设备故障诊断系统
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设备故障诊断系统范文第1篇
中图分类号：TP202 文献标识码：A
0引言
烟草物流系统作为一种复杂的综合性生产物流系统，涉及打叶复烤、制丝、卷接包生产过程以及物料处理、搬运作业、仓库管理、信息系统等方面，担负着卷烟原辅材料的入库、存储、供应及卷烟成品的入库、存储、分拣发货、废料回收等多项工作，是连接企业生产、营销、采购供应及回收的枢纽。烟草物流系统自动化已成为提高烟草企业自动化水平和管理水平的重要手段。
伴随烟草工业朝着大规模化、连续化和自动化方向发展的进程，一些技术含量高的物流设备如穿梭车、立体高架仓库、工业机器人、自动导引车（AGV）等在烟草物流系统中得到了广泛应用。生产技术的飞速发展，使得设备工作强度不断增大，生产效率、自动化程度越来越高，同时设备更加复杂、各部分的关联愈加密切，从而往往某处微小故障便可引发链锁反应，导致整个设备乃至与设备有关的环境遭受灾难性的毁坏，这不仅会造成巨大的经济损失，而且会危及人身安全，后果极为严重。目前许多中小型卷烟厂设备构成复杂：一方面是老、旧设备大量存在并要继续使用，另一方面是新技术、新设备不断引进，而且型号繁杂，技术等级高低不一。烟草物流系统自动化程度的提高，迫使卷烟生产制造更加依赖于物流设备的正常运行，然而国内物流设备进口居多，价格昂贵，更新维护难度大。为进一步推进设备管理现代化，保证设备安全可靠运行，减少设备故障时间，提高企业生产效率，实现烟草物流设备维护诊断智能化势在必行。
本文分析了设备维护管理及故障诊断技术在烟草行业的发展与应用，以绵阳卷烟厂成品物流系统为研究对象，设计开发了一套集设备监控管理、故障诊断分析于一体的物流系统设备维护管理及故障诊断系统。
1面向烟草行业的设备维护与诊断
目前应用于烟草行业的现代物流控制系统更多的偏重于对所管理的物品进行跟踪、统计和分析，对设备运行情况却缺乏卓有成效的故障监控、及预警功能，缺乏对设备可靠的运行统计，无法提供完善的运行分析数据；并且无法为维护人员提供必要的故障诊断辅助功能，从而导致维护人员在进行设备维护保养时常处于被动，维修及保养效率低下。随着计算机技术的普遍应用，以及现代测量技术和信号处理技术的迅速发展，设备维护与诊断技术不断发展完善，并在采矿、冶金、航空、航天、军事装备等领域得到了广泛应用。先进的物流设备需要先进的管理方法和先进的维修技术，近年来先进设备的不断引用，也使得设备维护与诊断技术在烟草行业得到了充分应用与发展。
高强等人针对烟草流企业设备管理的特点，通过将以往分散的设备管理部分集合在一起，在Visual Studio 2008 环境下运用C#语言采用.NET技术开发了一款设备管理系统。该系统的应用实现了对设备管理过程的信息化，通过将设备相关的运行数据记录到设备管理系统中，使得对设备运行状况的管理从原来的人工记录，依靠经验维护，上升到计算机集成信息化的预防性维护管理，切实提高了设备管理实际应用水平。
山东大学何印洲等人以卷烟设备为背景，通过对现有设备维护管理的业务流程进行分析总结、并在此基础上进行优化设计，使用VisualC++6.0和C/C++语言以及SQL Sever数据库，开发了一套卷烟设备维护管理系统，研究实现了设备分类、编码、点检周期和手册电子化等关键技术，针对设备的故障检测提出了一种基于曲线拟合的故障检测方法，但该方法的实用性缺乏进一步的实际应用验证。
于康康等人针对有轨巷道堆垛机，运用传感器对其进行实时监控，然后利用OPC-XML技术和web技术实现采集所得信息的远程传输，最后运用故障诊断专家系统对信息进行分析、研究，测试结果表明上述方法有利于远程技术支持人员及早发现问题，解决问题，及时排除故障，可为用户提高了工作效率，减少了维护时间和成本，具有一定的参考价值。章品等人通过分析堆垛机故障发生的机理，建立了系统的堆垛机故障树，结合故障树分析法，进一步建立了堆垛机工作中可能发生的各种异常状态的知识库，为堆垛机故障诊断专家系统的实现奠定了基础。
湖南大学汪祥等人根据卷接机组故障特点，设计开发了高速香烟卷接机组故障诊断专家系统。在获取了大量故障知识的基础上，分析了卷接机组故障的特点，提出了利用数据结构中树的概念来对故障进行分类的观点，并对卷接机组的故障进行了分类。结合各推理方法的特点，提出了 RBR、CBR 和ANN 相结合的集成故障诊断策略，设计了集成故障诊断专家系统的结构和推理方案，研究了系统综合知识库和集成推理机制的设计和实现技术。用 VB6.0 和Microsoft Access 数据库管理工具完成了卷接机组集成故障诊断专家系统的开发，并通过故障实例对系统进行了验证。
2烟草物流系统设备维护管理及故障诊断系统
物流设备是烟草企业进行生产的重要物质基础，在很大程度上决定了企业的生产力，因此建立设备维护管理系统，辅助管理决策，才能适应企业设备维护管理的发展要求，推进企业信息化建设的进程。目前企业对设备的维护管理往往停留在静态信息的管理上，无法做到对设备的整个生命周期的动态管理，因此开发一套功能完善的设备维护管理及故障诊断系统是十分必要的。
2.1系统总体概述
整个系统通过现场PLC实时收集、汇总设备运行数据；以Intouch组态软件为平台，实现对现场设备的维护管理任务，包括设备台帐管理、设备运行管理、设备维护管理、设备点检管理、设备管理等任务；引入Petri网实现对成品库物流系统进行建模分析，并通过仿真验证所建模型的可行性与可靠性；采用C#语言与SQL数据库开发一款故障诊断软件，基于故障树规则匹配与专家系统实现设备故障诊断的智能化，并以GSM无线模块为辅助实现远程故障报警功能；运用基于Petri网的系统模型仿真实现故障重构功能；采用基于多方法融合的故障预测技术实现物流设备的故障预测功能。系统整体结构如图1所示：
2.2基于OPC技术的数据采集子系统
成品物流控制系统以PLC为核心，采用集中―分散控制，主PLC通过工业以太网连接现场控制设备。由于主PLC选用罗克韦尔（AB）ControlLogix系统，运用件烟输送链路的控制；堆垛机、码垛机器人、穿梭车、升降机等单台智能设备分别采用不同系列的西门子PLC进行控制。因此，采用OPC技术确立统一规范的数据接口，可以灵活、快捷地以现有PLC控制器为基础，通过工业以太网采集得到底层不同设备的状态信息，以供Intouch组态软件及C#编写的故障诊断软件使用，实现不同软件模块间的信息交互。
2.3设备状态远程监控优化
以Intouch组态软件为平台，组态实现现场物流设备状态的远程实时监控。针对Intouch组态软件在可视化程度方面的不足之处，在普通组态监控界面基础上进行了优化设计，采用将三维制图软件（3DMax、Solidworks）绘制渲染的位图导入组态软件的方法，以增强 Intouch组态可视化效果，同时利用脚本语音设计实现组态元件任意曲线的运动控制，弥补组态软件中不能进行曲线运动的不足，增强组态动画的实效性，从而更加真实地反映设备的运行状态。
2.4设备维护管理子系统
采用C#开发实现烟草物流系统的设备维护管理，完成设备管理过程信息化和智能化，实现常规设备维护管理的各项功能。设备管理系统具体功能设计及电子记录表格样式如图：2、3所示。
2.5故障诊断专家系统
综合故障树便于对事件分析、规则匹配推理的直观性和速度快的优点，建立一种以故障树来获取和分析知识，以规则匹配来进行推理的故障诊断专家系统结构。采用C#语音与SQL server编写故障诊断软件，利用人工智能技术及专家系统对电气设备运行中出现的故障进行推理分析，第一时间报警故障节点、故障类型及故障原因等信息，同时给出故障处理意见与操作流程。图4所示为故障诊断流程示意图，图5所示为专家系统设计示意图。
利用Petri网图形演绎方法，通过将系统所不希望发生的事件作为顶库所，逐步找出导致这一事件的所有可能因素作为中间库所和底库所，分析系统故障，建立Petri 网故障模型，仿真计算各类潜在故障发生的概率，以达到故障预测作用和故障重构功能。基于系统大量的历史运行数据与仿真实验数据，利用数理统计与数据驱动技术，融合多种故障预测方法，形成科学完善的故障预测机制。通过分类分机型对设备故障时间、故障频率的进行统计分析和机理分析，确定设备故障发生周期，在故障预测基础上重点维护保养，尽可能减少生产过程中突发的设备事故。
2.6基于GSM的远程故障报警
烟草物流系统中堆垛机、穿梭车、码垛机机器人属于全自动化运行设备，大部分时间都工作在无人值守状态，当设备出现故障时如何让维护人员及时察觉，第一时间掌握故障信息，并能对设备实施远程重启故障恢复等控制手段非常重要。目前借助Internet 网络进行远程故障维护是解决上述问题的手段之一，但是用这种方法解决问题，仍然需要有人员在网络终端职守，实现多点分布式报警技术方案复杂、成本高，并且受到网络覆盖范围上网手段等条件的限制，很难做到随时随地无缝地监控远程设备。GSM移动通信网是目前覆盖范围最广泛的网络，组网简单容易，利用GSM网络通过短信的方式对远程设备进行故障检测和监控经济实用。
3结论
搞好设备管理和运行维护是烟草企业提高投资效益的重要保障，是固定资产保值、增值的有效途径，是提高生产效率，提升经济效益，降低设备使用费用的重要途径，也是增强烟草企业竞争能力的迫切需要。应用故障诊断技术对烟草物流设备进行监测和诊断，能及时地、正确地对各种异常状态或故障状态做出诊断，预防或消除故障，对物流设备的运行进行必要的指导，提高设备运行的可靠性、安全性和有效性，以期把故障损失降低到最低水平。
参考文献
[1] 伍金成.烟草工业设备管理工作探析[J].科技风，2013（13）：225.
设备故障诊断系统范文第2篇
【关键词】大型水电厂设备;远程状态监测;远程故障诊断
我国电力企业改革的不断深入，导致了发电企业将设备可靠性的提高与维修成本的降低作为了其经济效益的考核指标之一。当前，水电厂对于设备的检修采用的是定期制度，这种检修的制度一方面盲目性较强，另一方面对设备的故障只能够事后检测，不能够提前防范。因此，本文提出了远程状态监测与故障诊断系统，实现设备可靠性的提高与维修成本的降低，提高发电企业的经济效益。
一、水电厂设备状态监测和诊断现状
当前，我国常规的水电装机容量已经位居世界第一位，而且状态检修也受到了越来越多人的重视，对设备监测与检修工作进行了探索。国内外当前的设备监测与诊断系统大都是包含多个在线监测系统，但是各个系统之间只是单纯的叠加，并不能够形成集成化设备监测与诊断平台。当前，国外已经开发出了可集成化的系统平台，如美国本特利内华达的3500系统+System1系统，瑞士的VM600 系统，芬兰Rovsing公司的Dynamics系统等。
二、系统构建
（一）规划目标
对大型水电厂来说，实现设备的状态检修，需要通过检测和诊断系统来实现，在各个监测点都会安装子检测系统，这些检测系统共同构成了一个完整的检测诊断网络，并且以中心诊断层向外散发，逐渐扩散到各个子监测点，再由子监测点向外散发到用户的访问层，这不仅构成了一个完整的大型变电站监测与诊断体系，同时也在水电站布下了全覆盖的动态检测网。
在构建系统时，应该充分考虑电站选址的实际情况，综合其他机组的参数、引进设备的特点、电站所在位置的地理环境特点等内外部因素，并在此基础上确定好水电站设备的选型，对整个结构体系有全面的把握，最终确定检测的对象，以及采取的监测方法，建立起对大型水电站的远程实时监控体系，使水电站时刻在动态监测系统的监测与保护中，维持各设备的正常运行。
实时在线监测系统能够有效的对各设备的运行状况进行评估，若设备处于非正常的状态，则系统能够及时的发出警报，提示工作人员系统存在设备漏洞，需要进行维修。另外，该系统还具备初步诊断故障的功能，系统中带有各项设备的历史运转记录，并且能够综合设备的特征来进行综合评估，初步诊断出故障产生的地点、故障的类型、产生的原因、造成危害的程度，甚至初步预测出故障可能的未来走势，为维修人员的维修工作提供有价值的参考。
（二）阶段实施步骤
首先，对当前的各监测点系统进行整合，以中心诊断层作为整个监测系统的核心，将各个子系统连接在一起，最终能够形成一个全面的、开放式的，并且分层分级的监测网络，对水电站设备的运行状态进行实时监测。
其次，在安装好各监测子系统之后，需要综合当前机组状态监测技术的发展程度，应选择适合该变电站系统架构的监测技术来对各项指标进行监测，如发电机气隙、机组噪声、GIS局放、机组稳定性等等。在前期试验阶段，可先选择一台机组进行实验，在确保无误之后再扩散到其他机组上，并最终形成一个全面囊括各子系统的监测体系。
三、监测与诊断系统的结构
依据上文中系统构建目标，大型水电厂设备远程状态监测与故障诊断系统的构建机构如图1所示。
图1 大型水电厂设备远程状态监测
与故障诊断系统结构图
（一）电站监测层概述
所谓的电站监测层其主要是由厂级数据服务器和监测装置等两个部分组成，其主要职责通过整合各个装置的离线监测数据和在线监测数来分析出系统所需要获取的数据，然后将整合之后的数据通过统一的格式向服务器进行发送。厂家数据服务器则主要被用于储存各个厂家的各种监测数据。
（二）中心诊断层概述
所谓的中心诊断层主要是负责数据接收、储存、发送数据等功能，整个过程中主要实现了为系统提供各种数据的分析和诊断。
四、监测与诊断系统的建设模式
（一）数据存贮与数据传输所采用的模式
表1 子系统测点参考数量
序号 内容 测点数
1 空气间隙 16
2 线棒振动 5
3 振动摆度 7
4 电气绝缘 4
5 磁场强度 2
6 水压脉动 6
7 空气气蚀 7
8 常规参量 32
在对水电厂的数据进行监测的过程中，其检测的内容包括机组稳定、水轮机效率、环境噪音、局部放电等方面，会设置多个机组监测点（如表1所示）。如果将水电厂的所有监测数据进行统计之后将会出现非常庞大的数据量。如果采用实时传输的方式，则需要庞大的网络配置才能够进行，而且在数据的存储方面也非常困难。水电厂的这些监测数据具有突变量不大的特点，因此只需要提取其中的特征数据就能够满足监测的需要，将这些数据按照统一的数据格式进行传输与存储。
在监测与诊断系统对数据进程存储的过程中，实时数据库由于其高压缩比及分布式的特征而非常实用。对于特征参数而言，所有的数据服务器都需要全部保存的，而波形数据则不同，厂级数据服务器需要对原始的波形数据进行完整保存，但是诊断中心则只需要保存部分波形数据，在必要的时候能够对厂级数据服务器中的波形数据进行实时召唤，从而是实现对多个电站设备状态进行集中的监测与诊断。
（二）监测与诊断系统安全模式
设备远程状态监测与故障诊断系统中的安全包括两个方面，一方面是网络安全，需要参照各种相关的规定以及电厂外接系统的实际情况，对系统中的数据需要进行横向的隔离与纵向的加密。
五、总结
状态检修指的是通过对水电厂设备的状态进行监测，并在对监测结果进行分析的基础上对检修的项目进行安排。这种检修方式比较具有针对性，而且能够对设备的故障进行提前的防范，能够有目的的进行检修，从而提高检修的效率。本文对大型水电厂设备远程状态监测与故障诊断系统的构建进行了阐述与说明，系统通过该系统来使水电站设备的可用率得到提高，使设备的维修成本得到降低，延长设备的使用寿命，真正促进水电厂经济效益的提高。
参考文献
[1]顾倩，陈思明，李思思，等.基于低碳理念的水电厂设备管理方案的规划研究[D].浙江大学，2012.
设备故障诊断系统范文第3篇
关键词：液压传动系统;故障诊断
一个液压系统工作是否能够正常工作,关键取决于压力和流量是否处于正常工作状态,以及系统温度和执行器速度等参数是否正常。液压系统的故障现象是各种各样的,同一因素可能造成不同的故障现象,而同一故障又可能对应着多种不同原因。如:油液的污染可能造成液压系统压力、流量或方向等各方面的故障,这给液压系统故障诊断带来极大困难。为此,本文就液压系统故障诊断方法进行必要的探索与分析。
1.故障诊断的一般原则
分析问题是解决问题的前提,正确分析故障是排除故障的前提,液压系统故障大部分并非突然发生,故障发生前总有先兆,如果先兆没有引起注意,当先兆发展到一定程度就会发生故障现象的发生。引起液压系统故障的原因是多种多样的,并不是无固定规律可寻,而是有一定的规律可寻的。统计表明,液压系统发生的故障大约90%都是由于操作手和工作人员没有按照规定对机械和设备进行必要的保养和检查所致。为了快速、准确、方便地诊断故障,必须充分认识液压故障的特点和规律,以下原则在故障诊断中值得遵循:
1.1 检查液压系统工作环境。
正确的工作环境和工作条件是液压系统正常工作的前提。液压系统要正常的工作,需要一定的工作环境和工作条件作平台,如果工作环境严重不符合该系统正常工作的标准,想要系统不出现故障几乎是不可能的,所以在故障诊断之初我们就应该首先判断并确定液压系统的工作条件和环境是否正常,对于不符合标准的工作环境和条件及时进行更正。
1.2 判断故障发生区域。
根据“木桶原理”我们容易知道,液压系统故障发生是因为整个系统最薄弱的一个环节出现了问题,所以在判断故障部位时应该根据故障现象和特征确定与该故障有关的区域,逐步缩小发生故障的范围,有针对性的分析故障发生原因,最终找出故障的具体所在,做到把复杂问题简单化。
1.3 对故障进行综合分析。
根据以上的方法找到故障后,就应该逐步深入找出多种直接的或间接的可能原因。为避免盲目性,我们必须根据液压系统基本原理,有针对性地进行综合分析、逻辑判断,尽量减少怀疑对象逐步逼近,直到找出故障部位所在。
1.4 建立完善的运行记录。
故障诊断是建立在运行记录及某些系统参数基础之上的。建立系统运行记录,这是预防、发现和处理故障的科学依据;建立设备运行故障分析表,它是使用经验的高度概括总结,有助于对故障现象迅速做出判断;具备一定检测手段,可对故障做出准确的定量分析。
2.传统的故障诊断方法
逻辑分析逐步逼近法是目前查找液压系统故障较为传统的方法。这种方法是通过综合分析和条件判断来实现,即工程机械维修人员通过“看”“听”“摸”“闻”和简单的测试以及对液压系统基本原理的理解,凭工作经验来判断寻找故障和故障发生的原因。这种方法的具体做法是当液压系统出现故障时,因为故障的原因有许多种可能性,一般是采用逻辑代数方法,将可能出现的故障原因列表,然后根据先易后难的原则逐一进行逻辑判断,逐项逼近,最终找出故障原因。
这种方法对于那些经验丰富的工程技术维修人员说,是一个非常有效的方法,因为这种方法在故障诊断过程中要求工程技术维修人员具有丰富的液压系统基础知识和较强的分析问题排除故障的能力,才能够保证诊断的有效性和准确性。但不能看出这种方法的诊断过程较为繁琐,需要经过大量的检查和验证工作,而且只能是定性地分析,诊断的故障原因不够准确,况且也无法减少系统故障检测的盲目性以及拆装工作量,因此,传统的逻辑分析逐步逼近法已远不能满足现代液压系统维修的要求。
3.基于参数测量的故障诊断方法
随着液压系统逐步向大型化和自动控制方向发展,同时出现了多种故障诊断方法。如铁谱诊断和基于人工智能的专家诊断系断,这些方法虽然给液压系统故障诊断带来广阔的前景,但这些方法大都需要昂贵的检测设备和复杂的传感控制系统和计算机处理系统,目前不适应于现场推广使用。下面介绍一种简单、实用的基于参数测量的液压系统故障诊断方法。
设备故障诊断系统范文第4篇
由于机械设备电气系统大多数都在比较恶劣的环境中工作，如受潮受热或者是震动等，因此经常出现各类故障。随着机电技术的进一步发展，机械设备的电气化程度越来越高，电气系统在整个机械设备的运行中占据更加重要的位置，如何采用科学手段对电气系统的故障进行检测与诊断是我们必须要思考的问题。
1. 机械设备电气系统概述
机械设备电气系统主要由两部分组成，其一是电气设备，主要包括启动系统、蓄电池、发电机以及用电设备等。总结来说电气设备具有以下特征：电器设备上的电路都是模拟电路，因此诊断起来具有多样性的特征。故障诊断过程中会受到很多因素的影响，包括信号的传播和接收能力、噪声以及容差等，因此诊断过程中容易出现失误，一方面是重要故障不容易被诊断出来，另一方面是即使诊断出来，结果的精度也比较低，不能明确故障原因。因此，目前对模拟电路的诊断并没有形成一个标准的体系，仍旧需要将技术人员的经验作为重要依据。
其二是电子系统，包括电子检测系统、电子控制系统、功率控制系统以及传感系统等。电子系统最大的特征就是使用低压直流单线制，采用数字电路对系统整体进行控制。数字电路的状态有两个，分别是0和1，只要将真值表列出来，就能够将原因与结果一一对应。因此，数字电路的诊断具有较强的规范性，且可以实现对检测过程的实时监控，人们对诊断原理的研究也越来越深入，诊断技术之间成熟，一些诊断程序以及先进的诊断设备已经投入使用，并取得了不错的效果[1]。
2. 机械设备电气系统的故障检测与诊断
2.1依靠技术人员的感官进行诊断
电气系统发生故障时，经常出现资冒烟、震动以及火花等易于观察的现象，因此感官诊断是一种重要的故障诊断方法。首先是眼观，主要是“烟”的颜色进行判断，如果看到设备中冒出白烟，可以判断出电气设备过渡受热，是水分蒸发产生大量水蒸气导致的，可以说其并不属于真正的“烟”，只要对其进行烘干处理就可以解决。如果看到设备中冒出黄烟，可以判断出电源过电流导致设备过热，设备上的胶布以及油漆在高温的烘烤下冒出黄烟，需要进一步检测过电流产生的原因并及时处理，防止设备被烧坏。如果看到设备中冒出黑烟，可以判断出系统中的某个电气设备已经被损坏，绝缘系统失去作用，需要马上断开设备，对受损设备以及损坏原因进行检查，并及时更换。
其次是耳听，如果设备铁芯中含有线圈，通电后就会发出声音。如果发出嗡嗡声，声音比较柔和均匀，就可以判断出设备处于正常工作状态下；声音比较急躁，大小不均匀，可以判断出设备通电电流发生急剧变化，有可能是机械故障，也有可能是电气故障。如果发出滋滋声，可以判断出设备出现不正常放电问题，有可能是设备发生短路，也有可能是导体连接处发生电弧。如果发出“啪啪”声，声音比较响亮，类似放枪，可以判断出设备中的元件可能已经被烧熔。如果声音比较沉闷，可以判断出故障点不在外侧，而是在深处。
最后是触摸，技术人员将手放在设备外壳上，如果感觉非常烫，说明表明温度达到了50度，而电器设备的内部温度一般比外壳要高出10度到20度，说明设备内部温度很有可能已经超过了电动机的工作的极限温度。如果不采取降温措施，电动机就会加速老化，降低使用寿命。
2.2短路与断路检测法
首先是试灯检测法，就是将发动机用夹子夹住，接通开关以后，用测试棒逐段检测，如果试灯亮了，说明电路正常接通。如果试灯不亮，说明发生断路故障，故障点就处于亮灯和不亮灯之间。
其次是利用电压表对断路情况进行检测，需要在发动机上连接直流电压表的一个接线柱，将测试棒从另一个接线柱上引出，之后接通开关，对设备进行逐段检查。如果电压表存在指示电压，说明电路正常接通。如果电压表中没有指示电压，说明发生断路故障，故障点位置就处于有无指示电压的两点之间。
最后是电源短接检测法，这种方法主要用来判断设备是否发生短路故障。按照检测要求连接好电路后通电，如果保险丝熔断，说明存在短路故障，检测短路具体部位时，可以采用电源短接法。将火线从蓄电池上引出，从用电设备向着开关方向逐段接触检测，根据设备反应判断出故障位置。
2.3综合诊断法
电气系统的检测有很多种方法，这些方法虽然在维护机械设备稳定运行中发挥重要作用，但是仍旧不能满足实际需要。首先，检测功能比较单一，每次检测大多数都是针对一种或者是几种电气设备，综合性不强；其次，检测过程中的自动化程度不高，检测效率还有待提升；最后，故障诊断结束以后，经常出现误报或者是漏报问题，为后续维修工作带来麻烦。为了解决上述问题，人们提出了综合诊断方法，就是在计算机系统的支持下，将各种诊断方式综合起来使用，取长补短。该种诊断方式的应用范围较广，自动化程度高，可以对输出电压以及激磁电流等重要设备信息进行时时采集，系统自动将收集到的数据进行处理，根据处理结果判断出故障位置，并在系统中直接显示出来。技术人员可以根据系统显示的故障位置以及故障类型直接对设备进行检查，针对性较强，用最短的时间修复故障，保证机械设备的正常运行。
2.4红外线诊断法
设备故障诊断系统范文第5篇
Abstract： According to the characteristics of fault diagnosis of communication instruments in TT&C-ship and the needs of diagnosis， we made fault tree analysis and expert system technology were combined ，based on this，we designed the complete system model， designed knowledge model， designed fault diagnosis flow of the common meteorological instruments. The system should made operator lookup and solve instruments fault quickly and true.
关键词： 通信装备；故障诊断；故障树；专家系统
Key words： communication instrument；Fault Diagnosis；Fault Tree；Expert System
中图分类号：V55 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）33-0190-03
0 引言
目前测量船在用的通信装备技术含量高、工作原理复杂、专业性强、种类繁多，测量船出海期间通信的实时性对通信保障工作提出极高的要求，同时长时间的海上船摇对通信装备也具有很大的影响，这些因素都为科技人员对通信装备维护保养设置了很高的标准，同时要求一旦装备发生任何故障，科技人员要能够快速定位解除故障，对岗位人员的故障排查、定位能力要求很高。而当前航天测量船对通信装备的故障诊断排查主要依靠科技人员的经验积累来完成，效率不高。因此，设计一套测量船通信装备故障诊断系统用来有效辅助科技人员快速、准确进行装备故障诊断，便成为当前一个迫切需要解决的问题。
1 设计思想
故障树分析法[1]是一种将系统故障形成原因按树枝状逐级细化的图形演绎方法。它通过对可能造成系统故障的各种因素（包括硬件、软件、环境、人为因素等）进行分析，画出逻辑框图（故障树）；再对系统中发生的故障事件，由总体至部分按树枝状逐级细化分析。常见的故障树诊断主要有逻辑推理诊断法和最小割集诊断法[2]。
专家系统[3]是一种智能计算机程序，它是运用知识和推理来解决只有专家才能解决的问题。由于不同的专家系统所需要完成的任务和特点不同，其系统结构也不尽相同。目前比较流行的专家系统的一般结构包括人机接口、推理机、解释器、知识库管理模块、综合数据库、知识库。
针对航天测量船装备故障诊断的特点及诊断需求，根据优势互补原则，从产生与作用、知识获取、知识转换、诊断功能的扩展等方面归纳分析出故障树分析法与专家系统的结合点，作为故障诊断系统的设计思想。
1.1 从专家系统与故障树的产生和作用来看，两者是有一定联系的 故障树是图形化的用于系统可靠性分析和故障诊断的模型；而专家系统是当系统失效时综合利用各种诊断信息，依据知识库中的知识，通过推理确定系统的故障原因，并给出排除故障的方法和建议。
1.2 从专家系统知识获取的角度来看，故障树分析法也是一种基于诊断模型的知识获取方法，该方法在故障诊断中的应用在一定程度上解决了专家系统在实际应用中对动态系统知识获取的瓶颈问题。
1.3 从故障树知识与专家系统知识转换的角度来看，故障树具有标准化的知识结构。故障树的顶事件对应于专家系统要分析解决的任务，其底事件对应于专家系统的推理结果；而故障树由顶到底的层次和逻辑关系对应于专家系统的整个推理过程。
1.4 从故障树分析方法对专家系统故障诊断功能的扩展角度来看，逻辑推理诊断法用故障树中各底事件、中间事件、顶事件的发生概率对故障树转化生成的规则进行排序，提高了系统搜索匹配规则的效率；在最小割集诊断法中，引入最小割集重要度和底事件概率重要度，提高了故障诊断命中率，减少了测试工作量。故本系统设计中采用逻辑推理诊断法和最小割集诊断法结合的故障诊断方法。
2 总体模型设计
航天测量船通信装备故障诊断系统主要包括六个功能模块，分别为：系统管理模块、知识库管理模块、故障诊断模块、诊断维修记录模块、辅助工具模块、帮助模块等六个模块。其中每个模块可以分别通过包含各自的子模块来具体实现。系统模型如图1所示。
2.1 系统管理模块 主要实现数据库连接配置、用户登录、用户管理、修改密码等功能。
2.2 知识库管理模块 主要实现对知识的获取、管理和维护，以使知识库不断完善。
①知识获取子模块：可通过向导和设计视图两种方式获取知识。向导方式适用于初次创建某装备知识库；设计视图方式适合于对已初步形成的某装备的知识库实现有针对性的局部知识获取。②知识管理子模块：实现将知识以数据库表的形态呈现给用户，以便用户对各种表中存储的知识直接进行添加、删除、编辑、查询等操作。③知识检索子模块：将知识按照不同的装备、不同的归属结点以及不同的知识类别进行列表索引。④知识备份子模块：主要实现对数据库中全部知识的复制备份。
2.3 故障诊断模块 主要实现对选定装备的故障诊断工作，提供逻辑推理和最小割集两种诊断方法。
①故障识别子模块：主要通过与用户交互相关的诊断信息来实现故障类型的判断。②逻辑推理诊断子模块：主要实现利用逻辑推理诊断方法进行故障诊断。③最小割集诊断子模块：主要实现利用最小割集诊断方法进行故障诊断。④诊断维修记录参考子模块：将调用逻辑推理诊断子模块或最小割集诊断子模块进行故障诊断的故障类型相关诊断维修记录提供给用户参考，帮助用户进行故障维修。⑤排故措施参考子模块：对调用逻辑推理诊断子模块的诊断最终结论或最小割集诊断子模块中的每一步诊断提示给出相关的排故措施，帮助用户进行故障维修。⑥诊断维修记录存档子模块：当用户对故障诊断的结论进行维修验证后，需提交此次故障维修相关信息，如维修结论、维修结论描述、维修解决方案、维修人员、维修时间、维修地点、装备编号、生产厂家、服役时间等要素。
2.4 诊断维修记录模块 主要实现对诊断维修记录的查询、增加、删除、编辑等管理维护以及对系统存档的诊断维修记录进行定量分析。
2.5 辅助工具模块 主要提供一些系统的辅助工具功能，如Visio绘图工具、打印、记事本、计算器等。
2.6 帮助模块 主要包括关于系统的简单信息和使用帮助。
3 诊断知识库E-R模型设计
诊断知识库中拥有知识的数量和质量是本系统性能和问题求解能力的关键因素[4]，根据面向对象的不同可将故障诊断知识库大致分为七个数据表：结点表、故障类型表、故障树节点事件表、故障识别规则表，故障规则表、测试条目表、排故措施表。图2为通信装备故障诊断知识库的E-R图（下划线的数字表示是其所属实体的主键）。
图中数字标示的含义具体如下：
1：结点名称；2：结点编号；3：结点层次；4：结点所属仪器装备编号；5：父结点编号；6：子结点编号组合；7：结点原理（文字说明）；8：结点原理图编号；9：维修知识属性；10：维修知识内容；
11：故障类型名称；12：故障类型编号；13：故障类型所属结点编号；14：故障树结构图编号；15：故障原理图编号；16：故障原理（文字说明）；17：下级链结故障（树）类型编号组合；18：故障识别规则编号；
19：故障树节点事件编号；20：节点事件；21：节点事件层次；22：事件性质；23：父节点事件编号；24：子节点事件编号组合；25：本节点事件与子节点事件的关系；26：节点事件隶属故障类型编号；
27：故障识别规则编号；28：故障类型权值；29：故障征兆编号组合；30：故障征兆对应的域值编号组合；31：故障征兆对应的条件权值组合；32：用户确认的故障征兆对应的可信度组合；33：前件关系；34：追加关系；35：追加前件的规则编号；36：结论编号；37：规则强度；38：规则阈值；39：结论域值；
40：故障规则编号；41：规则隶属的故障类型编号；42：规则前件编号组合；43：规则前件关系；44：追加关系（前件）；45：追加前件的规则编号；46：规则结论编号组合；47：规则结论关系；48：追加关系（结论）；49：追加结论的规则编号；50：结束标志组合；51：规则属性组合；
52：测试条目编号；53：测试条目隶属的仪器装备编号；54：测试条目内容；55：测试条件；56：测试工具；57：测试位置；58：测试位置图编号；59：测试方法与步骤；60：标准测试值；61：实际测试值；
62：排故措施编号；63：排故措施针对的诊断最终结论编号；64：排故知识（文字说明）；65：排故图编号。
4 故障诊断流程
本文中对诊断流程设计考虑了系统使用的逻辑推理诊断法和最小割集诊断法。图3为故障诊断流程图。
用户可通过两种方式进入故障诊断流程：
①第一种方式：用户直接选择装备名称、型号、故障类型。系统将该故障类型直接调入“故障识别冲突集”中，转入第④步；
②第二种方式：用户根据自己的相关经验，选择故障可能发生的最小范围的结点，也可以同时选择提交故障征兆以及故障征兆发生的环境、条件等域值；
③若用户在第②步中同时提交了结点和故障征兆两类信息，则系统根据用户提供的诊断信息，按照搜索和故障识别规则的匹配策略把相匹配的故障识别规则结论放入“故障识别冲突集”中。若“故障识别冲突集”为空，则返回至第②步。若不为空，则转入第④步；
④系统按照故障类型权值大小，依次在“故障识别对话”中向用户询问“故障识别冲突集”中的故障识别规则前件的可信度；
⑤系统按照故障规则的匹配策略，判断出该故障类型识别是否成功。若故障类型识别不成功，需要修改已提交的某规则前件可信度。若成功则调用故障类型的诊断线程；
⑥用户可选择采用逻辑推理诊断法和最小割集诊断法。若用户选择逻辑推理诊断法，转入第⑦步；若用户选择最小割集诊断法，转入第⑨步；
⑦系统定位到某故障类型，提供与之相关的诊断维修参考。系统按照故障规则的搜索、匹配策略，实现基于故障规则的逻辑推理诊断。若启用的是一条测试规则，则在“故障诊断对话”中依次询问该测试条目，并给出该测试条目的测试工作参考。若此次逻辑推理诊断成功，系统给出最终诊断结论的排故措施参考以及诊断路径解释；若系统得出的最终诊断结论是另一故障类型，则系统自动转入第⑥步。若用户维修验证成功，则按要求将此次诊断维修记录存档后，结束诊断；若用户维修验证不成功，可参阅以往该故障类型的诊断维修记录，帮助用户调整维修方案，也可以转入第⑧步或选择最小割集诊断法进行该故障类型诊断；
⑧系统按冲突求解策略自动调用“故障识别冲突集”中其它故障类型的诊断线程，转入第⑥步或根据用户需要返回至第①步或第②步；
⑨系统为每一步诊断提示，给出相应的排故措施参考、诊断维修记录参考以及提供用户查看该故障树的各最小割集重要度、最小割集中的各底事件的概率重要度等统计数据。若用户在某一步的诊断提示下的维修验证成功，则将此次诊断维修记录按要求存档后，结束诊断；若用户维修验证均不成功，可转入第⑧步或选择逻辑推理诊断法进行该故障类型诊断。
5 结束语
目前，航天测量船对通信装备的故障诊断排查主要依靠科技人员长期累积的经验来完成，具有效率不高的特点。结合了故障树分析法与专家系统的通信装备故障诊断系统的应用不仅可以辅助科技人员快速、准确地进行故障分析、定位，大幅提高排除故障的效率，而且可以协助科技人员找出装备的薄弱环节，并提出相应的改进措施。
参考文献：
[1]刘迅.基于故障树与BAM神经网络的只能故障诊断方法[C].科学技术与工程，2010：3101-3105.
[2]郑丽敏.人工智能与专家系统原理及其应用[M].北京：中国农业大学出版社，2004：131-154.
