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故障诊断技术综述一引言故障诊断技术是一门紧密结合生产实际的工程科学，是现代化生产发展的产物。
随着现代科学技术在设备上的应用，设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,由于许多无法避免的因素影响,会导致设备出现各种故障，从而降低或失去预定的功能，甚至会造成严重的乃至灾难性的事故.不言而喻，机械故障诊断技术在工业生产中起着越来越重要的作用,生产实践证明，研究故障诊断技术具有重要的现实意义。
二故障诊断技术的定义故障诊断技术就是在设备运行中或基本不拆卸设备的情况下，掌握设备的运行状况，根据对被诊断对象测试所取得的有用信息进行分析处理，判断被诊断对象的状态是否处于异常状态或故障状态，判断劣化状态发生的部位或零部件，并判定产生故障的原因，以及预测状态劣化的发展趋势等。
其目的是提高设备效率和运行可靠性,防患于未然，避免故障的发生。
三故障诊断技术的构成环节从故障诊断的流程看，通常诊断系统由信号采集、信号处理、状态识别和诊断决策四大部分构成。
其中,信号采集是基础,信号分析和处理是关键，状态识别（包括判断和预报）是核心,决策与管理是最终目标。
前３个环节是基本环节。
1．信号采集信息采集的基本任务是获取有用的信息。
这是故障诊断的基础和前提，监测获取到的有用信息越多，监测数据越真实,越容易判断出故障原因。
在运行过程中，必然会有力、热、振动及能量等各种量的变化，由此会产生各种不同的信息，根据不同的诊断需要,选择能表征设备工作状态的不同信息，如振动、压力及温度等,是十分必要的．这些信号一般是用不同的传感器来拾取的。
只有采集到反映设备实际状态的信号，诊断的后续工作才有意义,因而信号采集是故障诊断技术中不可缺少的重要环节。
(1)常用的设备状态监测技术分类1)振动信号监测技术对设备的振动信号测试和分析，能获得机体、转子或其他零部件的振动幅值、频率和相位3个基本要素,经过对信号的分析、处理与识别,可了解到设备的振动特点、结构强弱、振动来源、故障部位和故障原因,为诊断决策提供依据.故利用振动信号诊断故障的技术较为普遍.2）声信号监测诊断技术声信号监测诊断技术包括:噪声诊断、超声波诊断和声发射诊断技术.其中噪声的分析与诊断通常有两个目的:一是寻找机器发出噪声的主要声源，以便采取相应措施降低噪声;二是利用噪声信号判别故障。
电机故障诊断系统的设计与实现电机作为工业生产中的重要设备，其性能的稳定性非常重要。
然而，由于使用时间的延长，电机故障的发生是不可避免的。
电机故障一般包括电机的开路、短路、接线不良、绝缘老化和轴承损坏等。
而传统的故障检测方法往往需要耗费大量的人力、物力和时间，对于想要高效快捷地进行维护的企业来说，显然不够实用。
因此，设计一种可靠快捷的电机故障诊断系统是非常有必要的。
其实，现在市面上已经有很多电机故障诊断系统，并且部分产品还已经应用于电机生产厂家的实际生产中。
但是，要想设计一种真正优秀的电机故障诊断系统，还需要考虑到一些关键要素。
一、电机故障诊断系统的设计基础一个好的电机故障诊断系统需要一个优秀的设计基础。
设计基础包括大量的电机实验数据、理论模型以及模型的验证方法。
设计基础的好坏直接影响到电机故障诊断系统的性能。
设计基础好的电机故障诊断系统，可以更加准确地定位电机故障，从而提高设备的效率。
而设计基础差的电机故障诊断系统，容易造成误诊，进而导致电机更加耗损。
二、电机故障诊断系统的算法设计电机故障诊断系统中，算法设计是核心。
其目的是为了实现对电机故障的快速、准确和无损检测。
常见的电机故障诊断算法包括时域分析、频域分析和小波分析等。
时域分析利用电机的电压、电流、功率等的时间波形进行分析；频域分析则是通过快速傅里叶变换等方法进行分析；小波分析是一种时域和频域相结合的方法。
三、电机故障诊断系统的硬件实现电机故障诊断系统的硬件部分需要选择高素质的传感器、数据采集卡、运算器等设备。
传感器是获取电机实时信息的重要设备，数据采集卡是将采样的信号进行数字化的关键设备，运算器则是在硬件实现中实现算法的重要部分。
四、电机故障诊断系统的数据处理电机故障诊断系统还需要进行大量的数据处理。
为了提高系统的运行速率，首先需要将数据进行预处理。
比如说，进行频域分析前，可以将数据进行低通滤波、归一化等操作。
在数据处理时，还需要进行特征信息提取，比如峰值电流等。
车载故障诊断系统（OBD）研发建设方案一、实施背景随着中国汽车产业的快速发展，汽车电子诊断技术得到了广泛的应用。
车载故障诊断系统（OBD，On-Board Diagnostics）作为汽车电子诊断技术的重要组成部分，可以对汽车运行状态进行实时监测和故障诊断，为驾驶者提供及时、准确的车况信息，有助于保障行车安全。
近年来，中国政府对新能源汽车产业给予了高度关注，新能源汽车的推广和应用也成为了国家战略。
在此背景下，OBD 系统的研发和建设更显重要。
通过OBD系统，可以实时监控新能源汽车的能源消耗、排放状况等关键参数，为政策制定者提供数据支持，同时也有助于提高新能源汽车的安全性和可靠性。
二、工作原理OBD系统主要通过车辆通信接口与汽车电子控制单元（ECU）进行数据交换。
当车辆出现故障时，ECU会记录故障信息并存储，同时通过OBD接口将故障信息传输至外部设备。
驾驶员或维修人员可以通过OBD设备读取故障信息，快速定位并修复故障。
此外，OBD系统还具备远程通信功能。
当车辆发生故障时，OBD设备可以自动将故障信息发送至云端服务器。
维修人员可以通过手机APP或电脑客户端实时查看车辆故障信息，实现远程故障诊断和维修指导。
三、实施计划步骤1.技术研究与开发：成立专门的技术研发团队，进行OBD系统的硬件设计、软件开发和系统集成工作。
2.实验室测试与验证：在实验室环境中对OBD系统进行严格的测试和验证，确保系统的稳定性和可靠性。
3.实地试验与部署：选择典型车辆和实际运行环境进行实地试验，收集实际运行数据，对系统进行优化和改进。
4.标准化与认证：积极参与国家和行业标准制定工作，同时申请相关认证，如ISO 22901等。
5.产业化与推广：在完成上述步骤后，将OBD系统投入产业化生产，并进行大规模的市场推广和应用。
四、适用范围本方案所涉及的OBD系统适用于各类在用车辆，包括传统燃油车、电动汽车、混合动力汽车等。
同时，该系统也可应用于各类商用车和特种车辆，如物流车队、出租车公司、公共交通系统等。
机械制造中的智能监测与故障诊断智能监测与故障诊断系统在现代机械制造领域发挥着越来越重要的作用。
随着技术的不断进步和自动化的不断提高，机械制造中的智能监测与故障诊断已经成为了提高生产效率和降低故障率的关键手段。
本文将探讨智能监测与故障诊断在机械制造中的应用，并介绍一些相关的技术和方法。
一、智能监测的概念与原理智能监测是指通过传感器、数据采集系统和分析算法对机械设备进行实时的、全面的监测和数据采集，并通过数据分析来评估设备的运行状态和健康状况。
智能监测所采用的传感器可以检测设备的振动、温度、压力等物理量，还可以监测设备的电流、电压、功率等电气量。
通过对这些数据的实时采集和分析，可以及时发现设备的异常行为和潜在故障，从而预测设备的寿命和提前采取维修措施。
智能监测的原理主要包括数据采集、特征提取和故障诊断。
数据采集是通过传感器将设备运行数据转换成电信号，并传输给数据采集系统。
特征提取是对所采集的数据进行预处理和特征提取，将其转换为有用的信息。
故障诊断是通过分析处理过的数据，识别设备的异常行为和潜在故障，并给出相应的维修建议。
二、智能监测与故障诊断的应用在机械制造中，智能监测与故障诊断系统被广泛应用于各种设备和机械部件。
例如，在机床制造中，智能监测系统可以实时监测机床的振动和温度，通过分析振动和温度的变化，可以判断机床是否存在松动、摩擦等故障，并提醒操作人员进行相应的维修。
在汽车制造中，智能监测系统可以监测发动机的温度、油压等参数，并根据这些数据判断发动机是否存在故障，并提醒驾驶员进行检修。
智能监测与故障诊断系统还可以应用于电力设备、飞机制造、轨道交通等领域。
三、智能监测与故障诊断的技术和方法智能监测与故障诊断系统采用了许多先进的技术和方法，包括机器学习、人工智能、模式识别等。
其中，机器学习是一种基于数据的统计建模方法，通过对大量的历史数据进行学习和训练，可以建立预测模型，实现对设备未来状态的预测和故障诊断。
汽车远程诊断应用介绍随着科技的不断发展，汽车远程诊断技术也逐渐成为了汽车行业的重要一环。
汽车远程诊断是指通过远程通信技术，将汽车故障代码或操作指引发送到车主或运营维护方的设备上，实现远程诊断与维护。
汽车远程诊断系统由车载软硬件和远程服务器端系统组成。
随着智能车辆的快速发展，远程诊断已成为一项重要功能。
目前很多汽车制造商都将远程诊断功能集成到车辆中，以帮助车主或运营方及时发现并解决车辆故障，保证车辆运行安全和稳定性。
汽车远程诊断的应用可以大大提高汽车的可靠性和安全性。
在汽车发生故障时，车主可以通过远程诊断系统获取到故障信息，及时了解故障发生的原因和位置，并进行解决。
这不仅可以减少车辆维护成本，同时也可以提高车辆使用效率，最大程度地保障车辆运营中的安全性和稳定性。
汽车远程诊断系统通过将车辆内部信息传递到云端，可以对车辆进行全方位的远程掌控。
可以对车辆的故障信息、驾驶状态等进行实时监控，并进行远程维护。
同时，还可以对车辆的性能参数和驾驶行为等数据进行记录和分析，以提供更加个性化的服务。
汽车远程诊断应用对整个汽车行业的发展，都有着非常重要的意义。
首先，它可以帮助厂商及时发现并解决车辆故障，提高了工作效率和质量，同时也减少了车主的维护成本。
其次，它可以为车主提供更加安全、高效的驾驶体验，提高了车主之间的忠诚度和满意度。
最后，它可以为整个行业带来更好的发展前景，极大地推动了智能化汽车的迅速发展。
总之，随着汽车行业的快速发展，汽车远程诊断技术已成为了这个行业中一个重要的环节。
它不仅可以提高汽车的可靠性和安全性，同时也能够为车主带来更方便、更高效的服务。
相信随着技术的不断突破和应用，汽车远程诊断应用会在未来的发展中得到更加广泛的应用和推广。
汽车远程诊断技术可以使汽车制造商及时找到车辆故障，提高了工作效率和质量，同时也减少了车主的维护成本。
车辆故障监测及外部远程控制的技术使得远程诊断变得尤为简单，通过无线通信在远程地点即可同时对多辆或全部车辆进行诊断及排除故障。
变压器故障智能监测系统设计与实现引言：变压器是电力系统中不可或缺的重要设备，它负责将高压电能转换为适用于分配和供电网络的低压电能。
然而，由于工作环境的恶劣以及变压器自身的老化和损耗，变压器故障是不可避免的。
为了及时发现和解决这些故障，提高电力系统的可靠性和稳定性，我们需要设计和实现一个变压器故障智能监测系统。
一、系统设计目标1.实时监测：系统能够对变压器的运行状态进行实时监测，及时发现异常。
2.故障诊断：系统能够对变压器可能出现的故障进行准确诊断，提供相应的解决方案。
3.远程监控：系统能够通过网络远程监控变压器的运行状态，方便运维人员及时采取措施。
4.数据分析：系统能够对变压器的历史数据进行分析，提供可视化的报表和图表，为决策提供支持。
二、系统设计方案1.传感器部署：在变压器各关键部位安装传感器，包括温度传感器、振动传感器、电流传感器等，用于监测变压器的运行状态。
2.数据采集与传输：传感器采集到的数据通过物联网技术传输到数据中心，确保数据的及时性和准确性。
3.数据存储与处理：将传感器采集到的数据存储于云端数据库中，并通过数据分析算法对数据进行处理，提取关键信息。
4.故障诊断与预测：根据存储的历史数据和数据分析结果，系统能够进行故障诊断和预测，及时发现潜在故障。
5.报警与通知：一旦系统检测到变压器故障，将立即向相关人员发送报警信息，方便及时处理故障。
三、系统实现关键技术1.物联网技术：通过物联网技术实现变压器数据的采集和传输，确保数据的实时性和准确性。
2.数据分析技术：利用数据分析算法对传感器数据进行处理和分析，提取故障特征，并进行故障诊断和预测。
3.人工智能技术：通过机器学习和深度学习等人工智能技术，提高系统对变压器故障的准确性和精确度。
4.云计算技术：利用云计算技术实现大规模数据的存储和处理，提高系统的可扩展性和稳定性。
四、系统实施步骤1.需求分析：明确系统的功能需求和性能指标，为后续设计和开发提供指导。
智能汽车的智能车辆诊断系统随着科技的不断进步，智能汽车逐渐走入了我们的生活。
与传统汽车相比，智能汽车通过集成各种先进的智能技术，提供更加安全和便捷的驾驶体验。
其中，智能车辆诊断系统是智能汽车的重要组成部分，它能够实时监测车辆状态并提供故障诊断，帮助驾驶员及时发现并解决问题，保证行车安全。
本文将探讨智能汽车的智能车辆诊断系统的工作原理和优势。
一、智能车辆诊断系统的工作原理智能车辆诊断系统是通过传感器和计算机技术实现的。
传感器安装在车辆的关键部件上，监测各个部件的工作状态和性能参数。
当系统检测到异常情况时，传感器会将数据传输到计算机系统，计算机根据预设的故障诊断规则进行分析和判断，最终给出相应的故障诊断结果。
智能车辆诊断系统包含多个子系统，如发动机诊断系统、制动系统诊断、车身电子系统诊断等。
每个子系统都具有特定的功能和优势，共同构成了完整的诊断系统。
例如，发动机诊断系统可以通过监测发动机的转速、温度、输出功率等参数，诊断和预测发动机的故障。
制动系统诊断可以检测制动片磨损程度、刹车液的残余量等，帮助驾驶员及时更换零部件，确保制动系统的正常工作。
二、智能车辆诊断系统的优势1. 实时监测和预警功能智能车辆诊断系统能够实时监测车辆的状态，并在发现异常情况时及时向驾驶员发出警报。
例如，当发动机温度异常升高或发生漏油时，系统会通过声音、灯光等方式提醒驾驶员停车检修，避免进一步的损坏。
2. 故障诊断和修复建议智能车辆诊断系统能够自动分析传感器提供的数据，并根据诊断规则给出故障诊断结果和修复建议。
驾驶员可以及时了解车辆的故障原因，并采取相应的措施进行修复，避免因小问题而引发更大的故障。
3. 数据记录和故障分析智能车辆诊断系统能够记录车辆的运行数据，包括发动机转速、行驶距离、用油量等。
这些数据对于车辆的性能分析和故障分析至关重要。
通过对数据的分析，系统可以预测和预防潜在的故障，提前安排维修和保养，从而延长车辆的使用寿命。
《基于边缘智能的数控装备故障诊断系统的设计与实现》一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，数控装备在现代制造业中的地位愈发重要。
如何高效、准确地诊断数控装备的故障，已经成为制造业发展的关键问题。
传统的方法主要依赖人工检测和经验判断，不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响。
因此，研究和开发基于边缘智能的数控装备故障诊断系统具有重要的现实意义和应用价值。
二、系统设计（一）设计目标本系统设计的主要目标是实现数控装备故障的快速、准确诊断，提高诊断效率和准确性，降低人工成本，同时提高系统的稳定性和可靠性。
（二）系统架构本系统采用边缘智能技术，结合云计算和大数据分析，构建了一个层次化、模块化的系统架构。
系统主要由数据采集模块、边缘计算模块、云计算模块和用户界面模块组成。
1. 数据采集模块：负责实时采集数控装备的运行数据，包括设备的状态信息、工作参数等。
2. 边缘计算模块：对采集的数据进行预处理和初步分析，提取故障特征，判断设备是否出现故障。
3. 云计算模块：对边缘计算模块上传的故障特征数据进行深度分析和处理，通过大数据分析和机器学习算法，建立故障诊断模型，实现故障的精准诊断。
4. 用户界面模块：提供友好的人机交互界面，方便用户查看设备状态、故障信息、诊断结果等。
（三）关键技术1. 数据采集与传输技术：采用高精度的传感器和稳定的通信技术，确保数据采集的准确性和实时性。
2. 边缘计算技术：利用边缘计算设备对数据进行预处理和初步分析，降低数据传输压力和云端计算压力。
3. 大数据分析与机器学习技术：通过大数据分析和机器学习算法，建立故障诊断模型，实现故障的精准诊断。
4. 系统安全与隐私保护技术：确保系统数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和非法访问。
三、系统实现（一）硬件实现本系统硬件部分主要包括传感器、边缘计算设备、云计算服务器等。
传感器负责实时采集数控装备的运行数据，边缘计算设备对数据进行预处理和初步分析，云计算服务器负责大数据分析和故障诊断模型的建立。
设备远程故障诊断处理和运行保障系统设计王鹏【摘要】综合运用自动化控制技术、网络通信技术和计算机软硬件技术，提出了设备远程故障诊断处理和运行保障系统的设计方案。
该方案实现了远程设备状态监控、故障预警、故障诊断、故障处理等功能。
%Based on automation technology, network communications technology as wel as computer hardware and software technologies, the paper put forward the design of remote equipment diagnosis and operations support systems, fulfil ing the functions of remote status monitoring, fault alarm, fault diagnosis and failure management.【期刊名称】《有色金属加工》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】3页(P54-56)【关键词】远程监控;故障诊断;系统设计【作者】王鹏【作者单位】中色科技股份有限公司，河南洛阳 471039【正文语种】中文【中图分类】TG802近年来，我国的装备制造水平快速提升，制造企业的产品种类日益增多，产品结构日趋复杂，自动化程度越来越高，设备销售范围逐渐扩大，设备销售数量不断增加，客户对设备售后运行保障及故障诊断与维修的要求也越来越高。
如果仍然采取出现故障后，派遣技术专家进行现场处理的故障排除模式，不仅时效性差，而且成本耗费巨大，特别是当设备故障现场出现在疫情蔓延或武装冲突等特殊地区时，派遣技术人员到现场还存在人身安全隐患。
随着信息技术的迅猛发展以及Internet在全球的迅速普及，信息传输更加快捷、稳定、可靠。
通过基于Internet的实时传输技术，开发设备远程故障诊断处理和运行保障系统，不仅可以打破地域、时间限制，提高故障排除时效性，降低售后成本，制造企业还能够有效、全面、及时的掌握设备实际运行情况的原始数据，对设备优化提升和新产品的研制都有重要意义。
特别策划0 引言我国铁路机务信息化的发展历程中，LKJ及TCMS 的引入是一次机车从纯人力管控到程序化自动控制的革命性飞跃[1-2]，机车6A系统的引入为机车各关键部件加入“神经末梢”，而如何将这些“神经末梢”连接并充分利用起来，成为我国铁路机务信息化进程中又一重要课题。
通过综合考虑国家安全因素和国外系统应用车型单一等问题，国外系统不具备全路统一推广条件，因此，自主开发的中国机车远程监测与诊断系统（CMD系统）应运而生。
CMD系统按功能可分为车载子系统、数据传输子系统和地面综合应用子系统3部分（见图1）。
车载子系统主要实现与车载其他系统接口并收集数据功能；数据传输子系统主要实现车载子系统所收集数据传输到地面的功能；地面综合应用子系统则是CMD系统的核心部分，提供人机交互界面。
从实际应用角度讨论地面综合应用子系统为铁路机车运管修带来的一系列技术提升。
1 地面综合应用子系统组成1.1 系统数据来源根据机车日常安全应用及维护需要，地面综合应用子系统主要采集三大类数据，包括机车安全信息、机车状态信息和机车监测信息。
其中机车安全信息主要是LKJ数据；机车状态信息源于TCMS系统，包括中央控制单元、牵引控制单元、制动控制单元、辅助控制单元等；机车监测信息主要来源于6A系统，包括空气制动安全监测、防火监控、高压绝缘检测、列车供电检测、走行部故障检测、自动视频监控及记录[3]。
1.2 系统架构地面综合应用子系统在设计上采用一级部署、三级应用的模式。
集中部署在中国铁路总公司（简称总公司），由中国铁路信息技术中心进行统一技术管中国机车远程监测与诊断系统（CMD系统）地面综合应用子系统及实例分析杜志辉1，林加根2（1. 中国铁路总公司 运输局，北京 100844；2. 成都运达科技股份有限公司，四川 成都 610041）摘 要：介绍中国机车远程监测与诊断系统（CMD系统）地面综合应用子系统组成、数据来源及架构，重点讨论其实时性和时效性、大数据挖掘与应用、量身定制服务及综合应用平台的典型特点，并以地面综合应用子系统在实际生产中的应用实例证实其功能的实用性。
Computer Knowledge and Technology 电脑知识
与技术本栏目责任编辑：冯蕾网络通讯及安全第7卷第21期(2011年7月)远程故障诊断系统关键技术的实现
龙海英
（中国电子科技集团公司第二十八研究所，江苏南京210007）
摘要：远程故障诊断系统在网络的支持下实现了异地故障判定与处理，减少了维护成本，提高了诊断的及时性和准确性。
该文在阐述远程故障诊断系统的框架的基础上，深入剖析了远程故障诊断专家系统关键技术的实现。
关键词：远程故障诊断；专家系统
中图分类号：TP311文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2011)21-5118-02
在实时信息系统的运用中，随着信息源的多样化和实时信息的复杂化，实时信息系统在使用过程中有很多不确定性因素，前期的测试信息输入也没有现场环境接收实时信息的复杂多样，系统容易出现各类故障。
如何快速实现远程故障诊断，克服时间和地域的限制，对实时信息系统而言是必须解决和关注的课题。
随着网络技术的发展，基于远程过程调用技术的软件远程故障诊断模式逐步产生了。
本文在阐述远程故障诊断系统的框架的基础上，深入剖析了远程故障诊断系统关键技术的实现。
1远程故障诊断系统的设计与实现
1.1系统构架设计
系统构架如图1所示，在远程故障诊断系统中的应用数据库技术，能够实现异地有效故障诊断。
基于模糊规则的推理机是故障诊治模块的核心部分，推理机是整
个专家系统的控制中心，控制知识库、人机交互接口、数据库和其它机
构的运行，解决用户提出的问题。
推理机构的控制方式被称为推理机
制，亦称控制策略，目前比较成熟也较通用的控制策略主要是推理策略，即根据因果关系进行分析、推断推理机处理所输入的参数，在知识库进行搜索，并获取参数对应的权值，结合匹配公式，对相应的隶属度进行计算，计算的结果用于最后决策。
1.2网络接口设计
软件系统故障诊治专家系统的模型数据库主要维护以下几种数据表文件，分别是环境因子表存储了系统运行环境、网络结构等数据项目。
系统因子表存储了信息系统运行参数等数据项目，还有中间变量，故障规则，模型参数等。
其中故障规则表中存储着软件系统故障的所有信息，包括故障分类号，故障事实描述，前提条件ID ，后续结论ID ，还包括事实可信度，以及阈值、权值等。
1.3系统关键技术的实现
1）软件系统故障模糊知识库的建立
设备故障的原因往往是多方面的，多种故障结果也可能来自一种故障原因，因此专家系统的知识库构建是十分关键的，本课题构建知识库的思路阐述如下。
知识获取是故障专家系统中的重要流程，通过知识获取，可以从众多的知识源处提炼出专门用于软件系统软件系统故障诊治的专门知识，然后将其转化为程序。
本系统采取人工获取方式、半自动获取方式以及全自动获取方式获取知识，并经整理分析后存储入数据库。
数据库中的一条记录对应于知识库中的一条事实规则。
结合模糊专家系统的特点和软件系统软件系统故障诊治的实际需求，构建以下的事实结构类：
class CFact_:public CObject
{
public:
CFact_();
int m_Fact_ClassID;//软件系统故障分类号
int m_Fact_ID;//软件系统故障序号
float m_Fact_Cre;//可信度
CString m_Fact_KW;//软件系统故障关键词
float m_Fact_Thhd;//阈值
float m_Fact_Wgh;//权重
int m_Fact_PreID;//前提条件序号
int m_Fact_NtID;//后续结论序号
BOOL m_bFact_Visited;//“己访问”标志
收稿日期：2011-05-15
图1系统构架设计
E-mail:info@ Tel:+86-551-56909635690964ISSN 1009-3044
Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.7,No.21,July 2011.5118
第7卷第21期(2011年7月)Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术网络通讯及安全本栏目责任编辑：冯蕾};
2）推理机的设计
a)推理方式的选择
在不确定性推理过程中，为计算双方相似的程度，本文设计了计算两者
匹配相似程度的算法，同时指定一个相似度的阈值，以判定双方的相似度是
否在限定范围之内。
定义模糊集合A ，B 贴近度为：(A,B)H=1-δH(A,B)
式中，A ，B 的汉明距以δH(A,B)表示，其值反映了特征元素对模糊集的隶
属度。
通过基于模糊规则的推理机，处理输入参数，并在知识库中进行搜索，获
取权值与可信度，结合匹配公式得出隶属度，进行判决。
考虑到软件系统故障
诊断相应结论较少，症状较多，本文选取的是反向推理模型。
直接从目标结论
出发，紧紧围绕着能证明目标结论的方向进行推理，与求证目标无关的事实
和规则不必参与运算，因此反向推理的效率更高，推理的目的性更强，特别适
合于故障诊断系统。
b)软件系统故障模糊推理机的设计
在专家系统的设计中，结合模糊推理机的工作特点，为使之易于实现并
具有清晰的逻辑结构，引入面向对象的设计方法。
模糊推理机收到用户输入
软件系统故障具体症状信息的激励，在系统的全局数据库中进行搜索，然后
从相关知识库中提取出没有匹配成功的规则，并将这些提取出的规则与已有
事实进行匹配，将实现了成功匹配的规则选取出来，采用按匹配度排序的冲
突消解策略以及基于可信度表示的不确定性推理方法，对其可信度传播值进
行计算，将可信度传播值以及匹配次序号和成功匹配的规则等信息输出至用
户面对的人机界面，此即本次推理所得的防治措施结论。
图2所示为模糊推
理机的工作流程。
在本系统的实现中，冲突消解策略选取的是按匹配度排序的方法。
这种方法需要对两个模式的相似程度进行计算，如果所得的相似度超过了设置的阈值，即判定二者匹配。
选择模糊推理机的加权因子中较大的规则，并将其作为被激活的规则。
2结束语
远程故障诊断系统结合了故障诊断技术、计算机科学以及通信技术，采用开放式体系结构，在网络的支持下实现了异地故障判定与处理，远程故障诊断与传统的故障处理方法相比，跨越了时空限制，避免了人员的流动，减少了维护成本，提高了诊断的及时性和准确性。
参考文献：
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[3]黎洪生.基于B/S 的远程故障诊断专家系统研究[J].武汉工业大学学报
,2009(4).
图2模糊推理机的工作流程5119。
