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1 故障诊断方法 许美蓉 2016-6-20 2 故障诊断方法的分类 ? 故障诊断方法分为： （ 1 ）基于解析模型的方法 （ 2 ）基于知识的方法 （ 3 ）基于信号处理的方法 3 故障诊断方法分类 4 基于信号处理的方法 ? 基于信号处理的方法：通常是利用信号模 型，如相关函数、频谱、自回归滑动平均、 小波变换等，直接分析可测信号，提取诸 如方差、幅值、频率等特征值，从而检测 出故障。 5 基于解析模型的方法 ? 是在明了诊断对象数学模型的基础上，按 一定的数学方法对被测信息进行处理诊断， 它可分为状态估计法、等价空间法和参数 估计法。 6 基于知识的故障诊断方法 ? 专家系统故障诊断方法 ? 模糊故障诊断方法 ? 故障树故障诊断方法 ? 神经网络故障诊断方法 ? 数据融合故障诊断方法 7 专家系统故障诊断方法 ? 数据库：对于在线监视或诊断系统，数据库的内容是实时监测到的工 作数据；对于离线诊断，可以是故障时检测数据的保存，也可以是人 为检测的一些特征数据。即存放推理过程中所需要和产生的各种信息 ? 知识库：存放的知识可以是系统的工作环境，系统知识（反映系统的 工作机理及结构知识）；规则库则存放一组组规则，反映系统的因果 关系，用来故障推理。知识库是专家领域知识的集合。 ? 人机接口：人与专家系统打交道的桥梁和窗口，是人机信息的交接点。 ? 推理机：根据获取的信息综合运用各种规则进行故障诊断，输出诊断 结果。是专家系统的组织控制结构。 8 专家系统故障诊断局限性 ? 依赖于专家的领域知识获取，而知识获取 被公认为专家系统研究开发中的瓶颈问题。 ? 另外，在自适应学习，学习能力及实时性 方面也都存在不同程度的局限。 9 模糊故障诊断方法 ? 建立故障与征兆之间的模糊关系矩阵 R ，也叫隶属度矩阵。矩阵中的每个元素 的大小表明了它们之间的相互关系的密切程度。 ? 式中： 表示可能发生故障的集 合， n 为故障总数； 表示由上面 这些故障所引起的各种特征元素（征兆）的集合， m 为各种特征元素（征兆） 总数。 ? 测试待诊断对象待检状态的特征参数，提取特征参数向量矩阵 X 。 ? 求解关系矩阵方程 Y=XR ，得到待检状态的故障向量 Y ，再根据一定的判断原则， 如最大隶属度原则，阙值原则或择近原则等，得到诊断结果。 10 模糊故障诊断的特点及局限性 ? 构造隶属函数是实现模糊故障的前提，但 是由于隶属函数是人为构造的，含有一定 的主观因素；另外，对特征元素的选择也 有一定的要求，如果选择不合理，诊断精 度会下降，甚至诊断失败。 11 故障树故障诊断方法 ? 故障树模型是一个基于被诊断对象结构、 功能特征的行为模型，是一种定性的因果 模型，以系统最不希望事件为顶事件，以 可能导致顶事件发生的其他事件为中间事 件和底事件，并用逻辑门表示事件之间联 系的一种倒树状结构。它反映了特征向量 与故障向量之间的全部逻辑关系。 ? 图 3 中顶事件：系统故障，由部件 A 或者 B 触 发，而 A 的故障又是由两个元件 1 ， 2 中的一 个失效引起，部件 B 的故障是在两个元件 3 ， 4 同时失效时发生的。 12 故障树诊断法步骤 ? 选择合理的顶事件。 ? 建造正确合理的故障树。 ? 故障搜寻与诊断，分为逻辑推理诊断法和最小割集诊断法。 （ 1 ）逻辑推理诊断法：从上而下的测试方法，从故障数顶事件开始，先测试最 初的中间事件，根据中间事件测试结果判断测试下一级中间事件，直到测试底事 件，搜寻到故障原因及部位。 （ 2 ）最小割集诊断法：所谓割集是指故障树的一些底事件集合，当这些底事件 同时发生时，顶事件必发生；而最小割集是指割集中所含事件出去任何一个时， 就不再成为割集了。一个最小割集代表系统的一种故障模式。故障诊断时，可逐 个测试最小割集，从而搜寻故障源，进行故障诊断。 13 故障树诊断的局限性 ? 故障树法的局限性在于对建造正确合理的 故障树的依赖。如果一旦故障树建立不全 面或不正确，则此诊断方法将失去作用。 14 神经网络故障诊断法 15 神经网络故障诊断过程 ? 学习过程：是在一定的标准模式样本的基 础上，依据某一分类规则来设计神经网络 分类器，并用标准模式训练。 ? 诊断过程：是将未知模式与训练的分类器 进行比较来诊断未知模式的故障类别。 16 预处理和特征提取 ? 学习和诊断两个过程都包括了预处理和特征提取。 ? 预处理：通过删除原始数据中的无用信息得到另 一类故障模式，由样本空间映射成数据空间，再 通过某种变换使其有利于故障诊断。 ? 特征提取：对要诊断的对象从获得的数据来看， 一般可看作一组时间序列。通过对该时间序列的 分段采样，可以将输入数据映射成样本空间的点。 这些数据可能包含故障的类型、程度和位置等信 息。但从样本