摘要：本文在綜合大量文獻基礎(chǔ)上，對故障診斷的發(fā)展進行回顧，并對國內(nèi)外故障診斷的研究現(xiàn)狀進行了述評和歸納，故障診斷研究尚存在的主要問題，最后對故障診斷技術(shù)的發(fā)展進行了展望。

關(guān)鍵詞：故障診斷；故障診斷方法；存在問題；發(fā)展趨勢

1.國外故障診斷技術(shù)的現(xiàn)狀

國外學(xué)者對故障診斷系統(tǒng)進行了大量的研究，已經(jīng)取得了較為成熟和完善的技術(shù)成果，并廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品中，如德國O&K公司開發(fā)的BORD電子監(jiān)測系統(tǒng)，能監(jiān)測與液壓挖掘機作業(yè)和維修有關(guān)的全部重要參數(shù)，利用微處理機檢查挖掘機作業(yè)數(shù)據(jù)快速監(jiān)測、評估和顯示所計算的數(shù)據(jù)，可識別發(fā)生故障和超出極限值的趨勢，在重大事故前顯示報警信息 美國卡特彼勒公司利用GPS 、GIS和GSM技術(shù)并將其雄偉計劃命名為采礦鏟土運輸技術(shù)系統(tǒng)（ METS），其包括多種多樣的技術(shù)產(chǎn)品，如無線電數(shù)據(jù)通信、機器監(jiān)測、診斷、工作與業(yè)務(wù)管理軟件和機器控制等裝置

2.國內(nèi)故障診斷技術(shù)

2005年，柳工機械股份有限公司完成了國家863項目 ，裝載機遠(yuǎn)程服務(wù)系統(tǒng)與智能化挖掘機，建立了柳工專用網(wǎng)絡(luò)挖掘機GPS硬件平臺及專用軟件，可以實現(xiàn)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸 、故障診斷遙控定位、鎖機等功能、 三一重工研究院自主研發(fā)完成了基于GPRS的遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺，利用全球衛(wèi)星定位技術(shù)（ GPS） 無線通訊技術(shù)（ GPRS） 地理信息技術(shù)（ GIS） 數(shù)據(jù)庫技術(shù)等信息技術(shù)對工程機械的地理位置 運動信息 工作狀態(tài)和施工進度等實施數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、遠(yuǎn)程監(jiān)測、故障診斷和技術(shù)支持 。

3.故障診斷方法

3.1 專家系統(tǒng)故障診斷方法

利用專家系統(tǒng)對癥狀的觀察和分析， 推斷故障所在， 并給出排除故障的方法?？梢詫⒃\斷問題分為黑箱系統(tǒng)問題和白箱系統(tǒng)問題。內(nèi)部子系統(tǒng)間的作用比較復(fù)雜， 缺乏準(zhǔn)確的因果邏輯關(guān)系， 而且無法完成子系統(tǒng)癥狀測量的系統(tǒng)是黑箱系統(tǒng)問題； 白箱系統(tǒng)問題的子系統(tǒng)之間作用相對簡單， 且包含一定的因果和邏輯關(guān)系， 同時還可以測量子系統(tǒng)癥狀。

3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法

首先利用已有的故障征兆和診斷結(jié)果對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行離線訓(xùn)練， 使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過權(quán)值記憶故障征兆與診斷結(jié)果之間存在的對應(yīng)關(guān)系； 然后將得到的故障征兆加到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入端， 就可以利用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障診斷， 并得到相應(yīng)的診斷結(jié)果。因為每個故障類型必須和輸出神經(jīng)元相對應(yīng)， 否則在出現(xiàn)新的故障類型時系統(tǒng)會顯得無能為力。

3.3 模糊故障診斷方法

模糊故障診斷方法主要有基于模糊模式識別的診斷方法、 基于模糊推理的診斷方法、 基于模糊模型的診斷方法等。模糊邏輯的引入主要是 為了克服由于過程本身的不確定性、不精確性以及噪聲等所帶來的困難， 因而在處理復(fù)雜系統(tǒng)的大時滯、時變及非線性方面， 顯示出它的優(yōu)越性。

3.4 遺傳算法故障診斷方法

目前遺傳算法單獨應(yīng)用于系統(tǒng)故障診斷的研究還比較少， 它主要和其他的診斷方法結(jié)合使用， 起到優(yōu)化系統(tǒng)的作用。比如： 在與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合時， 主要優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和結(jié)構(gòu)輸入、 輸出參數(shù)； 在與模糊集理論相結(jié)合時， 主要用于優(yōu)化模糊推理的規(guī)則；在與小波結(jié)合過程中優(yōu)化小波， 得到性能優(yōu)良的小波。遺傳算法克服了專家系統(tǒng)存在的推理速度慢和先驗知識很少情況下知識獲取困難的障礙。

3.5 粗糙集故障診斷方法

粗糙集理論是在分類能力不變的前提下， 通過知識簡約， 導(dǎo)出問題的決策或分類規(guī)則。以其為基礎(chǔ)出現(xiàn)了基于粗糙集的專家系統(tǒng)故障診斷方法、 基于信息冗余多個屬性約簡的故障診斷方法、 基于粗糙集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法。粗糙集理論可以有效地克服專家系統(tǒng)獲取知識難的問題， 粗糙集理論通過獲取故障信息的多個屬性約簡集合， 避開丟失或錯誤的故障信號， 大大提高故障診斷的準(zhǔn)確率； 粗糙集可以對訓(xùn)練樣本集進行有效的簡化， 從而降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性， 減少樣本集的訓(xùn)練時間， 提高診斷的實時性和準(zhǔn)確性。

4.故障診斷研究尚存在的主要問題

4.1 故障分辨率不高

現(xiàn)代的大多數(shù)故障診斷系統(tǒng)雖然能以很快的速度對被測對象自動地進行故障診斷， 但是由于設(shè)備越來越復(fù)雜， 加上電路的非線性問題， 而檢測點和施加的測試信號是受到限制的， 因此影響了可控性和可測性. 同時造成故障診斷的模糊性和不確定性。另外在模擬電路中， 元器件的故障參數(shù)是一個連續(xù)量，測量響應(yīng)的數(shù)據(jù)引入誤差是不可避免的。

4.2 信息來源不充分

這里有兩方面的情況； 一是現(xiàn)有的診斷系統(tǒng)通常只搜集被測對象當(dāng)前狀態(tài)信息， 而對其過去的狀態(tài)和已做過的維護工作的信息、故障診斷系統(tǒng)本身的狀態(tài)信息未加考慮；二是對被診斷電路其測試的信號大多是電信號如電壓、電流等， 而對其他性質(zhì)的信息較少測試， 如溫度、圖像、電磁場信號等。因此有時根據(jù)診斷結(jié)果提出的維護措施不夠準(zhǔn)確有效。

4.3 自動獲取知識能力差

知識獲取長期以來一直是專家系統(tǒng)研制中的瓶頸問題， 對于故障智能診斷系統(tǒng)來說也是如此.目前多數(shù)的診斷系統(tǒng)在自動獲取知識方面表現(xiàn)的能力還比較差， 限制了系統(tǒng)性能的自我完善、發(fā)展和提高。雖然一些系統(tǒng)或多或少地加入了機器學(xué)習(xí)的功能， 但基本上不能在運行的過程中發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造知識，系統(tǒng)的診斷能力往往僅局限于知識庫中原有的知識。

5.故障診斷發(fā)展趨勢

上述的故障診斷方法各有其優(yōu)勢和特點，但它們各自也存在著局限性。對于實際對象的故障診斷，如用單一的方法，有時難以準(zhǔn)確快速地完成對復(fù)雜對象的故障診斷。因此，多種診斷方法的結(jié)合將多種不同的智能技術(shù)結(jié)合起來的混合診斷系統(tǒng)，是智能故障診斷研究的一個發(fā)展趨勢。

參考文獻：

[1]王秋彥，鞠建波，宋振宇.故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨[J].電子測量技術(shù)，2009. 32（4）.

[2]龔雪.工程機械智能故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].機床與液壓，2011，

739（14）.

作者簡介：何超君（1989.04-），女，漢族，四川省南充市西充縣，碩士研究生，研究方向：工業(yè)過程監(jiān)控與故障診斷、計算機控制技術(shù) 。