机械设备故障诊断专家系统的设计
- 格式:pdf
- 大小:257.72 KB
- 文档页数:2
基于SAE J1939的自卸车故障诊断专家系统设计【摘要】基于SAE J1939的便携式自卸车故障诊断专家系统。
该系统上位机通过CAN总线获得车辆自检信息,通过故障诊断专家系统根据自检信息对知识库进行搜索匹配,诊断推理,得出故障诊断结论,并给出相应的排除故障的措施和维修意见。
【关键词】SAE J1939 自卸车故障诊断专家系统自卸车辆在钢铁、煤炭开采运输领域应用广泛。
随着国内外大型露天矿山规模的不断扩大,自卸车在年开采量1000万吨级以上大型露天矿山的运输设备中起着举足轻重的作用。
然而自卸车辆出现故障后,往往严重依赖维修人员的经验和专业熟练程度,测试和平均维修周期长,甚至很难发现故障部位。
本系统基于SAE J1 939CAN总线,可加快故障诊断快速性、准确性,实现故障诊断的智能化。
[1]1 总体设计方案根据自卸车辆功能划分若干检测子系统,例如发动机检测系统、动力传输检测系统、温度检测系统和照明检测系统等。
每个子系统作为一个独立的节点接入CAN网络。
网络连接后,上位机(PC)对下位机发送检测指令,下位机将检测信息反馈到上位机进一步处理。
上位机接收检测信息,利用专家故障诊断系统对检测信息进行分析推理,最终生成故障诊断报告供检修人员参考。
该系统主要由五大部分组成:检测子系统、CAN总线及接口、USB-CAN适配器、上位机PC和专家系统应用程序。
其中USB-CAN适配器和专家系统应用程序是我们主要设计部分(见图1)。
2 CAN总线和1J1939协议控制器局域网络(CAN)是德国Robert Bosch公司在20世纪80年代初为汽车业开发的一种串行数据通信总线。
具有高的保密性,有效支持分布式控制或实时控制的串行通信网络。
[2]J1939协议以CAN2.0B协议为基础,通讯速率最高可达250 kbps。
采用协议数据单元PDU(Pro—tocol Data Unit)传送信息,每个PDU相当于CAN 协议中的一帧。
电动机故障诊断专家系统的设计与实现摘要:该文提出了一种应用人工智能诊断方法和面向对象的编程方法相结合,专家系统工具CLIPS与VC++所集成的电动机故障诊断专家系统,使其具有友好的人机界面和故障诊断、知识库管理的模块功能。
另外通过对数据库管理和规则整理方法的研究,使其更便于用户维护,改善了故障诊断专家系统的性能和诊断功能。
关键词:电动机故障诊断专家系统数据维护随着经济建设的发展和电气化程度的提高,电机设备被广泛应用于工业生产的各个领域。
由于缺乏正确的状态监测和诊断技术,使设备故障不能及时发现和制止,多次酿成严重灾难,造成重大的经济损失。
因此,研制电动机故障诊断专家系统就显得尤为必要。
电动机故障诊断专家系统的实现,将更加方便对电动机的故障进行诊断,可以节省大量人力物力财力。
专家系统就是一个计算机系统来模拟(Emulate)人类专家的决策能力。
模拟就意味着专家系统在各个方面如同人类专家一样。
1 电动机故障诊断专家系统的基本框架如图1所示,电动机故障诊断专家系统的基本框架为三层结构:元素层,主要用来构建电动机故障诊断专家系统的主要元素;模块层是专家系统的各个功能模块;内核层为专家系统工具CLIPS的内部推理机制,包括动态事实库的载入,待议事件表的激发以及匹配过程中的冲突消解机制。
2 电动机故障诊断专家系统的功能模块设计电动机故障诊断专家系统的功能模块设计如图2所示。
电动机故障诊断专家系统的各部分功能如下:领域知识选择模块:目前开发的电动机故障诊断专家系统是一个开放的专家系统,用户可以自行选择诊断或者评估的领域。
此系统可以让用户选择本领域的知识库和关键词表(均为access表存储),进而生成知识库的clp文件,方便不同领域的用户使用。
知识库维护模块:由于专家系统的推理机CLIPS推理时,只能装载clp后缀的知识库文件。
而clp后缀的知识库文件中规则的描述又是以各条规则为单位,整体性不强,不便于用户的维护。
旋转机械故障诊断实验专家系统近年来,随着工业化进程的加快,旋转机械在工业生产中的应用越来越广泛。
然而,由于旋转机械的复杂性和长时间运转,故障问题也频繁出现,给生产效率和安全性带来了威胁。
为了快速准确地诊断旋转机械故障,并提高故障排除的效率,研发出了旋转机械故障诊断实验专家系统。
旋转机械故障诊断实验专家系统是一种基于人工智能技术的系统,利用机器学习和专家知识库,通过对旋转机械故障的实验数据进行分析和处理,能够准确诊断出故障的类型和原因,并给出相应的解决方案。
该系统首先需要收集旋转机械的运行数据,包括振动、温度、电流等参数,以及机械的结构和工作状态。
然后,将这些数据输入到系统中进行处理和分析。
系统会根据专家知识库中的故障模型和规则进行比对和推理,找出与实际数据相匹配的故障类型。
在诊断过程中,系统会根据不同的故障类型,给出相应的解决方案。
例如,如果是轴承故障,系统会建议更换或维修轴承;如果是电机故障,系统会建议检查电机的绝缘性能。
此外,系统还可以根据历史故障数据和实时监测数据,预测旋转机械的故障概率,提前采取预防措施,避免故障的发生。
旋转机械故障诊断实验专家系统的应用能够极大地提高故障排除的效率和准确性。
相比传统的人工诊断方法,该系统能够快速分析大量的数据,并利用机器学习算法进行模式识别,从而准确地诊断出故障类型和原因。
同时,系统能够根据实时监测数据进行故障预测,提前采取措施,避免故障带来的损失。
总之,旋转机械故障诊断实验专家系统是一种结合人工智能技术和专家知识的创新工具,能够提高旋转机械故障的诊断和排除效率,为工业生产提供了可靠的保障。
随着技术的不断发展和完善,相信这一系统在未来会有更广阔的应用前景。
机械行业智能化机械设备故障诊断与维修方案第一章智能化机械设备概述 (2)1.1 智能化机械设备的发展背景 (2)1.2 智能化机械设备的特点与应用 (2)2.1 特点 (3)2.2 应用 (3)第二章故障诊断技术基础 (3)2.1 故障诊断的基本概念 (3)2.2 常见故障诊断方法 (4)2.3 故障诊断技术的发展趋势 (4)第三章智能化故障诊断系统设计 (5)3.1 系统架构设计 (5)3.2 故障诊断算法选择与应用 (5)3.3 数据采集与预处理 (5)第四章传感器与监测技术 (6)4.1 传感器类型及选型 (6)4.2 传感器布置与信号传输 (6)4.3 监测系统的集成与优化 (6)第五章故障诊断案例分析 (7)5.1 案例一:齿轮箱故障诊断 (7)5.2 案例二:电机故障诊断 (8)5.3 案例三:机械臂故障诊断 (8)第六章维修方案制定与实施 (8)6.1 维修方案的制定原则 (8)6.1.1 安全性原则 (8)6.1.2 可行性原则 (8)6.1.3 经济性原则 (9)6.1.4 高效性原则 (9)6.1.5 可靠性原则 (9)6.2 维修方案的实施步骤 (9)6.2.1 确定维修任务 (9)6.2.2 准备维修资源 (9)6.2.3 制定维修计划 (9)6.2.4 维修实施 (9)6.2.5 维修验收 (9)6.2.6 归档记录 (9)6.3 维修过程中的注意事项 (9)6.3.1 操作人员安全 (9)6.3.2 设备保护 (9)6.3.3 维修质量 (9)6.3.4 维修进度 (10)6.3.5 备件管理 (10)6.3.6 技术支持 (10)第七章维修工艺与设备 (10)7.1 常见维修工艺 (10)7.1.1 概述 (10)7.1.2 机械部件修复 (10)7.1.3 机械部件更换 (10)7.1.4 机械部件调试 (10)7.1.5 润滑 (10)7.2 维修设备的选用与维护 (11)7.2.1 维修设备选用 (11)7.2.2 维修设备维护 (11)7.3 维修工艺的优化与创新 (11)7.3.1 维修工艺优化 (11)7.3.2 维修工艺创新 (11)第八章预防性维护与故障预测 (12)8.1 预防性维护策略 (12)8.2 故障预测技术 (12)8.3 预防性维护与故障预测的融合 (12)第九章智能化维修与管理 (13)9.1 智能化维修技术的发展 (13)9.2 智能化维修系统的构建 (13)9.3 维修管理的信息化与智能化 (14)第十章发展趋势与展望 (14)10.1 智能化机械设备故障诊断与维修的发展趋势 (14)10.2 面临的挑战与机遇 (15)10.3 未来发展方向与建议 (15)第一章智能化机械设备概述1.1 智能化机械设备的发展背景科技的飞速发展,智能化技术逐渐成为各行各业转型升级的关键驱动力量。
工业装备故障诊断与预警系统设计随着工业装备的不断发展和使用,故障的发生也变得越来越频繁。
故障的出现不仅会导致设备停机造成生产损失,还可能对工作环境和员工安全造成严重威胁。
因此,设计一套可靠、高效的工业装备故障诊断与预警系统对于企业的生产经营具有重要意义。
一、系统功能需求1.故障检测与诊断功能系统应能实时监测工业装备的运行状态,检测装备各个部件的工作情况,判断是否存在异常。
当发现故障时,系统应能快速定位和诊断故障所在,给出相应的故障代码和描述。
2.预警与报警功能系统应能根据装备的运行状态,判断是否存在潜在的故障风险。
当风险超过设定的阈值时,系统应能及时发出预警和报警,以便快速采取措施避免故障发生。
3.数据采集与存储功能系统应能采集装备运行时的各种数据,如温度、压力、振动等,以便进行故障分析和统计。
采集的数据应进行实时存储,方便后续的数据分析和维护管理。
4.故障预测与维护建议功能系统应能利用历史数据和故障统计,进行故障预测和提供维护建议。
通过分析数据,系统可以判断装备未来可能出现的故障类型和时间,从而有针对性地进行维护和保养。
二、系统设计方案1.硬件设备选择为了保证系统的可靠性和稳定性,应选择高质量的硬件设备。
包括但不限于传感器、数据采集器、数据存储设备等。
传感器的选择应根据装备的具体工作环境和需要监测的参数来确定。
2.数据采集与传输采集装备的各种数据需要使用合适的传感器进行监测,并通过数据采集器实时采集和传输到数据存储设备。
为了保证数据传输的稳定性和可靠性,可以采用有线或无线传输方式,根据实际情况进行选择。
3.数据存储与分析采集到的数据应进行实时存储,并按照一定的数据格式进行归档和分类。
为了方便数据的分析和统计,可以使用数据库等专门的数据存储和管理软件。
数据分析可以通过数据挖掘和机器学习等方法进行,以实现对故障信息和趋势的预测。
4.故障诊断与预警算法设计一套高效准确的故障诊断与预警算法对于系统的可用性至关重要。
机械设备故障智能诊断技术研究摘要:目前,我国的机械设备智能诊断技术应用逐步普及,成为现代机械设备运转故障处理的有效方式。
传统意义上机械设备故障诊断效率较低,且安全性不足,智能诊断技术应用在诊断速度及参数分析全面性等诸多方面优势明显,进一步为我国机械设备使用提供维护管理帮助。
关键词:机械设备;故障;智能诊断技术一、机械故障诊断方法的概述伴随着机械设备在人们生活生产中的广泛应用,对于机械的故障诊断来说,也有很多诊断的方法出现。
机械设备在使用的过程中容易出现各种各样的故障和问题,因此开展故障的诊断非常关键。
虽然从表面上来看,关于机械故障诊断的方法非常多,并且在日常的机械设备的故障诊断中,也有很多应用,但是能够真正地进入到实际中,使故障的诊断能够获得及时性和准确性呈现的方法却寥寥无几。
对机械设备的故障诊断来说,首先我们要进行常规的诊断。
这方面主要是利用一些动态性的检测技术和传感器来开展相关的工作,在信号处理手段的帮助下进行。
伴随着科学技术的发展,该类型诊断技术慢慢地在机械设备的故障诊断中逐渐被取代。
目前,人们经常使用的故障诊断方法是智能的诊断方法,并且在这种方法中,人工智能是它的核心和基础。
对智能诊断技术来说,它是无法和原有的诊断技术进行脱离然后单独存在,需要获得原有技术的支持才能进行运转。
人工智能的方法主要是在计算机和软件技术的帮助下,利用知识化的诊断过程把故障的诊断问题尽量降到一个最低门槛的状态,这样可以使诊断结果在准确性方面得到提高。
二、机械故障自动化诊断系统总体设计1、系统整体结构设计本文所设计的机械故障自动化诊断系统主要由旋转类转子故障诊断系统所构成,该子系统之下又由专家系统以及神经网络所构成,使系统对故障诊断结果的存档、打印等一系列功能,实现该系统的自动化目的。
在机械故障自动化诊断系统的设计过程中,本文主要采用iVsualBasic6.0作为主要开发工具对该系统进行开发设计,使该系统具备良好的动态图形界面以及人机对话界面。
故障诊断专家系统的设计与实施方法研究故障诊断是指通过对故障进行检测、判断和解决的过程。
在工业制造中,故障诊断是一个重要的环节,它可以帮助企业提高生产效率、降低成本、减少故障带来的损失。
随着人工智能的不断发展,故障诊断专家系统成为一种常见的工具,它利用专家知识和推理技术来进行故障诊断。
本文将介绍故障诊断专家系统的设计与实施方法。
一、故障诊断专家系统的设计方法1. 知识获取故障诊断专家系统的设计首先需要收集和获取相关领域的专家知识。
这可以通过面对面的专家访谈、文献研究、案例分析等方式来完成。
专家知识是系统的核心,它是基于多年经验积累的宝贵资源,必须准确地获取和整合。
2. 知识表示获取到的专家知识需要进行适当的表示和组织,以便于专家系统的使用和推理。
常见的知识表示方法包括规则表示、框架表示和网络表示等。
规则表示是一种基于条件-动作对的形式,可以方便地进行推理和解释。
框架表示则是一种用于表示对象和概念的通用模型。
合理的知识表示能够提高专家系统的诊断效果和可解释性。
3. 推理机制专家系统的推理机制是其核心组成部分,通常采用基于规则的推理、基于案例的推理、基于模型的推理等。
基于规则的推理是最常见的方式,它通过匹配规则库中的规则,进行前向或后向的推理过程。
基于案例的推理则是通过比较和匹配已有案例,进行相似案例的故障诊断。
而基于模型的推理则是构建一个系统模型,通过比较实际数据和模型预测结果来进行故障诊断。
4. 用户界面设计一个好的用户界面设计可以提高专家系统的易用性和用户体验。
用户界面应该清晰、简洁、直观,并提供必要的帮助和反馈信息,使用户能够轻松地使用专家系统进行故障诊断。
二、故障诊断专家系统的实施方法1. 数据采集与预处理故障诊断专家系统实施的第一步是采集相关数据,并进行适当的预处理。
数据采集可以通过传感器、设备监控等方式进行,获取的数据需要进行滤波、降噪和归一化等处理,以便于后续的分析和建模。
2. 特征提取与选择从采集到的数据中提取合适的特征是故障诊断的关键一步。
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
的数据上传到远程诊断中心,因此为一对多的模式,即要对不同设备的不同位置进行诊断。
因此,对于不同设备的不同关键位置要建立各自的历史信息库,以便于日后同种情况发生时的诊断查询。
五、结束语综上所述,我们要根据机械设备不同的情况,设计出合理的故障诊断专家系统,确保机械设备的正常运营。
参考文献:[1]周鸣枝.故障诊断专家系统综述[J].测控技术,2012(2):56-58.[2]齐怡.故障诊断专家系统中诊断决策方法的研究[J].上海同济大学,2009(2):89-91.。