隨著(zhù)人上智能及計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，基于知識的方法在故障診斷中得到越來(lái)越廣泛的應用·目前應用到水泵故障診斷中基于知識的方法主要有粗糙集理論、專(zhuān)家系統、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和支持向量機等。

　　粗糙集理論足波蘭學(xué)者Z Pawlak于1982年提出的一種用于處_理不完整不精確知識的數學(xué)方法，該理論不需要關(guān)于數據的任何初始或附加信息，直接對不完整不精確數據進(jìn)行分析處理。近年來(lái)，粗糙集理論發(fā)展迅速，已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了應用。有人利用粗糙集理論對離心泵的特征參數進(jìn)行約簡(jiǎn)，并優(yōu)選出最簡(jiǎn)決策表，形成標準特征庫，提高了故障診斷的速度和精度。但當故障形式和特征參數較多時(shí)，則有可能會(huì )導致較大的決策表以及較多的規則數日。同時(shí)，由于許多實(shí)際應用中的數據經(jīng)常足不斷更新的，因此如何動(dòng)態(tài)地修正現有模型結構和規則集·提高系統的自學(xué)習能力，還有待于做進(jìn)-一步的研究。

　　基于專(zhuān)家系統的故障診斷方法其實(shí)是一個(gè)計算機智能程序，計算機在采集被診斷對象的信息后，綜合運用各種規則(專(zhuān)家經(jīng)驗).進(jìn)行一系列的推理，必要時(shí)還可以隨時(shí)調用 各種應用程序，運行過(guò)程中向用戶(hù)索取必要的信息后，就可快速她找到最終故障或最有可能的故障，再由用戶(hù)米證實(shí)。它一般由數據庫、知識庫、推理機、解釋機制以及計算機接口 5部分組成，其中知識庫中存儲診斷知識，也就是故障征兆、故障模式、故障成因和處理意見(jiàn)等內容，而數據庫中存儲了通過(guò)測量并處理得到的當前征兆信息，推理機就是使用數據庫中的征兆信息通過(guò)一定的搜索策略在知識庫中找到應征兆下可能發(fā)生的故障，然后劉故障進(jìn)行評價(jià)和決策，解釋機制可以以為此推理過(guò)程給出解釋?zhuān)藱C接幾用于知識的輸入和人機對話(huà)。此種方法在水泵的故障診斷巾已有不少應用。

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