人工智能诊断

智能诊断技术包括: (1)专家系统诊断。专家系统是应用大量人类专家的知识和推理方法求解复杂实际问题的一种人工智能计算机程序。一般包括知识库、数据库、推理机、人机接口及知识库管理系统、解释系统等。故障诊断专家系统是专家系统应用的一个重要分支。 (2)人工神经网络诊断。人工神经网络以其大规模并行处理能力、自适应学习能力、分布式信息存储、鲁棒性、容错性和推广能力等特点在故障检测和诊断领域受到广泛重视。应用对象主要是设备和子系统。 (3)模式识别诊断。模式识别诊断是将系统的工作流程经过仿真和分析，加上人的经验，建成各种故障模式，并根据测量信息，确定系统属于哪种模式，从而检测和分离故障。它包括个体识别法和群体识别法两种。 (4)故障树分析法。故障树分析法是一种自上而下逐层展开的演绎分析法。它以系统或设备最不发生的故障为顶层事件，向下逐层查出导致该事件发生的全部原因，以一种特殊的倒立树状逻辑因果关系图(即故障树)，表示事件的逻辑关系，并进行定性、定量的安全性和可靠性分析。该方法是比较常用的故障诊断方法，主要用于简单对象的离线诊断。 (5)模糊诊断。模糊概念是内涵确定而外延不确定的概念，如:“电压过大”，“电机过热”等。正是由于这些模糊知识及故障诊断中的经验知识存在，所以模糊诊断技术具有较多的使用场合。 (6)灰色系统理论诊断。灰色系统理论是我国学者邓聚龙1982年首先向国际提出的，灰色概念是外延确定而内涵不确定的概念，如“机器人失控”。灰色系统是指部分信息清楚而部分信息不清楚的系统。灰色系统理论是控制论观点和方法的延伸，它从系统的角度出发研究信息间的关系，即研究如何利用已知信息去揭示未知信息，也就是系统的“白化问题”。一个运行中的设备实际上就是一个复杂的灰色系统。这个系统中，有的信息能知道、有的信息不准确知道或不可能知道，故障诊断就是利用已知信息去认识含有不可知信息系统的特性、状态和发展趋势，并对未来作出预测和决策，实际上是一个灰色系统的白化过程。其中灰色预测模型、灰色关联度和灰色聚类法等理论方法已在时序模型定阶、预测和故障诊断中得到初步应用。 (7)小波分析诊断。小波变换是近几年得到迅速发展并形成研究热点的信号分析新技术，被认为是对傅立叶分析方法的突破进展。 (8)遗传算法诊断。遗传算法的主要特点是群体搜索策略和群体中各个体之间的信息转化，可并行地爬多个峰，搜索不依赖于梯度信息，采用概率的变迁规则来指导它的搜索方向。它尤其适用于处理传统搜索方法中难以解决的复杂问题和非线性问题，不仅避免了局部优化算法的缺陷，而且可以利用固有知识缩小搜索空间，避免其他全局优化算法产生搜索的组合爆炸。 (9)集成化诊断。

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