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故障診斷也稱診斷,查找設備或系統(tǒng)的故障的過程。用來檢查尋找故障的程序稱為診斷程序,對其它設備或系統(tǒng)執(zhí)行診斷的系統(tǒng)稱為診斷系統(tǒng)。

故障診斷是一種了解和掌握機器在運行過程中的狀態(tài),確定其整體或局部正常或異常,早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因,并能預報故障發(fā)展趨勢的技術,油液監(jiān)測、振動監(jiān)測、噪聲監(jiān)測、性能趨勢分析和無損探傷等為其主要的診斷技術方式。系統(tǒng)故障診斷是對系統(tǒng)運行狀態(tài)和異常情況作出判斷,并根據(jù)診斷作出判斷,為系統(tǒng)故障恢復提供依據(jù)。要對系統(tǒng)進行故障診斷,首先必須對其進行檢測,在發(fā)生系統(tǒng)故障時,對故障類型、故障部位及原因進行診斷,最終給出解決方案,實現(xiàn)故障恢復。

故障診斷的主要任務有：故障檢測、故障類型判斷、故障定位及故障恢復等。其中：故障檢測是指與系統(tǒng)建立連接后,周期性地向下位機發(fā)送檢測信號,通過接收的響應數(shù)據(jù)幀,判斷系統(tǒng)是否產生故障；故障類型判斷就是系統(tǒng)在檢測出故障之后,通過分析原因,判斷出系統(tǒng)故障的類型；故障定位是在前兩部的基礎之上,細化故障種類,診斷出系統(tǒng)具體故障部位和故障原因,為故障恢復做準備；故障恢復是整個故障診斷過程中最后也是最重要的一個環(huán)節(jié),需要根據(jù)故障原因,采取不同的措施,對系統(tǒng)故障進行恢復。

評價故障診斷系統(tǒng)性能的指標大體上可分為以下三個方面。

檢測性能指標

1、早期檢測的靈敏度。是指一個故障檢測系統(tǒng)對“小”故障信號的檢測能力。檢測系統(tǒng)早期檢測的靈敏度越高,表明它能檢測到的最小故障信號越小。

2、故障檢測的及時性。是指當診斷對象發(fā)生故障后,檢測系統(tǒng)在盡可能短的時間內檢測到故障發(fā)生的能力。故障檢測的及時性越好,說明從故障發(fā)生到被正確檢測出來之間的時間間隔越短。

3、故障的誤報率和漏報率。誤報率是指系統(tǒng)沒有發(fā)生故障卻被錯誤地判定出現(xiàn)了故障；漏報則是指系統(tǒng)中出現(xiàn)了故障卻沒有被檢測出來的情形。一個可靠的故障檢測系統(tǒng)應當保持盡可能低的誤報率和漏報率。

診斷性能指標

1、故障分離能力。是指診斷系統(tǒng)對不同故障的區(qū)分能力。這種能力的強弱取決于對象的物理特性、故障大小、噪聲、干擾、建模誤差以及所設計的診斷算法。分離能力越強,表明診斷系統(tǒng)對于不同故障的區(qū)分能力越強,那么對故障的定位也就越準確。

2、故障辦識的準確性。是指診斷系統(tǒng)對故障的大小及其時變特性估計的準確程度。故障辨識的準確性越高,表明診斷系統(tǒng)對故障的估計就越準確,也就越有利于故障的評價與決策。

綜合性能指標

1、魯棒性。是指故障診斷系統(tǒng)在存在噪聲、干擾、建模誤差的情況下正確完成故障診斷任務,同時保持滿意的誤報率和漏報率的能力。一個故障診斷系統(tǒng)的魯棒性越強,表明它受噪聲、干擾、建模誤差的影響越小,其可靠性也就越高。

2、自適應能力。是指故障診斷系統(tǒng)對于變化的被診斷對象具有自適應能力,并且能夠充分利用由于變化產生的新信息來改善自身。引起這些變化的原因可以是被診斷對象的外部輸入的變化、結構的變化或由諸如生產數(shù)量、原材料質量等問題引起的工作條件的變化。

基于專家系統(tǒng)

基于專家系統(tǒng)的診斷方法是故障診斷領域中最為引人注目的發(fā)展方向之一,也是研究最多、應用最廣的一類智能型診斷技術。它大致經歷了兩個發(fā)展階段：基于淺知識領域專家的經驗知識的故障診斷系統(tǒng)、基于深知識診斷對象的模型知識的故障診斷系統(tǒng)。

1、基于淺知識的智能型專家診斷方法

淺知識是指領域專家的經驗知識�；�于淺知識的故障診斷系統(tǒng)通過演繹推理或產生式推理來獲取診斷結果,其目的是尋找一個故障集合使之能對一個給定的征兆（包括存在的和缺席的）集合產生的原因作出最佳解釋�；�于淺知識的故障診斷方法具有知識直接表達、形式統(tǒng)一、高模組性、推理速度快等優(yōu)點。但也有局限性,如知識集不完備,對沒有考慮到的問題系統(tǒng)容易陷入困境；對診斷結果的解釋能力弱等缺點。

2、基于深知識的智能型專家診斷方法

深知識則是指有關診斷對象的結構、性能和功能的知識�；�于深知識的故障診斷系統(tǒng),要求診斷對象的每一個環(huán)境具有明顯的輸入輸出表達關系,診斷時首先通過診斷對象實際輸出與期望輸出之間的不一致,生成引起這種不一致的原因集合,然后根據(jù)診斷對象領（域中的第一定律知識）及其具有明確科學依據(jù)的知識他內部特定的約束聯(lián)系,采用一定的算法,找出可能的故障源。

基于深知識的智能型專家診斷方法具有知識獲取方便、維護簡單、完備性強等優(yōu)點,但缺點是搜索空間大,推理速度慢。

3、基于淺知識和深知識的智能型專家混合診斷方法

基于復雜設備系統(tǒng)而言,無論單獨使用淺知識或深知識,都難以妥善地完成診斷任務,只有將兩者結合起來,才能使診斷系統(tǒng)的性能得到優(yōu)化。因此,為了使故障智能型診斷系統(tǒng)具備與人類專家能力相近的知識,研發(fā)者在建造智能型診斷系統(tǒng)時,越來越強調不僅要重視領域專家的經驗知識,更要注重診斷對象的結構、功能、原理等知識,研究的重點是淺知識與深知識的整合表示方法和使用方法。事實上,一個高水平的領域專家在進行診斷問題求解時,總是將他具有的深知識和淺知識結合起來,完成診斷任務。一般優(yōu)先使用淺知識,找到診斷問題的解或者是近似解,必要時用深知識獲得診斷問題的精確解。

基于人工神經網(wǎng)

知識獲取上,神經網(wǎng)絡的知識不需要由知識工程師進行整理、總結以及消化領域專家的知識,只需要用領域專家解決問題的實例或范例來訓練神經網(wǎng)絡；在知識表示方面,神經網(wǎng)絡采取隱式表示,并將某一問題的若干知識表示在同一網(wǎng)絡中,通用性高、便于實現(xiàn)知識的總動獲取和并行聯(lián)想推理。在知識推理方面,神經網(wǎng)絡通過神經元之間的相互作用來實現(xiàn)推理。

前在許多領域的故障診斷系統(tǒng)中已開始應用,如在化工設備、核反應器、汽輪機、旋轉機械和電動機等領域都取得了較好的效果。由于神經網(wǎng)絡從故障事例中學到的知識只是一些分布權重,而不是類似領域專家邏輯思維的產生式規(guī)則,因此診斷推理過程不能夠解釋,缺乏透明度。

基于模糊數(shù)學

許多診斷對象的故障狀態(tài)是模糊的,診斷這類故障的一個有效的方法是應用模糊數(shù)學的理論�；�于模糊數(shù)學的診斷方法,不需要建立精確的數(shù)學模型,適當?shù)倪\用局部函數(shù)和模糊規(guī)則,進行模糊推理就可以實現(xiàn)模糊診斷的智能化。

基于故障樹

故障樹方法是由電腦依據(jù)故障與原因的先驗知識和故障率知識自動輔助生成故障樹,并自動生成故障樹的搜索過程。診斷過程從系統(tǒng)的某一故障“為什么出現(xiàn)這種顯現(xiàn)”開始,沿著故障樹不斷提問而逐級構成一個梯階故障樹,透過對此故障樹的啟發(fā)式搜索,最終查出故障的根本原因。在提問過程中,有效合理地使用系統(tǒng)的及時動態(tài)數(shù)據(jù),將有助于診斷過程的進行。于故障樹的診斷方法,類似于人類的思維方式,易于理解,在實際情況應用較多,但大多與其他方法結合使用。

設備故障診斷是一種給設備“看病”的技術,是了解和掌握設備在使用過程中的狀態(tài),確定其整體或局部是正常或異常,早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因并能預報故障發(fā)展趨勢的技術。隨著科學技術與生產的發(fā)展,設備工作強度不斷增大,生產效率、自動化程度越來越高,同時設備更加復雜,各部分的關聯(lián)更加密切,從而往往某處微小故障就引發(fā)連鎖反應,導致整個設備乃至與設備有關的環(huán)境遭受災難性的毀壞,這不僅會造成巨大的經濟損失,而且會危及人身安全,后果極為嚴重。因此,設備診斷技術日益發(fā)揮重要作用,它可使設備無故障、工作可靠,發(fā)揮最大效益；保證設備在將有故障或已有故障時能及時診斷出來,正確地加以維修,以減少維修時間,提高維修質量,節(jié)約維修費用。