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模型故障诊断与知识故障诊断的区别
日期：2019-04-15  人气：264
采用“基于模型的"故障诊断”的前提条件是必须建立精确的发动机数学模型和部件的失效模型。基于模型的故障诊断的最突出优点是能够满足实时性要求。发动机是一个复杂的非线性振动系统，振动超标、振动故障受许多因素的影响，因此故障模型的建立困难重重。基于知识的故障诊断的特点是能够充分利用发动机领域专家的知识和经验。当知识库中没有相应的与征兆匹配的规则时，指事先并不知道任何样本的类别标号，通过统计学原理把一组未知类别的样本划分成若干类别，易造成误诊或诊断失败。模糊诊断可以利用专家知识构建模糊规则库，能够充分利用专家的知识和经验，是振动故障诊断领域中较早应用的方法之一。故障特征提取是该方法首要的任务。利用发动机状态分类标签，迭代调整模型参数的数值，不同的逼近策略形成了不同的算法。基于物联网的“数字孪生”理念进一步扩充了PHM的内涵；基于工业云平台的设备在线监测分析技术扩展了应用的广度。从发动机上测试得到的待诊数据，经过推理机的分类后，将输出故障诊断的结果。而且一个适当设计的模糊逻辑系统可以在任意精度上逼近某个给定的非线性函数。随着计算机学习能力和推理能力的不断提高，由历史数据和智能算法组成的诊断系统能够承担更多的自动诊断任务。基于知识的故障诊断的最经典的两种应用形式是专家系统和模糊逻辑。
 
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