智能诊断技术应用.ppt

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1、2023/8/16,工业装备故障诊断技术,1,第八章 现代智能故障论断技术,2023年8月16日星期三,2,现代信号处理结果示例-数据挖掘,KDD从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现有用知识的过程。Jiawei Han,由于在研究和应用领域，“数据挖掘(DM)”比“数据库中的知识发现(KDD)”这个词更流行，因此，现在多采用“数据挖掘(DM)”这个术语。,2023年8月16日星期三,3,现代信号处理结果示例-数据挖掘,数据挖掘用于知识库建立,2023年8月16日星期三,4,现代信号处理结果示例-数据挖掘,Fayyad等人提出的过程模型（1996年）,2023年8月16日星期三

2、,5,现代信号处理结果示例-数据挖掘,数据挖掘的应用过程,2023年8月16日星期三,6,现代信号处理结果示例-数据挖掘,美国Marquette大学的R.J.Povinelli等人提出的TSDM（Time Series Data Mining）模型，可以预测和特征化可调速感应电机的故障。,2023年8月16日星期三,7,现代信号处理结果示例-数据挖掘,2023年8月16日星期三,8,现代信号处理结果示例-数据挖掘,德国DataEngine 4.0系统,2023年8月16日星期三,9,现代信号处理结果示例-数据挖掘,英国Aston大学根据电力工业的需要，开发了一个MODIAROT（Model B

3、ased Diagnosis of Rotor Systems in Power Plants）系统，整个系统采用神经网络和模糊逻辑等作为数据挖掘方法，将设备在线测量数据与模型仿真输出进行比较，进而诊断设备故障。,故障诊断专家系统,一、专家系统概述定义：能以人类专家级水平进行故障诊断的智能计算机程序。发展专家系统的必要性 1）知识结构的需要 2）故障诊断应用上的需要 系统复杂性及故障复杂性所决定3.专家系统所能解决的问题 机械系统诊断中的复杂问题；能达到专家水平,4.专家系统的特点 1）应用范围广 2）诊断水平高 3）诊断效率高5.专家系统的组成 一般由五部分组成：知识库、推理机、数据库、解释

4、程序和知识获取程序。实用的专家系统还有其它中间环节。,故障诊断专家系统,实用的专家系统,数据库管理,数据库,推理机,知识库,知识表示,知识库管理,任务管理,工况分析,工况报表,动态黑板,诊断结果,诊断结果解释,知识获取,诊断实例,故障诊断专家系统,6.专家系统分类,故障诊断专家系统,(1)解释型(Interpretation)专家系统：这类系统通过分析所采集到的数据进而阐明这些数据的真实含义，如由质谱数据解释化合物分子结构的DENDRAL系统、由声纳信号识别舰船的HASPSIAP系统、语音理解系统HEARSAY等。(2)预测型(Prediction)专家系统：这类系统根据处理对象过去和现在的情

5、况去推测其未来发展趋势，如各种气象预报系统、军事预测系统I&W等。,(3)诊断型(Diagnosis)专家系统 这类系统根据输入信息推断出处理对象中可能存在的故障，如计算机硬件故障诊断系统DART、核反应堆故障诊断系统REACTOR、感染病诊 断与治疗系统MYCIN、旋转机械故障诊断系统EXPLORE-EX、透平机械故障诊断专家系统TUBMAC等。(4)调试型(Debugging)专家系统 这类系统给出已确认故障的排除方案，如石油钻探机械故障诊断与排除系统Drilling Advisor等。,故障诊断专家系统,(5)维修型(Repair)专家系统 这类系统制定并实施纠正某类故障的规则，如诊断排

6、除内燃机故障的DELTA系统、电话电缆维护系统ACE等。(6)规划型(Planning)专家系统 这类系统能根据给定的目标制订行动计划，如电子线路布线系统PROTEL等。,故障诊断专家系统,(7)设计型(Design)专家系统 这类系统能根据给定的要求形成所需要的方案或图样，如DEC公司的计算机总体配置系统XCON。(8)监测型(Monitoring)专家系统 这类系统多用于完成实时监测任务，如REACTOR 系统和高危病人监护系统VM等。,故障诊断专家系统,(9)控制型(Control)专家系统 这类系统能自动控制系统的全部行为，通常用手生产过程的实时控制，如维持钻机最佳钻探流特征的MUD系

7、统、MVS操作系统的监督控制系统YESMVS等。(10)教育型(1nstruction)专家系统 这类系统能诊断并纠正学生的行为，主要用于教学和培训，多为诊断型和调试型的结合体，如GUIDON和STEAMER等。,故障诊断专家系统,二、知识库1.定义：专家知识、经验及书本知识的存储器2.知识表示1）对知识表示的基本要求（三个基本要求）表示方案应便于知识的修改和扩充；表示方案应尽量简单易懂；表示方法应清晰明确。因为专家系统的建造过程是一个不断扩充和完善的过程，因此，便于修改和扩充的知识表示方案对专家系统来说是非常重要的，它直接关系到专家系统的成败。实现这一要求的有效手段是把知识与使用知识伪程序相

8、分离，即把知识库和推理机相分离。,故障诊断专家系统,故障诊断专家系统,人工智能研究者们已提出了许多种知识表示方法，如产生式表示、框架式表示、语义网络表示、逻辑性表示、对象属性值三元组表示、过程表示和面向对象的表示等，这些不同的表示方法各有其优缺点和最适用的领域。,综合数据库(GlobalDatabase)和规则解释器(RuleInterpreter)这三个基本部分组成；,2)产生式系统的基本组成 一个典型的产生式专家系统通常由规则库(RuleBase)、,故障诊断专家系统,3）产生式表示(或规则表示）其一般形式为 P Q（即IF THEN)左部分表示前提（条件或状态），右部分表示若干结论,人工

9、智能研究者们已提出了许多种知识表示方法，如产生式表示、框架式表示、语义网络表示、逻辑性表示、对象属性值三元组表示、过程表示和面向对象的表示等，这些不同的表示方法各有其优缺点和最适用的领域。,如：出现异常振动则振幅大。对于复杂的故障用树枝状表示。,注：与事故树类似,故障诊断专家系统,产生式表示的优缺点优点:模块化；自然性；一致性。主要缺点：推理效率低；非通用性；依赖于已有的经验。,故障诊断专家系统,故障诊断专家系统,3.不确定知识表示1）随机性知识2）模糊性知识3）未确知性知识三、知识的获取知识获取的方法：有*机械式、条件反射式、*传授式、演绎式、归纳式、猜想证实式、*反馈修正式、类比式、联想式

10、、灵感与偶发式等，,故障诊断专家系统,四、推理机制1.推理分类2.推理控制策略3.推理搜索策略4.似然推理,故障诊断专家系统,故障诊断专家系统,五、应用,美国西屋公司从开发汽轮发电机专家系统GenAID开始，现已在佛罗里达州的奥兰多发电设备本部建立了一个自动诊断中心，对各地西屋公司制造的汽轮发电机进行远距离自动诊断。诊断对象从汽轮发电机逐步扩大到汽轮机、锅炉和辅机。西屋公司和卡内基梅隆大学合作研制了一台汽轮发电机监控用专家系统，用来监视德州三家主要发电厂的七台汽轮发电机组的全天工作状况。此专家系统能快速、精确地分析仪表送来的信号，然后立即告诉操作人员应采取什么措施。,我国故障诊断工作者也积极探

11、索专家系统的应用研究，国家在“七五”和“八五”期间也列有这方面的攻关课题，取得了些进展，但目前总的情况是实验室研究较多，现场条件下的实际应用、特别是成功的应用实例并不多见。,人工神经网络,一、概述1.定义及特点2.目前的应用情况二、基本原理1.神经元结构模型 x1xn 输入 w1wn 权值 阈值Xi神经元求和输出，Oi输出F神经元特性函数,人工神经网络,各参数之间的关系为：特性函数主要有还有符号型、S型、双曲正切型和高斯函数型等。,1,f(x),f(x),x,x,线性,阶跃,1,-1,a,-a,符号型,斜坡型,0.5,1,S型,双曲正切型,1,c,1,高斯函数,人工神经网络,2.网络拓扑结构（神经元联结结构）1）不含反馈的前向网络 神经元分层排列，组成输入层、隐层（可有若干）和输出层。每一层的神经元只接受前一层的神经元输出作为输入。输入模式经过各层的顺次处理后得到输出层输出。误差反向传播算法（Bp法）的网络即为此模型。,单层前向网络,多层前向网络,人工神经网络,2）反馈网络 输入输出之间存在反馈，因此具有动态特性。,输出层,输入层,隐 层,输入层,隐 层,输出层,y,u,y,u,人工神经网络,3.学习算法1）学习算法2）BP算法3）应用,