振动及其状态是否能预报出：不能指出：个与实时外相继研统在这些系统中将专家的经验知识转换为计算机内部表示形式，建立知识厍，利用计算机模拟人类专家通过符号推理对机组运行状态进行识别和诊断。然而在工程应用中不同机组运行状况不同，故障模式有差别，领域专家知识对具体机组的适用性和可靠性降低。基于以上原因，在充分分析风机故障模式的前提下，介绍一种主要针对风机类旋转机械的振动故障诊断系统的设计。

　　1风机系统的故障树模式引起机器故障失效的原因是多方面的，故障树分析法是将系统故障形成原因由总体至部件关系，忽略所有次要失效原因，建立故障树，风机系统经细化的故障树见图L故障树建立以后，在故障诊断专家系统中可以用它来建立整个系统的故障与零部件故障之间的关系。

　　基于知识的风机振动故障诊断专家系统的研究赵海鸣，卜英勇，何学文（中南大学机电学院，湖南长沙410083）统的实现方法，并介绍了该系统的特点和主要功能。

　　机运行状态实时监测系统中，通过对机组有关信号的分析和处理，可判断机组运行正常，并实现危险报警和连锁保护，但是不现某种故障的可能性，出现异常情况时，也机组出现故障的原因。为此，需要设计一监测系统并行工作的故障诊断系统。计算机科学和人工智能技术的发展，国内制了一些基于专家知识的故障诊断专家系2诊断系统的结构和实现方法本系统将信号处理、特征分析与基于专家知识的符号推理有机地相结合，可以对机组运行信息进行智能识别和诊断，系统结构见。

　　系统结构框1数据库利用数据库管理系统将机组运行的有关信息存储到约定的空间，在数据库中包括有振动信号的原始数据，经FFT分析后的频谱、倒频谱等，机组运行的特征数据变化趋势等，这些数据能反映机组历史的、现在的状态，也预示着未来的发展趋势，是故障诊断的重要数据来源。

　　22知识库知识库中的知识包括事实性知识，即机组型号、运行特性、运行参数等；诊断知识，即按故障树结构分层组织的各种规则及其条件；对策性知识，对每种故障给出诊断结果的同时还可提出处理建议。

　　23模型库模型库中包括有各种对信号处理的算法和数学模型，是数据库和知识库之间的桥梁，数据库中的数据调用模型库中的算法和数学模型进行分析计算，然后将计计算值调用知知识厍中的事实和规则进行推理MI呢rki*kjs棚拄I轴线对中不良I轴裂纹分析，得出诊断结论。

　　24推理和诊断模块专家系统采用正向推理机制，其具体步聚：推理机用当前数据库中的事实，调用模型库中的数学公式进行分析计算，再与知识库中规则的前提条件进行匹配。

　　把匹配成功的规则的结论作为新的事实加入到当前数据库中去。

　　用更新后的数据库中的所有事实，重复上述过程，直到得出结论或不再有新的事实产生为止。

　　5诊断实例学习模块知识获取是专家系统必须面对，同时又是非常困难的问题。在本系统中，通过知识库管理功能可以对知识库中的知识进行修改、删除或添加，同时它还具有自学习能力。可以通过诊断实例的学习，即输入一组症状信息，给出专家的诊断结论，可以修改、完善、更新知识库的知识内容，使知识库的知识逐渐适合具体机组。

　　3系统特点和功能该系统是一个独立运行的工程师帮助软件，具有趋势预报、事故追忆、诊断结果保存、诊断报告打印等功能，考虑到现场情况的复杂性，设计了自动诊断和人机对话两种诊断方式。

　　1人工对话诊断在系统菜单中选择人工对话诊断，则可根据需要通过对话方式选择不同时期的数据进行分析，例如可选择某时期的历史数据，也可选择在线数据，若不加选择则默认为在线数据，还可根据实际需要，选择机组不同部位进行故障诊断，若不加选择，则默认为振幅*大的部位。选择了数据和部位后，还需要选择征兆类和征兆值，以得到征兆的完整描述，才可进行诊断，诊断结果需人工操作才能存储。

　　32自动诊断在系统菜单中选择自动诊断，可由计算机自动完成整个诊断推理过程，不需要人工干预，诊断数据为在线数据，诊断部位为振幅*大通道，诊断结果可以自动存储，并且自动诊断结果的可信度可通过人工修正，以提高下次诊断的准确性。

　　4结论基于知识的智能故障诊断技术是设备诊断领域中*引人注目的发展方向之一，也是研究*多，应用*广的一类智能诊断技术。本系统正是以D350煤气排送机为诊断对象而开发的基于经验知识和模型知识相结合的故障诊断系统。它具备有知识获取方便、维护简单易于保证知识库的完整性等优点，同时它的推理效率较高。既具有自动诊断功能，又可通过人工干预，可以把专家知识和复杂现场有机地结合，很好地解决实际诊断问题。