基于知识的方法处理离心泵的故障

　　随着人上智能及计算机技术的飞速发展，基于知识的方法在故障诊断中得到越来越广泛的应用·目前应用到水泵故障诊断中基于知识的方法主要有粗糙集理论、专家系统、人工神经网络和支持向量机等。

　　粗糙集理论足波兰学者Z Pawlak于1982年提出的一种用于处_理不完整不精确知识的数学方法，该理论不需要关于数据的任何初始或附加信息，直接对不完整不精确数据进行分析处理。近年来，粗糙集理论发展迅速，已经在很多领域得到了应用。有人利用粗糙集理论对离心泵的特征参数进行约简，并优选出最简决策表，形成标准特征库，提高了故障诊断的速度和精度。但当故障形式和特征参数较多时，则有可能会导致较大的决策表以及较多的规则数日。同时，由于许多实际应用中的数据经常足不断更新的，因此如何动态地修正现有模型结构和规则集·提高系统的自学习能力，还有待于做进-一步的研究。

　　基于专家系统的故障诊断方法其实是一个计算机智能程序，计算机在采集被诊断对象的信息后，综合运用各种规则(专家经验).进行一系列的推理，必要时还可以随时调用 各种应用程序，运行过程中向用户索取必要的信息后，就可快速她找到最终故障或最有可能的故障，再由用户米证实。它一般由数据库、知识库、推理机、解释机制以及计算机接口 5部分组成，其中知识库中存储诊断知识，也就是故障征兆、故障模式、故障成因和处理意见等内容，而数据库中存储了通过测量并处理得到的当前征兆信息，推理机就是使用数据库中的征兆信息通过一定的搜索策略在知识库中找到应征兆下可能发生的故障，然后刘故障进行评价和决策，解释机制可以以为此推理过程给出解释，而人机接几用于知识的输入和人机对话。此种方法在水泵的故障诊断巾已有不少应用。

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