基于贝叶斯网络的超速离心机故障诊断专家系统研究*
2012-07-25韩延喆刘波峰卓思成
传感器与微系统 2012年2期
韩延喆,刘波峰,张 俊,向 阳,卓思成
(1.湖南大学电气与信息工程学院,湖南 长沙 410082;2.长沙易达仪器有限公司湖南长沙 410082)
0 引言
离心机是一种在工业生产中应用非常广泛的高速旋转机械,超速离心机是转速大于30000r/min的高性能离心机。实际使用时,转子在封闭的环境下高速旋转,经历这样的高负荷运行,长时间后即会出现转子不平衡、不对中和转轴磨损等一系列机械故障,并由此引发异常振动,使其故障率增高,影响生产和操作人员的安全性[1]。目前,国内对于离心机的故障诊断主要采用人工感官和简单仪表诊断,存在诊断效果差、耗时长、准确性低等问题。因此,研究一种超速离心机专用的故障诊断专家系统是十分必要的,可以有针对性的对超速离心机运行过程中出现的各种故障进行及时的诊断。
专家系统是一个智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术和计算机技术,根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验,进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。专家系统一般由知识库、推理机、知识获取机构、解释机制、综合数据库和人机界面组成[2]。专家系统常用的推理方法有基于规则的推理方法、基于人工神经网络的推理方法、基于模糊理论的推理方法与基于贝叶斯网络的推理方法等。……
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