机械故障诊断技术绪论

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第1章 机械故障诊断技术绪论

随着现代工业及科学技术的迅速发展，生产设备日趋大型化、集成化、高速化、自动化和智能化，设备在生产中的地位越来越重要，对设备的管理也提出了更高的要求，能否保证一些关键设备的正常运行，直接影响到一个行业发展的各个层面。现代工业生产，一旦因故障停机，损失将十分巨大。因此，设备诊断这一技术，日益引起人们的重视，并在理论和实践应用方面得到了迅猛的发展。 1．1 机械故障诊断的基本概念、研究内容和分类 1.1.1故障的定义和分类

关于机械设备故障(Fault)这一概念，目前并没有一个严格、统一的定义。基于不同的文献资料或不同的应用环境往往有不同的解释。 按照国标(GB3187-82)的规定，给定层次级上的子分系统的故障是指该子分系统“丧失规定的功能”，或者说，给定层次织上的子分系统的输出与所预期的输出不相符合。

按电子工业部部标(SJ-2166-82)的规定，所谓故障是指： （1）设备（系统）在规定条件下，不能完成规定的功能。 （2）设备（系统）在规定的条件下，一个或几个性能参数不能保持在规定的上下限值之间。

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（3）设备系统在规定的应力范围内工作时，导致设备（系统）不能完成其功能的机械零件、结构件或元器件的破裂、断裂、卡死等损坏状态。

另外，从设备维修的角度，故障被定义为：设备运行的功能失常，或者是设备的系统或局部的功能失效。从诊断对象出发，故障又可以被认为是系统的观察（测）值与由系统的行为模型所得的预测值之间存在着矛盾。依状态识别的观点，则定义设备的故障为其不正常状态。 也有的专家认为，设备故障是设备在运行过程中出现异常，不能达到预定的性能要求，或者表征其工作性能的参数超过某一规定界限，有可能使设备部分或全部丧失功能的现象。

美国《工程项目管理人员测试与诊断指南》(AD-A208917)把故障定义为“造成装置、组件或元件不能按规定方式工作的一种物理状态”。 在工程应用中，我们一般习惯于用机械设备的状态来定义故障。机械设备的基本状态通常被认为有三种，即正常状态、异常状态和故障状态。可见故障也属于机械设备的一种状态。

所谓机械设备（机器或机组）正常，是指它在执行规定的动作时没有缺陷，或者虽有缺陷但也是在允许的限度范围之内。异常则是指设备的缺陷开始产生或已有一定程度的扩展，使设备的状态信号（如振动、温度、压力等）发生变化，设备的工作性能逐步劣化但仍能维持工作。而故障则是指设备的性能指标严重降低，并低于正常要求的最

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低极限位，设备已无法维持正常工作。

按设备故障的性质、原因、影响、特点、程度、变化等表征，可作如下分类：

1 按故障的性质划分

（1）暂时性故障。这类故障带有间断性，只在短期内在一定条件内丧失某些功能，通过修理、调试或调整运行参数，不需要更换零部件即可恢复系统的正常功能。

（2）永久性故障。这类故障一般由设备中的某些零部件损坏所至，必须经过更换零部件并修复后才能消除故障。 2 按故障的影响程度划分

对于上面提到的永久性故障．按造成的功能丧失程度可分为： （1）完全性故障。完全丧失设备所应具有的功能。 （2）局部性故障。只有某些局部功能丧失。 3 按故障发生、发展快慢划分

（1）突发性故障。故障发生前无明显征兆，难以通过早期试验或测试来预测。这类故障发生时间很短暂，发展极快，一般带有破坏性，如转子叶片断裂，误操作导致的设备损毁等。

（2）渐发性故障。设备在使用过程中零部件因疲劳、腐蚀、磨损等而导致设备性能逐渐下降，最终超出允许值而发生的故障，这类故障比较重大，具有一定规律性，并且一般可以通过早期状态监测和故障预

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报来预防。

4 按故障严重程度划分

（1）破坏性故障。这类故障既是突发性故障，而且故障发生后还往往会危及设备和人身安全。

（2）非破坏性故障。一般属渐发性和局部性故障，故障发生后暂时不会危及设备和人身安全。 5 按故障发生原因划分

（1）先天性故障。由于没能达到设计或生产制造要求，或设计本身有问题所引起的故障。

（2）耗损性故障。由于设备设计时预料之中的正常磨损造成的故障。 （3）错用性故障。由于使用应力超过规定值而造成的故障。 6 按故障相关性划分

（1）相关故障。也称为间接故障，这种故障是由于设备的其他部件所引起的，如轴承因断轴而烧瓦的故障是首先因油路系统故障而导致的。 （2）非相关故障。也称直接故障，这是因为零部件本身直接因素引起的。对设备进行故障诊断应首先注意这类故障。 7按故障发生的时期划分

（1）早期故障。故障的产生可能是由于设计、加工或材料上的缺陷，在设备投入运行初期的暴露表现。

（2）使用期故障。这类故障是设备在有效寿命内发生的，通常是由于

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载荷（外因、运行事件等）和系统特性（内因、零部件故障、结构损伤）等无法预知的偶然因素而引起的。

（3）后期故障。也称耗散期故障，这类故障是由于长期使用，甚至超过设备规定的使用寿命后，因设备的军部件逐渐磨损、或疲劳、老化等的原因，使系统功能退化，最后导致系统发生的突发性、危险性和全局性故障。

图1-1给出了设备使用时期与故障率变化的关系曲线。又称“浴盆曲线”（Bah-tub Curve。）

图1-1 设备故障率曲线

1.1.2机械故障诊断的研究内容

机械故障诊断是指在一定工作环境下根据机械设备运行过程中产生的各种信息判别机械设备是正常运行还是发生了异常现象，并判定产生故障的原因和部位以及预测、预报设备状态的技术。其主要内容包括对机械设备运行状态的监测、识别和预测三个方面。其中，状态监测有时也称为简易诊断，一般是通过测定设备的某些较为单一的特

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征参数（如振动、温度、压力等）来检查设备状态，并根据特征参数值与门限值之间的关系来决定设备是否处于正常、异常还是故障状态。如果对设备进行定期连续的监测，便可获得有关设备状态变化的趋势规律，据此可进行状态的预测和预报，通常就是趋势分析，是一种较为普遍采用的有效方法。而故障诊断不仅要掌握设备的状态正常与否，同时还必须对故障的原因、部件以及严重程度进行深入的分析和判断，故通常被称为精密诊断。相比之下，精密诊断目前尚不如简易诊断成熟和简便易行，并且还处于不断完善和发展的过程之中。

故障诊断技术是一种了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体或局部是否正常或异常，早期发现故障及其原因并能预报故障发展趋势的技术，通俗地说，它是一种给机械设备“看病”的技术。既然这样，在诊断过程中，就必须利用被诊断对象所表现出来的各种有用信息，经过适当的处理和分析从而获得最能识别设备状态的特征参考，以便作出正确的诊断结论。

从机械设备故障诊断的实施过程，可以将其归纳为四个主要的步骤： 1．信号采集

设备在运行过程中，必然会产生力、热、振动、噪声、能量等各种参数的变化，因此会产生各种不同的信息。根据不同的诊断需要，采用相应的传感器来拾取得到的能表征设备工作状态的不同信息，这就是

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信号采集过程。 2．信号处理

就是将信号采集获得的数据信息进行分类、处理、加工，获得能表征设备运行特征的特征参量的过程，也就是特征的提取过程。 3．状态识别

将经过信号处理后获得的设备特征参量，采用一定的判别模式、判别准则和诊断策略，对设备的状态作出判、判断，确定是否存在故障以及故障的类型和性质、程度等。 4．诊断决策

根据状态识别的结果，决定采取的对策、措施，同时根据当前的检测信息预测机械设备运行状态的可能发展趋势，进行趋势分析。机械设备的故障诊断内容可用图1-2来总结。

以上四个步骤构成了一个循环，一个复杂，疑难的故障往往并不能通过一个循环就正确地找出症结所在，而通常都需要经过多次诊断重复循环，逐步加深认识的深度和判断的准确度，才能最后解决问题。

设备参数及 环境条件 故障确定 机械 设备 获取检 测信号 设备特 征信息 诊断 模式 趋势分析 诊断决策 机械学院 杨文志

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图1-2机械设备的诊断过程

1.1.3机械故障诊断方法的分类

由于机械设备千差万别，运行状态及其工作条件又各不相同，因此，用于对设备进行故障诊断的方法有很多种，可以被划分为不同类型。并发，分类方法也比较多。最主要的分类方法及故障诊断方法有如下几种：

1 按诊断对象的类别来分

（1）旋转机械故障诊断方法。其对象为转子、轴系、叶轮、泵、风机、电机及气轮发电机组、水轮发动机组等。

（2）往复机械故障诊断方法。其对象为内燃机、往复式压缩机、活塞曲柄和连杆机构等。

（3）工程结构诊断方法。其对象为金属结构、框架、桥梁、容器建筑物、地桩等。

（4）工艺流程诊断方法。其对象为生产流水线、挤压成形以及传送装置等。

（5）机械零件诊断方法。其对象为转轴、轴承、齿轮、连接件等。 （6）运载器和装置诊断方法。其对象为飞机、火箭、航天器、舰艇、火车、汽车、坦克、装甲车等。 2状态信号的物理特征来分

（1）振动诊断方法。以平稳振动、瞬态振动、机械导纳及模态参数等

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为检测目标。

（2）声学诊断方法。以机械噪声、声阻、超声、声波、声发射为检测目标。

（3）温度诊断方法。以温度、温差、温度场、热象为检测目标。 （4）强度诊断方法。以力、扭矩、应力、应变为检测目标。 （5）污染物诊断方法。以泄漏、残留物、气、液、固体的成分变化为检测目标。

（6）压力诊断方法。以压差、压力及压力脉动为检测目标。 （7）电参数诊断方法。以功率、电信号及磁特性等为检测目标。 （8）光学诊断方法。以亮度、光谱和各种射线效应为检测目标。 （9）表面形貌诊断方法。以裂纹、变形、斑点、凹坑、色泽等为检测目标。

（10）性能趋向诊断方法。以设备各种主要性能指标为检测目标。 3 按诊断的目的和要求不同来分

（1）功能诊断和运行诊断。功能诊断主要是针对新安装或刚维修后的机器或机组需要检查它们的运行工况和功能是否正常，并且在必要时还要按检查的结果对机器或机组进行调整。而运行诊断则是针对正在工作（运转）中的机器或机组，需要监视其运行状态，故障的发生和发展。

（2）定期诊断和连续监控。定期诊断是每隔一定时间，例如一星期、

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一月或数月对正在

运转中的机器进行常规检查，而连续监控则是利用仪表或专用计算机信息处理系统对机器 的状态随时进行监视或控制。

（3）直接诊断和间接诊断。直接诊断是直接确定关键部件的状态，如主轴承间隙、齿轮齿面磨损、燃气轮机叶片的裂纹以及在腐蚀环境下管道的壁厚等，直接诊断往往受到机器设备结构和工作条件的限制而无法实现，此时，不得不采用间接诊断。

所谓间接诊断是通过二次诊断信息来间接判断机器中关键部件的状态变化。多数二次诊断信息属于综合信息，例如用润滑油温升来反映轴承的运行状态。因此，在间接诊断中出现伪报警和漏检的可能性增大。

（4）常规工况下诊断和特殊工况下诊断。多数诊断在机器正常运转条件下就能进行，只有在个别情况下才需要创造特殊的条件来拾取信息。例如，发电机组的启动和停机过程，需要跨过转子扭曲，弯曲的几个临界转速，利用起动和停车过程的振动信号作出转速谱阵图等，常常包含着许多在常规诊断中所得不到的诊断信息。

（5）在线诊断和离线诊断。所谓在线诊断一般是指对现场正在运行的设备进行自动实时诊断。 而离线诊断是通过磁带记录仪或数据采集器将现场的状态信号记录下来带回实验室结合机组状态的历史档案作进

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一步的分析诊断。

4 按诊断方法的完善程度来分

（1）简易诊断方法。使用各种便携诊断仪器和工况监视仪表(例如TK—80振动计、BY207、217工业听诊器)，仅仅根据一些简单参数对设备有无故障及故障严重程度作出判断和区别。

（2）精密诊断方法。精密诊断方法是故障诊断技术发展的必然趋势，它不同于简易诊断之处表现在；除了应用新手段而外，它还具备完整科学的工作步骤和程序，又可进一步划分为：

1）人工诊断方法。使用比较复杂的分析仪器及具有一定诊断功能的设备，除了能够对机械设备有无故障及故障的严重程度作出判断及区分之外，在有经验的专家及工程技术人员的参与下，还能够对某些特殊类型的典型故障的性质、类别、部位、原因作出合理的判断和估计。

2）系统诊断方法。这是一种建立在计算机辅助诊断基础上的多功能综合性自动化诊断技术，通常由各种有关的软、硬件及分析设备构成一整套系统。在这类系统之中，一般都配有自动诊断分析的软件，能实现状态信号采集、特征提取、状态识别的自动化，能够输出多种形式的分析结果，当发现设备发生故障后能发出报警，并通过计算机自动进行故障性质、类别、部位、原因及趋势的诊断和预报，同时还能够通过数据库将大量的运行资料储存起来，为设备的运行维护和管

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理提供准确依据。

3）专家诊断方法。这是诊断技术的一种高级形式，又称为知识库咨询系统，它是一个拥有人工智能的计算机系统。专家系统用于诊断时，不仅包含有从信号检测到状态识别，而且还包括了决策形成到干预的整个过程。专家系统不但具有系统诊断方法的全部功能，而且还将专家的宝贵经验、智慧与思想同计算机的巨大存储、运算与分析功能相结合。它事先将有关专家的知识加以总结分类，形成规则存入计算机，然后根据自动采集或外部输入的原始数据，即能模拟专家的推理、判断与思维过程，解决故障档案建立状态识别及自动决策中的各种复杂问题，以便作出正确的操作指导、问题咨询和处理对策。这种系统还具备有学习功能，可以方便地增加、修改和删除知识库中的知识，同时还能高度仿算各个专家辩证施治的思维方法，促使诊断水平能够不断提高，从而对机械设备而言，具有十分有效的诊断与干预能力。

1.1.4机械故障诊断技术的发展概况

对于机械设备的故障诊断实际上是自有工业生产以来就已存在。工人实际操作中常常凭借对设备运行过程中产生的声音、振动等状态特征的感受来判断某些故障的存在，例如使用听棒来判别旋转机械中轴承及转子的运行状态，这就是机械设备的故障诊断，然而它作为一门学科，则是1960年以后才发展起来的。

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美国是最早开发设备诊断技术的国家之一，美国在1961年开始执行阿波罗计划后出现了一系列的设备故障，并导致一系列的悲剧性结果，促使1967年在美国宇航局（NASA）倡导下，由美国海洋研究室（ONR）主持成立了美国机械故障预防小组（MFPG），1971年MFPG小组划归美国国家标准局（NSB）领导，下设故障机理的研究，检测、诊断和预测技术研究，可靠性设计和耐久性评价等四个小组，积极从事有关方面的研究工作。美国机械工程师学会（ASME）领导下的锅炉压力容器检测中心（NBBI）推行声发射（AE）诊断技术，在锅炉压力容器和管道的故障诊断方面作了大量的研究工作，此外，还有Johns Mitchel公司在超低温水泵和空压机的检测方面、TEDECO公司在润滑油油样诊断技术方面、SPIRE公司在军用机械的轴与轴承诊断技术方面都作出了卓有成效的贡献。航空领域在可靠性维修管理的基础上，大规模地对飞机进行状态检测，采用了飞行器计算机数据综合系统（AIDS），并已普遍应用到客机上，大大提高了飞行的安全性，使世界航空班机的每亿旅行工力的死亡率大大下降。在旋转机械故障诊断方面，美国西屋公司（WHEC）自1976年到1990年开发研制了网络化的汽轮机发电机组智能化故障诊断专家系统，还有以Bentley Navada公司的DDM系统和ADRE系统为代表的多种机组在线监测诊断系统。 英国于上世纪60年代末70年代初，以R.A.Collacott为首的英国机器保健中心（UKMHMC）首先开始诊断技术的开发研究，1982年曼彻斯

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特大学成立了沃福森工业维修公司（WIMU），从事维修、仿真技术、可靠性分析、状态监测和应力分析等。在核发电方面，英国原子能机构（UKAEA）的系统可靠性服务站（SRS）从事包括炉体的噪声监测，锅炉、压力容器和管道等的无损检测方面的故障诊断技术研究。 欧洲的其它国家也在各自机械设备故障诊断方面取得了很大的进展，并在某些方面各具特色或占领先地位。瑞典的SPM公司在测振仪器、轴承分析仪和脉冲振动仪等方面独具特色。丹麦的B&K公司在应用振声诊断、声发射技术对轴承和齿轮的监测和诊断方面卓有成效。挪威在船舶诊断技术方面及德国的申克公司在模块化多通道在线监控系统方面都占有领先地位。

日本虽然起步较晚，但在钢铁、化工、电力、铁路等民用工业中的设备故障诊断技术发展较快，并占有一定优势。他们密切注视世界发展动态，积极引进消化最新技术，努力发展自己的诊断技术，研制自己的诊断设备。

当前我国的一些民用工业，尤其是冶金、石化和电力等工业在开发和应用机械设备诊断技术方面走在了前面，自1985年以来，由中国设备管理协会设备诊断技术委员会、中国振动工程学会机械故障诊断分会和中国机械工程学会设备维修分会分别组织了全国性的故障诊断学术会议十几次，极大地推动了我国故障诊断技术的发展。全国各行业都很重视在关键设备上装备故障诊断系统，特别是智能化的故障诊

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断专家系统，其中突出的有电力系统、石化系统、冶金系统、铁路运输系统以及高科技产业中的核动力电站、航空系统和航天工程等。 1.1.5机械故障诊断技术的发展趋势

设备故障诊断技术发展到今天，已成为一门独立的跨学科的综合信息处理技术，它以可靠性理论、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、工艺过程等)的特殊规律而逐步形成的一门新兴学科。故障诊断技术可简单地划分为传统的诊断方法、数学诊断方法以及智能诊断方法。传统的诊断方法包括：振动监测技术、油液分析技术、噪声监测技术、红外测温技术、声发射技术以及无损检测技术等；数学诊断方法包括：基于贝叶斯决策判据以及基于线性和非线性判别函数的模式识别方法、基于概率统计的时序模型诊断方法、基于距离判据的故障诊断方法、模糊诊断原理、灰色系统诊断方法、故障树分析法、小波分析法以及混沌分析法与分形几何法等；智能诊断方法包括：模糊逻辑、专家系统、神经网络、进化计算方法(如遗传算法)等。

设备故障诊断技术与当代前沿科学的融合是设备故障诊断技术的发展方向。当今故障诊断技术的发展趋势是传感器的精密化、多维化，诊断理论、诊断模型的多元化，诊断技术的智能化，具休来说表现在如下方面：

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1．与当代最新传感器技术尤其是激光测试技术的融合。近年来，激光技术己从军事、医疗、机械加工等领域深入发展到振动测量和设备故障诊断中，并且已经成功应用于测振和旋转机械对中等方面。 2．与最新信号处理方法相融合。随着新的信号处理方法在设备故障诊断领域中的应用，传统的基于快速傅里叶变换的机械设备信号分析技术有了新的突破性进展。

3．与非线性原理和方法的融合。机械设备在发生故障时，其行为往往表现为非线性。如旋转机械的转子在不平衡外力的作用下表现出的非线性特征。随着混沌与分形几何方法的日趋完善，这一类诊断问题必将得到进一步解决。

4．与多元传感器信息的融合。现代化的大生产要求对设备进行全方位、多角度的监测与维护，以使对设备的运行状态有整体的、全面的了解。因此，在进行设备故障诊断时，可采用多个传感器同时对设备的各个位置进行监测，然后按照一定的方法对这些信息进行处理，如人工神经网络方法。

5．与现代智能方法的融合。现代智能方法包括专家系统、模糊逻辑、神经网络、进化计算等。现代智能方法在设备故障诊断技术中己得到广泛的应用。随着智能技术的不断发展，设备状态的智能监测和设备故障的智能诊断，将是故障诊断技术的最终目标。

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1．2 机械故障诊断专家系统 1.2.1专家系统的组成

图1-2是一个较完整的专家系统的一般结构。在该结构中，综合数据库用于存放系统运行过程中所需要和产生的所有信息，包括问题的描述、中间结果、解题过程的记录等信息。数据的表示与组织应尽量做到与知识的表示与组织相容，以便推理机使用知识库中的知识和描述问题当前状态的数据去求解问题。

用户 专家 人 机 接 口 推理机 解释程序 知识获取程序 综合 数据库 知 识 库 图1-2专家系统的一般结构

解释程序：负责回答用户提出的各种问题，包括与系统运行有关的问题和与运行无关的有关系统自身的一些问题，是实现系统透明性的主要部件。

知识获取程序；负责管理知识库中的知识，包括根据需要修改、删除或添加知识及由此引起的一切必要的改动，维持知识库的一致性、完整性等方面。知识获取程序是实现系统灵活性的主要部件，它使领

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域专家可以修改知识库而不必了解知识库中知识表示方法、知识库的组织结构等实现上的细节问题，这大大提高了系统的可扩充性。人机接口负责把用户输入的信息转换成系统的内部表示形式，然后把这些内部表示送到相应的部分去处理。系统输出的信息也由人机接口转换成用户易于理解的外部表示形式显示给用户。 1.2.2知识的表示

所谓知识的表示就是知识工程师通过与领域专家的交换并阅读有关资料，将领域专家积累的知识用一组约定的符号来描述。正如我们可以用不同的方式来描述同一事物，我们可以用不同的表示方法来表示同一种知识，在解决某一问题时，不同的表示方法可能会产生完全不同的效果。因此，为了最有效地解决问题。应选择一种较好的知识表示方法。实际上，知识表示是人工智能中心研究课题，并且已形成一个独立的于领域。知识表示方法学的主要问题是设计各种数据结构，即知识的形式表示方法，研究表示与控制；表示与推理及知识表示与其它领域的关系。知识表示的目的是，通过知识的有效表示，能较好地利用这些知识作出决策、制定计划、识别对象和状况、获取结论。对知识的表示有许多要求，其主要要求应是：正确性、简明性和灵活性。

关于知识表示的方法有很多种，一般流行的专家系统中广泛使用下列几种知识表示方式，即基于规则的表示方式、语义网络式、框架

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式和特征向量。

（1）基于规则的知识表示（产生式规则）

基于规则的知识表示集中使用IF（条件）和THEN（动作）语句，称为“IF—THEN”语句形式。当IF部分的条件满足时，则规则THEN部分描述的动作就会被执行。 （2）语义网络知识表示

语义网络是一种由节点和弧构成的网络。其中节点表示“概念”，弧表示概念间的关系。常用的表示层次关系的弧有isa(是一个)和has—part(具有一部分)，表示其它关系弧还有。a (是??子集)，aw(同??相联系)等。 1.2.3推理机制

简单地说，推理就是依据一定的原理从已有的事实推出结论。一是像数学证明那样的纯形式推理，根据已有的公理、定理严格推论，得出新的结论；二是统计推理，即按概率论进行推论，如农作物估产、产品质量统计等；三是直觉推理，这往往是靠人的直觉和对某些事物的常识进行推论；第四种推理是基于知识的推理，也是专家系统中普遍的推理形式，专家系统中的知识包括常识性知识、原理性知识和经验性知识，不同的知识所用的具体推理方法也不同。纯形式推理一股都用演绎(三段论)和归纳(学习系统)原理进行推论；统计推理的基础是概率论：而基于知识的推理用逻辑推理和似然推理两种方法。根据推

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理结果是否确定，推理也可分为精确推理和不精确推理两种，纯形式推理和逻辑推理(也叫基于知识的确定推理)都属于精确推理，它们得出的结论是完全确定的。统计推理、基于知识的不确定推理等属于不精确推理，它们是根据概率论、统计学、模糊数学等推断出结果为真的程度。总之，专家系统常用的推理方式如下；

(1)正向推理：它是由原始数据出发，按一定策赂，运用知识库中的专家知识，推断出结论的方法。这种推理方式，由于是由数据到结论，所以也叫数据驱动策略。

(2)反向推理：它是先提出假设(结论)，然后去找支持这个结论的证据，这种由结论到数据通过人机交互方式逐步寻找证据的方法称为目标驱动策略。

(3)正反向混合推理(双向推理)：一般是先根据数据库中的原始数据，通过正向推理，帮助系统提出假设，再运用反向推理，进一步寻找支持假设的证据，如此反复这个过程，就是正反向混合驱动策略。 (4)贝叶斯(Bayes)方法：是概率论中用来描述有条件性的信息和推理规则，利用联合概率和条件统计推理概率推断出结论的可能性。

(5)模糊推理：以模糊数学为基础的推理方式，最后得出的是某结论为真的程度。

以上所述推理方式中，前三种属精确的逻辑推理，而后两种属不精确推理。事实上，专家系统的精华和难点在于对知识的获取、表示及

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不精确推理。

1.2.4故障诊断专家系统

目前采用的先进传感技术与信号处理技术，仍难保证较满意地实现诊断。这是由于这种诊断技术只能提取有限个征兆，不能正确地处理错误的或不完全的信息，难以按照情况的变化而改变信号的测量与征兆的提取，有时会将很简单的问题复杂化，出现这些问题的原因在于这些方法未能使用专家的经验。在采用先进的传感技术与信号处理技术的基础上研制设备诊断专家系统，将现代科学技术的优势同领域专家丰富经验与思维方式的优势结合起来，无疑是设备诊断技术发展的重要方向。

故障诊断专家系统是近10年才出现的，但是由于它们取得了较大的经济和社会效益，因而发展十分迅速。到目前为止，已见诸报导故障诊断专家系统就有几十种，典型的有：

（1）美国General Electric Corporation研究的用于内燃—电力机车故障排除的专家系统DELTA。

（2）美国Westinghouse Electric Corporation与Carnegie Mellon University合作研制的用于汽轮发电机组监控和诊断的专家系统PDS。 （3）EG.G.Idaho公司研制的用于诊断和处理核反应堆事故的专家系统REACTOR。

（4）英国DeIco. Products公司研究的用于汽车发动机冷却系统噪

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声原因诊断的专家系统ENGINE COOLING ADVISOR。

（5）美国空军Logistic. Command研制的用于飞机喷气发动机故障诊断的专家系统XMAN。

（6）美国NASA研制的用于动力系统诊断的专家系统。 （7）英国Stewart Hughes Ld. 公司为英美军方开发的用于直升机发动机转子监控与诊断的专家系统。

（8）日本三菱电机公司研制的用于列车机车诊断的专家系统。 （9）日本东芝公司研制的用于大型直流电机诊断的专家系统。 我国研制的故障诊断专家系统也有很多报导，此处不一一列举。 从系统诊断技术的内容来看，故障诊断专家系统主要有以下三个方面：

（1）故障监测：当系统的主要功能指标偏离了期望的目标范围时，就认为系统发生了故障。该阶段的目的在于监测系统主要功能指标（如果功能指标不便直接测量，可代之以其它具有同等效果的征兆），当主要功能发生异常时检测出来，并按其程度分别给出早期警报、紧急警报，乃至强迫系统停机等处置。

（2）故障分析：又叫故障分离或状态分析。根据检测到的信息和其它补充测试的辅助信息寻找出故障源。对于不同的要求，故障源可以是零件、部件甚至是子系统。然后，根据这些信息就故障对系统性能指标的影响程度作出估计，综合给出故障等级。

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（3）决策处理：有两个方面的内容，一方面当系统出现与故障有关的征兆时，通过综合分析，对设备状态的发展趋势作出预测；另一方面当系统出现故障时，根据故障等级的评价，对系统作出修改操作和控制或者停机维修的决定。

动 态 系 统 人用 机接户 口 知识获取 系列 规则 系统 知识 数据库 知 识 库 应用程序 知 识 库 管理 控 制 机 制 控 制 评 分 各种结果 故障 诊断 结果 解释系统 故障专家评价 程 序 评价与 决 策 图1-3 故障诊断专家系统的基本结构

一个完整的故障诊断专家系统应是图1-3所示的结构。该图中各功能模块的作用如下：

数据库：用于存放监测系统状态的、便于测量的也是必要的测量数据，用于实时监测系统工作正常与否。对于离线分析，数据库可根据推理需要人为输入。

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知识库：可以定义为便于使用和管理的形式组织起来的用于问题求解的知

识的集合。知识库还包含有系统规则，这些规则大多是关于具体系统或通用设备有关因果关系的逻辑法则。所以真实反映对象系统的知识库的建立是专家系统进行快速有效的故障诊断的前提。知识库是专家系统的核心内容；知识库内容，如故障现象对应关系规则的建立，有些是理论上严格的，有些则取决于该领域专家的经验。

知识库的管理：建立和维护知识库，并能根据运行的中间结果及知识获取程序结果及时修改和增删知识库，对知识库进行一致性检验。

人-机接口系统：即可将系统运行过程中系统出现故障后观察到的现象或系统进行调整或变化后的信息输入到知识库获取模块，或将新的经验输入，以实时调整知识库，还可通过人-机接口启动解释系统工作。

推理机制：在数据库和知识库的基础上，综合运用各种规则，进行一系列推理来尽快寻找故障源。

解释系统：可以解释各种诊断结果的推理实现过程，并能解释索取各种信息的必要性等。解释系统是专家系统区别于系统方法的显著特征，它能把程序设计者的思想及专家的推理思想显示给用户。

控制部分：使用各部分功能块协调工作，在时序上进行安排和控制。 对于在线实时诊断系统，数据库的内容是实时检测到目前系统工作

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数据。对于离线诊断，则数据库的内容可以是故障发生时保存的检测数据，也可以是人为检测的一些特征数据。人—机接口系统可为知识库提供系统实时运行时，或发生故障时观察到的一些事实现象。然后，专家系统诊断程序在知识库和数据库的基础上，通过推理机制，综合利用各种规则。必要时还可调用各种应用功能程序，并在运行时，向用户索取必要的信息，就可尽快地直接找到最后故障，或最有可能的故障，最后再由人确定。故障源确定后，根据原先建立的故障专家评价程序，对系统的未来作出预测和评价，并采取相应的专家决策，使系统尽快恢复正常。

1.3 小波分析在机械故障诊断技术中的应用

利用振动信号或状态量对设备进行诊断，是设备故障诊断中最有效、最常用的方法。机械设备和结构系统在运行过程中的振动及其特征信息是反映系统整体及其变化规律的主要信号。通过各种动态测试仪器拾取、记录和分析动态信号，是进行系统状态监测和故障诊断的主要途径。传统的基于快速傅里叶变换（FFT）的频谱分析方法是振动信号处理中最重要的途径，尤其是近代各种谱分析软件和语分析仪的推出，使频谱分析方法得到了更为广泛的应用。但是，傅里叶分析方法存在着严重的不足，它只适于分析平稳信号，而不适于分析非平稳信号，这一缺陷限制了它在设备故障诊断领域中的应用。

对突变信号和非平稳信号的分析己成为各领域的共同要求，因此，

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寻求一种新的变换方法，使它既能够保持傅里叫分析的优点，又能够弥补上述傅里叶分析的不足已经成为应用数学家和工程技术人员共同努力的前沿课题。

时频分析技术在机械故障诊断领域内的应用是在上世纪90年代兴起的。尽管已发现时频分析方法研究非平稳机械信号的巨大潜力，但是时频分析方法还远没有成为机械故障诊断的主流。一些科研人员已经开始和工业伙伴合作，开发时领分析技术在实际生产中的应用，不断扩大的应用领域包括：机械制造设备的监测，海、陆、空领域交通工具、机械（机械系统）的监测。

小波分析作为一种新兴的理论，是数学发展史上的重要成果。它无论是对数学还是对工程应用都产生了深远影响。小波分析已经并将更广泛地应用于理论数学、应用数学、信号处理、语音识别和处理、自动控制、图像处理、天体物理、分形等领域。从原则上讲，由于小波变换能够做局部分析，可以聚焦到分析对象的任意细节，因此对传统的傅里叶分析提出了挑战。

小波分析在故障诊断中的应用才崭露头角，就已显示出其生命力。目前，只在轴承、齿轮变速箱等的故障诊断方面已取得了一定的成果，但在一些大型复杂机械系统的故障诊断中，还仅仅是探索性的。而小波分析比傅里叶分析的优越处却正是对复杂、非平稳信号的处理上，所以小波分析在故障诊断中的应用还远未发挥出来。

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小波分析方法的提出可以追溯到20世纪初。1910年，Haar提出的小“波”规范正交基。1938年，Litterwood 和Paley对傅里叶级数建立了L-P理论，这是多尺度分析的最早起源。1975年，Calderon用其早年发现的公式给出H1的原子分解式，这个公式后来成了许多函数分解的出发点，它的离散形式已接近小波展开，只是还无法得到组成一正交系的结论。1981年，Stromberg对Haar系进行了改进，引入了Sobolev空间的正交基，证明了小波函数的存在性，为小波分析奠定了基础。1982年，Battle在构造量子场论中使用了类似Calderon再生公式的展开。1984年，法国地球物理学家Morlet在分析地震波的局部性时发现传统的傅里叶变换难以达到要求，提出了在信号的不同频率段具有不同分辨率的信号分析方法，即小波变换。随后理论物理学Grossman 对这种信号按一个确定函数伸缩、平移展开的可行性进行了研究，从此掀起了小波研究的热潮。

1986年，Meyer创造性地构造了具有一定衰减性的光滑函数?，它是二进制伸缩与平移??j,k(t)?2?j/2?(2?jt?k):j,k?Z?构成L2(R)的规范正

交基。事实上Daubechies、Grossman和Meyer早就对函数?的构成框架及性质进行了研究。继Meyer提出小波变换之后，Lemarie和Battle又分别给出具有指数衰减的小波函数。1987年，Mallat巧妙地将多尺度分析的思想引入到小波分析中的小波函数的构造及信号按小波变换的分解和重构，成功地统一了Stromberg、Meyer、Lemarie和Battle提

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出的具体小波函数的构造。研究了小波变换的离散化情形，并将其提出的算法（Mallat算法）构造了具有有限紧支集的正交小波基并证明了它的存在性。随后她又发表了另一篇长篇综述，并在美国应用数学学会举办的CBMS-NSF会议做了十次演讲，讲演的内容已用《Ten Lecture on Wavelets》为题由美国工业和应用数学学会于1992年出版。这些工作对小波理论的发展与推广起到了积极的作用，初步系统地建立了小波分析理论。1990年，崔锦泰和王建中构造了基于样条函数的所谓正交小波函数，并讨论了具有最好局部化性质的多尺度分析的生成函数及响应的小波函数。199l年，Jaffard和Laurencot将小波变换应用于偏微分方程的数值解，而Wickerhauser等人将Mallat算法进一步深化，得到了小波包算法。小波分析的思想源于傅里叶分析，但它是傅里叶分析的发展与创新，它的发展将为科学计算及信号、图像的处理开辟新的选径。

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