chap8_现代智能诊断技术的应用

*工业装备故障诊断技术*第八章现代智能故障论断技术**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。——JiaweiHan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。**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状态识别诊断决策特征提取如何更好解决同样的问题如何更新知识库如何利用历史数据DataMining海量数据海量数据知识库**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）**现代信号处理结果示例-数据挖掘数据挖掘的应用过程测试数据故障数据DataMining评估更新XX故障机器现场数据分类规则现场评判**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（TimeSeriesDataMining）模型，可以预测和特征化可调速感应电机的故障。入相空间将时间序列嵌选择临时模式长度Q定义事件特征函数g(t)、目标函数f(P)和优化公式索临时模式簇在相空间中搜定义TSDM目标测试时间序列被观测的时间序列将时间序列嵌入相空间预测事件发生评价训练结果**现代信号处理结果示例-数据挖掘正常电机扭矩信号3个栅条断裂后的扭矩信号3个端面连接条断裂后的扭矩信号扭矩相空间图TSDM挖掘算法时间序列**现代信号处理结果示例-数据挖掘德国DataEngine4.0系统数据分析数据挖掘数据预处理获得诊断模型可视化模糊逻辑神经网络**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（ModelBasedDiagnosisofRotorSystemsinPowerPlants）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。采用先进计算方法比较信号处理合成振动信号系统模型实际振动信号故障模型结合实际故障机器辨识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HASP／SIAP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DrillingAdvisor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系统、MVS操作系统的监督控制系统YES／MVS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）①表示方案应便于知识的修改和扩充；②表示方案应尽量简单易懂；③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；规则解释器规则库综合数据库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PQ（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。振动峰值大基频振动低频振动二倍频振动广谐振动不平衡热弯曲油膜涡动油膜震荡支承问题轴裂纹不对中摩擦联轴器问题…………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:①模块化；②自然性；一致性。主要缺点：①推理效率低；②非通用性；③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、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x1~xn输入w1~wn权值阈值Xi神经元求和输出，Oi输出F神经元特性函数fOiXi-1x1w1x2w2xnwnSi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。1f(x)f(x)xx线性阶跃1-1a-a符号型斜坡型0.51S型双曲正切型1c1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xnx2x1y1ynx1x2xny1y2yn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yuyu人工神经网络3.学习算法1）学习算法2）BP算法3）应用