第9章 機(jī)電設(shè)備故障診斷技術(shù)課件

1第9章機(jī)電設(shè)備故障診斷技術(shù)1第9章機(jī)電設(shè)備故障診斷技術(shù)2學(xué)習(xí)目標(biāo)知識(shí)目標(biāo)：1.設(shè)備故障及故障診斷的含義；2.故障診斷類型及方法。能力目標(biāo)：1.概括總結(jié)所學(xué)知識(shí)的能力；2.分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力；2學(xué)習(xí)目標(biāo)知識(shí)目標(biāo)：3學(xué)習(xí)重、難點(diǎn)學(xué)習(xí)重點(diǎn)：

1.設(shè)備故障的含義、類型、分析及診斷方法；

2.設(shè)備故障診斷流程。學(xué)習(xí)難點(diǎn)：

1.設(shè)備故障診斷的方法；

2.設(shè)備故障診斷的內(nèi)容和流程。3學(xué)習(xí)重、難點(diǎn)學(xué)習(xí)重點(diǎn)：4本章主要內(nèi)容設(shè)備故障診斷概述

9.1設(shè)備故障診斷類型及特點(diǎn)9.2設(shè)備故障診斷技術(shù)分析方法

9.3基于知識(shí)的故障診斷方法9.49.5設(shè)備故障診斷的發(fā)展趨勢(shì)9.6設(shè)備故障診斷內(nèi)容和流程小結(jié)思考題4本章主要內(nèi)容設(shè)備故障診斷概述9.1設(shè)備故障診斷類型及特59.1設(shè)備故障診斷概述9.1.1設(shè)備故障及故障診斷的含義設(shè)備故障就是指設(shè)備在規(guī)定時(shí)間內(nèi)、規(guī)定條件下喪失規(guī)定功能的狀況，通常這種故障是從某一零部件的失效引起的。從系統(tǒng)觀點(diǎn)來(lái)看，故障包括兩層含義：一是機(jī)械系統(tǒng)偏離正常功能；二是功能失效。59.1設(shè)備故障診斷概述9.1.1設(shè)備故障及故障診斷的含義6設(shè)備的故障診斷則是發(fā)現(xiàn)并確定故障的部位和性質(zhì)，尋找故障的起因，預(yù)報(bào)故障的趨勢(shì)并提出相應(yīng)的對(duì)策。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷技術(shù)是從機(jī)械故障診斷技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的。所謂“機(jī)械故障診斷技術(shù)”就是指在機(jī)械基本不拆卸的情況下，在它運(yùn)行當(dāng)中掌握其運(yùn)行狀態(tài)，早期發(fā)現(xiàn)故障，判斷故障的部位和原因，以及預(yù)報(bào)故障的發(fā)展趨勢(shì)。6設(shè)備的故障診斷則是發(fā)現(xiàn)并確定故障的部位和性質(zhì)，尋找故障的起79.1.2設(shè)備故障診斷技術(shù)發(fā)展歷史設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展是與設(shè)備的維修方式緊密相連的。人們可將故障診斷技術(shù)按測(cè)試手段分為六個(gè)階段，即感官診斷、簡(jiǎn)易診斷、綜合診斷、在線監(jiān)測(cè)，精密診斷和遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)。9.1.3設(shè)備診斷的國(guó)家政策及發(fā)展概況1.設(shè)備診斷的國(guó)家政策79.1.2設(shè)備故障診斷技術(shù)發(fā)展歷史82.我國(guó)開(kāi)展設(shè)備診斷的經(jīng)歷過(guò)程整個(gè)歷程大致可分為5個(gè)階段，分述于下：

(1)從1983至1985年：準(zhǔn)備階段（2）從1986至1989：實(shí)施階段（3）從1990至1995：普及提高階段（4）從1996至2000：工程化、產(chǎn)業(yè)化階段（5）從2001至今：傳統(tǒng)診斷與現(xiàn)代診斷并存階段82.我國(guó)開(kāi)展設(shè)備診斷的經(jīng)歷過(guò)程99.2

設(shè)備故障診斷類型及特點(diǎn)1.故障的分類故障的類型因故障性質(zhì)、狀態(tài)不同可以分類如下:按工作狀態(tài)分有間歇性故障和永久性故障；按故障程度分有局部功能失效和整體功能失效的故障；按故障形成速度分有急劇性故障和漸進(jìn)性故障；按故障程度及形成速度分有突發(fā)性故障和緩變性故障；按故障形成的原因分有操作或管理失誤形成的故障和機(jī)器內(nèi)在原因形成的故障；按故障形成的后果分有危險(xiǎn)的故障和非危險(xiǎn)的故障；按故障形成的時(shí)間分有早期故障，隨時(shí)間變化的故障和隨機(jī)性故障。這些故障類型是相互交叉，隨著故障的發(fā)展，可從一種類型轉(zhuǎn)為另一種類型。

99.2設(shè)備故障診斷類型及特點(diǎn)1.故障的分類102.故障診斷方法的分類（1）按診斷環(huán)境分有：離線人工分析、診斷和在線計(jì)算機(jī)輔助監(jiān)視診斷，二者要求有很大差別。（2）按檢測(cè)手段分有：①振動(dòng)檢測(cè)診斷法；②噪聲檢測(cè)診斷法；102.故障診斷方法的分類11③溫度檢測(cè)診斷法；④壓力檢測(cè)診斷法。⑤聲發(fā)射檢測(cè)診斷法；⑥潤(rùn)滑油或冷卻液中金屬含量分析診斷法；⑦金相分析診斷法。(3)按診斷方法原理分：①頻域診斷法；②時(shí)域分析法。11③溫度檢測(cè)診斷法；12③統(tǒng)計(jì)分析法；④信息理論分析法；⑤模式識(shí)別法；⑥其他人工智能方法。3.故障診斷的特點(diǎn)

(1)隨機(jī)性。

(2)多層次性。12③統(tǒng)計(jì)分析法；139.3

設(shè)備故障診斷技術(shù)分析方法從信息論角度出發(fā)對(duì)其進(jìn)行分析，是現(xiàn)代設(shè)備故障診斷技術(shù)的特點(diǎn)，可以分為統(tǒng)計(jì)診斷、邏輯診斷、模糊診斷等等。1.貝葉斯法（Bayes）

Bayes法是基于概率統(tǒng)計(jì)的推理方法，它是以概率密度函數(shù)為基礎(chǔ)，綜合設(shè)備的故障信息來(lái)描述設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行故障分析。其診斷推理過(guò)程包括“先驗(yàn)概率的估計(jì)”和“后驗(yàn)概率”的計(jì)算（利用貝葉斯公式）。139.3設(shè)備故障診斷技術(shù)分析方法從信息論角度出發(fā)對(duì)其進(jìn)行142.最大似然法3.時(shí)間序列法時(shí)間序列分析（TSA——TimeSerieoAnalysis）是又一重要的故障診斷技術(shù)。時(shí)間序列是以等間隔采集連續(xù)信號(hào)x(t)，所得到的離散序列數(shù)據(jù)x1,x2,…xi…xn，處理和分析這種數(shù)據(jù)序列的統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)方法稱為時(shí)間序列分析。142.最大似然法15

時(shí)間序列分析的特點(diǎn)是根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)和建模方法建立動(dòng)態(tài)參數(shù)模型，利用該模型可進(jìn)行動(dòng)態(tài)系統(tǒng)及過(guò)程的模擬、分析、預(yù)報(bào)和控制把時(shí)間序列分析用于設(shè)備的故障診斷，一般采用自回歸滑動(dòng)平均模型ARMA（AutoRegressiveMovingAverage）（也稱遞進(jìn)算分析法）。特別是AR模型。15時(shí)間序列分析的特點(diǎn)是根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)和建模方法建立動(dòng)態(tài)參數(shù)164.灰色系統(tǒng)法灰色系統(tǒng)是指系統(tǒng)的部分信息已知，部分信息未知的系統(tǒng)，區(qū)分白色系統(tǒng)與灰色系統(tǒng)的重要標(biāo)志是系統(tǒng)各因素之間是否有確定的關(guān)系。當(dāng)各因素之間存在明確的映射關(guān)系時(shí)，就是白色系統(tǒng)，否則就是灰色系統(tǒng)或一無(wú)所知的黑色系統(tǒng)。如果組成系統(tǒng)的因素明確，因素之間的關(guān)系清楚，那么這個(gè)系統(tǒng)就是白系統(tǒng)；如果部分信息已知，部分信息未知（即系統(tǒng)因素不完全明確，因素間關(guān)系和結(jié)構(gòu)不完全清楚，系統(tǒng)的作用原理不完全明了）那就是灰色系統(tǒng)。164.灰色系統(tǒng)法175.故障樹(shù)分析法故障樹(shù)分析（FTA——FaultTreeAnalysis）模型是一個(gè)基于被診斷對(duì)象結(jié)構(gòu)、功能特征的行為模型，是一種定性的因果模型。首先寫出設(shè)備故障事件作為第一級(jí)（或稱頂事件），再將導(dǎo)致該事件發(fā)生的直接原因（包括硬件故障、環(huán)境因素、人為差錯(cuò)等）并列地作為第二級(jí)（或稱中間事件），用適當(dāng)?shù)氖录?hào)表示，并用適當(dāng)?shù)倪壿嬮T把它們與頂事件聯(lián)結(jié)起來(lái)。其次，將導(dǎo)致第二級(jí)事件的原因分別按上述方法展開(kāi)作為第三級(jí)，直到把最基本的原因（或稱底事件）都分析出來(lái)為止。這樣一張邏輯圖叫做故障樹(shù)，故障樹(shù)分析反映了特征向量與故障向量（故障原因）之間的全部邏輯關(guān)系。175.故障樹(shù)分析法18圖9.1就是簡(jiǎn)單的故障樹(shù)，根據(jù)故障樹(shù)來(lái)分析系統(tǒng)發(fā)生故障的各種途徑和可靠性特征量，就是故障樹(shù)分析法。圖9.1

簡(jiǎn)單故障樹(shù)18圖9.1就是簡(jiǎn)單的故障樹(shù)，根據(jù)故障樹(shù)來(lái)分析系統(tǒng)發(fā)生故障的199.4

基于知識(shí)的故障診斷方法

基于知識(shí)的故障診斷方法，不需要待測(cè)對(duì)象精確的數(shù)學(xué)模型，具有智能特性，目前這種故障診斷方法主要有：專家系統(tǒng)故障診斷方法；模糊故障診斷方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法，信息融合故障診斷方法，基于Agent故障診斷方法等。199.4基于知識(shí)的故障診斷方法基于201專家系統(tǒng)故障診斷方法專家系統(tǒng)故障診斷方法，是指計(jì)算機(jī)在采集被診斷對(duì)象的信息后，綜合運(yùn)用各種專家經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行一系列的推理，以便快速地找到最終故障或最有可能的故障，再由用戶來(lái)證實(shí)。此種方法國(guó)內(nèi)外已有不少應(yīng)用實(shí)例。專家系統(tǒng)由知識(shí)源、推理機(jī)、解釋系統(tǒng)、人機(jī)接口等部分組成，各部分功能如下：201專家系統(tǒng)故障診斷方法211）知識(shí)源包括知識(shí)庫(kù)、模型庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)等。（1）知識(shí)庫(kù)：是專家知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)與書本知識(shí)、常識(shí)的存儲(chǔ)器。（2）模型庫(kù)：存儲(chǔ)著描述分析對(duì)象的狀態(tài)和機(jī)理的數(shù)學(xué)模型。（3）數(shù)據(jù)庫(kù)：存有被分析對(duì)象實(shí)時(shí)檢測(cè)到的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)，和推理過(guò)程中所需要的各種信息。2）推理機(jī)根據(jù)獲取的信息，運(yùn)用各種規(guī)則進(jìn)行故障診斷，并輸出診斷結(jié)果，推理策略有三種：（1）正向推理：由原始數(shù)據(jù)出發(fā)，運(yùn)用知識(shí)庫(kù)中專家的知識(shí)，推斷出結(jié)論。（2）反向推理：即先提出假設(shè)的結(jié)論，然后逐層尋找支持這個(gè)結(jié)論的證據(jù)的方法。（3）正反向混合推理：一般采用“先正后反”的途徑。211）知識(shí)源223）解釋系統(tǒng)回答用戶詢問(wèn)的系統(tǒng)。如顯示推理過(guò)程，解釋電腦發(fā)出的指示等。4）人機(jī)接口人機(jī)接口是故障診斷人員與系統(tǒng)的交接點(diǎn)。2模糊故障診斷方法所謂“模糊”，是指一種邊界不清楚，在質(zhì)上沒(méi)有確切的含義，在量上又沒(méi)有明確界限的概念，磨損狀態(tài)的轉(zhuǎn)變，正是典型的、帶有明顯中介過(guò)渡性的模糊現(xiàn)象。223）解釋系統(tǒng)23典型的模糊故障診斷方法是向量的識(shí)別法，模糊故障向量識(shí)別法的診斷過(guò)程如圖9.2所示。其中R為故障與特征征兆間的模糊關(guān)系矩陣。X表示可能發(fā)生故障的集合，n為故障總數(shù)。圖9.2

模糊故障診斷方法23典型的模糊故障診斷方法是向量的識(shí)別法，模糊故障向量識(shí)別法243人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法由于故障診斷的核心技術(shù)是故障模式識(shí)別，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身具有信息處理的特點(diǎn)，如并行性、自學(xué)習(xí)、自組織性、聯(lián)想記憶功能等，所以能夠解決傳統(tǒng)模式識(shí)別方法不能解決的問(wèn)題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作過(guò)程由學(xué)習(xí)期和工作期兩個(gè)階段組成，具體診斷過(guò)程如圖9.3所示。243人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法25（1）學(xué)習(xí)期：包括輸入樣本；對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)輸入樣本；初始化權(quán)值和閾值；計(jì)算各個(gè)隱層的輸出和輸出層的輸出值；比較輸出值和期望值；調(diào)整權(quán)值；使用遞歸算法從輸出層開(kāi)始逆向傳播誤差直到第一隱層，再比較輸出值和期望值，直至滿足精度要求，形成在一定的標(biāo)準(zhǔn)模式樣本的基礎(chǔ)上，依據(jù)一定的分類規(guī)則來(lái)設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。（2）工作期：又稱診斷過(guò)程，是將待診斷對(duì)象的信息與網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)期建立的分類器進(jìn)行比較，以診斷待診斷對(duì)象所處的狀態(tài)（即故障類別）。在比較之前還應(yīng)對(duì)由診斷對(duì)象獲取的信息進(jìn)行預(yù)處理，刪除原始數(shù)據(jù)中的無(wú)用信號(hào)，形成可與網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行比較的未知樣本（或稱進(jìn)行歸一化處理）。25（1）學(xué)習(xí)期：包括輸入樣本；對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，26圖9.3

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷過(guò)程26圖9.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷過(guò)程274信息融合故障診斷方法信息融合就是利用計(jì)算機(jī)，對(duì)來(lái)自多傳感器的信息按一定的準(zhǔn)則加以自動(dòng)分析綜合的數(shù)據(jù)處理過(guò)程，以完成所需要的決策和判定。信息融合應(yīng)用于故障診斷原因有三：一是多傳感器形成了不同通道的信號(hào)；二是同一信號(hào)形成不同的特征信息；三是不同診斷途徑得出了有偏差的診斷結(jié)論，使得人們不得不以信息融合提高診斷的準(zhǔn)確率。274信息融合故障診斷方法285基于Agent故障診斷方法

Agent是一種具有自主性、反應(yīng)性、主動(dòng)性，基于軟、硬件結(jié)合的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，故障診斷的Agent系統(tǒng)，是將多個(gè)Agent組合起來(lái)，設(shè)計(jì)出一組分工協(xié)作的Agent大系統(tǒng)。包括故障信號(hào)碼檢測(cè)、特征信息的提取；故障診斷Agent的刻畫。Agent系統(tǒng)的管理、控制和各Agent之間的通信與協(xié)作等等。285基于Agent故障診斷方法299.5設(shè)備故障診斷內(nèi)容和流程

在各種診斷方法中，以振動(dòng)信號(hào)為基礎(chǔ)的診斷約占60%，以油—磨屑分析為基礎(chǔ)的診斷約占12%。就大型機(jī)電設(shè)備而言，故障診斷技術(shù)主要研究故障機(jī)理、故障特征提取方法，診斷推理方法，構(gòu)造最有效的故障樣板模式，做出診斷決策。

299.5設(shè)備故障診斷內(nèi)容和流程在各種30整個(gè)診斷系統(tǒng)的流程如圖9.4所示。圖9.4

機(jī)電設(shè)備故障診斷流程30整個(gè)診斷系統(tǒng)的流程如圖9.4所示。圖9.4機(jī)電設(shè)備故31比較待檢模式與樣板模式狀態(tài)識(shí)別的過(guò)程，是模式識(shí)別的過(guò)程。模式識(shí)別不僅僅是簡(jiǎn)單的分類，還包括對(duì)事件的描述，判斷和綜合，以及通過(guò)對(duì)大量信息的學(xué)習(xí)、判斷和尋找規(guī)律。模式識(shí)別的全過(guò)程如圖9.5所示。圖9.5

模式識(shí)別的全過(guò)程31比較待檢模式與樣板模式狀態(tài)識(shí)別的過(guò)程，是模式識(shí)別的過(guò)程。32設(shè)備故障特征提取是故障診斷的關(guān)鍵。通過(guò)特征提取，來(lái)構(gòu)造樣板模式的待檢模式。在模式識(shí)別中，特征提取的任務(wù)是從原始的樣本信息中，尋找最有效的，最適于分類的特征。只有選取合適的特征提取方法，提高故障特征的信息含量，才能通過(guò)故障診斷準(zhǔn)確地把握機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。設(shè)備診斷技術(shù)發(fā)展很快，但歸納起來(lái)為4項(xiàng)基本技術(shù)：（1）信號(hào)檢測(cè)這是設(shè)備故障診斷的基礎(chǔ)和依據(jù)，能否根據(jù)不同的診斷目的，真實(shí)、充分地檢測(cè)到反映設(shè)備狀態(tài)的信號(hào)，是設(shè)備診斷技術(shù)的關(guān)鍵。32設(shè)備故障特征提取是故障診斷的關(guān)鍵。通過(guò)特征提取，來(lái)構(gòu)造樣33（2）信號(hào)處理技術(shù)既然檢測(cè)到的信號(hào)屬物理信號(hào)，誤差和環(huán)境干擾是不可避免的。如何去偽存真，精化故障特征信息是信號(hào)處理技術(shù)的根本目的，這個(gè)過(guò)程也是特征提取的過(guò)程。（3）模式識(shí)別技術(shù)比較待檢對(duì)象所處模式與樣板模式，是模式識(shí)別的過(guò)程，確定設(shè)備是否存在故障？故障的原因，部位，嚴(yán)重程度是模式識(shí)別的根本任務(wù)。（4）預(yù)測(cè)技術(shù)這是對(duì)未發(fā)生或目前還不夠明確的設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行預(yù)估和推測(cè)，以判斷故障可能的發(fā)展過(guò)程和對(duì)設(shè)備的劣化趨勢(shì)及剩余壽命做出預(yù)測(cè)。33（2）信號(hào)處理技術(shù)349.6設(shè)備故障診斷的發(fā)展趨勢(shì)1.混合智能故障診斷方法2.智能機(jī)內(nèi)測(cè)試技術(shù)3.基于

Internet的遠(yuǎn)程協(xié)作診斷技術(shù)；4.設(shè)備故障診斷技術(shù)研究熱點(diǎn)349.6設(shè)備故障診斷的發(fā)展趨勢(shì)1.混合智能故障診斷方法35本章小結(jié)知識(shí)點(diǎn)：

1.設(shè)備故障診斷的含義、類型和特點(diǎn)；

2.診斷分析方法；

3.專家系統(tǒng)、模糊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等知識(shí)診斷

4.故障診斷內(nèi)容和流程35本章小結(jié)知識(shí)點(diǎn)：36作業(yè)題1.名詞解釋：設(shè)備故障、故障診斷2.設(shè)備故障的類型有哪些？3.機(jī)電設(shè)備故障診斷的主要技術(shù)手段有哪些？36作業(yè)題1.名詞解釋：設(shè)備故障、故障診斷37第9章機(jī)電設(shè)備故障診斷技術(shù)1第9章機(jī)電設(shè)備故障診斷技術(shù)38學(xué)習(xí)目標(biāo)知識(shí)目標(biāo)：1.設(shè)備故障及故障診斷的含義；2.故障診斷類型及方法。能力目標(biāo)：1.概括總結(jié)所學(xué)知識(shí)的能力；2.分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力；2學(xué)習(xí)目標(biāo)知識(shí)目標(biāo)：39學(xué)習(xí)重、難點(diǎn)學(xué)習(xí)重點(diǎn)：

1.設(shè)備故障的含義、類型、分析及診斷方法；

2.設(shè)備故障診斷流程。學(xué)習(xí)難點(diǎn)：

1.設(shè)備故障診斷的方法；

2.設(shè)備故障診斷的內(nèi)容和流程。3學(xué)習(xí)重、難點(diǎn)學(xué)習(xí)重點(diǎn)：40本章主要內(nèi)容設(shè)備故障診斷概述

9.1設(shè)備故障診斷類型及特點(diǎn)9.2設(shè)備故障診斷技術(shù)分析方法

9.3基于知識(shí)的故障診斷方法9.49.5設(shè)備故障診斷的發(fā)展趨勢(shì)9.6設(shè)備故障診斷內(nèi)容和流程小結(jié)思考題4本章主要內(nèi)容設(shè)備故障診斷概述9.1設(shè)備故障診斷類型及特419.1設(shè)備故障診斷概述9.1.1設(shè)備故障及故障診斷的含義設(shè)備故障就是指設(shè)備在規(guī)定時(shí)間內(nèi)、規(guī)定條件下喪失規(guī)定功能的狀況，通常這種故障是從某一零部件的失效引起的。從系統(tǒng)觀點(diǎn)來(lái)看，故障包括兩層含義：一是機(jī)械系統(tǒng)偏離正常功能；二是功能失效。59.1設(shè)備故障診斷概述9.1.1設(shè)備故障及故障診斷的含義42設(shè)備的故障診斷則是發(fā)現(xiàn)并確定故障的部位和性質(zhì)，尋找故障的起因，預(yù)報(bào)故障的趨勢(shì)并提出相應(yīng)的對(duì)策。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷技術(shù)是從機(jī)械故障診斷技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的。所謂“機(jī)械故障診斷技術(shù)”就是指在機(jī)械基本不拆卸的情況下，在它運(yùn)行當(dāng)中掌握其運(yùn)行狀態(tài)，早期發(fā)現(xiàn)故障，判斷故障的部位和原因，以及預(yù)報(bào)故障的發(fā)展趨勢(shì)。6設(shè)備的故障診斷則是發(fā)現(xiàn)并確定故障的部位和性質(zhì)，尋找故障的起439.1.2設(shè)備故障診斷技術(shù)發(fā)展歷史設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展是與設(shè)備的維修方式緊密相連的。人們可將故障診斷技術(shù)按測(cè)試手段分為六個(gè)階段，即感官診斷、簡(jiǎn)易診斷、綜合診斷、在線監(jiān)測(cè)，精密診斷和遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)。9.1.3設(shè)備診斷的國(guó)家政策及發(fā)展概況1.設(shè)備診斷的國(guó)家政策79.1.2設(shè)備故障診斷技術(shù)發(fā)展歷史442.我國(guó)開(kāi)展設(shè)備診斷的經(jīng)歷過(guò)程整個(gè)歷程大致可分為5個(gè)階段，分述于下：

(1)從1983至1985年：準(zhǔn)備階段（2）從1986至1989：實(shí)施階段（3）從1990至1995：普及提高階段（4）從1996至2000：工程化、產(chǎn)業(yè)化階段（5）從2001至今：傳統(tǒng)診斷與現(xiàn)代診斷并存階段82.我國(guó)開(kāi)展設(shè)備診斷的經(jīng)歷過(guò)程459.2

設(shè)備故障診斷類型及特點(diǎn)1.故障的分類故障的類型因故障性質(zhì)、狀態(tài)不同可以分類如下:按工作狀態(tài)分有間歇性故障和永久性故障；按故障程度分有局部功能失效和整體功能失效的故障；按故障形成速度分有急劇性故障和漸進(jìn)性故障；按故障程度及形成速度分有突發(fā)性故障和緩變性故障；按故障形成的原因分有操作或管理失誤形成的故障和機(jī)器內(nèi)在原因形成的故障；按故障形成的后果分有危險(xiǎn)的故障和非危險(xiǎn)的故障；按故障形成的時(shí)間分有早期故障，隨時(shí)間變化的故障和隨機(jī)性故障。這些故障類型是相互交叉，隨著故障的發(fā)展，可從一種類型轉(zhuǎn)為另一種類型。

99.2設(shè)備故障診斷類型及特點(diǎn)1.故障的分類462.故障診斷方法的分類（1）按診斷環(huán)境分有：離線人工分析、診斷和在線計(jì)算機(jī)輔助監(jiān)視診斷，二者要求有很大差別。（2）按檢測(cè)手段分有：①振動(dòng)檢測(cè)診斷法；②噪聲檢測(cè)診斷法；102.故障診斷方法的分類47③溫度檢測(cè)診斷法；④壓力檢測(cè)診斷法。⑤聲發(fā)射檢測(cè)診斷法；⑥潤(rùn)滑油或冷卻液中金屬含量分析診斷法；⑦金相分析診斷法。(3)按診斷方法原理分：①頻域診斷法；②時(shí)域分析法。11③溫度檢測(cè)診斷法；48③統(tǒng)計(jì)分析法；④信息理論分析法；⑤模式識(shí)別法；⑥其他人工智能方法。3.故障診斷的特點(diǎn)

(1)隨機(jī)性。

(2)多層次性。12③統(tǒng)計(jì)分析法；499.3

設(shè)備故障診斷技術(shù)分析方法從信息論角度出發(fā)對(duì)其進(jìn)行分析，是現(xiàn)代設(shè)備故障診斷技術(shù)的特點(diǎn)，可以分為統(tǒng)計(jì)診斷、邏輯診斷、模糊診斷等等。1.貝葉斯法（Bayes）

Bayes法是基于概率統(tǒng)計(jì)的推理方法，它是以概率密度函數(shù)為基礎(chǔ)，綜合設(shè)備的故障信息來(lái)描述設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行故障分析。其診斷推理過(guò)程包括“先驗(yàn)概率的估計(jì)”和“后驗(yàn)概率”的計(jì)算（利用貝葉斯公式）。139.3設(shè)備故障診斷技術(shù)分析方法從信息論角度出發(fā)對(duì)其進(jìn)行502.最大似然法3.時(shí)間序列法時(shí)間序列分析（TSA——TimeSerieoAnalysis）是又一重要的故障診斷技術(shù)。時(shí)間序列是以等間隔采集連續(xù)信號(hào)x(t)，所得到的離散序列數(shù)據(jù)x1,x2,…xi…xn，處理和分析這種數(shù)據(jù)序列的統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)方法稱為時(shí)間序列分析。142.最大似然法51

時(shí)間序列分析的特點(diǎn)是根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)和建模方法建立動(dòng)態(tài)參數(shù)模型，利用該模型可進(jìn)行動(dòng)態(tài)系統(tǒng)及過(guò)程的模擬、分析、預(yù)報(bào)和控制把時(shí)間序列分析用于設(shè)備的故障診斷，一般采用自回歸滑動(dòng)平均模型ARMA（AutoRegressiveMovingAverage）（也稱遞進(jìn)算分析法）。特別是AR模型。15時(shí)間序列分析的特點(diǎn)是根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)和建模方法建立動(dòng)態(tài)參數(shù)524.灰色系統(tǒng)法灰色系統(tǒng)是指系統(tǒng)的部分信息已知，部分信息未知的系統(tǒng)，區(qū)分白色系統(tǒng)與灰色系統(tǒng)的重要標(biāo)志是系統(tǒng)各因素之間是否有確定的關(guān)系。當(dāng)各因素之間存在明確的映射關(guān)系時(shí)，就是白色系統(tǒng)，否則就是灰色系統(tǒng)或一無(wú)所知的黑色系統(tǒng)。如果組成系統(tǒng)的因素明確，因素之間的關(guān)系清楚，那么這個(gè)系統(tǒng)就是白系統(tǒng)；如果部分信息已知，部分信息未知（即系統(tǒng)因素不完全明確，因素間關(guān)系和結(jié)構(gòu)不完全清楚，系統(tǒng)的作用原理不完全明了）那就是灰色系統(tǒng)。164.灰色系統(tǒng)法535.故障樹(shù)分析法故障樹(shù)分析（FTA——FaultTreeAnalysis）模型是一個(gè)基于被診斷對(duì)象結(jié)構(gòu)、功能特征的行為模型，是一種定性的因果模型。首先寫出設(shè)備故障事件作為第一級(jí)（或稱頂事件），再將導(dǎo)致該事件發(fā)生的直接原因（包括硬件故障、環(huán)境因素、人為差錯(cuò)等）并列地作為第二級(jí)（或稱中間事件），用適當(dāng)?shù)氖录?hào)表示，并用適當(dāng)?shù)倪壿嬮T把它們與頂事件聯(lián)結(jié)起來(lái)。其次，將導(dǎo)致第二級(jí)事件的原因分別按上述方法展開(kāi)作為第三級(jí)，直到把最基本的原因（或稱底事件）都分析出來(lái)為止。這樣一張邏輯圖叫做故障樹(shù)，故障樹(shù)分析反映了特征向量與故障向量（故障原因）之間的全部邏輯關(guān)系。175.故障樹(shù)分析法54圖9.1就是簡(jiǎn)單的故障樹(shù)，根據(jù)故障樹(shù)來(lái)分析系統(tǒng)發(fā)生故障的各種途徑和可靠性特征量，就是故障樹(shù)分析法。圖9.1

簡(jiǎn)單故障樹(shù)18圖9.1就是簡(jiǎn)單的故障樹(shù)，根據(jù)故障樹(shù)來(lái)分析系統(tǒng)發(fā)生故障的559.4

基于知識(shí)的故障診斷方法

基于知識(shí)的故障診斷方法，不需要待測(cè)對(duì)象精確的數(shù)學(xué)模型，具有智能特性，目前這種故障診斷方法主要有：專家系統(tǒng)故障診斷方法；模糊故障診斷方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法，信息融合故障診斷方法，基于Agent故障診斷方法等。199.4基于知識(shí)的故障診斷方法基于561專家系統(tǒng)故障診斷方法專家系統(tǒng)故障診斷方法，是指計(jì)算機(jī)在采集被診斷對(duì)象的信息后，綜合運(yùn)用各種專家經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行一系列的推理，以便快速地找到最終故障或最有可能的故障，再由用戶來(lái)證實(shí)。此種方法國(guó)內(nèi)外已有不少應(yīng)用實(shí)例。專家系統(tǒng)由知識(shí)源、推理機(jī)、解釋系統(tǒng)、人機(jī)接口等部分組成，各部分功能如下：201專家系統(tǒng)故障診斷方法571）知識(shí)源包括知識(shí)庫(kù)、模型庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)等。（1）知識(shí)庫(kù)：是專家知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)與書本知識(shí)、常識(shí)的存儲(chǔ)器。（2）模型庫(kù)：存儲(chǔ)著描述分析對(duì)象的狀態(tài)和機(jī)理的數(shù)學(xué)模型。（3）數(shù)據(jù)庫(kù)：存有被分析對(duì)象實(shí)時(shí)檢測(cè)到的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)，和推理過(guò)程中所需要的各種信息。2）推理機(jī)根據(jù)獲取的信息，運(yùn)用各種規(guī)則進(jìn)行故障診斷，并輸出診斷結(jié)果，推理策略有三種：（1）正向推理：由原始數(shù)據(jù)出發(fā)，運(yùn)用知識(shí)庫(kù)中專家的知識(shí)，推斷出結(jié)論。（2）反向推理：即先提出假設(shè)的結(jié)論，然后逐層尋找支持這個(gè)結(jié)論的證據(jù)的方法。（3）正反向混合推理：一般采用“先正后反”的途徑。211）知識(shí)源583）解釋系統(tǒng)回答用戶詢問(wèn)的系統(tǒng)。如顯示推理過(guò)程，解釋電腦發(fā)出的指示等。4）人機(jī)接口人機(jī)接口是故障診斷人員與系統(tǒng)的交接點(diǎn)。2模糊故障診斷方法所謂“模糊”，是指一種邊界不清楚，在質(zhì)上沒(méi)有確切的含義，在量上又沒(méi)有明確界限的概念，磨損狀態(tài)的轉(zhuǎn)變，正是典型的、帶有明顯中介過(guò)渡性的模糊現(xiàn)象。223）解釋系統(tǒng)59典型的模糊故障診斷方法是向量的識(shí)別法，模糊故障向量識(shí)別法的診斷過(guò)程如圖9.2所示。其中R為故障與特征征兆間的模糊關(guān)系矩陣。X表示可能發(fā)生故障的集合，n為故障總數(shù)。圖9.2

模糊故障診斷方法23典型的模糊故障診斷方法是向量的識(shí)別法，模糊故障向量識(shí)別法603人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法由于故障診斷的核心技術(shù)是故障模式識(shí)別，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身具有信息處理的特點(diǎn)，如并行性、自學(xué)習(xí)、自組織性、聯(lián)想記憶功能等，所以能夠解決傳統(tǒng)模式識(shí)別方法不能解決的問(wèn)題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作過(guò)程由學(xué)習(xí)期和工作期兩個(gè)階段組成，具體診斷過(guò)程如圖9.3所示。243人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法61（1）學(xué)習(xí)期：包括輸入樣本；對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)輸入樣本；初始化權(quán)值和閾值；計(jì)算各個(gè)隱層的輸出和輸出層的輸出值；比較輸出值和期望值；調(diào)整權(quán)值；使用遞歸算法從輸出層開(kāi)始逆向傳播誤差直到第一隱層，再比較輸出值和期望值，直至滿足精度要求，形成在一定的標(biāo)準(zhǔn)模式樣本的基礎(chǔ)上，依據(jù)一定的分類規(guī)則來(lái)設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。（2）工作期：又稱診斷過(guò)程，是將待診斷對(duì)象的信息與網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)期建立的分類器進(jìn)行比較，以診斷待診斷對(duì)象所處的狀態(tài)（即故障類別）。在比較之前還應(yīng)對(duì)由診斷對(duì)象獲取的信息進(jìn)行預(yù)處理，刪除原始數(shù)據(jù)中的無(wú)用信號(hào)，形成可與網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行比較的未知樣本（或稱進(jìn)行歸一化處理）。25（1）學(xué)習(xí)期：包括輸入樣本；對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，62圖9.3

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷過(guò)程26圖9.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷過(guò)程634信息融合故障診斷方法信息融合就是利用計(jì)算機(jī)，對(duì)來(lái)自多傳感器的信息按一定的準(zhǔn)則加以自動(dòng)分析綜合的數(shù)據(jù)處理過(guò)程，以完成所需要的決策和判定。信息融合應(yīng)用于故障診斷原因有三：一是多傳感器形成了不同通道的信號(hào)；二是同一信號(hào)形成不同的特征信息；三是不同診斷途徑得出了有偏差的診斷結(jié)論，使得人們不得不以信息融合提高診斷的準(zhǔn)確率。274信息融合故障診斷方法645基于Agent故障診斷方法

Agent是一種具有自主性、反應(yīng)性、主動(dòng)性，基于軟、硬件結(jié)合的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，故障診斷的Agent系統(tǒng)，是將多個(gè)Agent組合起來(lái)，設(shè)計(jì)出一組分工協(xié)作的Agent大系統(tǒng)。包括故障信號(hào)碼檢測(cè)、特征信息的提??；故障診斷Agent的刻畫。Agent系統(tǒng)的管理、控制和各Agent之間的通信與協(xié)作等等。285基于Agent故障診斷方法659.5設(shè)備故障診斷內(nèi)容和流程