福建钢铁故障诊断技术

智能故障诊断技术是基于建模处理和信号处理技术发展起来的基于知识处理的新型处理技术。故障诊断:利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测;而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障诊断的主要任务有:故障检测、故障类型判断、故障定位及故障恢复等。故障诊断的性能指标:（1）故障检测的及时性。（2）早期检测的灵敏度。（3）故障的误报率和漏报率。（4）故障分离能力。（5）故障辨识能力。（6）鲁棒性。（7）自适应能力。故障分离能力越强说明智能故障诊断系统对不同故障的区别能力越强，对故障的定位就越准确。福建钢铁故障诊断技术

设备故障诊断是预测性维护技术体系的重要组成部分，通过选取合适的状态监测传感器，对设备各个机械部位的状态信号连续､并行地进行采集。这是基础，关键在于特征提取算法及故障识别方法。强调选取合适的状态监测传感器是因为特征提取算法是对原始信号的有效内容进行提取。合适的传感器所采集的有效信息会更多，更有利于进行故障类型识别，继而进行故障确认并产生预警信息。设备故障诊断在预测性维护中的实际意义为提醒设备管理者及维修人员及时排除故障隐患，使设备重新进入稳定运行期。青海旋转机械故障诊断方法机械故障诊断系统集传感技术、采集技术、计算机技术为一体的测震系统。

故障诊断就目前来分，可分为在线诊断和离线诊断。前者是对运行状态下的机组振动故障原因作出出线条的诊断，以便运行人员作出纠正性操作，防止事故扩大。因此，在线诊断在诊断时间上要求相对比较紧迫，目前采用计算机实现，故又称为自动**诊断系统。系统的重要的是**经验，但是如何将分撒的**经验进行系统化和条理化，变成计算机的语言，是目前国内外许多**正在研究的一个技术问题，因此不能将这种诊断系统误解为能完全替代振动**。即使到来，也是诊断**设计和制造诊断系统，为缺乏振动知识和经验的运行人员服务，而不是诊断系统替代振动**。

故障诊断是指在实际工作中针对系统、设备运行过程中的异常情况，利用各种检查和检测的方法，对系统和设备进行检测，查看系统或设备是否存在故障，并进一步确定出故障所在部位的过程，智能故障诊断是借助智能技术，根据系统设备运行中的技术参数和物理现象等对系统、设备的运行情况进行判断，并根据故障的特征对故障信息作出评估，进而判断出故障发生的原因和部位的一种故障诊断方法。智能故障诊断主要有故障检测与诊断和故障容错控制两个部分。机电设备故障诊断分析系统具有可靠性强、智能化程度高、故障识别准确等特点。

设备状态监测与故障诊断的关系：没有监测就没有诊断;诊断是目的，监测是收到;监测是诊断的前提和基础，诊断是监测的结果。故障诊断的方法。1.基于解析模型的故障诊断方法：根据组成系统的元件与元件之间的连接，建立待诊断系统模型;2.基于信号分析与处理的故障诊断方法：频谱分析、相关分析、传递函数分析、时间序列分析、倒谱分析等等，是常见的信息分析和处理方法;3.基于知识的故障诊断方法：随着人工智能技术的发展，故障诊断的方法已经由传统的故障树、对比分析法、逻辑判断法等传统方法发展到了，基于灰色理论、神经网络、模糊神经网络、信息融合等智能化诊断方法。故障诊断系统可以为应急控制和维修管理提供准确、可靠的依据，节约设备维修费用。江西AI故障诊断规则

故障诊断的主要任务有故障检测、故障类型判断、故障定位及故障恢复等。福建钢铁故障诊断技术

故障诊断系统的诊断方法，基于**系统的诊断方法是故障诊断领域中较为引人注目的发展方向之一，也是研究比较多、应用比较广的一类智能型诊断技术。浅知识是指领域**的经验知识。基于浅知识的故障诊断系统通过演绎推理或产生式推理来获取诊断结果，其目的是寻找一个故障使之能对一个给定的征兆（包括存在的和缺席的）产生的原因作出较佳解释。基于浅知识的故障诊断方法具有知识直接表达、形式统一、高模组性、推理速度快等优点。但也有局限性，如知识集不完备，对没有考虑到的问题系统容易陷入困境；对诊断结果的解释能力弱等缺点。深知识则是指有关诊断对象的结构、性能和功能的知识。基于深知识的故障诊断系统，要求诊断对象的每一个环境具有明显的输入输出表达关系，诊断时首先通过诊断对象实际输出与期望输出之间的不一致，生成引起这种不一致的原因，然后根据诊断对象领（域中的第1定律知识）及其具有明确科学依据的知识他内部特定的约束联系，采用一定的算法，找出可能的故障源。基于深知识的智能型**诊断方法具有知识获取方便、维护简单、完备性强等优点，但缺点是搜索空间大，推理速度慢。福建钢铁故障诊断技术

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