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故障診斷也稱診斷,查找設(shè)備或系統(tǒng)的故障的過(guò)程。用來(lái)檢查尋找故障的程序稱為診斷程序,對(duì)其它設(shè)備或系統(tǒng)執(zhí)行診斷的系統(tǒng)稱為診斷系統(tǒng)。

故障診斷是一種了解和掌握機(jī)器在運(yùn)行過(guò)程中的狀態(tài),確定其整體或局部正常或異常,早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因,并能預(yù)報(bào)故障發(fā)展趨勢(shì)的技術(shù),油液監(jiān)測(cè)、振動(dòng)監(jiān)測(cè)、噪聲監(jiān)測(cè)、性能趨勢(shì)分析和無(wú)損探傷等為其主要的診斷技術(shù)方式。系統(tǒng)故障診斷是對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)和異常情況作出判斷,并根據(jù)診斷作出判斷,為系統(tǒng)故障恢復(fù)提供依據(jù)。要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷,首先必須對(duì)其進(jìn)行檢測(cè),在發(fā)生系統(tǒng)故障時(shí),對(duì)故障類型、故障部位及原因進(jìn)行診斷,最終給出解決方案,實(shí)現(xiàn)故障恢復(fù)。

故障診斷的主要任務(wù)有：故障檢測(cè)、故障類型判斷、故障定位及故障恢復(fù)等。其中：故障檢測(cè)是指與系統(tǒng)建立連接后,周期性地向下位機(jī)發(fā)送檢測(cè)信號(hào),通過(guò)接收的響應(yīng)數(shù)據(jù)幀,判斷系統(tǒng)是否產(chǎn)生故障；故障類型判斷就是系統(tǒng)在檢測(cè)出故障之后,通過(guò)分析原因,判斷出系統(tǒng)故障的類型；故障定位是在前兩部的基礎(chǔ)之上,細(xì)化故障種類,診斷出系統(tǒng)具體故障部位和故障原因,為故障恢復(fù)做準(zhǔn)備；故障恢復(fù)是整個(gè)故障診斷過(guò)程中最后也是最重要的一個(gè)環(huán)節(jié),需要根據(jù)故障原因,采取不同的措施,對(duì)系統(tǒng)故障進(jìn)行恢復(fù)。

評(píng)價(jià)故障診斷系統(tǒng)性能的指標(biāo)大體上可分為以下三個(gè)方面。

檢測(cè)性能指標(biāo)

1、早期檢測(cè)的靈敏度。是指一個(gè)故障檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)“小”故障信號(hào)的檢測(cè)能力。檢測(cè)系統(tǒng)早期檢測(cè)的靈敏度越高,表明它能檢測(cè)到的最小故障信號(hào)越小。

2、故障檢測(cè)的及時(shí)性。是指當(dāng)診斷對(duì)象發(fā)生故障后,檢測(cè)系統(tǒng)在盡可能短的時(shí)間內(nèi)檢測(cè)到故障發(fā)生的能力。故障檢測(cè)的及時(shí)性越好,說(shuō)明從故障發(fā)生到被正確檢測(cè)出來(lái)之間的時(shí)間間隔越短。

3、故障的誤報(bào)率和漏報(bào)率。誤報(bào)率是指系統(tǒng)沒(méi)有發(fā)生故障卻被錯(cuò)誤地判定出現(xiàn)了故障；漏報(bào)則是指系統(tǒng)中出現(xiàn)了故障卻沒(méi)有被檢測(cè)出來(lái)的情形。一個(gè)可靠的故障檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)保持盡可能低的誤報(bào)率和漏報(bào)率。

診斷性能指標(biāo)

1、故障分離能力。是指診斷系統(tǒng)對(duì)不同故障的區(qū)分能力。這種能力的強(qiáng)弱取決于對(duì)象的物理特性、故障大小、噪聲、干擾、建模誤差以及所設(shè)計(jì)的診斷算法。分離能力越強(qiáng),表明診斷系統(tǒng)對(duì)于不同故障的區(qū)分能力越強(qiáng),那么對(duì)故障的定位也就越準(zhǔn)確。

2、故障辦識(shí)的準(zhǔn)確性。是指診斷系統(tǒng)對(duì)故障的大小及其時(shí)變特性估計(jì)的準(zhǔn)確程度。故障辨識(shí)的準(zhǔn)確性越高,表明診斷系統(tǒng)對(duì)故障的估計(jì)就越準(zhǔn)確,也就越有利于故障的評(píng)價(jià)與決策。

綜合性能指標(biāo)

1、魯棒性。是指故障診斷系統(tǒng)在存在噪聲、干擾、建模誤差的情況下正確完成故障診斷任務(wù),同時(shí)保持滿意的誤報(bào)率和漏報(bào)率的能力。一個(gè)故障診斷系統(tǒng)的魯棒性越強(qiáng),表明它受噪聲、干擾、建模誤差的影響越小,其可靠性也就越高。

2、自適應(yīng)能力。是指故障診斷系統(tǒng)對(duì)于變化的被診斷對(duì)象具有自適應(yīng)能力,并且能夠充分利用由于變化產(chǎn)生的新信息來(lái)改善自身。引起這些變化的原因可以是被診斷對(duì)象的外部輸入的變化、結(jié)構(gòu)的變化或由諸如生產(chǎn)數(shù)量、原材料質(zhì)量等問(wèn)題引起的工作條件的變化。

基于專家系統(tǒng)

基于專家系統(tǒng)的診斷方法是故障診斷領(lǐng)域中最為引人注目的發(fā)展方向之一,也是研究最多、應(yīng)用最廣的一類智能型診斷技術(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)、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)。

1、基于淺知識(shí)的智能型專家診斷方法

淺知識(shí)是指領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)知識(shí)�；�于淺知識(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)生的原因作出最佳解釋�；�于淺知識(shí)的故障診斷方法具有知識(shí)直接表達(dá)、形式統(tǒng)一、高模組性、推理速度快等優(yōu)點(diǎn)。但也有局限性,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)果的解釋能力弱等缺點(diǎn)。

2、基于深知識(shí)的智能型專家診斷方法

深知識(shí)則是指有關(guān)診斷對(duì)象的結(jié)構(gòu)、性能和功能的知識(shí)�；�于深知識(shí)的故障診斷系統(tǒng),要求診斷對(duì)象的每一個(gè)環(huán)境具有明顯的輸入輸出表達(dá)關(guān)系,診斷時(shí)首先通過(guò)診斷對(duì)象實(shí)際輸出與期望輸出之間的不一致,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)）及其具有明確科學(xué)依據(jù)的知識(shí)他內(nèi)部特定的約束聯(lián)系,采用一定的算法,找出可能的故障源。

基于深知識(shí)的智能型專家診斷方法具有知識(shí)獲取方便、維護(hù)簡(jiǎn)單、完備性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),但缺點(diǎn)是搜索空間大,推理速度慢。

3、基于淺知識(shí)和深知識(shí)的智能型專家混合診斷方法

基于復(fù)雜設(shè)備系統(tǒng)而言,無(wú)論單獨(dú)使用淺知識(shí)或深知識(shí),都難以妥善地完成診斷任務(wù),只有將兩者結(jié)合起來(lái),才能使診斷系統(tǒng)的性能得到優(yōu)化。因此,為了使故障智能型診斷系統(tǒng)具備與人類專家能力相近的知識(shí),研發(fā)者在建造智能型診斷系統(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、原理等知識(shí),研究的重點(diǎn)是淺知識(shí)與深知識(shí)的整合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。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)

知識(shí)獲取上,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)不需要由知識(shí)工程師進(jìn)行整理、總結(jié)以及消化領(lǐng)域?qū)＜业闹�識(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)；在知識(shí)表示方面,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采取隱式表示,并將某一問(wèn)題的若干知識(shí)表示在同一網(wǎng)絡(luò)中,通用性高、便于實(shí)現(xiàn)知識(shí)的總動(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。

前在許多領(lǐng)域的故障診斷系統(tǒng)中已開(kāi)始應(yīng)用,如在化工設(shè)備、核反應(yīng)器、汽輪機(jī)、旋轉(zhuǎn)機(jī)械和電動(dòng)機(jī)等領(lǐng)域都取得了較好的效果。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從故障事例中學(xué)到的知識(shí)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,因此診斷推理過(guò)程不能夠解釋,缺乏透明度。

基于模糊數(shù)學(xué)

許多診斷對(duì)象的故障狀態(tài)是模糊的,診斷這類故障的一個(gè)有效的方法是應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)的理論�；�于模糊數(shù)學(xué)的診斷方法,不需要建立精確的數(shù)學(xué)模型,適當(dāng)?shù)倪\(yùn)用局部函數(shù)和模糊規(guī)則,進(jìn)行模糊推理就可以實(shí)現(xiàn)模糊診斷的智能化。

基于故障樹

故障樹方法是由電腦依據(jù)故障與原因的先驗(yàn)知識(shí)和故障率知識(shí)自動(dòng)輔助生成故障樹,并自動(dòng)生成故障樹的搜索過(guò)程。診斷過(guò)程從系統(tǒng)的某一故障“為什么出現(xiàn)這種顯現(xiàn)”開(kāi)始,沿著故障樹不斷提問(wèn)而逐級(jí)構(gòu)成一個(gè)梯階故障樹,透過(guò)對(duì)此故障樹的啟發(fā)式搜索,最終查出故障的根本原因。在提問(wèn)過(guò)程中,有效合理地使用系統(tǒng)的及時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),將有助于診斷過(guò)程的進(jìn)行。于故障樹的診斷方法,類似于人類的思維方式,易于理解,在實(shí)際情況應(yīng)用較多,但大多與其他方法結(jié)合使用。

設(shè)備故障診斷是一種給設(shè)備“看病”的技術(shù),是了解和掌握設(shè)備在使用過(guò)程中的狀態(tài),確定其整體或局部是正常或異常,早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因并能預(yù)報(bào)故障發(fā)展趨勢(shì)的技術(shù)。隨著科學(xué)技術(shù)與生產(chǎn)的發(fā)展,設(shè)備工作強(qiáng)度不斷增大,生產(chǎn)效率、自動(dòng)化程度越來(lái)越高,同時(shí)設(shè)備更加復(fù)雜,各部分的關(guān)聯(lián)更加密切,從而往往某處微小故障就引發(fā)連鎖反應(yīng),導(dǎo)致整個(gè)設(shè)備乃至與設(shè)備有關(guān)的環(huán)境遭受災(zāi)難性的毀壞,這不僅會(huì)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失,而且會(huì)危及人身安全,后果極為嚴(yán)重。因此,設(shè)備診斷技術(shù)日益發(fā)揮重要作用,它可使設(shè)備無(wú)故障、工作可靠,發(fā)揮最大效益；保證設(shè)備在將有故障或已有故障時(shí)能及時(shí)診斷出來(lái),正確地加以維修,以減少維修時(shí)間,提高維修質(zhì)量,節(jié)約維修費(fèi)用。