杨佳婧，张勤，朱群雄

(1.北京化工大学 信息科学与技术学院，北京 100029； 2. 北京航空航天大学 计算机学院，北京 100083)

故障诊断主要研究如何对系统中出现的故障进行检测、分离和辨识，即判断故障是否发生，定位故障发生的部位和种类以及确定故障的大小和发生的时间等。在存在多种可能故障的情况下，计算各种故障的概率并根据其大小排序。故障诊断发展至今已经有很多方法，许多学者都对其进行过分类。其中德国的P.M.Frank 教授和美国的Venkatasubramanian 教授的分类方法是比较权威的。Frank教授将故障诊断方法分成基于知识的方法、基于解析模型的方法、基于信号处理的方法三大类[1]。Venkatasubramanian教授将故障诊断方法分为基于模型的定量方法、基于模型的定性方法和基于过程历史的方法三大类[2-4]。基于定量模型的方法要求建立系统的精确解析模型，非常复杂，因而难以实现；基于定性模型的方法利用过程作用的机理和系统元素的关系建立一种定性模型来描述系统，并进行故障诊断，故障推理时有一定的难度；基于数据的方法，要求对大量过程历史数据进行数学分析，挖掘出数据中包含的故障信息，必须利用已知的故障模式，对新出现的故障没有识别能力。每一种故障诊断方法都有各自的优缺点，单一的诊断方法不足以构建实时有效的诊断系统。实际的故障诊断系统通常都采用混合的故障诊断方法。其中，将客观定量数据和主观定性信息进行综合利用是重要的研究方向。……