應(yīng)用情況二 基本原理1 神經(jīng)元結(jié)構(gòu)模型x1 xn輸入w1 wn權(quán)值閾值Xi神經(jīng)元求和輸出 Oi輸出F神經(jīng)元特性函數(shù) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 各參數(shù)之間的關(guān)系為 特性函數(shù)主要有還有符號型 S型 雙曲正切型和高斯函數(shù)型等 1 f x f x x x 線性 階躍 1 1 a a 符號型 斜坡型 0 5 1 S型 雙曲正切型 1 c 1 高斯函數(shù) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 神經(jīng)元聯(lián)結(jié)結(jié)構(gòu) 1 不含反饋的前向網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元分層排列 組成輸入層 隱層 可有若干 和輸出層 每一