內(nèi)燃機(jī)故障診斷

1、石家莊鐵道大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院機(jī)械故障診斷與維修課程論文內(nèi)燃機(jī)故障診斷摘 要故障診斷：利用各種檢查和測(cè)試方法，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)和設(shè)備是否存在故障的過程是故障檢測(cè)；而進(jìn)一步確定故障所在大致部位的過程是故障定位。故障檢測(cè)和故障定位同屬網(wǎng)絡(luò)生存性范疇。要求把故障定位到實(shí)施修理時(shí)可更換的產(chǎn)品層次（可更換單位）的過程成為故障隔離。故障診斷就是指故障檢測(cè)和故障隔離的過程。關(guān)鍵詞：內(nèi)燃機(jī) 智能 故障診斷 第一章 緒 論1.1內(nèi)燃機(jī)內(nèi)燃機(jī)是將液體或氣體燃料與空氣混合后，直接輸入汽缸內(nèi)部的高壓燃燒室燃燒爆發(fā)產(chǎn)生動(dòng)力。這也是將熱能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能的一種熱機(jī)。內(nèi)燃機(jī)具有體積小、質(zhì)量小、便于移動(dòng)、熱效率高、起動(dòng)性能好的特點(diǎn)。但是內(nèi)燃

2、機(jī)一般使用石油燃料，同時(shí)排出的廢氣中含有害氣體的成分較高。內(nèi)燃機(jī)，是一種動(dòng)力機(jī)械，它是通過使燃料在機(jī)器內(nèi)部燃燒，并將其放出的熱能直接轉(zhuǎn)換為動(dòng)力的熱力發(fā)動(dòng)機(jī)。廣義上的內(nèi)燃機(jī)不僅包括往復(fù)活塞式內(nèi)燃機(jī)、旋轉(zhuǎn)活塞式發(fā)動(dòng)機(jī)和自由活塞式發(fā)動(dòng)機(jī)，也包括旋轉(zhuǎn)葉輪式的燃?xì)廨啓C(jī)、噴氣式發(fā)動(dòng)機(jī)等，但通常所說的內(nèi)燃機(jī)是指活塞式內(nèi)燃機(jī)。 活塞式內(nèi)燃機(jī)以往復(fù)活塞式最為普遍?；钊絻?nèi)燃機(jī)將燃料和空氣混合，在其氣缸內(nèi)燃燒，釋放出的熱能使氣缸內(nèi)產(chǎn)生高溫高壓的燃?xì)?。燃?xì)馀蛎浲苿?dòng)活塞作功，再通過曲柄連桿機(jī)構(gòu)或其他機(jī)構(gòu)將機(jī)械功輸出，驅(qū)動(dòng)從動(dòng)機(jī)械工作。常見的有柴油機(jī)和汽油機(jī)，通過將內(nèi)能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能，是通過做功改變內(nèi)能。1.2故障診斷故

3、障診斷技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展為提高設(shè)備系統(tǒng)的可靠性和可維修性開辟了一條新的的途徑。狀態(tài)檢測(cè)與故障診斷是以可靠性理論、信息論、控制論、和系統(tǒng)論為理論基礎(chǔ)，以現(xiàn)代測(cè)量?jī)x器和計(jì)算機(jī)為工具，結(jié)合各種診斷對(duì)象的特殊規(guī)律逐步形成的一門新技術(shù)，它是一門綜合性技術(shù)，涉及傳感及測(cè)試技術(shù)、電子學(xué)、信號(hào)處理、識(shí)別理論、計(jì)算機(jī)技術(shù)以及人工只能專家系統(tǒng)等多門基礎(chǔ)科學(xué)，是對(duì)這些基礎(chǔ)理論的綜合應(yīng)用。設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)與故障診斷是以多學(xué)科為依托，自成體系，發(fā)展十分迅速，取得了較大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。它以故障機(jī)理研究作為基石，以信號(hào)處理和特征提取理論為基本手段。采用理論分析與實(shí)驗(yàn)分析相結(jié)合的研究方法。診斷對(duì)象廣泛，工程應(yīng)用性強(qiáng)，高新技術(shù)含量

4、高。第二章 內(nèi)燃機(jī)2.1 內(nèi)燃機(jī)的發(fā)展活塞式內(nèi)燃機(jī)起源于用火藥爆炸獲取動(dòng)力，但因火藥燃燒難以控制而未獲成功。1794年，英國人斯特里特提出從燃料的燃燒中獲取動(dòng)力，并且第一次提出了燃料與空氣混合的概念。1833年，英國人賴特提出了直接利用燃燒壓力推動(dòng)活塞作功的設(shè)計(jì)。 之后人們又提出過各種各樣的內(nèi)燃機(jī)方案，但在十九世紀(jì)中葉以前均未付諸實(shí)用。直到1860年，法國的勒努瓦模仿蒸汽機(jī)的結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)制造出第一臺(tái)實(shí)用的煤氣機(jī)。這是一種無壓縮、電點(diǎn)火、使用照明煤氣的內(nèi)燃機(jī)。勒努瓦首先在內(nèi)燃機(jī)中采用了彈力活塞環(huán)。這臺(tái)煤氣機(jī)的熱效率為4%左右。1862年，法國科學(xué)家羅沙對(duì)內(nèi)燃機(jī)熱力過程進(jìn)行理論分析之后，提出提高內(nèi)燃

5、機(jī)效率的要求，這就是最早的四沖程工作循環(huán)。1876年，德國發(fā)明家奧托（Otto）運(yùn)用羅沙的原理，創(chuàng)制成功第一臺(tái)往復(fù)活塞式、單缸、臥式、3.2千瓦(4.4馬力)的四沖程內(nèi)燃機(jī)1881年，英國工程師克拉克研制成功第一臺(tái)二沖程的煤氣機(jī)，并在巴黎博覽會(huì)上展出。1883年，德國的戴姆勒（Daimler）創(chuàng)制成功第一臺(tái)立式汽油機(jī)，它的特點(diǎn)是輕型和高速。1892年，德國工程師狄塞爾（Diesel）受面粉廠粉塵爆炸的啟發(fā)，設(shè)想將吸入氣缸的空氣高度壓縮，使其溫度超過燃料的自燃溫度，再用高壓空氣將燃料吹入氣缸，使之著火燃燒。他首創(chuàng)的壓縮點(diǎn)火式內(nèi)燃機(jī)(柴油機(jī))于1897年研制成功，為內(nèi)燃機(jī)的發(fā)展開拓了新途徑。189

6、8年，柴油機(jī)首先用于固定式發(fā)電機(jī)組，1903年用作商船動(dòng)力，1904年裝于艦艇，1913年第一臺(tái)以柴油機(jī)為動(dòng)力的內(nèi)燃機(jī)車制成，1920年左右開始用于汽車和農(nóng)業(yè)機(jī)械。2.2 內(nèi)燃機(jī)的結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)組成內(nèi)燃機(jī)主要分為兩大機(jī)構(gòu)：一、曲柄連桿機(jī)構(gòu)；二、配氣機(jī)構(gòu)。四大系統(tǒng)（點(diǎn)燃式內(nèi)燃機(jī)機(jī)為五大系統(tǒng)）：一、燃油供給系統(tǒng)；二、潤(rùn)壞系統(tǒng)；三、冷卻系統(tǒng)；四、起動(dòng)系統(tǒng)。點(diǎn)燃式內(nèi)燃機(jī)還有點(diǎn)火系統(tǒng)。2.2.1 兩大機(jī)構(gòu)曲柄連桿機(jī)構(gòu)是實(shí)現(xiàn)工作循環(huán)，完成能量循環(huán)的主要運(yùn)動(dòng)零件。它由機(jī)體組、活塞連桿組和曲軸飛輪組組成。在作功行程中，活塞承受燃?xì)鈮毫υ跉飧變?nèi)作直線運(yùn)動(dòng)，通過連桿轉(zhuǎn)換成曲軸的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，并從曲軸對(duì)外輸出動(dòng)力。而在進(jìn)氣

7、、壓縮和排氣行程中，飛輪釋放能量又把曲軸的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)化成活塞的直線運(yùn)動(dòng)。配氣機(jī)構(gòu)的功用是根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)的工作順序和工作過程，定時(shí)開啟和關(guān)閉進(jìn)氣門和排氣門，使可燃混合氣或空氣進(jìn)入氣缸，并使廢氣從氣缸內(nèi)排出，實(shí)現(xiàn)換氣過程。配氣機(jī)構(gòu)大多采用頂置氣門式配氣機(jī)構(gòu)，一般由氣門組、氣門傳動(dòng)組和氣門驅(qū)動(dòng)組組成2.2.2 四大系統(tǒng)汽油機(jī)燃油供給系的功用是根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)的要求，配制出一定數(shù)量和濃度的混合氣，供入氣缸，并將燃燒后的廢氣從氣缸內(nèi)排出到大氣中去；柴油機(jī)燃油供給系的功用是把柴油和空氣分別供入氣缸，在燃燒室內(nèi)形成混合氣并燃燒，最后將燃燒后的廢氣排出。潤(rùn)滑系的功用是向作相對(duì)運(yùn)動(dòng)的零件表面輸送定量的清潔潤(rùn)滑油，以實(shí)現(xiàn)液

8、體摩擦，減小摩擦阻力，減輕機(jī)件的磨損。并對(duì)零件表面進(jìn)行清洗和冷卻。潤(rùn)滑系通常由潤(rùn)滑油道、機(jī)油泵、機(jī)油濾清器和一些閥門等組成冷卻系統(tǒng)的功用是將受熱零件吸收的部分熱量及時(shí)散發(fā)出去，保證發(fā)動(dòng)機(jī)在最適宜的溫度狀態(tài)下工作。水冷發(fā)動(dòng)機(jī)的冷卻系通常由冷卻水套、水泵、風(fēng)扇、水箱、節(jié)溫器等組成。起動(dòng)系統(tǒng)：要使發(fā)動(dòng)機(jī)由靜止?fàn)顟B(tài)過渡到工作狀態(tài)，必須先用外力轉(zhuǎn)動(dòng)發(fā)動(dòng)機(jī)的曲軸，使活塞作往復(fù)運(yùn)動(dòng)，氣缸內(nèi)的可燃混合氣燃燒膨脹作功，推動(dòng)活塞向下運(yùn)動(dòng)使曲軸旋轉(zhuǎn)。發(fā)動(dòng)機(jī)才能自行運(yùn)轉(zhuǎn)，工作循環(huán)才能自動(dòng)進(jìn)行。 2.3 內(nèi)燃機(jī)的分類1. 根據(jù)所用燃料分： 汽油機(jī)、柴油機(jī)、天然氣（CNG）、LPG發(fā)動(dòng)機(jī)、乙醇發(fā)動(dòng)機(jī)等，另有雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)（

9、dual fuel engine）和靈活燃料發(fā)動(dòng)機(jī)（Bi-fuel engine）。 2. 根據(jù)缸內(nèi)著火方式分： 電燃式、點(diǎn)燃式、壓燃式 3. 根據(jù)沖程數(shù)分：二沖程、四沖程 4. 根據(jù)活塞運(yùn)動(dòng)方式分 ： 往復(fù)式、旋轉(zhuǎn)式 5. 根據(jù)氣缸冷卻方式分 ： 水冷式、風(fēng)冷式 6. 根據(jù)氣缸數(shù)目分 ：?jiǎn)胃讬C(jī)、多缸機(jī) 7. 根據(jù)內(nèi)燃機(jī)轉(zhuǎn)速分：低速(<300r/min)、中速(300 1000 r/min)、高速(>1000 r/min)； 8. 根據(jù)進(jìn)氣充量壓力分：自然吸氣式、增壓式 9. 根據(jù)氣缸排列分：立式、臥式直列、V型、對(duì)置X型、星型2.4 內(nèi)燃機(jī)工作原理以四沖程壓燃內(nèi)燃機(jī)為例，四沖程分

10、別為：進(jìn)氣沖程、壓縮沖程、做功沖程、排氣沖程。空氣經(jīng)過空氣濾清器，進(jìn)入內(nèi)燃機(jī)進(jìn)氣管，進(jìn)氣沖程過程中，氣門被凸輪帶動(dòng)的搖臂頂開，空氣進(jìn)入缸體；壓縮沖程過程中，進(jìn)氣門關(guān)閉，活塞向上壓縮空氣，空氣體積減小，內(nèi)能升高，溫度急劇上升；做功沖程過程中，噴油嘴噴油，霧化柴油接觸高溫氣體自燃爆炸，爆炸產(chǎn)生的能量推動(dòng)活塞向下做功，活塞帶動(dòng)連桿、曲軸、飛輪最終帶動(dòng)另一個(gè)系統(tǒng)的動(dòng)力元件；排氣沖程過程中，排氣氣門打開，由于飛輪的慣性作用，帶動(dòng)活塞向上運(yùn)動(dòng)，將燃燒后的氣體排出。第三章 故障診斷故障診斷分為：1、解析模型故障診斷方法。2、信號(hào)處理故障診斷方法。3、人工智能故障診斷方法。3.1 解析模型故障診斷方法解析模型

11、的方法是發(fā)展最早、研究最系統(tǒng)的一種故障診斷方法，能深入系統(tǒng)本質(zhì)的動(dòng)態(tài)性質(zhì)和實(shí)時(shí)診斷，缺點(diǎn)是難以獲得系統(tǒng)模型，且由于建模誤差、擾動(dòng)和噪聲的存在，魯棒性問題日益突出。解析模型故障診斷方法分為3類：一、狀態(tài)估計(jì)診斷法：通過檢測(cè)系統(tǒng)的狀態(tài)參數(shù)變化，形成殘差，從殘差中提取故障特征，進(jìn)行故障診斷。如基于Kalman 濾波器的方法和Luenberger觀測(cè)器的方法。近幾年出現(xiàn)了線性矩陣不等式方法等。二、參數(shù)估計(jì)診斷法：根據(jù)模型參數(shù)及相應(yīng)的物理參數(shù)變化的統(tǒng)計(jì)特性來檢測(cè)和分離故障。比如極大似然估計(jì)法、最小二乘法、互相關(guān)法等。其中最小二乘法及其改進(jìn)方法是最基本也是最常用的方法。該方法實(shí)時(shí)跟蹤參數(shù)的變化，故障檢測(cè)快

12、而準(zhǔn)，診斷的實(shí)時(shí)性強(qiáng)；但由于辨識(shí)非線性與時(shí)變系統(tǒng)的參數(shù)有一定難度，應(yīng)用受到限制。三、一致性檢驗(yàn)診斷法根據(jù)給出的狀態(tài)方程就出系統(tǒng)的能觀性子空間以及該子空間的正交補(bǔ)，將測(cè)量到的系統(tǒng)輸出信號(hào)往正交補(bǔ)上投影，形成殘差，然后更具殘差特征判斷故障類型。3.2 信號(hào)處理故障診斷方法基于幸好處理的方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)性較好；但是對(duì)潛在故障的診斷顯得不足，多用于故障檢測(cè)。信號(hào)處理故障診斷方法有兩種：一、頻譜分析法：頻域分析法師設(shè)備故障診斷領(lǐng)域匯總應(yīng)用最廣的一種方法，通過傅里葉變換后將復(fù)雜的信號(hào)分解為有限或無限個(gè)頻譜的分量之和，然后求各個(gè)分量的功率譜圖，判斷故障類型及故障源。頻域分析法適用于分析平穩(wěn)信號(hào)。二、小波變

13、換故障診斷方法：先對(duì)信號(hào)進(jìn)行多級(jí)小波分解，得到各子帶數(shù)據(jù)。通過對(duì)小波變換系數(shù)模極大值的檢測(cè)來實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)奇異性的檢測(cè)，從而確定故障發(fā)生時(shí)間。小波分析非常適合非平穩(wěn)信號(hào)，對(duì)于平穩(wěn)信號(hào)而言，同樣有效。分析信號(hào)的奇異性位置和奇異性的大小都是比較有效的。3.3 人工智能故障診斷方法一、專家系統(tǒng)故障診斷方法：匯集眾多專家知識(shí)，能對(duì)隨機(jī)發(fā)生的故障進(jìn)行診斷。二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法：利用已有的故障征兆和診斷結(jié)果對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過權(quán)值記憶故障征兆與故障診斷結(jié)果之間存在的對(duì)應(yīng)關(guān)系；然后將得到的故障征兆加到網(wǎng)絡(luò)輸入端，就可以利用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷，并得到相應(yīng)的診斷結(jié)果。三、人工免疫算法

14、故障診斷方法：由耐受過程和檢查過程構(gòu)成。耐受過程：隨機(jī)產(chǎn)生大量的候選檢測(cè)器，把其中不與自體集中的任何一個(gè)樣本相匹配的候選檢測(cè)器設(shè)置為有效檢測(cè)器，而發(fā)生匹配的候選檢測(cè)器將被清除掉。檢測(cè)過程：用檢測(cè)器集檢測(cè)“自體”集合是否發(fā)生變化。四、故障樹故障診斷方法：故障樹分析法將系統(tǒng)故障形成原因按樹狀逐級(jí)細(xì)化。把最容易發(fā)生的故障狀態(tài)作為故障樹的頂事件，尋找引起頂事件的直接原因，并將其邏輯關(guān)系用特定的邏輯符號(hào)表示出來，自上而下的逐級(jí)分解，直到不能分解的底事件，形成故障樹。找出系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)，以便采取相應(yīng)的改進(jìn)措施。近些年來，由于計(jì)算機(jī)技術(shù)、信號(hào)處理、人工智能、模式識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，促進(jìn)了故障診斷技術(shù)的不斷發(fā)展，

15、不斷有新的理論引入故障之中，同時(shí)將集中診斷方法融合到一起的集成故障診斷研究也取得很大的發(fā)展。故障診斷是一門使用性很強(qiáng)的技術(shù)，因此只有在實(shí)際應(yīng)用中才能體會(huì)到它的價(jià)值，目前在理論研究方面雖然有不少進(jìn)展，但真正在工程實(shí)踐中成功應(yīng)用的實(shí)例還比較少，因此，如何將先進(jìn)的故障診斷理論與方法應(yīng)用到實(shí)際中去還有待深入的研究。第四章 內(nèi)燃機(jī)的故障診斷內(nèi)燃機(jī)是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，其故障約占機(jī)器的全部故障的40%以上，因此對(duì)內(nèi)燃機(jī)展開故障診斷技術(shù)和系統(tǒng)的研究有著非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。4.1 基于專家系統(tǒng)的方法基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法其實(shí)是一個(gè)計(jì)算機(jī)智能程序，計(jì)算機(jī)在采集診斷對(duì)象的信息后，綜合運(yùn)用各種規(guī)則（專家經(jīng)驗(yàn)）進(jìn)行一系

16、列的推理，必要時(shí)還可以隨時(shí)調(diào)用各種應(yīng)用程序，運(yùn)行過程中向用戶索取必要信息后，就可以快速的找到最終故障或最有可能的故障，再由用戶來證實(shí)。它一般由數(shù)據(jù)庫、知識(shí)庫、推理機(jī)、解釋機(jī)制以及計(jì)算機(jī)接口等部分組成，其中知識(shí)庫中存儲(chǔ)診斷知識(shí)，也就是故障征兆、故障模式、故障成因、處理意見等內(nèi)容，而數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)了通過測(cè)量并處理得到的當(dāng)前征兆信息，推理機(jī)就是使用數(shù)據(jù)庫中的征兆信息通過一定的搜索在知識(shí)庫中找到對(duì)應(yīng)的征兆下可能發(fā)生的故障，然后對(duì)故障進(jìn)行評(píng)價(jià)和決策。解釋機(jī)制可以為此推理過程給出解釋，而人機(jī)接口用于知識(shí)的輸入和人機(jī)對(duì)話。例如，對(duì)于內(nèi)燃機(jī)流量傳感器輸出信號(hào)線路短路故障，所測(cè)得的錄入數(shù)據(jù)庫中的信息由：空氣流量信

17、號(hào)電壓為0V，CO排放超標(biāo)。診斷系統(tǒng)根據(jù)所指示的故障內(nèi)容“空氣流量電路輸入低且CO排放超標(biāo)”，對(duì)知識(shí)庫中的相關(guān)記錄進(jìn)行匹配查詢，利用統(tǒng)計(jì)和分析，對(duì)故障作出判斷。但專家系統(tǒng)的應(yīng)用依賴于專家的領(lǐng)域知識(shí)獲取，因此知識(shí)獲取被公認(rèn)為專家系統(tǒng)研究開發(fā)中的“瓶頸”問題；另外，在自適應(yīng)能力、學(xué)習(xí)能力及實(shí)時(shí)性方面也都存在不同程度的局限。4.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network,簡(jiǎn)稱ANN）從1943年心理學(xué)家W.S.McCulloch和數(shù)學(xué)家W.Pitts研究并提出的M-P神經(jīng)元模型起至今，已成為人工智能領(lǐng)域內(nèi)除專家系統(tǒng)外的又一重要分支。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用神經(jīng)

18、元及它們之間的有向權(quán)重連接來隱含處理問題的知識(shí)，因此它善于處理復(fù)雜問題，而且有自學(xué)習(xí)能力。神經(jīng)元處理信息是相對(duì)獨(dú)立的，便于處理并行問題。此外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還有冗余性，即使某個(gè)神經(jīng)元失效，也不會(huì)影響到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有許多不同的模型，如Hopfield模型、MLP模型等，應(yīng)用最廣泛的是BP神經(jīng)網(wǎng)。文獻(xiàn)1以BP網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造了內(nèi)燃機(jī)異響故障診斷模型，提高了故障診斷系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。文獻(xiàn)2提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法和多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（PSO-ANN），并將該模型應(yīng)用于汽車發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中，提高了運(yùn)算效率和收斂速度，是一種有效可靠的新型故障診斷方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷雖

19、然有它的獨(dú)立的優(yōu)越性，但也存在一些困難，主要表現(xiàn)在訓(xùn)練樣本獲取困難、忽視了領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)知識(shí)、網(wǎng)絡(luò)權(quán)值形式表達(dá)方式難以理解等方面。4.3 綜合方法從上述介紹的方法在內(nèi)燃機(jī)故障診斷的應(yīng)用情況可看出，每種方法都有各自的使用范圍和優(yōu)點(diǎn)。依靠單一的方法，往往難以滿足內(nèi)燃機(jī)較為復(fù)雜的故障診斷要求。有兩種以上智能方法構(gòu)成的混合系統(tǒng)在內(nèi)燃機(jī)故障診斷中的應(yīng)用因此也越來越廣泛，這也將是內(nèi)燃機(jī)故障診斷發(fā)展趨勢(shì)。智能方法集成的基本思路是：根據(jù)被求解問題的需要把系統(tǒng)分為若干個(gè)子塊，每個(gè)子塊分別由某種方法實(shí)現(xiàn)，再將各子塊以某種方式集成來形成主體系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，或采用嵌入或變換子塊的方法來構(gòu)造功能完善的應(yīng)用系統(tǒng)。4.3.1 專

20、家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為智能故障診斷系統(tǒng)的發(fā)展開辟了嶄新的途徑。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立故障診斷系統(tǒng)，不需要組織大規(guī)模的產(chǎn)生式規(guī)則，也不需要進(jìn)行樹搜索，系統(tǒng)可以自組織、自學(xué)習(xí)，并進(jìn)行模糊推理，這對(duì)用傳統(tǒng)人工智能方法建立的專家系統(tǒng)最感困難的知識(shí)獲取和推理等問題提供了新的解決辦法。文獻(xiàn)3針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP算法收斂速度慢、易陷入局部極小的缺陷，提出了用蟻群算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，建立了蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型，并將其運(yùn)用到傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)中，使收斂速度和故障診斷的精度都有所提高，實(shí)現(xiàn)了故障診斷的高效性與迅速性，為內(nèi)燃機(jī)故障診斷提供了新的途徑。4.3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法與模糊推理的結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和模糊推理在診斷知識(shí)的表示、知識(shí)存儲(chǔ)、推理速度等方面發(fā)揮了很大的作用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于能模仿人腦神經(jīng)元功能，且具有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)能力和數(shù)據(jù)的直接處理能力，而模糊推理則模仿人腦的邏輯思維，具有較強(qiáng)的結(jié)構(gòu)性知識(shí)表達(dá)能力。通過比較兩者的優(yōu)缺點(diǎn)，可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法與模糊推理方法結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)故障診斷系統(tǒng)對(duì)不精確或不確定等模糊信息的處理，同時(shí)使得基于規(guī)則的結(jié)構(gòu)性知識(shí)能夠得