专家系统故障诊断：状态监测与精密诊断流程

故障诊断的专家系统框图是一种利用人工智能技术来模拟专家的知识和经验，实现设备状态监测与故障诊断的专业工具。该系统通常包含以下几个关键组成部分： 1. **知识库**：包括征兆事实库和诊断知识库，前者存储设备运行中的各种征兆信号和异常现象，后者则汇集了设备故障的特性和解决策略。这些知识库是专家系统的核心，它们积累和整理了领域专家的经验和理论知识。 2. **推理机**：这部分负责根据用户输入的设备参数和传感器信号，以及知识库中的信息，运用逻辑推理算法进行故障识别和分析。它能够根据征兆与预设规则进行匹配，找出潜在的故障模式。 3. **用户接口**：允许操作员输入设备数据、查询故障信息或执行人机交互，获取系统对当前状态的解读和故障建议。用户可以是现场维修人员或远程监控中心的技术支持。 4. **工作存贮器**：临时存储计算过程中的数据和中间结果，帮助系统在推理过程中保持连续性。 5. **状态监测与故障诊断方法**：如本章所述，涉及多种诊断技术，如频谱分析法（通过查找不同故障类型的特征频率，如不平衡、不对中、松动等），趋势分析法（通过监测频率或通频值的变化趋势来识别故障），以及振动监测仪器的选择和应用，这些方法旨在实时监控设备运行状态并提前预警。 6. **维修制度比较**：介绍了事后维修、定期维修和预测维修三种主要维修体制，分别对应故障出现后再处理、按照预定周期进行维护和根据设备健康状况预测性维修。每种体制都有其优缺点，如节省成本与可能导致生产损失之间的权衡。 7. **诊断级别区分**：状态监测（简易诊断）侧重于初步判断故障是否存在、严重程度和趋势；而故障诊断（精密诊断）则进一步深入，包括故障部位确定、原因分析和维修建议。 通过这个框图，故障诊断的专家系统为设备维护提供了高效、精确的解决方案，有助于降低事故风险，提高生产效率，同时推动了设备维修从被动响应向主动预防的转变。