機械設備故障的智能診斷及預測維修系統的研究

楊 光

（北京中鐵房山橋梁有限公司，北京 102400）

機械設備的故障智能診斷技術是保證生產系統的穩定可靠性的，確保產品質量的關鍵技術。計算機人工智能與診斷理論的相結合形成了智能診斷系統。設備故障智能診斷系統是以知識處理為研究內容，基于知識以提高系統智能化程度和診斷準確率。隨著目前新技術以及新理論的提出與發展，設備故障智能診斷也獲得了新的發展機遇。

1 基于專家系統的智能診斷系統

故障智能診斷專家系統是目前智能診斷領域的發展方向之一，也是被人們研究得最多、應用得最廣泛的一種智能診斷技術。其主要應用于很難建立數學模型或沒有精確數學模型的復雜的機械系統。其發展主要經歷了三個階段：第一代基于淺知識的故障智能診斷專家系統和第二代基于深知識的故障智能診斷專家系統，以及近期出現的將前二種系統原理相互結合的復合式故障智能診斷專家系統。

1.1 基于淺知識的故障智能診斷專家系統

基于淺知識的故障智能診斷專家系統是一種基于經驗知識的診斷方法，它不基于系統結構或行為過程知識。它是以專家的啟發性經驗知識為核心，通過演繹式推理或產生式推理得出診斷結果，其目的是找出一個故障集合并使之能對一個設定的征兆集合產生的原因做出最佳的解釋。所以其診斷推理實際上是：已知一個征兆，要求對產生這個征兆的原因作出最佳解釋的過程。此類問題的求解涉及到兩類知識：第一類是反映機械設備故障是如何導致各種征兆集合的因果性符號知識，第二類是反映因果關系的成立程度及可能性數值知識。其缺點在于，隨著診斷對象故障復雜程度的增加，基于淺知識的故障智能診斷專家系統會出現知識極不完備、對診斷對象的依賴性強等缺陷。

1.2 基于深知識的故障智能診斷專家系統

基于深知識的故障智能診斷專家系統所依賴的主要是一些模型知識，如機械系統的結構模型、功能模型、過程模型及因果關系模型等。它要求診斷對象的每一個環節具有十分明確的輸入輸出關系，診斷時首先通過診斷對象的實際輸出與設定輸出之間的偏差，生成引起這種偏差的原因集合，然后根據診斷對象的第一定律知識及其內部特定的約束關系，采用一定的算法找出可能的故障源。

與基于淺知識的故障智能診斷專家系統相比，基于模型知識的方式獲取知識比較方便，維護更為簡單，更易于保證知識庫的一致性和完備性。但其缺點在于搜索空間大，推理過程的處理復雜且較為緩慢。因此，近年來基于經驗知識和模型知識相結合的混合知識診斷推理的方法得到了業內人士的普遍關注。

1.3 復合式故障智能診斷專家系統

復合式故障智能診斷專家系統的診斷過程首先通過淺層推理產生初步的故障假設，再采用深層診斷去進行確認和解釋。兩者之間的銜接是通過將淺層中的假設對象與深層中的假設結點進行相互對應，當淺層中產生一個故障假設對象時，深層推理則將與之相對應的網絡連點開始推理，得出精確的解釋或推翻故障假設。這種智能診斷方法的出現，使得智能診斷專家系統的問題求解能力得到了極大的提高。

故障智能診斷專家系統的優點在于：其適于人類的思維方式，方便理解，知識可用基本規則來表示，無需輸入大量的細節知識；個別事實發生變化時便于修改；能合理解釋自己的推理過程。然而，故障智能診斷專家系統仍具有明顯的局限性，如故障診斷的準確度依賴于知識庫中專家知識的豐富程度及知識的高低水平；建立專家知識庫困難，有些經驗難以通過數字化、格式化的方式來進行描述；推理效率低，缺少主動學習及自適應能力。

2 多傳感器信息融合智能診斷策略

多傳感器信息融合智能診斷的方法是根據各傳感器從各方面采集到的多種物理量，利用計算機技術對監測系統運行狀態的多傳感器信源的信息，在一定規則下進行自動分析、關聯與優化綜合、狀態估計及判斷等多級處理，準確、及時地判斷機械設備的運行狀態。多傳感器信息融合智能診斷系統可以得到各個傳感器的信息，能有效利用傳感器資源最大程度地獲取有關被測對象狀態的信息值。與單一的傳感器系統相比，多傳感器信息集成與融合系統具備多種優點，主要表現在信息的冗余性、容錯性、互補性、實時性和低成本性等幾個方面。

多傳感器信息集成與融合的目的是對系統中若干個相同類型或不同類型的傳感器所提供的相同形式或不同形式、同時刻或不同時刻的測量信息加以分析、處理及綜合，得到對被測對象全面細致的估計。在多傳感器信息融合的具體實現技術中包括模式識別的相應技術與決策理論方法，但它與傳統意義上的模式識別與決策分類又有所區別。比如，采用神經網絡對多源信息進行融合處理，首先必須通過一個關聯過程將多源信息特征向量融合起來，形成有意義的特征向量組合，根據其對觀測目標狀態進行分類識別。

雖然目前智能故障診斷技術在我國已得到了較為明顯的發展，但還存在不少問題有待研究和解決。欲使故障診斷技術不斷取得發展并在生產實踐中得到有效的應用，必須將其和當代的前沿學科相結合，引入相關學科中的新思維和新方法，并善于在實際生產過程中提出問題，總結歸納提高到理論和方法的高度來進行研究和探討。

1 蔣瑜、陳循、楊雪.智能故障診斷研究與發展［J］.兵工自動化，2002（2）