機(jī)械故障診斷期末資料(考題)

機(jī)械故障診斷期末資料概述一下人工智能診斷方法，重點介紹其中一種：原理，優(yōu)缺點，應(yīng)用范圍，未來開展趨勢。答：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，模糊診斷法，故障樹分析法，專家系統(tǒng)診斷法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它用大量簡單的根本元件模擬生物的神經(jīng)信息處理方式。它是模擬人腦神經(jīng)組織結(jié)構(gòu)特性建成的非線性動力學(xué)網(wǎng)狀系統(tǒng)，有類似人腦處理信息的某些功能。它的特點：=1\*GB3①并行處理〔神經(jīng)元并行處理數(shù)據(jù)〕，=2\*GB3②容錯性〔神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)獲得的知識，存儲在網(wǎng)絡(luò)的大量神經(jīng)元及它們的連接中局部神經(jīng)元損壞停止工作，或出現(xiàn)過失，也不影響網(wǎng)絡(luò)的記憶處理能力，系統(tǒng)的輸出不受影響〕=3\*GB3③自適應(yīng)性〔網(wǎng)絡(luò)的連接強(qiáng)度〔權(quán)重〕可以改變，網(wǎng)絡(luò)的可塑性很強(qiáng)。所以通過訓(xùn)練與學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)能實現(xiàn)規(guī)定的功能，適應(yīng)各種外部環(huán)境，具有很高的自適應(yīng)能力?！尘唧w模擬方法：將生物神經(jīng)元輸入、輸出脈沖的密度用模擬電壓來表示，那么可用如圖1所示的模型模擬生物神經(jīng)元信息BP網(wǎng)絡(luò)〔Back-Propagation〕，即著名的BP算法圖中xi〔i=1，2??，n)，為加于輸入端〔突觸〕上的輸入信號；ωi為相應(yīng)的突觸連接權(quán)系數(shù)，它是模擬突觸傳遞強(qiáng)度的一個比例系數(shù)；Σ表示突觸后信號的空間累加；θ表示神經(jīng)元的閥值；σ表示神經(jīng)元的響應(yīng)函數(shù)。該模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為神經(jīng)元模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)缺點：優(yōu)點：1.工作時具有高速度2.具有容錯和容差能力3.適合于求解難以找到好的求解規(guī)劃的問題。缺點：1.通用性差2.不宜用來求解必須得到正確答案的問題3.難于精確分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各項性能指標(biāo)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用范圍：圖像處理，信號處理，模式識別，機(jī)器人控制，醫(yī)療，焊接領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)用途：用來識別設(shè)備的故障類型，只要用不同類型的訓(xùn)練樣本集對網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之后，網(wǎng)絡(luò)就能對輸入的新監(jiān)測信息迅速給出設(shè)備故障類型的判斷。模糊診斷法。模糊診斷來由：機(jī)械設(shè)備的運行狀態(tài)有些是明確的，有些那么界限不清帶有不同程度的模糊性，尤其是設(shè)備出現(xiàn)早期故障時。同樣，機(jī)械設(shè)備狀態(tài)的特征參數(shù)，其“大小”“強(qiáng)弱”有些也是界限不清帶有不同程度的模糊性。傳統(tǒng)的二值邏輯診斷設(shè)備故障，即特征量超過某值就認(rèn)為“大”，是故障的表現(xiàn)〔征兆〕，設(shè)備就判為有故障；特征量低于某值就認(rèn)為“小”，設(shè)備就判為無故障，是十分不合理的。模糊診斷根底：模糊數(shù)學(xué)。模糊數(shù)學(xué)將0、1二值邏輯推廣為可取[0,1]閉區(qū)間中任意值的連續(xù)邏輯，它是研究處理模糊現(xiàn)象的一種數(shù)學(xué)方法。模糊診斷主要原理：模糊診斷主要用于多特征參數(shù)〔特征向量，征兆向量〕的故障綜合診斷。診斷前應(yīng)先建立設(shè)備故障〔狀態(tài)〕與征兆(特征)的模糊關(guān)系矩陣，然后根據(jù)監(jiān)測到的特征參數(shù)值并通過隸屬函數(shù)確定出征兆(特征)模糊向量；最后根據(jù)征兆模糊向量和模糊關(guān)系矩陣計算設(shè)備的故障〔狀態(tài)〕模糊向量，從而推斷出設(shè)備最大可能的運行狀態(tài)。專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)簡介：專家系統(tǒng)是由計算機(jī)軟件組成的系統(tǒng)，它具有某一領(lǐng)域的專家知識和推理方法，能解決專家才能解決的難題。所以它是一種模擬專家大腦功能的智能型軟件系統(tǒng)，是人工智能的一個重要分支，用以解決復(fù)雜的、高難的故障診斷問題。專家系統(tǒng)組成：

1．知識庫知識庫是存放專家知識、經(jīng)驗和書本知識、常識的存儲器。建立知識庫的主要問題是知識的表達(dá)形式，知識必須轉(zhuǎn)換成便于計算機(jī)管理和使用的形式后，才能存放在知識庫中。2．?dāng)?shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫又稱工作存儲器或稱黑板，用來存放輸入的初始信息，推理過程中得到的中間信息和最終的結(jié)論。數(shù)據(jù)庫與知識庫的區(qū)別在于前者的內(nèi)容在推理過程中要不斷變化，而后者的內(nèi)容只能通過知識獲取器才能進(jìn)行改變。3．推理機(jī)推理機(jī)是一組計算機(jī)推理程序，用來控制、協(xié)調(diào)知識庫與數(shù)據(jù)庫的運行，其任務(wù)是根據(jù)數(shù)據(jù)庫中用戶輸入的信息，利用知識庫中的知識，按一定方法〔演繹推理、歸納推理、聯(lián)想與類比等〕推導(dǎo)出應(yīng)有的結(jié)論。推理程序與專家知識〔存放在知識庫中〕別離是專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)的計算機(jī)應(yīng)用程序本質(zhì)上的區(qū)別，正是由于知識和推理程序的別離才使專家系統(tǒng)具有極大的靈活性，可以處理本專業(yè)領(lǐng)域中的各種問題，而且這種別離也使知識的修改，更新，充實變得十分容易，使專家系統(tǒng)具有很強(qiáng)的適應(yīng)性。4．解釋器解釋器是對推理過程做出解釋的一組程序，其任務(wù)是答復(fù)用戶問題使用戶理解專家系統(tǒng)推理過程的細(xì)節(jié)，增強(qiáng)用戶對專家系統(tǒng)作出結(jié)論的信任程度。5．知識獲取器知識獲取器又稱知識庫的編輯程序，其任務(wù)是建立，修改，充實知識庫中的知識。知識獲取過程又稱機(jī)器學(xué)習(xí)過程，是專家知識〔知識源〕轉(zhuǎn)移到知識庫的過程。最根本的機(jī)器學(xué)習(xí)過程是由專家系統(tǒng)的設(shè)計者向領(lǐng)域?qū)＜沂占R經(jīng)過整理加工后，輸入系統(tǒng)存入知識庫。最高級的機(jī)器學(xué)習(xí)過程是通過全自動化系統(tǒng)自動獲取知識，這是解決知識獲取“瓶頸”的根本出路，也是人工智能領(lǐng)域目前的研究熱點。專家系統(tǒng)開展趨勢：近年來,開展專家系統(tǒng)不僅要采用各種定性的模型,而且要將各種模型綜合運用,以及運用人工智能和計算機(jī)技術(shù)的一些新思想和新技術(shù),如分布式和協(xié)同式。這些都是專家系統(tǒng)的開展趨勢。1通用性專家系統(tǒng)2分布式專家系統(tǒng)3協(xié)同式專家系統(tǒng)。故障樹分析法故障樹分析法原理：故障樹分析法(FTA:FaultTreeAnalysis)是在系統(tǒng)設(shè)計過程中，通過對可能造成系統(tǒng)失效的各種因素〔包括硬件、軟件、環(huán)境、人為因素〕進(jìn)行分析，畫出邏輯框圖〔即故障樹〕，從而確定系統(tǒng)失效原因的各種可能組合方式或其發(fā)生概率，以計算系統(tǒng)失效概率，采取相應(yīng)的糾正措施，以提高系統(tǒng)可靠性的一種設(shè)計分析方法。它的優(yōu)點：〔1〕故障樹是一種圖形演繹法，它用圖形清晰的表達(dá)了系統(tǒng)故障事件的內(nèi)在聯(lián)系并指出了單元故障與系統(tǒng)故障之間的邏輯關(guān)系?！?〕故障樹分析法能夠把系統(tǒng)故障各種可能因素聯(lián)系起來，有利于找到系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)和系統(tǒng)的故障譜?！?〕故障樹可以作為管理和維修人員的一個形象的管理、維修指南，可以大大縮短維修人員的培訓(xùn)時間。〔4〕通過故障樹可以定量的計算復(fù)雜系統(tǒng)的失效概率和可靠性參數(shù)，可以求出復(fù)雜系統(tǒng)的一些可靠性特征量，還能讓設(shè)計人員弄清楚系統(tǒng)故障模式和成功模式，衡量元、部件對系統(tǒng)的危害度和重要度，為改良和評估系統(tǒng)提供定量的依據(jù)。〔5〕故障樹分析和計算機(jī)技術(shù)的結(jié)合，計算機(jī)程序已成為故障樹分析中不可缺少的工具。它的缺點：〔1〕復(fù)雜系統(tǒng)的建樹工作量大，容易導(dǎo)致錯漏。對于研究目標(biāo)的系統(tǒng)故障，各個分析人員所取的范圍會有所不同，因而可能漏掉重大的系統(tǒng)故障。同樣，在系統(tǒng)故障逐步向元、部件做演繹分析時，也有可能漏掉一些元、部件故障模式。〔2〕FTA法理論性較強(qiáng)，邏輯性比擬嚴(yán)密。對分析人員的經(jīng)驗和知識水平要求較高?！?〕收集數(shù)據(jù)困難。在故障樹診斷系統(tǒng)中，頂事件的概率是由假設(shè)干底事件的概率按照一定的規(guī)律求得。當(dāng)數(shù)據(jù)不可信時，故障分析的結(jié)果亦不可信。〔4〕無法解決頂事件和底事件的發(fā)生概率不確定(模糊概率)問題，故障樹分析法要求系統(tǒng)的底事件和頂事件是一個確定性的事件，即要么發(fā)生故障要么正常，這樣才能確定頂事件是否處于正常狀態(tài)。然而對于非確定性的模糊事件構(gòu)成的故障樹，用傳統(tǒng)的故障樹分析方法就顯得無能為力了。一般來說，模糊事件在實際中是大量存在的，事件發(fā)生的不確定性才是事件的本質(zhì)。應(yīng)用范圍：運用于核工業(yè)、航天、航空、機(jī)械、電子、化工等各領(lǐng)域?！?〕在事故樹分析中頂上事件可以是已經(jīng)發(fā)生的事故，也可以是預(yù)想的事故。通過分析找出事故原因，采取相應(yīng)的對策加以控制，從而可以起到事故預(yù)防的作用。查明系統(tǒng)內(nèi)固有的或潛在的各種危險因素，為平安設(shè)計、制定平安技術(shù)措施和平安管理提供科學(xué)、合理的依據(jù)。開展趨勢：〔1〕基于BDD的FTA方法。利用傳統(tǒng)的FTA方法計算系統(tǒng)中的部件重要度是一個非常復(fù)雜的過程，而利用BDD方法來分析部件重要度，計算系統(tǒng)的各根本事件的結(jié)構(gòu)重要度和概率重要度時，可通過計算機(jī)編程來實現(xiàn)，計算效率也比擬高，適用于靜態(tài)系統(tǒng)。〔2〕基于Petri網(wǎng)的FTA方法。Petri網(wǎng)對系統(tǒng)的動態(tài)行為建模方面的能力很強(qiáng)。將故障樹轉(zhuǎn)換為Petri網(wǎng)模型時，故障征兆在故障傳播時不會改變，因此Petri網(wǎng)是適合描述此類轉(zhuǎn)換的模型。應(yīng)用Petri網(wǎng)簡化故障樹模型，可以減少最小割集的計算量?！?〕基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的FTA方法。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠描述系統(tǒng)多態(tài)性且故障邏輯關(guān)系非確定性，并能進(jìn)行不確定性推理，更適合復(fù)雜系統(tǒng)可靠性分析，在多態(tài)故障樹根底上建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，計算條件概率和各元件的重要度，能夠提高FTA方法描述和處理不確定信息的邏輯能力?！?〕基于FTA方法的智能故障診斷系統(tǒng)。智能故障診斷系統(tǒng)具有界面友好、操作簡單、功能完備、修改方便以及可擴(kuò)展性、可封閉性等特點。第二題：常用的機(jī)械故障診斷方法，它的原理和方法是什么，用了哪些傳感器，請詳細(xì)講一種。答：有噪聲診斷法，振動診斷法，溫度診斷法，油液分析法。噪聲診斷法包括能量統(tǒng)計法，聲發(fā)射法等。能量統(tǒng)計法原理：通過機(jī)械運行時釋放聲能的變化來判別機(jī)械是否出現(xiàn)故障。他的缺點是：原理雖簡單，但在實際運用中技巧很難掌握，容易受到混合信號的干擾，所以限制了它的推廣。聲發(fā)射法原理：通過設(shè)備運行中部件釋放的彈性波能量，來實現(xiàn)故障的識別和采集。應(yīng)用范圍:機(jī)械加工中金屬材料狀態(tài)以及軸承滾子〔尤其是低速軸承〕等外表狀態(tài)。所用傳感器：諧振式傳感器，差動式傳感器，寬帶傳感器。振動診斷法振動診斷法原理：設(shè)備在運轉(zhuǎn)過程中都會不同程度地發(fā)生振動。當(dāng)它們穩(wěn)定工作時，振動有一個典型的極限值和一定的特性。而當(dāng)設(shè)備內(nèi)部的零件發(fā)生異常，振動的大小和振動的型式都會發(fā)生變化。因此，我們可以用先進(jìn)的檢測和分析儀器，對設(shè)備進(jìn)行振動測量，根據(jù)測得的振動參數(shù)，分析和判斷設(shè)備的運行狀態(tài)。常用傳感器：有位移傳感器，加速度傳感器，速度傳感器。溫度診斷法溫度診斷法原理：溫度異常是機(jī)械設(shè)備的“熱信號”，利用這種熱信號可以找到機(jī)械部件中的缺陷和熱應(yīng)力引起的故障。油液分析法原理：根據(jù)光譜、鐵譜等實驗室方法分析油樣的成分、磨粒大小、形狀、色彩等方面確定磨損部位，磨損原因，磨損程度。適用范圍：在發(fā)動機(jī)、齒輪傳動、軸承系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)等。優(yōu)點：無需對系統(tǒng)分解和拆卸,可減少維修時間和人力、物力,提高設(shè)備的完好率。缺點：在技術(shù)上我國目前的油液分析工作主要以實驗室儀器分析為主,不能完全滿足外場快速分析診斷的需求。案例：(1)某艦艇主柴油機(jī)連桿軸瓦鍍層異常磨損分析某艦絞纜機(jī)液壓油泵嚴(yán)重磨損分析開展趨勢：1嵌入式傳感器和在線監(jiān)控系統(tǒng)。2便攜式和微型化儀器近年來,各國研制了多種便攜式通用油液分析儀器,以適應(yīng)于外場使用。3多參數(shù)、多功能、綜合化油液分析儀器，為更好地確定油品和機(jī)械設(shè)備的性能和狀況。4智能化、自動化監(jiān)測系統(tǒng)及軟件的開發(fā)應(yīng)用。5遠(yuǎn)程診斷和油液分析效勞。這些油液遠(yuǎn)程診斷和分析效勞系統(tǒng)的建立,不僅加速了技術(shù)合作和信息交流。用到的儀器：第一類是油液理化性能分析儀器,如粘度計、水分儀、快速油液理化性能分析儀等;第二類是鐵譜儀,有分析式鐵譜儀、直讀式鐵譜儀、旋轉(zhuǎn)式鐵譜儀、在線式鐵譜儀等;第三類是光譜儀,有發(fā)射光譜儀、原子吸收光譜儀、紅外光譜儀。第三題、機(jī)械振動分析檢測中所用到的常用的分析技術(shù)。答：常用的具體分析技術(shù)有：周期信號和隨機(jī)信號的頻率域分析概念、功率譜密度的概念、細(xì)化譜和倒頻譜分析技術(shù)、包絡(luò)分析、階比分析等根本知識。周期信號譜分析：用傅氏級數(shù)原理，可將周期函數(shù)y(t)分解成傅氏級數(shù)，即將信號分解成許多諧波分量。以頻率為橫坐標(biāo)，以振幅或相位為縱坐標(biāo)，表征頻率域的振動特性。隨機(jī)信號譜分析：對于隨機(jī)振動的頻率成份進(jìn)行分析說明，一般說來，它是由許多的頻率成份構(gòu)成連續(xù)型的頻譜形式，它也有幅值頻譜、相位頻譜和功率頻譜，也可以把它們近似展開成傅里葉級數(shù)倒頻譜分析：在故障診斷過程審，測得的信號往往是假設(shè)干信號互相調(diào)制而成的復(fù)雜信號。在齒輪箱幫電機(jī)診斷的信號中尤為明顯。需要進(jìn)行邊帶分析，利用功率譜圖上這些邊帶族再進(jìn)行一次倒譜分析，可識別出復(fù)雜頻譜周期結(jié)構(gòu)。細(xì)化技術(shù)：包絡(luò)分析：當(dāng)軸承或齒輪外表因疲勞或應(yīng)力集中而產(chǎn)生剝落和損傷時，會產(chǎn)生周期性的沖擊振動信號，而調(diào)制信號即包絡(luò)線多為故障信號。對這種信號進(jìn)行解調(diào)，的特征頻率和幅度，就能準(zhǔn)確可靠地診斷出軸承和齒輪的疲勞、切齒、剝落等故障。階比分析在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷中，由于有些旋轉(zhuǎn)機(jī)械的轉(zhuǎn)速是不穩(wěn)定的，這時很難把握頻譜隨轉(zhuǎn)速變化而變化的特性。為此，應(yīng)考慮頻譜與轉(zhuǎn)速同步的特性。其方法是設(shè)置一個光電傳感器，測出旋轉(zhuǎn)捧的旋轉(zhuǎn)脈沖，用作FFT(快速傅里葉變換)分析儀的采樣脈沖，實行與旋轉(zhuǎn)體的同步分析，此時橫坐標(biāo)不是頻率，而是規(guī)一化的轉(zhuǎn)述階數(shù)。這就是所謂階比分析。第四題：齒輪、滾動軸承、滑動軸承產(chǎn)生故障的原因，故障類型，診斷方法的區(qū)別。答：一、滾動軸承滾動軸承故障類型：磨損失效、疲勞失效、腐蝕失效、斷裂失效、壓痕失效和膠合失效。滾動軸承故障按產(chǎn)生的原因劃分有以下幾種=1\*GB3①磨損：在正常情況下疲勞磨損是滾動軸承故障的主要原因，一般所說的軸承壽命就是指軸承的疲勞壽命。=2\*GB3②壓痕：軸承受過大載荷或因硬度很高的異物侵入時，都將在滾動體和滾道的外表上形成凹痕，使軸承運轉(zhuǎn)時產(chǎn)生劇烈的振動和噪聲，影響工作質(zhì)量。=3\*GB3③斷裂：軸承元件的裂紋和破裂主要是加工軸承元件時磨削加工或熱處理不當(dāng)引起，也有的是由于裝配不當(dāng)、載荷過大、轉(zhuǎn)速過高、潤滑不良產(chǎn)生的過大熱應(yīng)力引起。滑動軸承和滾動軸承區(qū)別詳見ppt齒輪故障按故障分布特征可分為分布故障：齒輪損傷分布在所有輪齒的齒面上，如磨料磨損等。局部故障：齒輪損傷只在一個或幾個輪齒上，如剝落、斷齒等。齒輪故障診斷方法：噪聲診斷分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊推理和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的開展。第五題：各種傳感器原理，優(yōu)缺點，方法等。答:1位移傳感器：電渦流式位移傳感器原理：通過電渦流效應(yīng)的原理，準(zhǔn)確測量被測體(必須是金屬導(dǎo)體)與探頭端面的相對位置。速度傳感器：基于電磁感應(yīng)原理，即當(dāng)運動的導(dǎo)體在固定的磁場里切割磁力線時，導(dǎo)體兩端就會感應(yīng)出電動勢。聲音識別傳感器〔重點〕：聲控裝置是智能家居設(shè)備中重要組成局部，用戶可以通過聲音進(jìn)行家庭設(shè)備控制。聲音識別研究開始于上世紀(jì)50年代BELL實驗室開發(fā)了世界上第一個語音識別系統(tǒng)--Audry系統(tǒng),可以識別個英文數(shù)字。聲音識別系統(tǒng)原理：聲音識別傳感器設(shè)計包括硬件設(shè)計和軟件設(shè)計兩個局部。其中軟件設(shè)計局部的核心是聲音識別算法實現(xiàn)，聲音識別算法包括前端處理和后端匹配兩個局部。前端處理包括預(yù)處理和特征提取，特征參數(shù)按照時間序