隨著人上智能及計算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，基于知識的方法在故障診斷中得到越來越廣泛的應(yīng)用·目前應(yīng)用到水泵故障診斷中基于知識的方法主要有粗糙集理論、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等。
粗糙集理論足波蘭學(xué)者Z Pawlak于1982年提出的一種用于處_理不完整不精確知識的數(shù)學(xué)方法，該理論不需要關(guān)于數(shù)據(jù)的任何初始或附加信息，直接對不完整不精確數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。近年來，粗糙集理論發(fā)展迅速，已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了應(yīng)用。有人利用粗糙集理論對離心泵的特征參數(shù)進(jìn)行約簡，并優(yōu)選出最簡決策表，形成標(biāo)準(zhǔn)特征庫，提高了故障診斷的速度和精度。但當(dāng)故障形式和特征參數(shù)較多時，則有可能會導(dǎo)致較大的決策表以及較多的規(guī)則數(shù)日。同時，由于許多實際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)經(jīng)常足不斷更新的，因此如何動態(tài)地修正現(xiàn)有模型結(jié)構(gòu)和規(guī)則集·提高系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)能力，還有待于做進(jìn)-一步的研究。
基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法其實是一個計算機(jī)智能程序，計算機(jī)在采集被診斷對象的信息后，綜合運用各種規(guī)則(專家經(jīng)驗).進(jìn)行一系列的推理，必要時還可以隨時調(diào)用 各種應(yīng)用程序，運行過程中向用戶索取必要的信息后，就可快速她找到最終故障或最有可能的故障，再由用戶米證實。它一般由數(shù)據(jù)庫、知識庫、推理機(jī)、解釋機(jī)制以及計算機(jī)接口 5部分組成，其中知識庫中存儲診斷知識，也就是故障征兆、故障模式、故障成因和處理意見等內(nèi)容，而數(shù)據(jù)庫中存儲了通過測量并處理得到的當(dāng)前征兆信息，推理機(jī)就是使用數(shù)據(jù)庫中的征兆信息通過一定的搜索策略在知識庫中找到應(yīng)征兆下可能發(fā)生的故障，然后劉故障進(jìn)行評價和決策，解釋機(jī)制可以以為此推理過程給出解釋，而人機(jī)接幾用于知識的輸入和人機(jī)對話。此種方法在水泵的故障診斷巾已有不少應(yīng)用。
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