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传感与控制技术
人工智能在机械故障诊断中的应用
发布日期：2008-8-11 20:44:58 文章来源：搜电 浏览次数： [pic]336
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1 人工智能在机械故障诊断中的应用方向
所谓机械故障诊断，就是通过机械运行中的相关信息来识别其技术状态是否正常，
确定故障的性质与部位，寻找故障起因，预报故障趋势，并提出相应对策;它以故障机理
和技术检测为基础，以信号处理和模式识别为其基本理论与方法。一般的机械系统故障
诊断系统从物理上划分为机械测量、监视与保护、数据采集、振动状态分析、网络数据
传输五个部分；从功能上，机械系统状态监测与故障诊断系统又可分成数据采集、状态
监测、故障诊断三个部分。
随着现代工业设备和系统日益大型化和复杂化，机械设备的可靠性、可用性、可维
修性与安全性的问题日益突出，从而促进了人们对机械设备故障机理及诊断技术的研究
。并且随着计算机技术及数字信号处理技术的迅速发展，机械设备振动监测与故障诊断
技术被广泛应用于电力、石油化工、冶金等行业的大型、高速旋转机械中。目前这种技
术己成为设备现代化管理和提高企业综合效益的技术基础。国内外实践表明，以振动监
测与故障诊断技术为基础的设备预知维修能节省大量的维修费用，取得显著的经济效益
，而且还能保证设备的安全运行，预防和减少恶性事故的发生，消除故障隐患，保障人
身和设备安全，提高生产率。
传统的诊断方法和理论对单过程、单故障和渐发性故障的简单系统可以发挥较好的
作用，对于多过程、多故障和突发性故障以及复杂庞大、高度自动化的大型设备和系统
，例如汽轮发动机组等，就具有较大的局限性。当前，典型的机电一体化产品——数控机
床、交流伺服驱动装置等正在向数字化、小型化、高精度等方向发展，为监控带来新的
挑战，由于模糊神经网络控制不依赖控制对象和数学模型，具有较强的
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