基于专家系统的旋转机械不平衡故障诊断与智能化监测

本篇论文《旋转机械不平衡故障专家系统的研究》由吴轲和童敏明撰写，发表在中国科技论文在线。研究目标是探讨如何利用专家系统来提升旋转机械故障诊断的智能化和自动化，以提高设备运行的安全性和效率。据统计，大约70%的旋转机械故障源于转子不平衡，因此该领域的研究对于设备稳定运行至关重要。 论文首先阐述了机械故障诊断在工业生产中的重要性，特别是对于大型旋转机械，如煤矿中的设备，其故障常常表现为振动变化。通过引入人工智能技术，尤其是专家系统、人工神经网络、模糊控制和知识工程，可以实现故障诊断的自动化和智能化，从而实现“预知维修”，降低企业成本并提升诊断效率。 作者将重点放在了转子不平衡故障上，这是因为这种类型的故障相对常见且影响重大。论文构建了一个包括知识库、推理机、数据库和人机交互界面在内的故障诊断专家系统。知识库是系统的核心，包含了各种故障症状、原因和解决方案。在工作流程中，系统通过实时监测风机相关测点的数据，然后在专家指导下创建和更新知识库。当设备出现征兆时，维护人员通过上位机输入信息，推理机则会检索知识库中的相关知识，并据此判断故障类型，推荐相应的解决方案。 此外，论文还提到了国家863计划重点项目的支持，这表明了此类研究在国家层面的重视程度。通过这个专家系统，不仅可以用于转子不平衡故障的诊断，还能扩展到其他故障类型的检测，为设备的预防性维护提供了有力工具。 总结来说，这篇论文深入研究了如何运用专家系统优化旋转机械故障诊断，强调了知识库和推理机制在其中的关键作用，旨在推动工业设备健康管理和维护技术的进步。