智能診斷技術應用

智能診斷技術應用第1頁/共31頁13四月20232現代信號處理結果示例-數據挖掘KDD從存放在數據庫、數據倉庫或其他信息庫中的大量數據中發(fā)現有用知識的過程。——JiaweiHan由于在研究和應用領域，“數據挖掘(DM)”比“數據庫中的知識發(fā)現(KDD)”這個詞更流行，因此，現在多采用“數據挖掘(DM)”這個術語。第2頁/共31頁13四月20233現代信號處理結果示例-數據挖掘數據挖掘用于知識庫建立狀態(tài)識別診斷決策特征提取如何更好解決同樣的問題如何更新知識庫如何利用歷史數據DataMining海量數據海量數據知識庫第3頁/共31頁13四月20234現代信號處理結果示例-數據挖掘Fayyad等人提出的過程模型（1996年）第4頁/共31頁13四月20235現代信號處理結果示例-數據挖掘數據挖掘的應用過程測試數據故障數據DataMining評估更新XX故障機器現場數據分類規(guī)則現場評判第5頁/共31頁13四月20236現代信號處理結果示例-數據挖掘美國Marquette大學的R.J.

Povinelli等人提出的TSDM（TimeSeriesDataMining）模型，可以預測和特征化可調速感應電機的故障。入相空間將時間序列嵌選擇臨時模式長度Q定義事件特征函數g(t)、目標函數f(P)和優(yōu)化公式索臨時模式簇在相空間中搜定義TSDM目標測試時間序列被觀測的時間序列將時間序列嵌入相空間預測事件發(fā)生評價訓練結果第6頁/共31頁13四月20237現代信號處理結果示例-數據挖掘正常電機扭矩信號3個柵條斷裂后的扭矩信號3個端面連接條斷裂后的扭矩信號扭矩相空間圖TSDM挖掘算法

時間序列第7頁/共31頁13四月20238現代信號處理結果示例-數據挖掘德國DataEngine4.0系統(tǒng)數據分析數據挖掘數據預處理獲得診斷模型可視化模糊邏輯神經網絡第8頁/共31頁13四月20239現代信號處理結果示例-數據挖掘英國Aston大學根據電力工業(yè)的需要，開發(fā)了一個MODIAROT（ModelBasedDiagnosisofRotorSystemsinPowerPlants）系統(tǒng)，整個系統(tǒng)采用神經網絡和模糊邏輯等作為數據挖掘方法，將設備在線測量數據與模型仿真輸出進行比較，進而診斷設備故障。

采用先進計算方法比較信號處理合成振動信號系統(tǒng)模型實際振動信號故障模型結合實際故障機器辨識第9頁/共31頁故障診斷專家系統(tǒng)一、專家系統(tǒng)概述定義：能以人類專家級水平進行故障診斷的智能計算機程序。發(fā)展專家系統(tǒng)的必要性

1）知識結構的需要

2）故障診斷應用上的需要系統(tǒng)復雜性及故障復雜性所決定3.專家系統(tǒng)所能解決的問題機械系統(tǒng)診斷中的復雜問題；能達到專家水平第10頁/共31頁4.專家系統(tǒng)的特點

1）應用范圍廣

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、數據庫、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)第11頁/共31頁

實用的專家系統(tǒng)數據庫管理數據庫推理機知識庫知識表示知識庫管理任務管理工況分析工況報表動態(tài)黑板診斷結果診斷結果解釋知識獲取診斷實例故障診斷專家系統(tǒng)第12頁/共31頁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據進而闡明這些數據的真實含義，如由質譜數據解釋化合物分子結構的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)預測型(Prediction)專家系統(tǒng)：這類系統(tǒng)根據處理對象過去和現在的情況去推測其未來發(fā)展趨勢，如各種氣象預報系統(tǒng)、軍事預測系統(tǒng)I&W等。第13頁/共31頁(3)診斷型(Diagnosis)專家系統(tǒng)這類系統(tǒng)根據輸入信息推斷出處理對象中可能存在的故障，如計算機硬件故障診斷系統(tǒng)DART、核反應堆故障診斷系統(tǒng)REACTOR、感染病診斷與治療系統(tǒng)MYCIN、旋轉機械故障診斷系統(tǒng)EXPLORE-EX、透平機械故障診斷專家系統(tǒng)TUBMAC等。(4)調試型(Debugging)專家系統(tǒng)這類系統(tǒng)給出已確認故障的排除方案，如石油鉆探機械故障診斷與排除系統(tǒng)DrillingAdvisor等。故障診斷專家系統(tǒng)第14頁/共31頁(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，如診斷排除內燃機故障的DELTA系統(tǒng)、電話電纜維護系統(tǒng)ACE等。(6)規(guī)劃型(Planning)專家系統(tǒng)這類系統(tǒng)能根據給定的目標制訂行動計劃，如電子線路布線系統(tǒng)PROTEL等。故障診斷專家系統(tǒng)第15頁/共31頁(7)設計型(Design)專家系統(tǒng)這類系統(tǒng)能根據給定的要求形成所需要的方案或圖樣，如DEC公司的計算機總體配置系統(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，如REACTOR系統(tǒng)和高危病人監(jiān)護系統(tǒng)VM等。故障診斷專家系統(tǒng)第16頁/共31頁(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，通常用手生產過程的實時控制，如維持鉆機最佳鉆探流特征的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)能診斷并糾正學生的行為，主要用于教學和培訓，多為診斷型和調試型的結合體，如GUIDON和STEAMER等。故障診斷專家系統(tǒng)第17頁/共31頁二、知識庫1.定義：專家知識、經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）①表示方案應便于知識的修改和擴充；②表示方案應盡量簡單易懂；③

表示方法應清晰明確。因為專家系統(tǒng)的建造過程是一個不斷擴充和完善的過程，因此，便于修改和擴充的知識表示方案對專家系統(tǒng)來說是非常重要的，它直接關系到專家系統(tǒng)的成敗。實現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相分離。故障診斷專家系統(tǒng)第18頁/共31頁故障診斷專家系統(tǒng)人工智能研究者們已提出了許多種知識表示方法，如產生式表示、框架式表示、語義網絡表示、邏輯性表示、對象—屬性—值三元組表示、過程表示和面向對象的表示等，這些不同的表示方法各有其優(yōu)缺點和最適用的領域。綜合數據庫(GlobalDatabase)和規(guī)則解釋器(RuleInterpreter)這三個基本部分組成；規(guī)則解釋器規(guī)則庫綜合數據庫2)產生式系統(tǒng)的基本組成一個典型的產生式專家系統(tǒng)通常由規(guī)則庫(RuleBase)、第19頁/共31頁故障診斷專家系統(tǒng)3）產生式表示(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)），右部分表示若干結論人工智能研究者們已提出了許多種知識表示方法，如產生式表示、框架式表示、語義網絡表示、邏輯性表示、對象—屬性—值三元組表示、過程表示和面向對象的表示等，這些不同的表示方法各有其優(yōu)缺點和最適用的領域。第20頁/共31頁

如：出現異常振動則振幅大。對于復雜的故障用樹枝狀表示。振動峰值大基頻振動低頻振動二倍頻振動廣諧振動不平衡熱彎曲油膜渦動油膜震蕩支承問題軸裂紋不對中摩擦聯軸器問題…………注：與事故樹類似故障診斷專家系統(tǒng)第21頁/共31頁產生式表示的優(yōu)缺點優(yōu)點:①模塊化；②自然性；一致性。主要缺點：①推理效率低；②非通用性；③依賴于已有的經驗。故障診斷專家系統(tǒng)第22頁/共31頁故障診斷專家系統(tǒng)3.不確定知識表示1）隨機性知識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、聯想式、靈感與偶發(fā)式等，第23頁/共31頁故障診斷專家系統(tǒng)四、推理機制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)第24頁/共31頁故障診斷專家系統(tǒng)五、應用

美國西屋公司從開發(fā)汽輪發(fā)電機專家系統(tǒng)GenAID開始，現已在佛羅里達州的奧蘭多發(fā)電設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)電機進行遠距離自動診斷。診斷對象從汽輪發(fā)電機逐步擴大到汽輪機、鍋爐和輔機。西屋公司和卡內基·梅隆大學合作研制了一臺汽輪發(fā)電機監(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)的應用研究，國家在“七·五”和“八．五”期間也列有這方面的攻關課題，取得了—些進展，但目前總的情況是實驗室研究較多，現場條件下的實際應用、特別是成功的應用實例并不多見。第25頁/共31頁人工神經網絡一、概述1.定義及特點2.目前的應用情況二、基本原理1.神經元結構模型

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w1~wn權值閾值Xi神經元求和輸出，Oi輸出F神經元特性函數fOiXi-1x1w1x2w2xnwnSi第26頁/共31頁人工神經網絡各參數之間的關系為：特性函數主要有還有符號型、S型、雙曲正切型和高斯函數型等。1f(x)f(x)xx線性階躍1-1a-a符號型斜坡型0.51S型雙曲正切型1c1高斯函數第27頁/共31頁人工神經網絡2.網絡拓撲結構（神經元聯結結構）1）不含反饋的前向網絡神經元分層排列，組成輸入層、隱層（可有若干）和輸出層。每一層的神經元只接受前一層的神經元輸出作為輸入。輸入模式經過各層的順次處理后得到輸出層輸出。誤差反向傳播算法（Bp法）