单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,智能故障诊断技术,主教2109室 65103002,1,第五章 智能故障诊断的实现方法,1.,故障信号检测,2.,故障特征识别,3.故障状态预测,4.故障维修决策,5.故障容错控制,2,1.故障信号检测,1.1 故障分类,1.2 故障检测方法,1.3 故障判断标准,1.4 微弱信号检测,1.5 早期故障检测,3,1.2 故障检测方法,1）振动法：通过测量设备主要部位的振动值，并与标准值比较，对运行状态进行评定。,2）特征分析法：对测得的振动量在时域、频域、幅域进行特征分析，以确定故障的内容和性质。,3）参数估计法：当设备故障可由n个参数发生的不期望显著变化来表示时，可根据参数变化的统计特性来检测故障。如最小二乘法、卡尔曼滤波等。,5,1.3 故障判断标准,1）,绝对标准,：在设备的同一部位、按一定要求测得的表现设备状态的值，与某种相应判断标准相比较，以评定设备的状态。,2）,相对标准,：对设备的同一部位、同一工况、同一测量值，用相同方法进行定期测取，按时间先后将实测值与正常状态下的初始值进行比较来判断。,3）,类比标准,：若有多台机型相同、规格相同的设备，在相同条件下用相同方法进行测定，通过相互比较来评定设备的状态。,6,1.4 微弱信号检测,微弱信号检测,：分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特点和相关性，,检测被噪声淹没的微弱有用信号,、或,从强噪声中提取有用信号,、或采用其他新技术和新方法来,提高检测系统输出信号的信噪比,。微弱信号检测方法主要有以下几种：,1）窄带滤波法,2）双路消噪法,3）同步累积法,4）锁定接收法,5）相关检测法,6）取样积分法,7,微弱信号检测的常用方法,窄带滤波法：用窄带滤波器滤掉通频带以外的宽噪声，只让窄带信号通过，从而提高信号的信噪比,双路消噪法：当随机噪声从两路到达加法器时，使其极性正好相反，经过加法器相加后把噪声消除,同步累积法：利用信号的重复性和噪声的随机性，对信号进行重复累积n次，以提高输出功率信噪比,锁定接收法：一种频域分析法，利用互相关原理，使输入周期信号与频率相同的参考信号实现互相关,相关检测法：一种时域分析法，信号和噪声相互独立，信号只与信号相关而与噪声不相关，噪声之间互不相关，可通过自相关或互相关运算去除噪声,8,早期故障的主要特点,1）,早期故障信号很微弱,：早期故障属于轻微故障，其故障信号分量通常很小，不易察觉；,2）,早期故障信号表征不明显,：早期故障信号的幅值、相位、时频特性等变化很小，表征很不明显；,3）,早期故障信号容易被噪声信号淹没,：由于噪声信号通常会夹杂在故障信号中，当故障信号很弱时噪声信号就相对较强，早期故障信号常被噪声信号所淹没，具有很大的隐蔽性。,10,2.故障特征识别,2.1 故障识别的内容,2.2 故障识别的过程,2.3 故障识别的方法,2.4 故障识别的关键技术,2.5 两种识别错误,12,3）,正确地根据征兆对设备进行状态识别,征兆是故障诊断的基本信息,采用合适的故障诊断理论与方法对征兆加以处理，对不同的设备状态进行模式识别,4）,正确地根据识别结果对设备进行状态诊断,有故障时，分析故障的位置、类型、性质、原因与趋势故障定位,无故障时，分析状态趋势，预计未来情况故障预测,5）,正确地根据状态诊断对设备进行干预决策,干预设备及其工作进程，保证设备安全可靠高效运行,14,2.2 故障识别的过程,故障识别过程可分为以下四步进行：,1）特征信号检测,2）征兆信息提取,3）设备状态识别,4）故障维修决策,设备故障识别过程,15,1）特征信号检测,特征信号一般具有两种表现形式：,能量形式如振动、噪声、压力、温度、电压、电流等，由于它通过能量交换来完成，因此可以使用传感装置来进行检测,物态形式如设备产生的气体、液体、烟雾、以及锈迹、裂纹等，一般不采用传感装置，只需采用特定的收集装置或直接观测即可,16,2）征兆信息提取,征兆信息提取可以根据不同的特征信号，采用不同的提取方法：,能量形式可以在时域、频域、幅域或相位域中提取征兆,物态形式一般通过特定的物理或化学方法，得到诸如铁谱、光谱、浓度、化学成分等征兆；对于直接观测到的信息，可以直接作为征兆来使用,17,3）设备状态识别,将通过特征提取后得到的征兆信息，与规定的标准参数或标准模式进行比较，以确定设备当前所处的状态：,正常状态通过状态预测对设备未来状况做出趋势估计,异常状态通过状态诊断找出故障原因、部位及严重程度,状态识别通常是一个由粗到精、由高层到低层直至找到满意的诊断结果的过程,18,2.3 故障识别的方法,1）,基于故障机理的识别方法,故障机理是指故障发生与发展的过程和原理。故障机理通常以磨损、疲劳、断裂、腐蚀、老化等形式表现出来,机理研究是故障识别技术的基础，只有在此基础上，才能有效分清主次因素，找出薄弱环节，进行准确诊断,故障机理研究的主要手段包括：实验研究、,仿真模拟研究,及理论研究,2）,基于信号处理及特征提取的识别方法,传感技术和计算机技术是故障诊断的支撑技术，信号处理及特征提取是故障诊断的基本方法,目前发展较快的有：特征参数法、幅值特征法、相位信息法、,频谱分析及频谱特征再分析法,等,20,3）,基于模糊理论的识别方法,模糊故障识别方法：是根据模糊集合论建立征兆空间和故障状态空间的映射关系，通过某些症状的隶属度求出各种故障原因的隶属度，以表征各故障存在的可能性,4）,基于专家系统的识别方法,专家系统识别方法：能模拟人的逻辑思维过程，利用专家知识来解决复杂诊断问题。它不依赖于系统的数学模型，而是利用专家知识和特征信息，通过推理得出设备是否故障及什么故障，并对识别结果进行评价和决策,目前主要研究内容包括：诊断知识的获取、诊断知识的表达、诊断推理方法和不准确推理,21,7）,基于组合思维的识别方法,专家系统知识处理模拟的是人的逻辑思维，神经网络知识处理模拟的是人的经验思维，将逻辑思维、经验思维和创造性思维集成在一起，就形成组合思维,首先用经验思维进行识别；当经验思维无法解决问题时，转向深一层的逻辑思维；当逻辑思维也无法解决复杂问题时，转向更深一层的创造性思维，即通过提出新的假设，经过检验后再发现新理论和解决问题的新方法,组合思维识别方法结构图,23,8）基于神经网络的识别方法,9）基于小波变换的识别方法,10）基于分形几何的识别方法,11）基于案例的识别方法,24,2.5 两种识别错误,1）有故障时，漏报故障,2）没有故障时，谎报故障,这两种错误一般都是,相互矛盾,的！对于直接危害安全的故障，第一种错误更重要！,26,本章重点,故障信号检测,故障特征识别,27,智能故障诊断技术,第五章 结束,28,