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风机

(3) 基于人工智能的故障诊断

基于人工智能故障诊断的研究主要分为两类[16]

: 基于知识(符号推理) 的故障诊断和基于*网络(数值

计算) 的故障诊断。

①基于知识的故障诊断

大致经历了两个发展阶段: 基于浅知识(规则) 的*系统和基于深知识(模型知识) 的*系统。*系

统是一种人工智能软件系统,风机, 利用领域*的经验知识, 根据用户给出的关于问题的信息数据, 按照一定的

推理机制, 从知识库中选择对于问题的合理的解释。基于知识的故障诊断*系统有很多优点, 例如: 适合

于模拟人的逻辑思维过程, 解决需要进行逻辑推理的复杂诊断问题; 知识可以用符号表示, 在已知基本规则



风机

析方法不同, 构造了多支承转子系统的单一截面和整机振动分析方法,矿用风机, 利用转子在相互垂直的两个方向振动

之间的相互关系, 可以了解转子的振动全貌, 体现了诊断信息的利用、综合分析的思想。

③ 角域分析

该方法适用于类似风机的旋转机械的非平稳状态分析, 实现的必要技术是对数据采集进行反馈控制, 使

采样频率跟踪转速变化, 将相对频率非平稳的信号转变成相对转子转角为平稳的信号, 在信号幅值相对时间

变化平稳的假设前提下, 对数据进行谱分析,离心风机, 阶次跟踪分析的依据就是这种原理[12]



大多数情况下,屋顶风机, 只对设备进行简单的点测。如重庆大学用 CDMS 系统对云南锡业公司芋山选矿厂风机进行测

试与故障诊断, 成功地诊断出了 8 起轴承故障。还有西安交通大学的采用光纤维局部网的高速旋转 RB20 状

态检测与故障诊断系统 RB20, 西北工业大学的机器设备状态检测和故障诊断系统 MD3905。

近 10 年来, 少数大中型企业安装了*检测诊断设备对风机进行长期检测, 1994 年东北大学与黑龙江

西林钢铁公司烧结厂设计的以 APPLE- 11 微机采样系统为基础的风机在线检测与动平衡系统, 具有显示、打



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