旋轉(zhuǎn)機械振動故障診斷模糊專家系統(tǒng)的研制.pdf

1、在工業(yè)中大量使用的旋轉(zhuǎn)機械是許多企業(yè)的核心設備，一旦出現(xiàn)故障，損失巨大。旋轉(zhuǎn)機械70％以上的故障都能以振動狀態(tài)的異常反映出來，世界各國都非常重視旋轉(zhuǎn)機械振動故障診斷研究。專家系統(tǒng)能讓計算機模仿專家分析問題、解決問題的思路，幫助人類完成復雜的腦力勞動。開發(fā)專家系統(tǒng)是當前研究與應用的一個熱點。旋轉(zhuǎn)機械振動故障診斷是一個很復雜的推理過程，開展旋轉(zhuǎn)機械振動故障診斷專家系統(tǒng)研究具有重要的理論意義與工程應用價值。
　　 目前，故障診斷專家系

2、統(tǒng)存在征兆信息利用率低、缺乏有效的知識表達方式與不確定性推理方法等缺點。本文針對以上不足，將傳統(tǒng)專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫理論和模糊診斷技術有機結合，研制了旋轉(zhuǎn)機械振動故障診斷模糊專家系統(tǒng)。
　　 本文的主要工作和研究結果如下：
　　 (1)分析了各種旋轉(zhuǎn)機械振動故障診斷用征兆參數(shù)，歸納整理了旋轉(zhuǎn)機械各種典型振動故障的機理和特征，總結了旋轉(zhuǎn)機械振動故障診斷的特點。
　　 (2)在闡明故障診斷專家系統(tǒng)技術及模糊診斷技術的基礎

3、上，詳細論述了旋轉(zhuǎn)機械振動故障診斷專家系統(tǒng)的模糊化過程，包括模糊診斷知識的組織與模糊推理。確定了對不同征兆特征采用不同的隸屬度確定方法。提出了將模糊規(guī)則進行拆分，用關系數(shù)據(jù)庫組織知識。提出了將專家打分結果與經(jīng)驗數(shù)據(jù)統(tǒng)計計算結果予以綜合來確定模糊關系矩陣元素值。建立了模糊運算模型，該模型對所有征兆、故障原因與診斷規(guī)則均衡兼顧，信息利用程度高且簡單可靠。
　　 (3)論述了旋轉(zhuǎn)機械振動故障診斷模糊專家系統(tǒng)的計算機軟件化過程，包括系統(tǒng)

4、開發(fā)工具與系統(tǒng)結構的選擇，以及人機交互界面、知識庫、推理機的設計等方面。基于關系數(shù)據(jù)庫Access開發(fā)知識庫，考慮了各種征兆，并按征兆特征將知識庫劃分為九個模塊。用Java編程實現(xiàn)了系統(tǒng)相關功能。為了提高推理效率，提出設置征兆隸屬度閾值，并且診斷時用戶可以針對具體故障選擇可能的幾種故障原因。
　　 (4)通過診斷實例，對系統(tǒng)的診斷推理功能進行了驗證。驗證結果表明，本系統(tǒng)實現(xiàn)了旋轉(zhuǎn)機械振動故障的自動診斷，且診斷結果具有一定的準確性