机械设备故障诊断专家系统的设计
【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。
基于故障树的故障诊断专家系统研究
【摘要】故障树分析方法是通过树形逐级细化分析，将系统故障的成因由总体到部分详细表示出来，将故障树分析方法应用于故障诊断专家系统，不但能解决诊断知识获取的难题，还能够使专家知识库尽可能的简化，降低冗余。
【关键词】故障树；故障树分析法；故障诊断专家系统
1.故障树分析法与故障诊断专家系统的概念
故障树是一种能体现故障传播关系的逻辑关系图，反映了系统故障与导致系统故障的各种因素之间的逻辑关系[1]。故障树分析（Fault Tree Analysis，FTA）方法[2]，是一种将系统故障形成原因由总体到部分按树状逐级细化的分析方法，是对复杂系统进行可靠性分析的有效工具，目的在于判明基本故障，确定故障原因、影响和发生故障的概率。
故障诊断专家系统是将专家知识与计算机结合在一起，按照规定的推理算法，通过人机接口让使用者与计算机进行对话，由使用者回答系统提出的问题，系统根据提问和回答问题的答案进行推理，最终给出诊断结论。
2.故障树分析法与故障诊断专家系统的共同点
将诊断专家系统和故障树分析法进行对比，可知故障诊断专家系统与故障树分析法之间存在相同点。
（1）故障树可以作为故障诊断专家系统的故障模型。诊断专家系统的任务是当部件失效时利用各种信息，依据知识库中的知识，通过推理确定部件失效的故障模式，找出故障源和故障原因，推理过程与故障树的逻辑关系相似。
（2）从知识获取的角度来看，故障树具有标准化的知识结构[3]，若利用故障树知识结构生成诊断专家系统知识库，可表示诊断问题的求解策略，同时可以极大地降低系统知识获取的难度。
实际上，故障树的顶事件（故障现象）是对应于专家系统要分析解决的任务，其底事件（故障原因）对应于专家系统的推理结果，而故障树由顶到底的层次和逻辑关系对应于专家系统的推理过程。
3.故障树分析法适合于专家系统知识库的建造的原因
将故障树的割集同诊断专家系统的知识库联系起来，故障树的一个割集是系统的一种失效模式，同时对应于知识库的一条规则。割集里的基本事件是该失效模式的最基本原因，对应知识库中规则的结论(故障源或故障原因)；从顶事件到割集的路径，是该割集区别于其它割集的中间条件，对应于知识库中规则的前提。故障树分析法适合于专家系统知识库的建造的主要原因有：
InternalCombustionEngine&Parts
怠速转矩与发动机其他转矩的总和。此外，针对系统油量
应当借助于PD模式来实现全面控制，并且做到随时调节
现有的下限与上限数值。因此一旦发动机表现为变化的
负载状态，那么与之相应的补偿转矩值将会迅速出现，进
而针对波动较大的发动机转速现象予以避免。
3.2全面控制起动工况
柴油机若要达到平稳运行的状态，则需格外关注其
起动过程。对于动态与瞬态的柴油机起动操作来讲，关键
在于着火燃烧的控制。在此前提下，运用开关控制来达到
平稳的发动机起动，该策略有益于迅速固定目前的喷油
角度与喷油总量。
具体而言，发动机现存的冷却液以及系统转速都会显
著影响到起动控制，因而有必要灵活选择特定的起动控制
模式。此外，关于起动工况如果选择了冷起动模式来进行
控制，那么针对喷油量还要予以适当的补偿，避免表现为
系统喷油量较小的状态。
3.3灵活调节转速
系统调速状态包含了发动机在各个时刻的运行调速，
除了怠速状态与起动状态。从整机控制的视角来看，调速
控制应当被置于其中的关键地位。通过运用转矩协调模块
的方式来达到调速控制目标，该举措可以实现灵活程度更
高的转速调节效果[6]。对于喷射驱动应当着眼于重点予以
控制，进而确保基本的发动机转矩可以获得满足。技术人
员针对现有的目标需求转矩还应当予以适度修正，从而保
障了最佳的舒适性与经济性。
4结束语经过上述分析，可以得知高压共轨柴油发动机在客观
上达到了妥善控制喷油量、喷油压力与其他参数的目的，并且针对喷油形状以及喷油性能也可以达到最优化。探究
其中的根源，就在于高压共轨的柴油发动机设有微处理器
MPC55XX，其能够实现针对柴油机的全方位控制。因此在
目前实践中，关键举措仍需落实于优化并且改进现存的微
处理器总体结构，在此前提下着眼于提升微处理器能够达
到的整体运行效能。
参考文献：[1]黄忠前.高压共轨柴油发动机的保养与维修分析[J].低碳世界，2019，9（01）：299-300.[2]佟少刚，焦光辉.关于汽车柴油发动机电控高压共轨维修技术的相关探讨[J].内燃机与配件，2018（19）：157-158.[3]史俊杰，姜淑君，姚春德，等.高压共轨主喷射时刻对柴油/甲醇双燃料发动机燃烧和排放的影响[J].环境科学学报，2017，37（06）：2275-2280.[4]钟序洪，申立中，刘少华.CNG/柴油双燃料高压共轨发动机控制策略研究[J].小型内燃机与车辆技术，2016，45（02）：77-81.[5]于正同，郝建，时培燕.基于高压共轨柴油发动机控制器研究[J].汽车电器，2016（04）：16-17，19.[6]于正同，喻明.基于高压共轨柴油发动机控制策略研究[J].
开发案铡 ／
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无人机系统的故障诊断神经网络专家系统
罗 民 ． 李捷滨
（中南大学军官研究生队，长沙４１００８３）
摘要：将人工神经网络与专家系统集成应用于无人机系统故障诊断，构建一个无人机系统的
智能故障诊断系统．给出系统的结构组成，详细描述神经网ｍ－Ｃ－家系统的工作原理。仿
真结果表明．该方法应用于无人机系统故障诊断是有效的。
关键词：神经网络；专家系统；故障诊断；无人机系统
０ 引言
智能化诊断技术的发展为无人机系统故障诊断
提供了新的方法。利用神经网络自适应、自学习的能
力．弥补专家系统解决复杂问题时间长。缺乏自学习、
自完善能力等不足．发挥神经网络与专家系统的集成
在故障诊断方面的优越性能。是无人机故障诊断问题
研究的一个新的方向
１ 系统的基本原理
１．１神经网络专家系统的基本结构
神经网络专家系统的基本结构如图１所示。
专家 神经网络 用户
图１神经网络专家系统结构
其中．自动获取模块输入、组织并存储专家提供
的学习实例、选定神经网络的结构、调用神经网络的
学习算法．为知识库实现知识获取 当新的学习实例
输入后．知识获取模块通过对新实例的学习．自动获
得新的网络权值分布．从而更新了知识库
１．２知识的获取
神经网络的知识表示是一中隐式表示．是把领域
的若干知识彼此相关联地表示在一个神经网络中 领 域专家提供学习实例及其期望解．神经网络学习算法
不断修改网络的权值分布。经过学习纠错而达到稳定
权值分布的神经网络．就是神经网络专家系统的知识
库。以ＢＰ网络为例，进行自动的知识获取，网络结构
如图２所示。
图２ ＢＰ网络自动知识获取的网络模型
神经网络专家系统将难以形式化的领域专家经
验以非映射的形式存储在神经网络的各节点上．实现
了知识的自动获取．从而克服了传统专家系统的知识
获取的“瓶颈”问题
１．３推理机制
