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        電子設備故障診斷技術論文(2)

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        電子設備故障診斷技術論文

          電子設備故障診斷技術論文篇二

          淺談電子設備智能故障診斷技術

          【摘要】 現代社會的生活中充斥著大量的電子設備。眾多電子設備在長期使用后必然會出現各種技術故障。電子設備的故障診斷技術有傳統與智能之分。本文簡要介紹了傳統故障診斷技術,并指出傳統技術的不足之處。探討智能故障診斷技術的類型和結構,重點介紹了故障診斷專家系統,就其重要技術內核作了說明,最后描述了智能故障診斷技術的發展前景。

          【關鍵詞】 電子設備 故障診斷 專家系統

          隨著科技的發展,越來越多的電子產品給人們的生活帶來了巨大變化。不同行業的生產制造中也因為引進了大型的電子設備,創造了更大的經濟價值。大型電子設備長期處于運行狀態會增多技術故障的發生幾率。人們迫切希望能夠提高設備的故障診斷能力使其保持可靠性。故障診斷的目的在于確保電子設備在工作環境下出現的不明功能失調被迅速查明,確定誘因及性質狀態,為下一步的維修處理提供技術預測。一般而言,電子設備的故障診斷技術分為傳統技術和智能技術。

          一、傳統電子設備故障診斷技術

          傳統的故障診斷技術,以特定領域的理論知識作為技術支撐,需要操作人員保持清醒的認識,能夠通過邏輯判斷來確定故障的位置、種類及可修復程度等。傳統故障診斷技術經歷了閾值診斷和算法診斷兩個階段。較為常用的主要有:

          1.1單信號處理

          由于早期電子設備的集成度不高,一個機組內往往同時存在著大量的集成和分散元件。當操作人員人工使用各種儀表檢測時,若檢測儀表的輸入和輸出值不在理論范圍內,則被認定故障將會出現或已經出現。

          1.2多信號模型

          考慮到元件之間的信號耦合問題,借助信息理論中的定量或定性的方法綜合分析電子設備出現的故障,實現診斷。

          1.3單信號濾波

          濾波診斷改進了傳統單信號處理方法中未考慮動態數據的問題,通過校對時間序列信號傳輸的數據,在濾波變換作用下記錄信號的特征變量,對采集到的特征量賦予閾值實施診斷。

          在多信號模型和單信號濾波中,還積極應用計算機進行仿真實驗來輔助診斷。通過一定的仿真建模,能實時采集動態數據,監控整個系統的運行。

          二、智能電子設備故障診斷技術

          面對結構更加復雜的電子設備,其故障診斷的難度在不斷增加,所提出的診斷技術要求在不斷提高。傳統故障診斷技術在應用過程中逐漸出其不足之處。技術操作本身需要的知識儲備較多,且針對更加深層次的故障發力不足。相比之下,智能故障診斷技術的發展,迅速成為了電子設備故障診斷的首選。

          2.1分類

          智能故障診斷技術根據理論技術的不同可以分為模糊技術、灰色理論、專家系統、模式識別和失效樹分析等。其中,以模糊技術、灰色理論、模式識別和失效樹分析為代表的技術都著重于借助邏輯判斷推理的相關知識,能夠將電子設備診斷中故障模糊定位及定性分類等問題部分解決。而專家系統技術,則重點以自身作為技術開發平臺,融合多種診斷技術,構建完善的智能故障診斷系統。本文探討的電子設備智能故障診斷技術著重以專家系統作為研究對象。

          2.2專家系統

          一個成熟的職能故障診斷專家系統,應該在結構中包含系統知識庫、集合數據庫、推理機、解釋機構、知識獲取和人機交互系統、故障預兆分析和識別系統等。專家系統的不同種類具有不同的區別方式,如按照理論運用方式的不同,可將專家系統分為借助符號處理和借助數值處理兩類;按照理論描述的不同,可以將專家系統的符號處理類再分為框架式、產生式、語義拓撲、面向對象的系統、基于案例分析的推理等,而借助數值處理的專家系統可分為模糊技術、灰色理論、人工神經網絡等。專家系統一般需要考慮以下技術內核:

          2.2.1知識庫

          故障診斷需要建立在一定的知識儲備基礎上,因此建立專家系統的知識庫并積極規劃其中的內容十分必要。規劃后的知識庫更有利于技術理論的搜索和整合維護。具體的規劃方法有:①不同的設備故障具有不同的預兆。根據各類預兆情況整合獨立的知識模塊存入知識庫中供診斷使用。②可以針對電子設備的不同部位常見故障分別做知識儲備。③搭建數學模型,通過不同的表示方法確定不同的知識模塊,用來描述不同的知識運用。④對各領域的專業意見進行收集整理,包括設備理論、標準故障知識、專家的歷史經驗、操作要領等信息。建立不同模塊的知識庫,能夠在故障診斷推理中更便捷的調動知識信息,由各模塊交流診斷對象的內容并自由調度提供服務。

          2.2.2 推理機

          推理機是專家系統的重要部分,充分調動知識來進行邏輯判斷。在借助符號處理的專家系統中,推理機采用符號匹配的形式進行邏輯分析和狀態搜索。而在數值處理的專家系統中,推理機運用數值進行計算來獲得工作進程。推理機使用的推理機制主要是正向、反向和混合推理。一般而言,邏輯推理中的假設由正向推理提出,而反向則用來驗證邏輯的真偽。

          2.2.3 不確定性

          故障診斷存在一定的不確定性。引發不確定性的原因可能來自于故障預兆模糊、實施傳遞的信號數據不精確、系統在讀取知識規則時出現失效等情況。一旦出現不確定性的問題,需要借助包括整理理論、模糊判斷、灰色理論在內的確定性理論來解決。

          三、智能電子設備故障診斷技術的發展前景

          智能故障診斷技術因其技術先進,操作便捷必然成為未來電子設備故障診斷的主要手段。智能診斷技術具有良好的發展前景。首先可以繼續擴大當前其在遠程故障診斷的優勢,拓展使用領域,提高異地的診斷反應能力。其次,可以加深其在分布式多層次的大型電子設備中的應用。同時,與智能故障診斷技術相匹配的微型便攜式專用儀器的開發,必然提高智能診斷技術的普及率。

          四、結語

          智能故障診斷技術和傳統故障診斷技術在使用操作中是可以相互補充的。這樣能夠快速獲取被診斷對象的故障信息,分析故障并準確定位,同時測試判斷具體的故障部件,及時恢復設備。相信,利用智能故障診斷技術,能夠為大型電子設備的維護管理保駕護航。

          參 考 文 獻

          [1] 謝小軒,張浩,曾斌.制造企業遠程故障診斷服務系統的研究[J].組合機床與自動化加工技術,2000(12).

          [2]劉平.設備智能故障診斷模型建立與研究[J].煤礦機械.2009(6).

          [3]左萬里,武小悅.電子設備智能故障診斷技術發展綜述[J].系統工程與電子技術. 2003(12).1572-1575.

          
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