摘要：本完在介紹故障診斷理論的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)評述了小波分析故障診斷方法、專家系統(tǒng)故障診斷方法、數(shù)據(jù)融合故障診斷方法。對每種方法均介紹了診斷原理與步驟

　　關(guān)鍵詞：故障診斷；小波分析；專家系統(tǒng)：數(shù)據(jù)融合 　　

　　引言 　

　　故障診斷(FD)全名是狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷(CMFD)?；诮馕鋈哂嗟墓收显\斷技術(shù)被*為是這一技術(shù)的起源。所謂解析冗余，是指被診斷對象的可測變量之間(如輸入與輸出間，輸出與輸出間，輸入與輸入間)存在的冗余的函數(shù)關(guān)系，故障診斷在過去的十幾年里得到了迅速的 發(fā)展 ，一些新的理論和方法，如遺傳算法、神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 、小波分析、模糊理論、自適應(yīng)理論、數(shù)據(jù)融合等均在這里得到了成功的應(yīng)用。 　　

　　1　基于小波分析的故障診斷方法 　

　　小波分析是20世紀(jì)80年代中期發(fā)展起來的新的數(shù)學(xué)理論和方法，它被認(rèn)為是傅立葉分析方法的突破性進(jìn)展。小波分析zui初由法國學(xué)者Daubeches和Callet引入信號處理領(lǐng)域，它具有許多優(yōu)良的特性。小波變換的基本思想類似于Fourier變換，就是用信號在一簇基函數(shù)張成空間上的投影表征該信號。小波分析優(yōu)于博立葉之處在于：小波分析在時域和頻域同時具有良好的局部化性質(zhì)。小波分析方法是一種窗口大小(即窗口面積)固定但其形狀、時間窗和頻率都可以改變的時頻局部化分析方法。即在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率。因此，小波變換被譽(yù)為分析信號的顯微鏡，小波分析在信號處理、圖像處理、話音分析、模式識別、量子物理、生物醫(yī)學(xué)工程、 計算 機(jī)視覺、故障診斷及眾多非線性 科學(xué) 領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。

　　動態(tài)系統(tǒng)的故障通常會導(dǎo)致系統(tǒng)的觀測信號發(fā)生變化。所以我們可以利用連續(xù)小波變換檢測觀測信號的奇異點(diǎn)來檢測出系統(tǒng)的故障。其基本原理是利用信號在奇異點(diǎn)附近的Lipschitz指數(shù)。Lipschitz指數(shù)時，其連續(xù)小波變換的模極大值隨尺度的增大而增大；當(dāng)時，則隨尺度的增大而減小。噪聲對應(yīng)的Lipschitz指數(shù)遠(yuǎn)小于0，而信號邊沿對應(yīng)的Lipschitz指數(shù)大于或等于0。因此，可以利用小波變換區(qū)分噪聲和信號邊沿，有效地檢測出強(qiáng)噪聲背景下的信號邊沿(援變或突變)。 　　

　　2　專家系統(tǒng)故障診斷方法 　　

　　專家系統(tǒng)故障診斷方法，是指計算機(jī)在采集被診斷對象的信息后，綜合運(yùn)用各種規(guī)則(專家經(jīng)驗)，進(jìn)行一系列的推理，必要時還可以隨時調(diào)用各種應(yīng)用程序，運(yùn)行過程中向用戶索取必要的信息后，就可快速地找到zui終故障或zui有可能的故障，再由用戶來證實(shí)。此種方法國內(nèi)外已有不少應(yīng)用。專家系統(tǒng)的故障診斷方法可用圖1的結(jié)構(gòu)來說明：它由數(shù)據(jù)庫，知識庫，人機(jī)接口，推理機(jī)等組成。其各部分的功能為： 　　

　　數(shù)據(jù)庫：對于在線監(jiān)視或診斷系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容是實(shí)時檢測到的工作數(shù)據(jù)；對于離線診斷，可以是故障時檢測數(shù)據(jù)的保存，也可是人為檢測的一些特征數(shù)據(jù)。即存放推理過程中所需要和產(chǎn)生的各利，信息。

　　知識庫：存放的知識可以是系統(tǒng)的工作環(huán)境，系統(tǒng)知識(反映系統(tǒng)的工作機(jī)理及結(jié)構(gòu)知識)：規(guī)則庫則存放一組組規(guī)則，反映系統(tǒng)的因果關(guān)系，用來故障推理。知識庫是專家領(lǐng)域知識的集合。

　　人機(jī)接口：人與專家系統(tǒng)打交道的橋梁和窗口，是人機(jī)信息的交接點(diǎn)。

　　推理機(jī)：根據(jù)獲取的信息綜合運(yùn)用各種規(guī)則進(jìn)行故障診斷，輸出診斷結(jié)果，是專家系統(tǒng)的組織控制結(jié)構(gòu)。 　

　　3　基于數(shù)據(jù)融合的故障診斷方法 　　

　　數(shù)據(jù)融合是針對一個系統(tǒng)中使用多個傳感器這一問題而展開的一種信息處理的新的研究方向。數(shù)據(jù)融合將各種途徑、任意時間和任意空間上獲取的信息做為一個整體進(jìn)行綜合分析處理，為決策及控制奠定基礎(chǔ)，產(chǎn)生比單一信息源、單一處理機(jī)制更、更*的估計和判決。

　　數(shù)據(jù)融合模型一般可表為圖2所示的三級結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)融合模型的每一級內(nèi)部又可有相應(yīng)子結(jié)構(gòu)，其中，*級為原始信息融合層，其輸入是由信息源提供的各種原始數(shù)據(jù)，其輸出是特征提取的結(jié)果或某種局部決策。第二級為特征融合層，它以原始信息融合層的輸出做為輸入。其輸出為目標(biāo)的局部標(biāo)識。第三級是決策融合層，其輸入為特征融合層的輸出，并以全局決策做為本層的輸出。全局決策一般既要有硬決策，如故障類別、部位、程度，也要給出軟決策，如可信度。 　　

　　4　小結(jié) 　　

　　本文介紹了故障診斷的基本概念，主要分類以及幾種典型的故障診斷方法。故障診斷是一個新興的研究領(lǐng)域。盡管經(jīng)過多年的 發(fā)展 ，已經(jīng)取得了很大進(jìn)步，內(nèi)容得到很大充實(shí)，在工程實(shí)踐中也得到了很多應(yīng)用，獲得了較為滿意的效果，但是同時也暴露出了很多尚待解決的問題，如：魯棒性、自適應(yīng)性、實(shí)時性等等。這些問題在今后的研究中還有待進(jìn)一步的解決。

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