宗春英

ZONG Chun-ying

(寧夏職業(yè)技術(shù)學(xué)院，銀川 750021)

0 引言

隨著現(xiàn)代設(shè)備的日趨大型化、復(fù)雜化、自動(dòng)化和連續(xù)化，設(shè)備一旦發(fā)生故障，給生產(chǎn)和質(zhì)量以至人們的生命財(cái)產(chǎn)安全造成的影響往往大的難以估算，為使設(shè)備保持正常運(yùn)行狀態(tài)所花的維修費(fèi)用在企業(yè)經(jīng)營(yíng)費(fèi)用中也占了很大的比重。基于振動(dòng)檢測(cè)技術(shù)的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)在我國(guó)高速線材生產(chǎn)線中已有應(yīng)用，如寶鋼和武鋼。目前，在振動(dòng)信號(hào)的分析處理方面，除了經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)分析、時(shí)頻域分析、時(shí)序模型分析和參數(shù)辨識(shí)等方法外，其他的分析處理技術(shù)也正在不斷的發(fā)展之中，新的理論和技術(shù)也將不斷涌現(xiàn)。人工智能的研究成果為機(jī)械故障診斷注入了新的活力，故障診斷的專家系統(tǒng)不僅在理論上得到了相當(dāng)?shù)陌l(fā)展，而且國(guó)外已有成功的應(yīng)用實(shí)例，國(guó)內(nèi)也有許多單位積極從事這方面的探索研究，本文將介紹這方面的內(nèi)容[1]。

1 在線監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)原理

設(shè)備故障診斷作為一門(mén)新興的綜合性邊緣學(xué)科，經(jīng)過(guò)30多年的發(fā)展，已初步形成了比較完整的學(xué)科體系。就其技術(shù)手段而言，已逐步形成以振動(dòng)診斷、溫度監(jiān)測(cè)和無(wú)損檢測(cè)探傷為主，其他技術(shù)或方法為輔的局面，這其中又以振動(dòng)診斷涉及的領(lǐng)域最廣、理論基礎(chǔ)最為雄厚、研究得最為充分而最具生機(jī)和活力。

設(shè)備在線監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)的實(shí)質(zhì)是了解和掌握設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中的狀態(tài)，評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)設(shè)備的可靠性，早期發(fā)現(xiàn)故障，并對(duì)其原因、部位及危險(xiǎn)程度等進(jìn)行識(shí)別，預(yù)報(bào)故障的發(fā)展趨勢(shì)，并針對(duì)具體情況做出決策[2]。

由此可見(jiàn)，設(shè)備在線監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)包括識(shí)別設(shè)備狀態(tài)和預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)兩方面的內(nèi)容。具體過(guò)程如圖1所示。

圖1 在線檢測(cè)與故障診斷技術(shù)的具體過(guò)程

2 故障智能診斷技術(shù)的原理

目前，復(fù)雜設(shè)備的種類繁多，結(jié)構(gòu)各異，工作方式不一。這種情況使得不同診斷領(lǐng)域、不同類型設(shè)備系統(tǒng)所需的診斷理論和方法具有明顯的特殊性。但是，無(wú)論哪個(gè)領(lǐng)域的診斷對(duì)象，事實(shí)上都可以看作一個(gè)系統(tǒng)。智能診斷的目的都是通過(guò)使用領(lǐng)域知識(shí)，進(jìn)行診斷推理，識(shí)別系統(tǒng)狀態(tài)，查明故障原因，這是故障智能診斷的實(shí)質(zhì)。不同的診斷對(duì)象總是具有許多共性的地方，拋開(kāi)具體的診斷領(lǐng)域和對(duì)象，建立廣泛統(tǒng)一的故障智能診斷系統(tǒng)有關(guān)的概念，使智能診斷的研究更加系統(tǒng)化和理論化[3]。

故障智能診斷系統(tǒng)是由人、模擬人腦功能的硬件和必要的外部設(shè)備、物理器件及支持這些硬件的軟件所組成的具有智能的故障診斷系統(tǒng)。

故障智能診斷系統(tǒng)的智能水平，由這些部分的組織機(jī)構(gòu)、相互作用方式以及作用歷程所決定。各部分的組織機(jī)構(gòu)根據(jù)不同的原理和器件可以有多種實(shí)現(xiàn)方式，這里并不對(duì)其嚴(yán)格限制，相互作用方式是指它們?cè)谙到y(tǒng)中的的作用和作用機(jī)制，作用歷程體現(xiàn)系統(tǒng)的診斷經(jīng)驗(yàn)和能力的積累[4]。

3 故障智能診斷系統(tǒng)的研究方法

3.1 基于專家系統(tǒng)的方法

專家系統(tǒng)是指利用研究領(lǐng)域?qū)＜业膶I(yè)知識(shí)進(jìn)行推理去解決專業(yè)的高難度的實(shí)際問(wèn)題的智能系統(tǒng)。故障診斷專家系統(tǒng)作為專家系統(tǒng)中的一個(gè)分支，是人們根據(jù)長(zhǎng)期的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和大量的故障信息知識(shí)，設(shè)計(jì)出的一種智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，以解決難以用數(shù)學(xué)模型來(lái)精確描述的系統(tǒng)故障診斷問(wèn)題。基于專家系統(tǒng)的診斷方法是故障診斷領(lǐng)域中最引人注目的發(fā)展方向之一，也是研究最多應(yīng)用最廣的一類智能診斷技術(shù)。它大致經(jīng)歷了兩個(gè)發(fā)展階段：基于淺知識(shí)（領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)知識(shí)）的故障診斷系統(tǒng)和基于深知識(shí)（診斷對(duì)象的模型知識(shí)）的故障診斷系統(tǒng)。

3.1.1 基于淺知識(shí)的診斷方法

淺知識(shí)是指領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)知識(shí)?；跍\知識(shí)的故障診斷系統(tǒng)通過(guò)演繹推理或產(chǎn)生式推理來(lái)獲取診斷結(jié)果，其目的是尋找一個(gè)故障集合使之能對(duì)一個(gè)給定的征兆（包括存在的和缺席的）集合產(chǎn)生的原因做出最佳解釋。基于淺知識(shí)的故障診斷方法具有知識(shí)表達(dá)直觀、形式統(tǒng)一、模塊性強(qiáng)和推理速度快等優(yōu)點(diǎn)，但也具有較大的局限性，如知識(shí)集不完備，對(duì)沒(méi)有考慮到的問(wèn)題系統(tǒng)容易陷入困境；對(duì)診斷結(jié)果的解釋能力弱等。

3.1.2 基于深知識(shí)的故障方法

深知識(shí)則是指診斷對(duì)象的結(jié)構(gòu)、性能和功能的知識(shí)?；谏钪R(shí)的故障診斷系統(tǒng)要求診斷對(duì)象的每一個(gè)環(huán)節(jié)具有明確的輸入輸出表達(dá)關(guān)系，診斷時(shí)首先通過(guò)診斷對(duì)象實(shí)際輸入與輸出之間的不一致，生成引起這種不一致的原因集合，然后根據(jù)診斷對(duì)象領(lǐng)域中的第一定律知識(shí)（具有明確科學(xué)依據(jù)的知識(shí)）及其他內(nèi)部特定的約束關(guān)系，采用一定的算法，找出可能的故障源。這種方法具有知識(shí)獲取方便、維護(hù)簡(jiǎn)單和完備性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，但搜索空間大，推理速度慢。

3.1.3 基于淺知識(shí)和深知識(shí)的混合診斷方法

對(duì)于復(fù)雜設(shè)備而言，無(wú)論單獨(dú)使用淺知識(shí)還是深知識(shí)，都難以很好地完成診斷任務(wù)，只有將兩者有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，才能使診斷系統(tǒng)的性能得到優(yōu)化。因此，為了使故障智能系統(tǒng)具有與人類專家能力相近的知識(shí)，研制者在建造智能診斷系統(tǒng)時(shí)，越來(lái)越強(qiáng)調(diào)不僅要重視領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)知識(shí)，更要注重診斷對(duì)象的結(jié)構(gòu)、功能和原理等知識(shí)，研究的重點(diǎn)是淺知識(shí)與深知識(shí)的集成表示方法和使用方法。事實(shí)上，一個(gè)高水平的領(lǐng)域?qū)＜以谶M(jìn)行診斷問(wèn)題求解時(shí)，總是將他具有的深知識(shí)和淺知識(shí)結(jié)合起來(lái)，完成診斷任務(wù)。一般優(yōu)先使用淺知識(shí)，找到診斷問(wèn)題的解或者是近似解，必要時(shí)用深知識(shí)獲得診斷問(wèn)題的精確解[5]。

3.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法

近年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其獨(dú)特的容錯(cuò)、聯(lián)想、推測(cè)、記憶、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和處理復(fù)雜多模式等優(yōu)點(diǎn)，在許多學(xué)科中掀起了研究的熱潮。同樣在故障診斷領(lǐng)域中，其發(fā)展前景也是十分樂(lè)觀的。

在知識(shí)獲取上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)不需要由工程師進(jìn)行整理、總結(jié)以及消化領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)，只需要用領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q問(wèn)題的實(shí)例或范例來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。知識(shí)表示方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采取隱式表示，在知識(shí)獲取的同時(shí)，自動(dòng)產(chǎn)生的知識(shí)由網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和權(quán)值表示，并將某一問(wèn)題的若干知識(shí)表示在同一網(wǎng)絡(luò)中，通用性強(qiáng)，便于實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取和并行聯(lián)想推理。在知識(shí)推理方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)神經(jīng)元之間的相互作用來(lái)實(shí)現(xiàn)推理，目前在許多領(lǐng)域的故障診斷系統(tǒng)中已開(kāi)始應(yīng)用。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從故障實(shí)例中學(xué)到的只是一些分布權(quán)重，而不是類似領(lǐng)域?qū)＜疫壿嬎季S的產(chǎn)生式規(guī)則，因此推理過(guò)程不能夠解釋，缺乏透明度。

目前，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在設(shè)備故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在兩個(gè)方面：1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器進(jìn)行故障模式識(shí)別；2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行故障預(yù)測(cè)。在故障診斷方面應(yīng)用最多的網(wǎng)絡(luò)類型仍然是多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如BP 網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)[6]。

3.3 基于遺傳算法的智能診斷方法

遺傳算法最早由Holland教授提出，是一種新興的模擬自然界生物進(jìn)化機(jī)制的搜索尋優(yōu)技術(shù)。遺傳算法是多學(xué)科相互組合與滲透的產(chǎn)物，它已發(fā)展成為一種自組織、自適應(yīng)的綜合技術(shù)，廣泛應(yīng)用在計(jì)算機(jī)、工程技術(shù)、管理科學(xué)和社會(huì)科學(xué)等領(lǐng)域。

3.4 基于不確定性理論的診斷方法

3.4.1 模糊邏輯方法

故障診斷是通過(guò)研究故障與征兆(特征元素)之間的關(guān)系來(lái)判斷設(shè)備狀態(tài)。由于實(shí)際因素的復(fù)雜性，故障與征兆之間的關(guān)系很難用精確的數(shù)學(xué)模型來(lái)表示，而且某些故障狀態(tài)也是模糊的。這就不能用“是否有故障”的簡(jiǎn)易診斷結(jié)果來(lái)表達(dá)，而要求給出故障產(chǎn)生的可能性及故障位置和程度如何，此類問(wèn)題用模糊邏輯能較好的解決，這就產(chǎn)生了模糊故障診斷方法。由于模糊診斷方法能夠模擬人的思維過(guò)程，適于表示人們的各種知識(shí)，具有很強(qiáng)的邏輯推理能力，這種方法近年來(lái)已成為一個(gè)非?；钴S的研究領(lǐng)域。

模糊故障診斷有兩種基本方法：1）先建立征兆與故障類型之間的因果關(guān)系矩陣，再通過(guò)某種模糊合成算子建立故障與征兆的模糊關(guān)系方程，這是基于模糊關(guān)系及合成算法的診斷方法；2）是先建立故障與征兆的模糊規(guī)則庫(kù)，再進(jìn)行模糊邏輯推理的診斷過(guò)程，這是一種基于模糊知識(shí)技術(shù)的診斷方法。此外，基于模糊推理的故障診斷方法還有：基于自適應(yīng)模糊閾值的殘差評(píng)價(jià)法、基于模糊聚類和基于模糊邏輯的殘差評(píng)價(jià)方法[7]。

3.4.2 基于灰色理論的方法

灰色理論是研究機(jī)械系統(tǒng)的振動(dòng)特征與對(duì)應(yīng)故障特征之間的相關(guān)性，以反映系統(tǒng)內(nèi)部的聯(lián)系，定量地描述系統(tǒng)內(nèi)部不可見(jiàn)特征與故障特征的發(fā)生與發(fā)展之間的關(guān)系?；疑碚撌强刂普撚^點(diǎn)和方法的延伸，它從系統(tǒng)的角度出發(fā)來(lái)研究系統(tǒng)已知信息和未知信息之間的關(guān)系。由于在機(jī)械設(shè)備運(yùn)行中，征兆和病癥的因素之間沒(méi)有確定的映射關(guān)系和明確的作用原理，因此，一臺(tái)運(yùn)行中的大型機(jī)器或設(shè)備也可以看作一個(gè)復(fù)雜的灰色系統(tǒng)。所以理論上把灰色理論的概念和方法引入到故障診斷領(lǐng)域，利用已知的故障特征量去判別機(jī)械系統(tǒng)的狀態(tài)并對(duì)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)做出預(yù)報(bào)和決策是完全可行的。

灰色理論包括灰色預(yù)測(cè)、灰色關(guān)聯(lián)度分析、灰色聚類和灰色決策等內(nèi)容。到目前為止，用于機(jī)械故障診斷和模式識(shí)別最多的是灰色關(guān)聯(lián)度分析，并且主要用于多參數(shù)診斷[8]。

3.4.3 基于證據(jù)理論的方法

證據(jù)理論是由Shafe進(jìn)一步發(fā)展起來(lái)的一種處理不確定性的理論。它描述了證據(jù)作用的方法，以及多角度綜合多方面的證據(jù)、面對(duì)同一問(wèn)題進(jìn)行信息融合的數(shù)學(xué)手段，從而使人們對(duì)問(wèn)題的判斷更理性和更可靠。證據(jù)理論認(rèn)為，對(duì)于概率推斷的理解，不僅要強(qiáng)調(diào)證據(jù)的客觀性，也要重視證據(jù)估計(jì)的主觀性，概率是人們?cè)谧C據(jù)的基礎(chǔ)上構(gòu)造出的對(duì)一命題的信任程度。因此證據(jù)理論可以從全面的角度綜合利用證據(jù)，對(duì)系統(tǒng)的狀態(tài)概率進(jìn)行歸納與估計(jì)，給出正確的決策。目前，證據(jù)理論在機(jī)械故障診斷研究中多用于多傳感器數(shù)據(jù)融合方面。

3.4.4 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理方法

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的有向圖解描述，是人工智能、概率理論、圖論和決策理論相結(jié)合的產(chǎn)物。它用具有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的有向圖表達(dá)各個(gè)信息要素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系及影響程度，用節(jié)點(diǎn)變量表達(dá)各個(gè)信息要素，用連接節(jié)點(diǎn)之間的有向邊表達(dá)各個(gè)信息要素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，用條件概率表達(dá)各個(gè)信息要素之間的影響程度。把貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不確定性推理方法引入到機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷中，將有效提高診斷信息的利用率。它基于現(xiàn)有的不確定信息、或在現(xiàn)有信息不全面的情況下，實(shí)現(xiàn)工況信息、征兆信息、歷史信息和經(jīng)驗(yàn)信息等等多種信息的綜合推理和故障預(yù)示，提供了推理和預(yù)示的準(zhǔn)確度[9]。

4 結(jié)束語(yǔ)

智能診斷技術(shù)正在成為人們的研究熱點(diǎn)，并且已有不少達(dá)到實(shí)用的程度，它豐富了故障診斷和在線檢測(cè)技術(shù)方法，為工程人員提供更多的選擇，使工程人員能夠更準(zhǔn)確地檢測(cè)設(shè)備故障和狀態(tài)。但是，每一種先進(jìn)的智能技術(shù)都并非十分完美，各自有著自身的長(zhǎng)處與不足，它們雖然能在某些方面某種程度上提高系統(tǒng)的性能，但在系統(tǒng)設(shè)計(jì)或?qū)崿F(xiàn)過(guò)程中往往又存在一些難以解決的問(wèn)題。

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