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引言在治金等行業(yè)，風(fēng)機(jī)如鼓風(fēng)機(jī)風(fēng)機(jī)等圮種重要的設(shè)備，旦發(fā)生故障，會(huì)造成嚴(yán)重的后果。

　　何保證風(fēng)機(jī)運(yùn)汀的安乍性和可靠忭具有屯要的意義。風(fēng)機(jī)是高速旋轉(zhuǎn)復(fù)雜系統(tǒng)，種類繁多，結(jié)構(gòu)各異，對不同的具體設(shè)備其故障模式及原因存在很大系統(tǒng)。

　　故障診斷專家系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)是人工智能在設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用，它模擬人類專家解決問的思維和方法進(jìn)行智能診斷，風(fēng)機(jī)的專家系統(tǒng)的構(gòu)成及診斷過程如闖1.

　　在6個(gè)組成部分中數(shù)據(jù)濟(jì)知識庫和推理機(jī)為專家系統(tǒng)的核心部分。最6將診斷結(jié)果。1接生成專家系統(tǒng)報(bào)巧。并提供相應(yīng)的診斷和維修建議。具體步驟為初步診斷和精確診斷；由主導(dǎo)征兆參數(shù)確定故障原因類別；由諸故障原因類中確定類；1故障原因類確定故障次原因；由故障次原因查找次原因及防范對策。

　　知識庫和推理機(jī)知識庫是專家系統(tǒng)的核心，知識庫信息量大，使有限的計(jì)算機(jī)容量難以適應(yīng)，所以應(yīng)設(shè)法在保證知識庫可用性和有效性的前提下，盡量減少知識庫在計(jì)算機(jī)中的內(nèi)存開銷，保證推理過程中有足夠的內(nèi)存容量，系統(tǒng)采用了知識庫覆蓋技術(shù)即將整個(gè)知識庫劃分為若干個(gè)子知識庫，每個(gè)子庫對應(yīng)于類故障，每個(gè)字庫又由若干由用戶指定的故障類別字庫組成。每類故障的診斷知識存入個(gè)磁盤文件。當(dāng)系統(tǒng)需要使用知識庫中的知識時(shí)，僅將有關(guān)的故障分類內(nèi)容裝入內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，不用的知識則可以從內(nèi)存中清除，這樣就可以使系統(tǒng)運(yùn)行在較小內(nèi)存容量的機(jī)器上，部分故障診斷知識庫簡如1.

　　轉(zhuǎn)子不平衡油膜渦動(dòng)，轉(zhuǎn)子不對中心。

　　3件開發(fā)環(huán)境傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)般都采用人工智能語言，雖然有定的靈活性，但是也存在些缺點(diǎn)被建專家系統(tǒng)的時(shí)空效率低；維護(hù)知識庫困難；計(jì)算和輸入輸出支撐能力差；缺少軟件工程支撐工，可移植性差，造價(jià)昂貴，過分強(qiáng)調(diào)描述性，忽略過程性等4.采用般高級語言如，8也16等語言卻能克服上述缺點(diǎn)，并逐步取代統(tǒng)工智能語言。

　　提供的人數(shù)據(jù)庫對象控件組人00，能實(shí)現(xiàn)高效通用的數(shù)據(jù)訪問，提供知識檢查功能，保證知識庫滿足有效性完備性和致性。因而采用++81如1.6作為專家系統(tǒng)的開發(fā)工具5.系統(tǒng)的綜合數(shù)據(jù)庫部分米用，+8出此16自帶白勺數(shù)據(jù)庫引擎管理器30入如1把1扣，1和數(shù)據(jù)庫桌故障征兆故障類別特征頻率為轉(zhuǎn)頻的倍頻；振動(dòng)方向?yàn)閺较颍惠S心軌跡為橢圓；振動(dòng)隨轉(zhuǎn)速變化明顯轉(zhuǎn)子不平衡特征頻率為轉(zhuǎn)頻的倍頻；常伴頻率為1頻；振方向?yàn)閺较蚝洼S向；軸心軌跡為楠圓；振動(dòng)隨轉(zhuǎn)速變化明顯特征頻率為轉(zhuǎn)頻的倍頻；常伴頻率為轉(zhuǎn)頻的倍頻和倍頻；振動(dòng)方向?yàn)檩S向和徑向；軸心軌跡為香蕉形2振動(dòng)隨負(fù)荷油溫變化明顯轉(zhuǎn)子彎曲轉(zhuǎn)子不對中特征頻率為為轉(zhuǎn)頻的高次和低次諧波分量；振動(dòng)不穩(wěn)定；軸心軌跡紊亂，不規(guī)則變化；相位反向移動(dòng)轉(zhuǎn)子碰摩特征頻率為轉(zhuǎn)頻的42，0.48倍；常伴頻率為，燈閥倍頻；振動(dòng)為徑向；軸心軌跡為雙環(huán)橢圓；振動(dòng)隨轉(zhuǎn)速油溫變化明顯油膜渦動(dòng)特征頻率為轉(zhuǎn)頻的。43倍；常伴頻率為基頻和渦動(dòng)頻奉的組合頻率；振動(dòng)不穩(wěn)定；振動(dòng)方向?yàn)閺较?；相位不穩(wěn)定；軸心軌跡不規(guī)則擴(kuò)散；振動(dòng)隨油溫變化敏感油膜振蕩系統(tǒng)的推理可以用模糊推理中的匹配度最大優(yōu)先法進(jìn)行。模糊規(guī)則前件抓結(jié)論，入1.

　　其中，為可信度，人為規(guī)則閾值。假定有給定事實(shí)2是在知識庫中，有若干條模糊規(guī)則與之匹其中，1是模糊集，且ClUrtCintJ事實(shí)，對于規(guī)則只，的匹配度分別為對于每個(gè)。=2，分別與相應(yīng)的入比較，若則規(guī)則化不能使用，被剔除。對于剩下的每個(gè)1假設(shè)共。個(gè)。以則選取匹配戊，值最大的規(guī)則使用〃此時(shí)，如果有若干條規(guī)則對于事實(shí)的匹配度均為最大值，則可按規(guī)則激活逍風(fēng)機(jī)特征頻率，的和轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)頻。廠的比值的3個(gè)模糊集的隸屬函數(shù)2，并且有以下3條規(guī)則尺町，較小，丁1油膜渦動(dòng)a趔西聯(lián)，131兄01述立，這樣就避免。廣選用專門數(shù)據(jù)庫語言的煩瑣。把故障記錄存放在知識庫中，對于每條故障記錄的故障現(xiàn)象進(jìn)行合理地安排，使之既能仲用戶以選擇結(jié)詢到，也能以簡易識別方法查詢到。而在推理機(jī)構(gòu)造中，則將2種不同選擇條件輸入得到的結(jié)果區(qū)別出來，而且建立動(dòng)態(tài)就能仲用上，1+需要對軟忡進(jìn)行重寫。從而使系統(tǒng)具伯我完1功能，用廣可以在使用過程使知識庫逐漸豐富，而無需了解軟件如何實(shí)現(xiàn)。

　　故障診斷流程3.用戶開始進(jìn)入診斷進(jìn)入系統(tǒng)用泠選擇系統(tǒng)，然后選攤風(fēng)機(jī)所出現(xiàn)的系列的故吣特征比如先選特征頻率特征頻中。對故降類別的區(qū)別忭最人，系統(tǒng)獲以選擇結(jié)果接描數(shù)據(jù)乍，然與數(shù)據(jù)庫中故障類別進(jìn)行匹配。匹配成功后，保存故障記錄，輸出符合條件的故障記錄及其采取的解決措施。如果沒有匹配成功，用戶可以多選擇個(gè)或幾個(gè)特征比如軸心軌跡，閃為軸心軌跡形狀很多，不同的軸心軌跡往往付應(yīng)不的故障1.然后重新掃描數(shù)據(jù)庫，符合條件在第次的基礎(chǔ)上再進(jìn)行保存。這樣，經(jīng)過6次骷環(huán)之后，所有符合條件的記錄就會(huì)輸出在診斷界面上，并且還有對應(yīng)的故障原因及其解決措施。結(jié)果顯視是動(dòng)態(tài)的，在故障原因和故障處理2個(gè)編輯框內(nèi)，系統(tǒng)將最后保留的符合條件記錄的故障原因和解決措施寫入，因此，系統(tǒng)獲得的新故障記錄可以立刻起作用。

　　4系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)顯用戶界面。用戶可根據(jù)菜單提運(yùn)行系統(tǒng)，在系統(tǒng)運(yùn)行過程中可在工具欄上或者菜單上選擇操作。該數(shù)據(jù)庫目前仍在進(jìn)步擴(kuò)允，加和刪除診斷知識的方便性，系統(tǒng)相當(dāng)于個(gè)專家系統(tǒng)骨架，可以不斷免實(shí)完。善。該專家系統(tǒng)顯作斷界此如4所小，挪5結(jié)束語該系統(tǒng)用于某大型鋼。廠的風(fēng)機(jī)故障診斷，收到良好的效果。系統(tǒng)利目+ +；1如16強(qiáng)大的數(shù)據(jù)痄應(yīng)用，發(fā)功能。使專家數(shù)據(jù)痄系統(tǒng)具有知識易于檢索修改和更新的優(yōu)點(diǎn)，還能夠?qū)收显\斷知識庫進(jìn)行擴(kuò)充，具有較的推廣價(jià)值。系統(tǒng)軟件運(yùn)行界面友好，顯明了，操作簡單，易于使用。該專家系統(tǒng)具有普遍適用性，系統(tǒng)的知識庫經(jīng)過擴(kuò)充后，可適于所對風(fēng)機(jī)類旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故吣診斷。