引言
诊断专家系统是机械设备智能化检修的重要发展趋势，能够及时发现机械设备的异常状态，尽快找出异常原因，分析故障的影响程度，便于开展有针对、有计划的检修工作。传统的减速机故障诊断对专家经验依赖较大，在信息处理、反应速度、精确程度等方面存在不足之处，所以，加强减速机故障诊断专家系统的研究是十分必要的。
 
1  机械设备故障诊断和诊断专家系统内涵简析
1.1机械设备故障诊断
机械设备故障往往是从某种缺陷开始逐步扩大而形成的，主要包括破坏性故障、性能故障等类型，使机械设备无法维持正常工作。故障诊断需要借助现代仪器和技术手段，收集机械设备的各种信息参数，分析故障的部位、类别、程度、性质等基本情况，以此作为制定解决办法的重要依据。故障诊断具有一定的复杂性，不能仅仅依赖某种方法就可以实现目标，需要综合运用多种方法。根据方法难易程度，可以分为简易诊断法和精密诊断法；根据诊断方式，可以分为离线诊断法和在线诊断法，每种诊断方法都有其适用范围，需要根据实际情况合理选择。
 
1.2诊断专家系统
诊断专家系统是在计算机技术的基础上，依靠有关知识进行逻辑推理，达到解决难题的目的。所以，必须掌握研究对象的内部结构和相互关系，通过数据分析查明故障原因。诊断专家系统的基本结构包括知识库、综合数据库、推理机、人机接口、知识学习、解释程序。知识库用来存放大量的书本知识、常识性知识、试验性知识等内容，综合数据库是反映具体问题在当前求解状态下的符号或事实的集合，推理机能够根据输入数据，充分利用知识库，采用合适的推理策略开展推理分析，人机接口能够进行信息转换，用于用户与系统之间的交流沟通，知识学习是专家系统自我完善的关键部分，能够主动和被动的对知识库进行补充修改，解释机制能够对具体问题给出解释，而且具有自我发现、纠正错误的作用^[1]。
 
2  减速机故障诊断专家系统应用技术
减速机主要由传动轴、齿轮、箱体、滚动轴、电动机、联轴器等零部件组成，也是故障分析的主要对象。零部件的磨损、变形、腐蚀、温度变化等都属于一次性故障，而且常常伴随异常振动的情况，随着时间的推移，可能会产生噪声变大、龟裂、破损、性能降低等二次故障。导致减速机故障的原因有很多，常见的如：转子不平衡、轴不对中、裂纹、摩擦、机械松动、轴承损伤、齿轮损伤、共振等，这些问题发生时，会产生一定特征的振动信号，所以，加强振动信号分析就可以找到故障规律。
 
2.1振动信号分析技术
机械设备在运行时会产生一定的振动，如果发生故障，振动特征会出现明显变化，所以，通过分析振动信号就可以有效检测机械状态，及时采取预防性措施，能够有效降低故障损坏程度，做到及时止损。随着理论研究的不断深入以及实践经验不断总结，通过分析相关振动指标，就可以判断故障产生的原因，常用的振动参数有振幅、频率、相角、振动形式、振型，在进行故障诊断分析时，应该注意振动信号的发展变化，分析振动的频率成分，研究振动的方向性和幅值的稳定性，同时，加强对边频、波形变化、轴心轨迹、转速的分析。振动信号分析技术是故障诊断的常用方法，对于故障诊断专家系统的有效应用具有重要的基础性作用，针对减速机典型故障，均可以通过分析振动信号特征查找原因。比如转子不平衡的振动信号频率成分明朗而单一，转子的基频等于转子的旋转频率，振动信号的原始时域波形为正弦波，刚性转子的振动幅值和偏心距、偏心质量呈现出一定比例的变化，转子不平衡引起的振动量在轴向和径向上是不一样的，轴向振动要小于径向振动^[2]。
 
2.2诊断知识的表述
知识库是诊断系统进行故障诊断的基础，而诊断效率与知识表示方式密切相关。减速机故障诊断专家系统是以频谱分析、转子动力学为基础建立知识库的，分析减速机典型故障，总结各类故障振动信号特征，并且运用模糊关系矩阵和产生式规则进行描述，将复杂的振动诊断知识存储在关系数据库。模糊关系矩阵通过m行故障类型和n列特征值表示，每一种故障都可以表示成一组向量，在工作时，只要检验样本贴近模糊关系矩阵标准样本，就可以初步判断故障类型，产生式规则知识库能够体现故障类型和振动信号特征之间的因果关系，实现更为准确的故障类型判断。
 
2.3诊断系统推理的实现
在减速机故障诊断专家系统工作时，需要收集减速机振动信号，提取频谱特征值，将检测样本与标准故障样本进行比较。通过二者之间的贴近程度，可以过滤掉一些可能性较小的故障原因，然后根据其他征兆事实，运用产生式规则库，对最终结论进行确定。这样经过模糊识别和产生式规则的共同作用，便完成了诊断流程。模糊诊断理论有利于处理一些边界不明的问题，比如：振动太大、转速不稳定等，运用模糊集合概念能够更有效判断具有模糊征兆的故障，通常以论域、隶属函数、模糊集合来进行描述，尽可能做出定量判断。在进行振动信号分析时，如果存在频谱征兆之外的其他征兆事实，那么就会调用产生式规则库，最终得出不精确推理结果。为了提高结果的可信度，需要对征兆匹配相应的权值，采用加权模糊推理的方式，计算最终诊断结果的可信度。
 
2.4基于灰色理论的设备趋势预测
设备趋势预测主要是根据设备在正常状态下达到异常状态的时间进行判断的，这主要利用了灰色理论中数列预测功能模块。机械设备的运行是相对复杂的过程，在各种内外因素的干扰下，系统产生的数据很难全面反映真实情况，如果直接建模预测，那么会大大降低预测的准确性，灰色预测则是在科学处理原始数据的基础上建立灰色模型，进而寻找系统发展规律，从而实现合理预测的目的。数理统计方法对样本的要求较高，而且计算量较大，可能存在定性分析与量化结构不符的问题，而灰色系统则可以避免这一问题，能够从离散的、有限的、杂乱的数据中发现规律，设备状态预测主要应用了灰色系统预测中的数列预测，掌握系统变量的未来行为。
 
3  减速机故障诊断专家系统的运行保障
3.1软硬件配置
减速机故障诊断专家系统的顺利运行需要良好的运行环境作为支撑，必须满足基础的硬件要求，在软件配置上，可以采用Powerbuilder作为前端开发工具，采用Microsoft的SQL Server作为后台数据库管理系统，Powerbuilder具有操作简单、功能强大等优点，拥有面向对象的可视化编程技术和开放的数据库连接技术，而且Data window能够实现各种数据显示方式，有利于快速开发和使用，SQL Server的功能也十分强大，对故障诊断专家系统的知识库管理十分便捷^[3]。
 
3.2总体结构
减速机故障诊断专家系统需要设置多个功能模块，主要包括诊断任务管理、诊断信息获取、基础数据维护、诊断知识库维护、故障诊断、趋势预测、用户管理等。诊断任务管理模块能够进行故障档案和诊断任务的创建及查询，故障档案详细记录了故障发生过程的各种数据，有利于掌握设备运行状态，积累故障诊断经验，从而持续提升诊断专家系统的综合能力。诊断信息获取模块能够收集诊断推理的相关信息，有些信息通过自动测试平台就能够获取，有些信息则需要经过分析论证后才能够获取，所以可以分为自动获取和人机交互获取两种方式。基础数据维护模块涵盖了设备振动、标准技术参数、使用工况、诊断参数等诸多数据。诊断知识库维护模块主要为知识库的建立和维护提供支持，主要包括模糊诊断关系矩阵和诊断规则库，用户可以通过该模块更新维护知识库。故障诊断模块是故障诊断专家系统的核心，主要包括模糊模式识别诊断、不精确规则诊断、综合诊断，通过分析振动信号特征，能够实现自动诊断的效果，最终出具诊断报告。趋势预测模块有利于开展故障诊断和设备监测，能够实现提前预防维修的目标，可以通过振动趋势图表预测可能会产生的故障类型。用户管理模块可以设置用户权限，让整个系统运行更加安全。
 
3.3工作流程
减速机故障诊断专家系统的工作流程如下：记录日常检测数据，统计设备正常数据，更新振动标准。如果不存在异常数据，则可以根据某个时间段振动数据进行趋势预测，并采取针对性的维护措施；如果存在异常数据，则需要分析振动信号频谱，输入频率特征向量，进行模糊故障诊断。如果有其他信号特征，则补充其他信号特征，并进行规则诊断；如果没有其他信号特征，只需进行模糊故障诊断，最后输出诊断结果，检查诊断结果是否与实际情况相符。如果不相符，则需要对模糊关系矩阵和诊断规则库进行修改，重复进行模糊故障诊断和规则诊断，如果诊断结果与现场实际情况相符，那么建立诊断档案，采取相应技术措施^[4]。
 
4  结语
综上所述，本文首先阐述了机械设备故障诊断和诊断专家系统的内涵，然后分析了减速机故障诊断专家系统的关键技术应用，最后研究了软硬件配置、总体架构、工作流程等方面的内容。希望能够起到积极的现实意义，充分认识减速机故障诊断专家系统的运行原理，利用科学手段，达到快速诊断、提前预测的目的，以保证减速机的运行效率。
 
参考文献：
[1]江春兴.减速机故障诊断及其处理方法分析
[2]肖世林.减速机故障诊断及其处理方法探讨
[3]何坐楼.减速机故障诊断及处理方法分析
[4]王海蛟.关于减速机故障诊断及其处理方法分析

来源：今日减速机