清华大学学报(自然科学版)
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1997年第37卷
Jou rnal of T singhua U n iversity (Sci &T ech )第S 1期第37～39页
循环流化床锅炉状态监测与故障诊断专家
系统的设备与功能组态3
倪维斗, 夏朝阳, 王民汉
清华大学热能工程系,北京100084
收稿日期:1997203207
第一作者:男,1933年生,教授
3国家“攀登计划B ”项目及中德合作研究项目
文 摘 为将智能化专家系统技术应用于循环流化床锅炉诊断领域,以某型循环流化床燃烧锅炉为原形对象,利用计算机知识系统,从设备组态和功能组态两方面描述了循环流化床燃烧锅炉状态监测与故障诊断专家系统
(CFBBEXPT S )。其中,采用了易于维护和资源共享的模块
化设计方法。任务控制中心(TCC )的设计,改善了由多台微机组成的CFBBEXPT S 的运行协调性。
关键词 循环流化床燃烧锅炉;专家系统;状态监测;故障
诊断
分类号 T K 2
由于其高效、低污染和广泛的煤种适应性,循环流化床燃烧锅炉正在获得越来越深入的研究。在燃煤电站中,这一煤清洁利用技术的应用也日益广泛。其带来的结果是,运行人员必须同时从不同的级别上监测其运行状态,以确保避免或减少故障运行,从而提高火力电站中这一重要设备的可靠性和可用率。但是,由于受各种因素的限制,运行人员往往很难从全局上把握循环流化床燃烧锅炉运行的总体状况,而无法达到甚至接近上述目的。因此,开发循环流化床燃烧锅炉状态监测与故障诊断专家系统(CFBB EXPT S )具有很大的现实意义。
CFBB EXPT S 是基于计算机的知识系统,它能模拟人类领域专家分析机组运行现状,进行故障诊断和操作决策的思维过程。CFBB EXPT S 通过对锅炉运行状态的全面监测,在把握其总体运行状况的基础上,从故障源、故障类型和严重程度三个方面对已经发生或正在形成的故障进行诊断或预报。然后依据上面的诊断结果,向运行人员提出合适的操作指导以避免误操作和故障的进一步扩大化。
本文以清华大学和四川锅炉厂共同开发和研制的某型循环流化床燃烧锅炉为原形对象,从设备组态和功能组态两方面仔细的讨论了CFBB EXPT S 的特性。其中,设备组态是两台微机组成的互为冷备用的开放式网络系统。功能组态采用了在任务控制中心TCC 调度下的模块化设计方法,其软件环境为W indow s fo r W o rkgroup s 3.11。
1 CFBBEXPTS 设备组态
CFBB EXPT S 的设备组态设计如图1所示。
图1 CFBBEXPT S 设备组态
运行监测台和诊断指导台的功能由下面将要讨论的任务控制中心TCC 分配。由于在上述两台微机中所配备的软件系统是完全一样的,故它们可以看成是一对互为冷备用的系统。即在正常情况下,它们分别完成运行状态监测功能和故障诊断功能。在必要时(如某机出现故障或投资条件限制),一台计算机可在较低工作效率下交替实现上述两种工作。
各自的功能分配如下:?运行监测台:信息获取与发送,集中动态运行监视(包括系统、子系统流程图和测点参数的数值、趋势与棒图显示),异常状态的在线报警和参数报表打印,各种相关参数的初始化设置等。
?诊断指导台:信息获取与发送,测点状态参数预处理,过程故障的诊断与预报,故障处理的操作
指导和事故追忆,故障诊断结果文档的生成,各种相关参数的初始化设置等。
2 CFBBEXPTS功能组态
除了实现常规过程监测外,CFBB EXPT S的主要目标是:诊断或预报在循环流化床燃烧锅炉及其辅机系统范围内可能发生或形成的故障,然后依据所得诊断结果向运行人员提出合理的操作指导建议,从而提高锅炉的安全性和使用效率。
2.1 功能模块
为了满足上述的目标要求,CFBB EXPT S由图2所示的7个彼此之间相对独立内部功能模块组成。热力系统监测数据中心站(DCS)和用户(U SER S:包括工程师和运行人员)可以看成是CF2 BB EXPT S的两个外部功能模块。
图2 功能组态示意图
功能模块的划分与具体功能的设计如下:
?信息获取与发送模块(I A S M):测点数据信息的获取,任务指令(状态监测 诊断指导)的获取与发送,监测分析和诊断结果动态数据文件的发送, W indow s fo r W o rkgroup s3.11环境下的其它相关网络功能支持等
?数据预处理和分析模块(D PAM):形成参数预处理文档(PPD)以支持故障诊断和运行指导:预处理操作包括伪五值量纲一化处理和对应的语义值判定(将在下一篇文章中描述),分析操作则包括测点参数的异常判断及其对时间的变化趋势等信息的提取
?过程与参数图形化监视模块(PPDDM):动态系统总貌图,动态过程子系统图,动态测点参数在线跟踪,动态测点参数在线 历史趋势图,动态测点参数在线五值彩色提示棒图,动态测点参数在线列表及打印
?危急事件与参数异常报警模块(EPAM):在线检测报警开关量事件和测点参数越限状态,形成报警列表文档,并抢先占用任务柄弹出警示画面告知运行人员,以期尽早地采取相应处理措施?故障诊断模块(FDM,如图3所示):在线故障诊断(故障源、故障类型和严重程度),故障处理操作指导,故障诊断结果文档(FDRD)生成,以上均设计为自动诊断和自动处理过程以避免交互式过程的低效率
?功能定义与维护模块(FDMM):包括定义运行监测台和诊断指导台各自功能的TCC,知识的获取与更新,参数上下限的重置,不同用户权限的口令设置;它是实现多台微机互为冷备用的网络系统的调度中心
?用户接口模块(U I M):基于图形,按钮和鼠标的W indow s fo r W o rkgroup s3.11环境界面;与目前绝大多数基于DO S的监测诊断专家系统相比,本系统具有界面友好、操作便捷和新功能扩展设计工作量小等显著优势。
图3 故障诊断模块FDM结构示意图
2.2 功能模块管理器——任务控制中心TCC
从软件方法上设计出良好清晰的任务管理逻辑和过程时序逻辑,不仅可以为充分的功能实现提供保证,而且能有效地降低硬件投资。CFBB EXPT S 创造性地设计了适用于多台微机联合运行系统的功能模块管理器——任务控制中心(TCC)。图4给出了TCC的总体结构。
TCC是由一组二值控制变量和相关逻辑判断值构成的集合。在CFBB EXPPT S中,值“1”代表激活、准备好或者完成,而值“0”代表关闭、准备中或者进行中。由于CFBB EXPT S是两台互为冷备用而又各自同时完成不同任务的计算机组成的系统;在极端情况下,利用TCC中控制变量的设置,CFBB EX2 PT S甚至可以在一台计算机上选择性的交替实现。因此,TCC对于模块化设计,硬件资源的高效利用和专家系统的在线能力具有重要的意义。
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图4 任务控制中心TCC 2.3
主要特征功能模块与TCC的信息联系
根据CFBB EXPT S的功能组态,设计了主要特征功能模块与任务控制中心TCC之间的信息联系,如图5所示。
图5 主要特征功能模块与TCC的信息联系
3 结束语
本文是讨论清华大学开发的循环流化床燃烧锅炉状态监测与故障诊断专家系统CFBB EXPT S的起始篇。从其设备组态和功能组态两方面的特征描述了CFBB EXPT S。互为冷备用的两台微机构成的网络系统可以方便地嵌入清华大学正在研制的热力系统监测与诊断专家系统中,成为其管理和调度之下的相对独立的功能子系统。模块化的功能组态可以在前述设备组态的基础上方便地维护和扩充,同时也使得CFBB EXPT S的开发经验和大部分具体功能模块可以容易地运用于针对包括常规煤粉锅炉在内的其它热力设备监测与诊断专家系统中。
关于CFBB EXPT S的知识库、故障对象(故障源)与异常状态参数(故障征兆)的因果依赖网络、推理控制机制、软件运行分析等其它方面的内容,在文[5]的基础上,本组文章的后续篇幅将进行描述和讨论。
参 考 文 献
1倪维斗,叶海文1孙忻,等1基于I M P的循环流化床锅炉监控系统的实现1见:中国动力工程学会自控
专业委员会会议论文集,上海,1995
2Boehm er J R,Fett F N,Poeppel M,et al.
EXPER T S2an expert system fo r the con tinuous
casting p rocess(developm ent and app licati on).In:
Internati onalM eeting in Cairo,A p ril13215,1992
3徐基豫1锅炉与汽轮机自动调节1北京:机械工业出版社,1987212
4杨黎明1锅炉故障诊断专家系统的研究:[博士学位论文]1北京:清华大学热能工程系,1993
5夏朝阳1循环流化床锅炉状态监测与故障诊断专家系统:[博士学位论文]1北京:清华大学热能工程系,
1996
Fac il ities and function com position of the c ircula ti ng f lu id ized
bed bo iler expert system
N iW e idou,X ia C ha oya ng,W a ng M inha n
D epartm en t of T her m al Engneering,
T singhua U niversity,Beijing100084
Abstract T he objective of the research is the monito ring and fault diagno stic system of circu lating fluidized bed bo iler.T he necessary facilities and functi on compo siti on of the circu lating flu idized bed bo iler expert system (CFBBEXPT S)w as described.In functi on compo siti on, the modular design m ethod is used fo r j o in t sharing of resou rces and easier m ain tenance.T he design of task contro l cen ter(TCC)can i m p rove the coo rdinati on of the perfo r m ance of CFBBEXPT S consisting of m ulti PC computers.T h is paper is the general descri p ti on of CFBBEXPT S.
Key words circu lating fluidized bed bo iler;expert system;state monito ring;fau lt diagno sis
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倪维斗,等: 循环流化床锅炉状态监测与故障诊断专家系统的设备与功能组态
综述与评论 计算机测量与控制.2008.16(9) C omputer Measurement &Control 1217 中华测控网https://www.doczj.com/doc/d318032887.html, 收稿日期:2008-06-08; 修回日期:2008-07-16。 作者简介:安茂春(1967-),山东莱阳人,副研究员,主要从事测试与故障诊断技术的管理工作。 文章编号:1671-4598(2008)09-1217-03 中图分类号:TP182 文献标识码:A 故障诊断专家系统及其发展 安茂春 (北京系统工程研究所,北京 100101) 摘要:文章对主要的故障诊断专家系统进行了系统的归纳和分类,主要关注故障诊断专家系统在军事领域的应用;重点讨论了基于规则的诊断专家系统、基于模型的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统的技术要点、发展现状、优缺点及其在军事方面的应用;最后,对该学科的发展做出了预测,指出基于多种模型结合的诊断专家系统、分布式诊断专家系统、实时诊断专家系统是今后的发展方向。 关键词:专家系统;故障诊断;军事应用;基于规则推理;建模技术;人工神经网络;模糊推理;基于事例推理 A Survey on Fault Diagnosis Expert Systems An M ao chun (Beijing Institute o f System and Eng ineering ,Beijing 100101,China) Abstract:In this article w e present a s urvey of fault diagnosis expert system s,and categorize them into 5different types according to know ledge organiz ation m ethod and reasoning m ech anis m,w hich are ru le-b as ed fault diagn osis expert system,model-based fault diagnosis ex pert system,n eural netw ork fault diagnosis exp ert sy stem,fuz zy fault diagn osis expert system and cas e-based fault diagn os is expert sys -tem,for each type w e describ e its techn ical pr op erties,curren t status,ad vantag es and disadvantages,and application s in military field.At the end of th is article,w e point out that hybrid model-based,distributed and real-time diagnosis expert sys tems are fu tu re direction s. Key words:ex pert sys tem;fault diagnosis ;military application;rule -b as ed reasoning;modelin g;artificial neural netw or k;fuzzy reasonin g;ease-b as ed reasoning 1 故障诊断专家系统及其分类 专家系统(Ex per t Sy st em,ES)是人工智能技术(A rt if-i cial I ntelligence,A I)的一个重要分支,其智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。专家系统必须包含领域专家的大量知识,拥有类似人类专家思维的推理能力,并能用这些知识来解决实际问题。 故障诊断技术是一门应用型边缘学科,其理论基础涉及多门学科,如现代控制理论、计算机工程、数理统计、模糊集理论、信号处理、模式识别等。故障诊断的任务是在系统发生故障时,根据系统中的各种量(可测的或不可测的)或其中部分量表现出的与正常状态不同的特性,找出故障的特征描述并进行故障的检测与隔离。 故障诊断专家系统是将专家系统应用到故障诊断之中,可以利用领域知识和专家经验提高故障诊断的效率[1]。目前专家系统在故障诊断领域的应用非常广泛,如美空军研制的用于飞机喷气发动机故障诊断专家系统XM AN [2],N A SA 与M IT 合作开发的用于动力系统诊断的专家系统,英国某公司为英美军方开发的直升机发动机转子监控与诊断专家系统[3]等,此外在电力、机械、化工、船舶等许多领域中也大量应用了故障诊断专家系统。 根据知识组织方式与推理机制的不同,可将目前常用的故障诊断专家系统大致分为基于规则的诊断专家系统、基于模型 的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统。 2 故障诊断专家系统对比分析 2 1 基于规则的诊断专家系统 在基于规则的诊断专家系统中,领域专家的知识与经验被 表示成产生式规则,一般形式是:if<前提>then<结论>其中前提部分表示能与数据匹配的任何模型,结论部分表示满足前提时可以得出的结论。基于规则的推理是先根据推理策略从规则库中选择相应的规则,再匹配规则的前提部分,最后根据匹配结果得出结论。 基于规则的诊断知识表达方式直观、形式统一,在求解小规模问题时效率较高,并且具有易于理解与实现的优点,因而取得了一定成功。20世纪90年代,国外在军用水压系统、电力供应网络等方面进行了应用。 但是,对于复杂系统,所观测到的症状与对应的诊断之间的联系是相当复杂的,通过归纳专家经验来获取规则有着相当的难度,且诊断时只能对事先预想到的并能与规则前提匹配的事件进行推理,存在知识获取的瓶颈问题。2 2 基于模型的诊断专家系统 在基于模型的诊断专家系统中,领域专家的专业知识包含在建立的系统模型中,这种基于模型的诊断更多地利用系统的结构、功能与行为等知识。相比基于规则的诊断专家系统,这种诊断方式能够处理预先没有想到的情况,并且可能检测到系统存在的潜在故障。这类系统的知识库相对容易建立并且具有一定的灵活性,已应用于航天器动力燃烧系统故障诊断等方面。
摘要 本文介绍了汽车故障诊断专家系统的基本结构及其开发的基本方法，论述了汽车故障诊断专家系统软件的开发研究的意义和设计中的难点，针对汽车故障的复杂性特点模拟经验丰富的维修专家的诊断思路及方法，利用Delphi7进行编程，建立友好的人机界面，依据计算机数据结构原理，采用故障树的数据结构和关系数据库原理完成知识表示建立完善的知识库，实现了确定性故障诊断所需的知识库和推理机。从而可使用户通过人机对话的形式方便、快速、准确地找出故障原因，大大地提高汽修行业的效益及汽车的使用寿命。 关键字：汽车故障诊断专家系统
The paper introduces Automobile Fault Diagnosis Expert System of basic structure and development of basic methods. Discusses the software of Automobile Fault Diagnosis Expert System 's research meaning and the difficulty in the design. Aiming at the complexity characteristic of the fault ,simulating the way that experienced diagnosis maintenance of expert thinking, using Delphi7, established friendly human-machine interface. According to the principle structure data of the computer , adopt the fault tree's data structure and relation theories of database to accomplish the representation of knowledge, and realized the uncertainty of knowledge base for fault diagnosis and reasoning machine. The user could find fault convenient, fast and accurately through the man-machine dialogue form , greatly improve the automobile industry's efficiency and the automobile's service life. Key words：automobile fault diagnosis expert system
智能故障诊断技术知识总结 一、绪论 □智能： ■智能的概念 智能是指能随、外部条件的变化，具有运用知识解决问题和确定正确行为的能力。 ■低级智能和高级智能的概念 低级智能——感知环境、做出决策和控制行为 高级智能——不仅具有感知能力，更重要的是具有学习、分析、比较和推理能力， 能根据复杂环境变化做出正确决策和适应环境变化 ■智能的三要素及其含义 三个基本要素：推理、学习、联想 推理——从一个或几个已知的判断（前提），逻辑地推断出一个新判断（结论）的思维形式 学习——根据环境变化，动态地改变知识结构 联想——通过与其它知识的联系，能正确地认识客观事物和解决实际问题 □故障： ■故障的概念 故障是指设备在规定条件下不能完成其规定功能的一种状态。可分为以下几种情况： 1.设备在规定的条件下丧失功能； 2.设备的某些性能参数达不到设计要求，超出允许围； 3.设备的某些零部件发生磨损、断裂、损坏等，致使设备不能正常工作； 4.设备工作失灵，或发生结构性破坏，导致严重事故甚至灾难性事故。 ■故障的性质及其理解 1层次性——系统是有层次的，故障的产生对应于系统的不同层次表现出层次性。 一般可分为系统级、子系统级、部件级、元件级等多个层次；高层故 障可由低层故障引起，而低层故障必定引起高层故障。诊断时可采用 层次诊断模型和诊断策略。 2相关性——故障一般不会孤立存在，它们之间通常相互依存和相互影响，如系统 故障常常由相关联的子系统传播所致。表现为，一种故障可能对应多 种征兆，而一种征兆可能对应多种故障。这种故障与征兆间的复杂关 系导致了故障诊断的困难。 3随机性——故障的发生常常是一个与时间相关的随机过程，突发性故障的出现通 常都没有规律性，再加上某些信息的模糊性和不确定性，就构成了故 障的随机性。 4可预测性——设备大部分故障在出现之前通常有一定先兆，只要及时捕捉这些征 兆信息，就可以对故障进行预测和防。 □故障诊断： ■故障诊断的概念 故障诊断就是对设备运行状态和异常情况做出判断。具体说来，就是在设备没有发 生故障之前，要对设备的运行状态进行预测和预报；在设备发生故障之后，要对故 障的原因、部位、类型、程度等做出判断；并进行维修决策。 ■故障诊断的实质及其理解 故障诊断的实质——模式识别（分类）问题
故障诊断技术发展历史 故障诊断(FD)始于(机械)设备故障诊断，其全名是状态监测与故障诊断(CMFD)。它包含两方面内容：一是对设备的运行状态进行监测；二是在发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。设备故障诊断是随设备管理和设备维修发展起来的。欧洲各国在欧洲维修团体联盟(FENMS)推动下，主要以英国倡导的设备综合工程学为指导；美国以后勤学(Logistics)为指导；日本吸收二者特点，提出了全员生产维修(TPM)的观点。美国自1961年开始执行阿波罗计划后，出现一系列因设备故障造成的事故，导致1967年在美国宇航局(NASA)倡导下，由美国海军研究室(ONR)主持成立了美国机械故障预防小组(MFPG)，并积极从事技术诊断的开发。 美国诊断技术在航空、航天、军事、核能等尖端部门仍处于世界领先地位。英国在60～70年代，以Collacott为首的英国机器保健和状态监测协会(MHMG & CMA)最先开始研究故障诊断技术。英国在摩擦磨损、汽车和飞机发电机监测和诊断方面具领先地位。日本的新日铁自1971年开发诊断技术，1976年达到实用化。日本诊断技术在钢铁、化工和铁路等部门处领先地位。我国在故障诊断技术方面起步较晚，1979年才初步接触设备诊断技术。目前我国诊断技术在化工、冶金、电力等行业应用较好。故障诊断技术经过30多年的研究与发展，已应用于飞机自动驾驶、人造卫星、航天飞机、核反应堆、汽轮发电机组、大型电网系统、石油化工过程和设备、飞机和船舶发动机、汽车、冶金设备、矿山设备和机床等领域。 故障诊断的主要理论和方法 故障诊断技术已有30多年的发展历史，但作为一门综合性新学科——故障诊断学——还是近些年发展起来的。从不同的角度出发有多种故障诊断分类方法，这些方法各有特点。从学科整体可归纳以下理论和方法。 (1)基于机理研究的诊断理论和方法从动力学角度出发研究故障原因及其状态效应。针对不同机械设备进行的故障敏感参数及特征提取是重点。 (2)基于信号处理及特征提取的故障诊断方法主要有时域特征参数及波形特征诊断法、时差域特征法、幅值域特征法、信息特征法、频谱分析及频谱特征再分析法、时间序列特征提取法、滤波及自适应除噪法等。今后应注重实时性、自动化性、故障凝聚性、相位信息和引入人工智能方法，并相互结合。 (3)模糊诊断理论和方法模糊诊断是根据模糊集合论征兆空间与故障状态空间的某种映射关系，由征兆来诊断故障。由于模糊集合论尚未成熟，诸如模糊集合论中元素隶属度的确定和两模糊集合之间的映射关系规律的确定都还没有统一的方法可循，通常只能凭经验和大量试验来确定。另外因系统本身不确定的和模糊的信息(如相关性大且复杂)，以及要对每一个征兆和特征参数确定其上下限和合适的隶属度函数，而使其应用有局限性。但随着模糊集合论的完善，相信该方法有较光明的前景。 (4)振动信号诊断方法该方法研究较早，理论和方法较多且比较完善。它是依据设备运行或激振时的振动信息，通过某种信息处理和特征提取方法来进行故障诊断。在这方面应注重引入非线性理论、新的信息处理理论和方法。
诊断专家系统 【摘要】 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法。技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，求解需要专家才能解决的困难问题。 【关键词】计算机，人工智能，专家系统 引言 随着科学技术的发展，装备的结构越来越复杂，功能也越来越完善，自动化程度越来越高，不但同一设备的不同部分之间相互关联，紧密耦合，而且不同设备之间也存在着紧密的联系，在运行过程中形成一个整体。一处故障可能引起一系列连锁反应，导致整个过程不能正常运行，甚至会造成重大的损失。因此，对故障诊断的要求也越来越高。另一方面，人工智能技术近年来得到很大发展，基于知识的故障诊断专家系统已成为当前研究和应用的一个热点。 人工智能又称机器智能，是计算机科学中新兴的一门边缘科学技术，利用计算机模拟人的智能行为、完成能表现出人类智能的任务。故障诊断专家系统是将人类在故障诊断方面的多位专家具有的知识、经验、推理、技能综合后编制成的大型计算机程序，它可以利用计算机系统帮助人们分析解决只能用语言描述、思维推理的复杂问题，扩展计算机系统原有的工作范围使计算机系统有了思维能力，能够与决策者进行“对话”，并应用推理方式提供决策建议，专家系统在故
障诊断领域的应用非常广泛，故障检测与诊断技术与专家系统相结合，使工程的安全性与可靠性得到保证。 1故障诊断专家系统简介 故障诊断专家系统，是指计算机在采集被诊断对象的信息后，综合运用各种规则(专家经验)，进行一系列的推理，必要时还可以随时调用各种应用程序，运行过程中向用户索取必要的信息后，可快速地找到最终故障或最有可能的故障，再由用户来证实。专家系统故障诊断方法 可用下图的结构来说明：它由数据库、知识库、人机接口、推理机等组成。其各部分的功能为： 图1：故障诊断专家系统结构图 (1)数据库数据库通常由动态数据库和静态数据库两部分构成。静态数据库是相对稳定的参数，如设备的设计参数、固有频率等;动态数据库是设备运行中所检测到的状态参数，如工作转速、介质流量、电压或电流等。 (2)知识库存放的知识可以是系统的工作环境、系统知识(反映系统的工作机理及系统结构知识)、设备故障特征值、故障诊断算法、推理规则等，反映系统的因果关系，用来进行故障推理。知识库是专家领域知识的集合。 (3)人机接口人与专家系统打交道的桥梁和窗口，是人机信息的交接点。 (4)被诊断对象 人机接口 数据库 人机推理 结果 知识库
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/d318032887.html, 设备故障诊断技术及专家系统应用研究 作者：纪明涛 来源：《中国科技博览》2017年第29期 [摘要]本文主要介绍了煤矿机电设备故障诊断技术及专家系统的原理及特点，构建了煤矿机电设备诊断专家系统，并对应用结果进行了分析。 [关键词]煤矿机电；故障诊断技术及专家系统；诊断；维修 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）29-0178-01 1、前言 随着采矿业规模日益增大，采矿机械设备也更趋于大型化，连续化，机电一体化，其性能与复杂程度不断提高，对设备故障的诊断也更为复杂。因此，为了达到能够使得综采机电设备处于一种良好的正常工作状态，我们必须要将煤矿机械设备和信息技术管理方面协调统一起来，对综采机电设备进行诊断和维修，这样处理对于煤矿机械的维修管理是相当有必要的。建立矿井调度室远程故障诊断及专家维护系统是解决问题的很好的方法。 2、故障诊断技术及专家系统 设备故障诊断技术包括故障检测与故障诊断.通常合在一体统称为故障检测和诊断（FDD）。 2.1 故障的定义和故障诊断的机理 故障诊断技术是以可靠性理论、信息论、控制论和系统论为理论基础，以现代测试仪器和计算机为技术手段，结合各种诊断对象（系统、设备、机器、装置、工程结构以及工艺过程等）的特殊规律逐步形成的一门新技术，主要包括检查和发现异常、诊断故障状态和部位、分析故障类型、提出诊断决策方案及诊断结论四个基本环节。其基本原理是根据机械、电气等设备运行过程中产生的各种信息，判断设备运行是属于正常还是异常，识别设备或机器是否发生故障，并对设备未来状态进行预测，确定最合适的维修方案和检修周期。作为一门交叉性学科领域，故障诊断技术在过去的几十年里得到了飞速发展，一些新的理论与方法已经得到了成功的应用。而非线性系统的故障诊断是当前故障诊断领域研究的热点与难点问题。在生产过程中，大型设备发生的故障是各种各样的，而根据系统采用的特征描述和决策方法的差异，形成了不同的故障诊断方法，具体可分为基于解析模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法三大类。 2.2 故障诊断过程
电力系统故障诊断专家系统 李向峰 （哈尔滨工程大学信息与通信工程工程学院，黑龙江哈尔滨１５０００１）摘要:针对电力系统故障诊断问题存在的大量不确定性，提出了将模糊集和模糊推理方法结合专家系统进行故障诊断的新方案。同时，尝试将分布式问题求解方法用于电力系统故障诊断问题，开发了基于模糊推理的分布式电力系统故障诊断专家系统。为方便用户使用，开发了图形建模和模糊知识学习平台，以及故障信息管理系统通过在某地区电网的测试表明，所提方案具有准确的诊断结果和很好的实用性关键词:故障诊断;模糊推理;专家系统;分布式问题求解;故障信息管理。 关键词:故障诊断; 模糊推理; 专家系统; 分布式问题求解; 故障信息管理 Power System Fault Diagnosis Expert System LiXiangfeng (Information and Communication Engineering, Engineering, Harbin Engineering University, Harbin) Abstract: Fault detection system of power exists a lot of uncertainty, the proposed fuzzy sets and fuzzy inference method combines expert system for fault diagnosis of the new program. At the same time, try to distributed problem solving method for power system fault diagnosis, develop a distributed power system fault diagnosis expert system based on fuzzy reasoning. For the convenience of users, the development of graphical modeling and fuzzy knowledge learning platform, and fault information management system through a regional grid in the test shows that the proposed scheme has an accurate diagnosis and good usability Key words: fault diagnosis; fuzzy reasoning; expert system; distributed problem solving; fault information management. Keywords：fault diagnosis; fuzzy inference; expert system; distributed problem solving 1引言 电力系统故障诊断是近年来十分活跃的研究课题之一，人们对此进行了大量研究[1~9]，取得了许多有价值的理论研究成果，提出了多种解决方案，如采用专家系统方法[2，4，6，8]和神经网络方法[4]等. 由于实际运行中用于故障诊断的断路器和保护动作信息存在着大量的不确定性，近年来有学者将模 糊推理方法应用于电力系统故障诊断[3，5~7，9]。但以 前的研究大多集中在理论探讨上，在解决电力系统运行过程中出现的实际问题方面进展不大。现代电网互联规模和运行复杂性越来越大，运行越来越接近极限，一旦发生故障，造成的损失也较以往增大，因此对运行人员迅速准确处理事故的能力的要求进一步提高。电力系统故障自动诊断系统不仅可以成为运行人员在处理事故时的得力助手，还可成为运行人员培训的有力工具。 本文在前期开发的面向对象的电力系统故障 诊断专家系统[8]的基础上，借鉴其他研究成果[3，5~7] 增加了基于模糊集的报警信息处理，不但考虑了开关和保护动作的不确定性，还将故障时电压、电流不同于正常运行时的特征信息用模糊集表示，利用模糊推理来提高诊断结果的准确性和可用性；同时开发了模糊集学习平台，以缓解专家系统知识获取 的难题;利用网络通信技术和分层分布式问题求解 方法，解决电力系统信息分层和应用于实际电力系统故障诊断时出现的问题，提出了两种分层分布式故障诊断问题求解方案，并就其中一种方法进行了
振动监测分析诊断 交流材料 北京英华达公司 2009年11月
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振动监测分析在冶金行业的应用 1.传感器 TSI=Turbine Supervisory Instrumentation 传感器亦称换能器或变换器，它是将被测的某一物理量（或信号），按一定规律转换为与其对应的另一种（或同种）物理量（或信号）并输出的装置。传感器是实现自动检测与自动控制的首要环节，如果没有传感器对原始信号进行准确的捕获与转换，自动检测和自动控制将无法实现。所以，传感器是故障诊断系统中的重要部件。 传感器的分类方法： 由于传感器测量的物理量种类繁多，传感器的工作原理又各不相同，因而传感器的种类也很多，从不同的角度研究就有不同的分类方法。传感器通常有如下几种分类方法。 （1）根据被测物理量分类。这种分类方法说明了传感器用途，如位移传感器、速度传感器、加速度传感器、温度传感器、压力传感器、噪声传感器等。这种分类方法对用户和生产单位来说是比较方便的。其不足之处是将原理互不相同的传感器归为一类，难以找出各种传感器原理上的共性和差异。 （2）按工作原理分类。这种分类方法是以传感器的工作原理作为分类的依据，将传感器分为应变式、压电式、涡流式、电阻式、电容式、差动变压器式等。这种分类方法有利于对各种传感器的原理和性能进行分析研究和设计改进，使应用更灵活。 （2）按能量传递方式分类。从能量观点来分，传感器可分为有源传感器和无源传感器两大类。 设备诊断对传感器的要求： 传感器是诊断系统获取原始信号的装置，正确地选用传感器是设备诊断技术的一个关键环节。前面已介绍过传感器的种类很多，即使对于相同的被测量（如振动），也有很多不同种类的传感器。由于测量的目的和要求不同，测量范围、频响特性、精度、灵敏度等有所区别，而且测量环境也往往不同，因此必须选择合适的、能满足检测要求的传感器。例如，对于振动的精密诊断，由于需要对信号进行各种处理和精细分析，就必须采用高悧能精密传感器。因此，根据设备诊断的目的以及诊断系统的配置来合理地选择传感器的类型，是完成诊断任务的重要环节。在传感器的选择上主要应遵循如下原则： （1）传感器应具有良好的响应特性。由于被诊断对象的原始信息（一次信息）是通过传感器获得的，如果传感器传输信号失真或不稳定，对于同样的原始输入信号，其输出信号就不一样，传感器输出有误差的信号，将使诊断造成困难
故障诊断专家系统软件开发整体框架 专家系统的主要组成： ①知识库用于存储领域专家的专门知识，这些知识需要用计算机能够理解的形式表达； ②综合数据库用于存放初始数据和推理过程中得到的中间数据； ③推理机用于记忆所采用的规则和控制策略的程序使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作； ④解释器能够向用户解释专家系统的行为，包括推理结论的正确性和系统推出其他候选解的原因； ⑤解释接口是实现系统与用户的对话。 中央空调故障诊断专家系统主要功能： ①在中央空调系统正常运行时监测系统的运行状况； ②中央空调系统运行中对所发生的故障进行实时诊断，能够及时的做出故障报警，并给操作人员提示故障发生的原因。 ③通过人机接口界面向操作人员提供故障应对措施，以便及时控制故障的规模、保护设备的安全。
专家系统的知识表示与获取 知识的表示 知识的表示方法有很多种，产生式规则是目前专家系统中使用最为广泛的一种知识表示方法，使用它的专家系统被称为产生式系统。产生规则是一个“如果条件成立则进行操作”形式的语句。它的一般形式为： 其中R#作为规则号，表示其在知识库中的序号。RLS 称为条件部分、前项或产生式的左边。RRS 称为结论部分、后项或产生式的右边。 产生式系统的规则条件部分和结论部分采取什么方式来表达，专家系统本身没有明确规定，但应尽可能注意以下原则：条件部分和结论部分的表示形式应该与综合数据库中的事实表示形式尽可能一致,这样便于条件与事实的检索匹配和修改综合数据库中的事实；在能够清晰表达意思的前提下,尽可能使它们简洁,以便于处理。 规则结构的主要优点是：知识库中每条规则可以自由增减、修改, 规则之间是独立的,它们的关系间接的、动态的表示出来；知识库中的每条规则是统一的结构；用规则可以很方便地表示专家的知识和经验，解释专家们是怎样做他们的工作的；有利于表示启发性知识，易于知识获取。 冷水机组运行状态对应的特征参数变化特征 选定了蒸发温度、冷凝温度、压缩机吸气温度、压缩机排气温度和制冷剂过冷度这五个内在参数作为故障判断参数。 经过分析实验数据，参考了中华人民共和国国家标准(GB/T 18430.1-2001)中的有关参数，并考虑了一定的实验误差，确定出温度精度为0.3℃。
机械设备故障诊断专家系统的设计 发表时间：2014-08-28T11:08:03.233Z 来源：《科学与技术》2014年第5期下供稿作者：方从旺 [导读] 诊断系统的概述诊断系统是一种完整的技术体系，用以获取机器技术状态信息并加以处理。 安徽盛运环保（集团）股份有限公司方从旺 摘要：随着科技的不断发展，机械设备故障诊断系统也开始向自动化方向发展。本文通过对诊断系统的概述，进一步探讨了机械设备故障诊断专家系统的设计。 关键词：机械设备；故障诊断；设计一、前言对于机械企业来说，机械设备是生产中的重要核心，一旦发生故障，将会造成巨大的损失，严重时将危及工作人员的生命安全。因此，加强对机械设备故障诊断专家系统的设计分析，对于保证人民财产和生命安全有着重要的意义。 二、诊断系统的概述诊断系统是一种完整的技术体系，用以获取机器技术状态信息并加以处理，进而判断和预测机器技术状态。诊断系统一般包括状态监测、故障检测（发现故障）、故障定位（故障隔离）和故障识别。机电设备监测诊断模式经历了从单机监测诊断系统到分布式监测诊断系统，再到基于Internet 的远程监测诊断系统这样一个发展过程。单机监测诊断系统是针对某一机器设计，是一种封闭式的系统，信息的交流限于系统内部。分布式监测诊断系统是针对大型机电设备主机和多辅机功能分布和地域分布的特点设计的，它通过工业局域网把分布的各个局部现场、独立完成特定功能的本地计算机互联起来，成为实现资源共享、协同工作、分散监测和集中操作、管理、诊断的工业计算机网络系统。 三、系统的设计1、数据库设计数据库主要用来存放系统运行过程中所必须的领域内原始特征数据的信息，以及在运行推理过程中所产生的各种静态和动态数据信息，为专家系统推理和解释提供必要的数据。包括从状态检修网络获取的被监测设备的状态参数、结构参数、时域信号以及设备运行和试验的历史数据与设备管理的原始参数。状态参数应包括信号分析的所有关键性特征，特征的提取应能正确反映设备运行的状况，以便下一步分析利用。如实时监测的幅值、频率、相位、波形、相关变化、空间分布、稳定性等特征。数据库还包括分析结果数据库、标准数据库、图谱库、设备档案库、分析条件库，并能根据需要进行数据查询和检索。 由于数据库中的事实是动态变化的，因此选用动态存储方式，即单链表存储结构。 2、知识表示与知识库知识的表示实际就是知识库的建造，是整个专家系统的核心部分。专家系统知识表达有深化表达和表层表达两种典型方式。知识的深化表达是关于实体（如概念、事件、性能等）间结构和功能的表达，它反映支配事物的物理规律、关于动作的功能模型、事物间的因果关系等，知识的使用严格按照演绎式推理的次序。另一种是基于经验对结构与功能理解的编译，知识的前提和结论来源于以往的经验，这种表达为表层表达。深化表达的典型模式有框架和语义网络，表层表达的典型模式是规则。 在此以基于规则的不精确知识表示为例介绍专家系统知识库的建立。其一般表示形式为IFETHEN（CF（H，E）），其中E为前提，它既可以是一个简单条件，也可以是由多个简单条件构成的逻辑组合；日为结论；CF（H，E）为规则可信度称为规则强度，CF（H，E）表示条件E 为真时结论日有CF（H，E）大小的可信度。将收集来的所有知识用上面的规则形式表示并按顺序放在一起即构成知识库。在具体构造规则时可以把规则前提和结论都看成事实，给它们统一编号，这个编号称之为事实键值，这样在推理时可以提高匹配效率和避免严格字符匹配的易出错两个缺点。在设计本系统规则时，我们给每个规则也编上一个规则号，每条规则一般包括前提、结论、对策和可信度等。 3、专家系统推理机设计推理机是专家系统的组织控制结构，用来连接知识库的事实和规则，是专家系统的关键部分。推理机根据机组当前的运行状态激活知识库中的有关规则，刷新动态数据库并保存推理轨迹以期对诊断结果进行解释，实际上就是利用诊断知识库的知识根据设备运行状态的征兆，对设备的历史数据进行比较、推理和诊断以求解策略。推理机包括推理方法和推理方向。 基于正向推理的推理机的实现。根据机组当前运行信息和过去的历史记录，激活知识库中的规则并保存推理轨迹，以期对诊断结果进行解释，它是整个系统的动力源泉，其推理流程见图2。 4、解释机制解释机构中存放着推理过程中匹配成功的规则，用户需要时，系统可将推理过程演示给用户看。本系统的解释机制主要是实现对推理过程和推理结论的解释，在设计时反向跟踪数据库中保存的解释和推理路径，并把它翻译成用户能够接受的自然语言表达方式。 5、人机接口人机接口是专家系统与用户实现交互的一种设施，设计的好坏对系统的可用性有很大的影响。用户接口一般利用窗口、图形、菜单等手段，使用户能够形象、直观地使用系统进行推理诊断。 四、故障诊断系统的技术支持1、软件设计要从软件方面设计一个性能良好的远程监测与故障诊断系统，需要对机器设备的整个应用情况进行全面详细地调查，收集支持系统总的设计目标的基本数据和对这些数据的处理要求，确定用户的需求，迅速准确地反映机械设备的使用性能和工作情况，查找故障之所在，并且能够采取相应的预防措施，以确保设备在良好技术状况下的运行，从而能够延长机械设备的使用寿命，降低生产成本，保证煤矿的安全生产。 2、数据传输现场监测站与现场监测中心之间需要实时数据传输，由于基于CAN 总线的数据通信具有突出的可靠性、实时性和灵活性，因此，系统可使用CAN 总线技术。要实现机械设备的远程故障诊断，必须通过网络为载体，同时要能够使双方通过Internet 查询彼此数据库中的数据。有些机械设备铺设有线网络困难，也可采用无线传感器与GPRS 技术，构建无线网络来实现上述功能。 3、数据库系统系统数据库应该包括设备的管理、用户的管理、监测数据的管理以及历史数据的管理。由于系统要将从现场监测站得到
故障诊断专家系统研究的现状与展望 摘要：该文介绍了专家系统在故障诊断领域的应用情况，阐述了国内外故障诊 断专家系统的发展现状，针对目前研究比较成熟的故障诊断专家系统模型进行了分析，并指出了各自技术的特点和局限性。最后结合新技术的发展和应用对故障诊断专家系统的发展趋势进行了展望。 关键词：专家系统；故障诊断；机器学习；知识发现 1 引言 故障诊断专家系统是将人类在故障诊断方面的多位专家具有的知识、经验、推理、技能综合后编制成的大型计算机程序，它可以利用计算机系统帮助人们分析解决只能用语言描述、思维推理的复杂问题，扩展计算机系统原有的工作范围，使计算机系统有了思维能力，能够与决策者进行“对话”，并应用推理方式提供决策建议。 专家系统在故障诊断领域的应用非常广泛，长期以来，在航空、航天、电力、机械、化工、船舶等许多领域，故障检测与诊断技术与专家系统相结合，使工程的安全性与可靠性得到保证。故障诊断专家系统除了具备专家系统的一般结构外，还具有自己的特殊性。它具有如下特点。 (1) 知识可以从类似机器和工作实际、诊断实例中获取，即知识来源比较规范。 (2) 诊断对象多为复杂的、大型的动态系统，这种系统的大部分故障是随机的，普通人很难判断，这时就需要通过讨论或请专家来进行诊断。但对于一些新型机器，可能无处获得诊断知识；或者对于非定型生产的机器，由于其工作特性和常用机器相比差异很大，知识获取也十分困难。 而专家系统恰恰适用于复杂的、知识来源规范的大型动态系统，它可以汇集众多专家的知识，进行分析、比较、推理，最终得出正确的结论。现场技术人员可以充分利用各种信息和症兆，在计算机系统的帮助下有效地解决工程实际问题，这也是故障诊断专家系统近年来成为热门研究课题的原因。
故障诊断专家系统 随着科学技术的发展，装备的结构越来越复杂，功能也越来越完善，自动化程度越来越高，不但同一设备的不同部分之间相互关联，紧密耦合，而且不同设备之间也存在着紧密的联系，在运行过程中形成一个整体。一处故障可能引起一系列连锁反应，导致整个过程不能正常运行，甚至会造成重大的损失。因此，对故障诊断的要求也越来越高。另一方面，人工智能技术近年来得到很大发展，基于知识的故障诊断专家系统已成为当前研究和应用的一个热点。 人工智能又称机器智能，是计算机科学中新兴的一门边缘科学技术，利用计算机模拟人的智能行为、完成能表现出人类智能的任务。故障诊断专家系统是将人类在故障诊断方面的多位 专家具有的知识、经验、推理、技能综合后编制成的大型计算机程序，它可以利用计算机系统帮助人们分析解决只能用语言描述、思维推理的复杂问题，扩展计算机系统原有的工作范围使计算机系统有了思维能力，能够与决策者进行“对话”，并应用推理方式提供决策建议，专家系统在故障诊断领域的应用非常广泛，故障检测与诊断技术与专家系统相结合，使工程的安全性与可靠性得到保证。 1故障诊断专家系统简介 故障诊断专家系统，是指计算机在采集被诊断对象的信息后，综合运用各种规则(专家经验)，进行一系列的推理，必要时还可以随时调用各种应用程序，运行过程中向用户索取必要的信息后，可快速地找到最终故障或最有可能的故障，再由用户来证实。专家系统故障诊断方法 可用下图的结构来说明：它由数据库、知识库、人机接口、推理机等组成。其各部分的功能为： 图1：故障诊断专家系统结构图 (1)数据库数据库通常由动态数据库和静态数据库两部分构成。静态数据库是相
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! !"，!#编写应用程序读取数据，然后存入中心数据处理库，经数据库自动处理后可供查阅、打印收费单据等。如果安装地点允许，中心处理电脑也可以直接挂上$%#，随时读取该$%#网络内的用户数据。 （&’）规范性强。$%#产品本身就有严格的规范性，因此，用$%#作为信号采集器，对规范一个城市的一户一表自动抄表工作有重要意义。 （&&）费用低。通过合理配置，以三菱$%#作为远传水表数据采集器，每户分摊费用可以最大程度地降低。如果正确选用国产品牌，分摊费用还有降低的空间。 用$%#作为水表信号采集器以后，整个抄表系统的可靠性大幅度提高，基本杜绝了信号采集器的维修工作。因此，尝试用$%#作为水表远传信号采集器对一户一表的规范化发展有着积极意义。 "作者通讯处：()*’’’广东省佛山市同济西路&+号 供水总公司自动化小组 电话：（’,(,）--+,,(. 收稿日期：)’’’!&!/ 污水处理厂故障诊断专家系统 施汉昌王玉珏 提要开发了一个用于诊断城市污水处理厂日常运行故障的专家系统。系统采用了正反向混合推理机制，并采用故障树的形式将知识库中的知识组织形式向用户公开，便于用户使用和对系统的维护。现已用于北京某污水处理厂中。 关键词专家系统故障诊断活性污泥法污水处理厂运行 !引言 经验表明，城市污水处理厂长期稳定运行是较为困难的，在一些污水处理厂中，处理效果不佳、运行费用高和污染环境等现象常常是由运行的问题引起的［&］。由于针对污水处理厂日常运行问题的解决策略在书籍中难以找到，长期以来运行人员往往是根据多年积累的经验对污水处理厂进行管理。然而这些经验的积累要求具有较长时间的实际操作经验和广泛的知识，所以只为少数人员所掌握。目前我国环境保护事业正在蓬勃发展，各地新建了不少城市污水处理厂。在这些新建的污水处理厂中，由于缺乏有经验的运行管理人员，污水处理厂的运行就显得更加困难。因此十分有必要开发一套用于指导城市污水处理厂日常运行的决策支持系统。根据目前的实际情况，采用专家系统是较好的解决方法。 "专家系统及其功能 专家系统是人工智能的一个分支，它可以定义为一个能在特定领域内，以人类专家水平去解决该领域内困难问题的计算机程序。其主要特征是它依靠人类专家经验性的规则来分析和解决问题［)］。它是将经验性的知识应用于尚未完全得到理解的领域的一种方法，因而很适合在污水处理过程这样一个尚未得到完全理解的领域中应用。 本专家系统是污水处理厂日常运行决策支持系统的一个组成部分，其主要功能为："故障诊断功能：根据用户输入的数据和信息，对污水处理厂的实际运行情况作出分析，确定运行中出现的问题并给出解决的办法。#故障检索功能：对污水处理厂运行中经常出现的问题，采用故障列表的形式进行检索，对具体的故障给出原因和解决策略的详细分析。$活性污泥法的培训功能：充分利用计算机多媒体的优势，运用文字、图形等多种方式向用户介绍活性污泥法的有关知识，对污水处理厂的职工进行培训。 本专家系统和污水处理厂日常运行决策支持系统的另一个组成部分———0123模型数值模拟软件相互支持、相互验证， 共同为污水处理厂的日常运行##给水排水$%&’()*%’#(!!" 万方数据
先进控制技术——专家系统故障诊断
1适用场合 目前专家系统在故障诊断领域的应用非常广泛，如美空军研制的用于飞机喷气发动机故障诊断专家系统XMAN，NASA与M IT合作开发的用于动力系统诊断的专家系统，英国某公司为英国军方开发的直升机发动机转子监控与诊断专家系统等，此外在电力、机械、化工、船舶等许多领域中也大量应用了故障诊断。但不同的专家知识可能不一样，甚至互相矛盾，因此它主要应用于非结构化有经验的系统当中。 2专家系统诊断优缺点 2.1优点 （1）灵活性 大多数故障诊断专家系统的体系结构都采用知识数据库与推理机制相互分离的构造规则，二者之间既有数据关联，又相互独立运行。这样在专家系统运行时，能根据具体问题的特点，分别选取合适的知识条目构成不同的推理方法序列，实现对问题的诊断。 （2）透明性 专家系统设置解释机制或者解释模块，用于向用户解释推理机制的思维过程，以及某些答案的分析思路。这样，可以帮助用户较清楚地了解系统诊断问题的过程。 （3）交互性 智能度较高的专家系统均采用交互式系统。专家系统的这一特征为用户提供便利，这也是它得以广泛应用的重要原因。 （4）实用性 专家系统的技术要求来自于特定领域问题的实际需求，这种特性决定了专家系统具有强烈的应用性。 同时该诊断方法具有诊断过程简便、快速快、不单纯依赖于数学模型，而且具有较为丰富与灵活的知识表达和问题求解能力，它可充分发挥人类专家根据经验和知识所进行的推理和判断能力。 2.2缺点 （1）获取知识的能力较弱 为开发特定对象的专家系统，软件设计人员几乎要从头学习一门新的专业知识，大大增加了开发成本，还不能完全保证特定专业知识的领会程度，对知识条目数据库的建设和维护带来很多麻烦。另一方面，不同的专家知识可能不一样，甚至互相矛盾，因此该方法不适用于没有经验的系统的故障诊断。 （2）具有一定的复杂性及难度 专家系统拥有知识数据库，运用知识条目进行推理，模拟领域专家诊断问题的思维过程。但是，人类的知识世界丰富多彩，人类的思维方式多种多样，要想较准确地实现模拟人类思维，是一项非常困难的技术。 不同故障诊断专家系统优缺点比较如表1所示。