混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)展

雷亞國，何正嘉

(西安交通大學(xué) 機(jī)械制造系統(tǒng)工程國家重點實驗室，西安 710049)

航空發(fā)動機(jī)、大型風(fēng)電裝備、汽輪發(fā)電機(jī)組等大型復(fù)雜關(guān)鍵設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷關(guān)系到生產(chǎn)系統(tǒng)的正常運行、生產(chǎn)效率的提高、產(chǎn)品質(zhì)量的保證、環(huán)境保護(hù)以及維修管理的科學(xué)化與現(xiàn)代化等一系列重要問題，受到世界各國的廣泛關(guān)注。由于設(shè)備本身結(jié)構(gòu)和機(jī)理的復(fù)雜性、參數(shù)和結(jié)構(gòu)的不確定性、動態(tài)時變特性以及嚴(yán)重的強(qiáng)耦合性，使得這些設(shè)備的故障通常表現(xiàn)為復(fù)雜性、不確定性、相關(guān)性、層次性等特點［1］，因此，大型復(fù)雜關(guān)鍵設(shè)備早期、微弱以及復(fù)合故障的診斷要比常規(guī)設(shè)備的診斷要求高、難度大。傳統(tǒng)的故障診斷工作大多由專業(yè)技術(shù)人員和診斷專家完成，因此使用者的經(jīng)驗和專業(yè)知識就顯得異常重要;同時由于設(shè)備復(fù)雜、自動化程度高，需要分析的數(shù)據(jù)量也十分巨大，這些大量的數(shù)據(jù)全部依靠專業(yè)技術(shù)人員和診斷專家來分析顯然是不現(xiàn)實的，因此必須提高設(shè)備故障診斷的自動化和智能化程度［2-7］。

為了擺脫故障診斷過分依賴于專業(yè)技術(shù)人員和診斷專家，打破機(jī)械故障診斷量大面廣與診斷專家相對稀少之間的尷尬局面，需要對設(shè)備實現(xiàn)高效、可靠的智能診斷［8-11］。研究者將專家系統(tǒng)、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等人工智能技術(shù)應(yīng)用于設(shè)備的故障診斷中，從而進(jìn)行設(shè)備的智能故障診斷，在實踐中取得了顯著的成效，表現(xiàn)出相對出色的性能［12-15］。隨著研究和應(yīng)用的深入，研究者發(fā)現(xiàn)，這些方法各具優(yōu)點和不足，只在一定的條件和場合下有效。面臨的諸如診斷信息不完整、模糊隸屬度函數(shù)的人為確定、專家系統(tǒng)的知識獲取困難、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺乏故障樣本訓(xùn)練等問題，限制了這些單一智能技術(shù)的應(yīng)用，領(lǐng)域?qū)＜腋械绞旨?，急需一種新思路和新途徑來解決這些問題。

因此，綜合運用多種人工智能技術(shù)各自的優(yōu)點，揚長避短、博采眾長，并結(jié)合現(xiàn)代信號處理技術(shù)與特征提取方法的混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù)便應(yīng)運而生［16］。用混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù)對大型復(fù)雜關(guān)鍵設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷與智能預(yù)示，能夠有效地提高監(jiān)測診斷系統(tǒng)的敏感性、魯棒性、精確性，降低誤診率和漏診率，在不用理解系統(tǒng)機(jī)理和分析數(shù)據(jù)的情況下，為一般的操作人員提供準(zhǔn)確的診斷決策。

1 混合智能診斷與預(yù)示技術(shù)

1.1 廣義內(nèi)涵

表1比較了專家系統(tǒng)、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等幾種典型的人工智能技術(shù)。由表可見，幾種智能技術(shù)各具特色，優(yōu)勢互補，這為多種智能技術(shù)的混合提供了必要條件。除此之外，近年來興起的計算智能算法，例如遺傳算法、粒子群算法、混沌遺傳算法、免疫算法等也取得了一定的理論研究和應(yīng)用進(jìn)展，它們各自具有一定的優(yōu)勢和不足，為實現(xiàn)和改進(jìn)混合智能故障診斷與預(yù)計技術(shù)提供了更多的靈活性。

表1 幾種典型智能技術(shù)的性能比較Tab.1 Characteristic comparison of typical intelligent techniques

混合智能技術(shù)博采眾家之長，充分利用不同智能技術(shù)的優(yōu)勢，能夠取得比單一智能技術(shù)更佳的效果。將人工智能領(lǐng)域最先進(jìn)的研究成果應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷和智能預(yù)示，在一定程度上能解決單一的傳統(tǒng)智能故障診斷方法在診斷大型復(fù)雜關(guān)鍵設(shè)備早期、微弱和復(fù)合故障時，精度不高、泛化能力弱和通用性不強(qiáng)等難題。

“什么是混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù)?”國內(nèi)外還沒有一個明確的定義。我們在機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷領(lǐng)域這樣定義混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù):根據(jù)不同人工智能技術(shù)之間的差異性和互補性，揚長避短、優(yōu)勢互補，并結(jié)合不同的機(jī)械信號處理和特征提取方法，將它們以某種方式結(jié)合、集成或融合，應(yīng)用于機(jī)械故障診斷，以提高診斷與預(yù)示系統(tǒng)的敏感性、魯棒性和精確性。

1.2 技術(shù)實現(xiàn)

混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù)的實現(xiàn)過程示于圖1。

根據(jù)以上流程圖可見，機(jī)械設(shè)備混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù)是通過以下兩個步驟來進(jìn)行的。

圖1 混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù)流程圖Fig.1 The flow chart of hybrid intelligent fault diagnosis and prognosis technique

(1)采用不同信號處理技術(shù)和特征提取方法獲得故障特征。特征提取直接關(guān)系到混合智能故障診斷的準(zhǔn)確性和早期預(yù)示的可靠性。由于不同信號處理方法能夠從不同的角度提取故障特征信息，而且對于大型復(fù)雜關(guān)鍵設(shè)備的早期、微弱和復(fù)合故障，其故障特征往往不明顯。因此，多種不同的信號處理方法聯(lián)合使用更可能獲得故障的有效特征。

(2)借鑒“分而治之”和“優(yōu)勢互補”［17-18］的思想，在復(fù)雜設(shè)備的診斷中綜合運用了多種人工智能技術(shù)的優(yōu)勢。將復(fù)雜的診斷問題分解，針對每一子問題，協(xié)同使用不同的人工智能技術(shù)進(jìn)行故障診斷，然后對各子問題的診斷結(jié)果進(jìn)行融合，有效地提高診斷技術(shù)的準(zhǔn)確性，降低誤診率和漏診率，確定故障發(fā)生的位置，估計其嚴(yán)重程度，預(yù)測其發(fā)展趨勢。

基于以上混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù)的內(nèi)涵和實現(xiàn)過程可以看出，故障特征信息的獲取和智能診斷是混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù)中兩個關(guān)聯(lián)的環(huán)節(jié)，彼此之間相互聯(lián)系、相互融合。因此，混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù)不僅是多種智能技術(shù)的混合，也是不同的信號處理和特征提取方法與不同智能技術(shù)之間的混合。

2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

近年來，混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù)的研究倍受國內(nèi)外廣大研究者的青睞，研究成果屢見迭出，應(yīng)用潛力初露端倪，已成為一類頗具生命力的故障診斷方法。以下將依據(jù)不同技術(shù)的混合模式對近年來混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù)的研究進(jìn)展給予以歸納。

2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯、遺傳算法等的混合

2005年，Evsukoff等人［19］將模糊模塊和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊相結(jié)合，故障檢測和分離結(jié)果表明模糊和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模塊取得了滿意的結(jié)果;Nandi等人［20］利用遺傳編程技術(shù)生成診斷特征，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行狀態(tài)分類，對實驗臺滾動軸承的6種狀態(tài)進(jìn)行分析，驗證了基于遺傳編程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持矢量機(jī)混合智能診斷的有效性;清華大學(xué)姜愛國等人［21］在分析粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點的基礎(chǔ)上，提出了一種粗糙集與多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的車輪踏面擦傷混合智能預(yù)示方法;曹龍漢［22］給出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粗糙集理論的柴油機(jī)故障診斷混合智能系統(tǒng)。2006年，Uppal等人［23］提出了基于模糊神經(jīng)多模型的故障檢測和分離框架，此框架融合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性、動態(tài)性和模糊邏輯的推理能力，并驗證了該框架的有效性;Sampath等人［24］結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法，提出了一種循環(huán)冷卻發(fā)動機(jī)零部件和傳感器故障診斷混合智能模型;Sadeghian等人［25］采用小波包分解和多個自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)，提出了一種在線的機(jī)械設(shè)備故障集成診斷系統(tǒng)，應(yīng)用在三相電動機(jī)故障診斷中;Yang等人［26］利用Dempster–Shafer證據(jù)理論，融合基于電流信號和基于振動信號的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)果，提高了電動機(jī)故障診斷的準(zhǔn)確率;中國科學(xué)研究院Guo等人［27］聯(lián)合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化算法，提出了旋轉(zhuǎn)機(jī)械混合智能故障診斷新方法;浙江大學(xué)李增芳等人［28］針對發(fā)動機(jī)廢氣排放參數(shù)和故障之間復(fù)雜的非線性關(guān)系，提出了一種主成分和集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)動機(jī)混合智能診斷模型;中國石油大學(xué)段禮祥等人［29］提出了一種將小波包分解、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯結(jié)合起來的診斷方法，對柴油機(jī)故障進(jìn)行診斷，取得了滿意的效果。2007年，Lim等人［30］基于模糊ARTMAP和矩形函數(shù)網(wǎng)絡(luò)提出故障診斷混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并將其應(yīng)用于電站設(shè)備故障診斷，取得了良好的診斷效果;西安交通大學(xué)雷亞國等人［31］提出了一種基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)和遺傳算法的混合智能診斷新方法，通過對不同損傷程度的軸承故障進(jìn)行診斷，驗證了該方法的有效性。2008年，Roberts等人［32］綜合模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢，建立了鐵路系統(tǒng)故障混合智能診斷系統(tǒng);Dong等人［33］提出了利用最小二乘加權(quán)融合算法集成粗糙集和模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合智能故障診斷方法;Rajakarunakaran等人［34］提出了基于前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)諧振理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合智能診斷模型，利用電壓、電流和轉(zhuǎn)速等工藝量作為特征對離心泵轉(zhuǎn)子系統(tǒng)7種故障模式進(jìn)行了有效分類;Wu等人［35］提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)混合智能診斷方法，對內(nèi)燃機(jī)進(jìn)氣管泄露和無法發(fā)動等故障進(jìn)行了有效診斷;上海交通大學(xué)Yu等人［36］提出了一種將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基因算法相結(jié)合的混合智能方法，并應(yīng)用于機(jī)械制造過程的智能監(jiān)測與故障診斷;西安交通大學(xué)雷亞國等人［37］將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和模糊聚類有效性指標(biāo)相結(jié)合，提出了一種新的混合智能聚類算法并應(yīng)用于高速電力機(jī)車輪對軸承的早期故障診斷中。2009年，Hsu等人［38］利用小波變換提取特征，采用集成了模糊系統(tǒng)定性逼近和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)性的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行齒輪箱故障的有效識別與分類;Rafiee等人［39］結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法各自優(yōu)勢，利用小波包分解系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差作為診斷特征，提出了復(fù)雜齒輪箱不同故障模式和不同故障程度的混合智能診斷系統(tǒng);Samanta等人［40］提取時域統(tǒng)計特征，利用粒子群優(yōu)化算法選擇診斷特征、優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持矢量機(jī)參數(shù)，從而對軸承故障進(jìn)行了準(zhǔn)確地診斷;北京化工大學(xué)Zhu等人［41］針對單一智能方法難以處理復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷的問題，提出了基于粗糙集和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征約簡混合智能方法。2010年，Yüksel等人［42］提出了基于集成自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的故障分類混合智能模型對機(jī)械手故障進(jìn)行診斷;浙江大學(xué)王曉曉等人［43］采用粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和門限，提出了基于粒子群算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合智能方法用于診斷蒸汽輪機(jī)故障;西安交通大學(xué)雷亞國等人［44］結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K近鄰算法和遺傳算法各自的優(yōu)勢，提出了一種多元混合智能診斷方法并用于齒輪不同故障模式和不同故障程度的識別。

2.2 模糊邏輯與粗糙集、支持矢量機(jī)等的混合

2004年，楊軍［45］結(jié)合模糊邏輯和遺傳算法，提出了導(dǎo)彈混合智能故障診斷專家系統(tǒng)。2005年，上海交通大學(xué)李如強(qiáng)等［46］集成粗糙集理論、奇異值分解和模糊C均值聚類，提出了一種旋轉(zhuǎn)機(jī)械混合智能故障診斷新方法，利用Bently轉(zhuǎn)子實驗臺模擬不平衡、碰摩等常見故障，對提出的方法進(jìn)行了驗證;西安交通大學(xué)胡橋等人［47］結(jié)合經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸饨鉀Q隨機(jī)不確定性問題、模糊分析解決模糊不確定性問題和支持矢量機(jī)解決小樣本分類問題的優(yōu)勢，提出了一種混合智能診斷模型。2006年，鄂加強(qiáng)［48］給出了基于模糊邏輯、專家系統(tǒng)等多個柴油機(jī)和鍋爐故障混合智能診斷系統(tǒng)。2007年，Pawar等人［49］結(jié)合模糊系統(tǒng)的推理能力和遺傳算法的學(xué)習(xí)性能，建立了遺傳模糊混合智能系統(tǒng)，用于直升機(jī)轉(zhuǎn)子葉片的損傷檢測;浙江大學(xué)毛勇等人［50］綜合模糊決策與支持矢量機(jī)算法，提出模糊支持矢量機(jī)分類方法，對化學(xué)工藝工程故障進(jìn)行診斷。2009年，Xia等人［51］融合模糊邏輯和支持矢量機(jī)各自優(yōu)勢，提出了汽輪機(jī)組故障診斷的混合智能方法;Mohammad等人［52］提出了將模糊聚類與人工免疫系統(tǒng)相結(jié)合實現(xiàn)多傳感器信息融合與故障診斷的混合智能方法;Han等人［53］提出了模糊支持矢量機(jī)新方法，有效地檢測了曲柄軸承早期磨損故障;上海交通大學(xué)Pan等人［54］構(gòu)造了基于模糊C均值聚類和支持矢量機(jī)的混合智能模型，用于預(yù)示軸承的服役性能。

2.3 支持矢量機(jī)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、免疫算法等的混合

2005年，Thukaram等人［55］采用主分量分析方法提取特征，聯(lián)合支持矢量機(jī)和前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對裝載汽車故障進(jìn)行混合智能分類。2006年，西安交通大學(xué)胡橋等人［56］提出了基于提升小波包變換和集成支持矢量機(jī)的故障混合智能診斷新方法，并將其應(yīng)用于滾動軸承的故障特征提取和智能分類中。2009年，Aydin等人［57］提出了基于人工免疫算法和支持矢量機(jī)的多目標(biāo)混合智能方法，成功地檢測了電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障;上海交通大學(xué)Fei等人［58］提出支持矢量機(jī)-遺傳算法混合智能方法，該方法采用遺傳算法優(yōu)化支持矢量自由參數(shù)，變壓器故障診斷案例驗證了提出方法的有效性;武漢科技大學(xué)Hou等人［59］采用演化計算優(yōu)化支持矢量機(jī)參數(shù)，提出了一種故障短期預(yù)示的混合智能模型;西安交通大學(xué)張曉麗等人［60］利用蟻群算法優(yōu)化支持矢量機(jī)參數(shù)，提出了蟻群優(yōu)化-支持矢量機(jī)混合智能診斷模型。2010年，Saravanan等人［61］結(jié)合 Morlet小波、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和近似支持向量機(jī)提出了齒輪箱故障混合智能分類方法;東南大學(xué)吳奇［62］提出了基于小波支持矢量機(jī)與粒子群算法的混合智能模型，用于車輛生產(chǎn)線故障診斷，取得了改進(jìn)的效果。

2.4 其他混合智能故障診斷與預(yù)示方法

2005年，Zanardelli等人［63］使用多種小波進(jìn)行信號分析，提取模極大值作為決策樹、最近鄰規(guī)則、線性分類函數(shù)混合分類器的輸入，對發(fā)動機(jī)的多種故障實現(xiàn)了有效地診斷;西北工業(yè)大學(xué)王仲生［64］針對空間飛行器結(jié)構(gòu)復(fù)雜的問題，提出了基于多Agent的混合智能診斷系統(tǒng)。2009年，Marinakis等人［65］提出了基于基因算法和最近鄰分類方法相結(jié)合的混合智能診斷方法，顯著提高了故障分類精度;Polat等人［66］提出一種基于決策樹的混合智能技術(shù)并應(yīng)用于解決多分類問題;西安交通大學(xué)雷亞國等人［67］集成加權(quán)K近鄰算法以提高滾動軸承的故障診斷和預(yù)示精度;張周鎖等人［68］提出了基于粒計算的混合智能模型對軸承故障進(jìn)行診斷，故障識別率明顯高于單一智能方法。

3 存在問題

國內(nèi)外在混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù)的研究中取得了可喜的進(jìn)展，為大型關(guān)鍵設(shè)備故障診斷與預(yù)示開辟了廣闊的空間。然而，目前混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù)的研究存在以下問題:

(1)現(xiàn)有混合智能診斷研究大多仍使用單一物理場信息，例如振動信息或者聲音信息，造成診斷信息的不完備。機(jī)械系統(tǒng)故障常常表現(xiàn)在動力學(xué)、聲學(xué)、摩擦學(xué)、熱力學(xué)等多物理場，因此僅僅利用某一物理場造成診斷信息的不完備，難免引起故障的漏檢和誤判，尤其對于早期、微弱和復(fù)合故障，其故障特征往往在任何一個物理場都不明顯，只有綜合利用多物理場信息才有望提高故障診斷和預(yù)示的精度。

(2)大多文獻(xiàn)僅僅使用某一域的特征來進(jìn)行故障的混合智能診斷與預(yù)示，沒有充分利用多域特征的故障互補信息;同時沒有考慮不同診斷特征對故障的敏感程度，所以抑制了診斷準(zhǔn)確性的提高，減弱了混合智能診斷與預(yù)示技術(shù)的可靠性。當(dāng)機(jī)械系統(tǒng)出現(xiàn)故障時，其故障特征不僅僅體現(xiàn)在某一域，通常在時域、頻域和時頻域都有不同程度的體現(xiàn)。在無先驗知識的情況下，只有基于現(xiàn)代信號處理技術(shù)，從時域、頻率和時頻域同時提取不同的特征，并選擇故障敏感特征，才能更為有效地檢測、診斷和預(yù)示早期、微弱和復(fù)合故障。

(3)現(xiàn)有文獻(xiàn)中的混合智能診斷方法，大多都是基于幾種智能技術(shù)的簡單組合，對各種智能技術(shù)之間的內(nèi)在聯(lián)系研究較少，未能形成有機(jī)融合的混合智能框架，導(dǎo)致混合智能的優(yōu)勢未能充分發(fā)揮。因此，構(gòu)造完備的混合智能框架，有機(jī)融合各類智能技術(shù)的優(yōu)勢，是混合智能診斷與預(yù)示技術(shù)要解決的主要問題。

(4)目前混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù)的研究大多仍停留在實驗驗證階段;并且對于早期、微弱和復(fù)合故障進(jìn)行診斷的案例為數(shù)不多;實用化的混合智能故障診斷與預(yù)示系統(tǒng)屈指可數(shù)。根據(jù)工程實際的需要，研究早期、微弱和復(fù)合故障的混合智能診斷與預(yù)示技術(shù)，并開發(fā)工程實用化故障診斷系統(tǒng)是混合智能診斷與預(yù)示急需解決的問題。

4 發(fā)展趨勢

混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù)作為一種誘人的研究領(lǐng)域，吸引了國內(nèi)外學(xué)者的高度重視，近年來取得了一定的研究成果，也存在著諸多問題。依作者的體會和淺見，未來混合智能診斷與預(yù)示技術(shù)在大型復(fù)雜關(guān)鍵設(shè)備故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用研究還需從以下幾個方面深入開展:

(1)在充分挖掘振動信號中蘊涵的故障信息的同時，重視聲學(xué)、摩擦學(xué)、熱力學(xué)等多物理場信息的應(yīng)用與融合，為混合智能診斷與預(yù)示提供更加豐富的故障信息量。

(2)多域敏感特征的提取和選擇是混合智能故障診斷與預(yù)示的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。深入研究基于盲分離、多小波、總體平均經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?、隨機(jī)共振、譜峭度等現(xiàn)代信號處理技術(shù)的特征提取方法，從時域、頻域和時頻域提取多域特征;研究不同特征對故障的敏感性評估技術(shù)，建立基于多域特征提取和敏感性評估的完備、敏感診斷特征集，為混合智能故障診斷與預(yù)示提供有效的故障特征。

(3)改進(jìn)現(xiàn)有的單一智能技術(shù)，揭示不同智能技術(shù)之間的優(yōu)勢互補關(guān)系，建立有機(jī)融合多種智能技術(shù)的混合智能框架;開發(fā)實用化混合智能診斷與預(yù)示系統(tǒng)，為大型復(fù)雜關(guān)鍵設(shè)備的早期、微弱和復(fù)合故障的診斷與預(yù)示提供技術(shù)支持。

5 結(jié)論

基于人工智能技術(shù)和先進(jìn)信號處理方法的混合智能故障診斷與預(yù)示是一具有廣闊應(yīng)用前景的研究領(lǐng)域。本文在研究相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，總結(jié)了混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀;指出了目前該研究中存在的物理場信息利用單一、特征提取的不完備、工程實用化混合智能故障診斷系統(tǒng)缺乏等諸多問題。最后討論了混合智能故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢，認(rèn)為:應(yīng)當(dāng)注重多物理場信息在混合智能故障診斷與預(yù)示中的充分利用;利用現(xiàn)代信號處理方法從不同角度提取多域敏感特征;建立有機(jī)融合多種智能技術(shù)的實用化混合智能故障診斷與預(yù)示系統(tǒng)。

機(jī)械故障診斷研究源于工程需求，是一門實用性很強(qiáng)的學(xué)科，其研究的最終目的是將有效的診斷技術(shù)與方法應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備故障診斷，把科學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)換為生產(chǎn)力。利用混合智能技術(shù)對大型復(fù)雜關(guān)鍵設(shè)備的早期、微弱和復(fù)合故障進(jìn)行診斷和預(yù)示是一種新思路和新方法，目前紙面上的研究十分活躍，但不幸的是，這種紙上談兵的討論，并沒有在實際應(yīng)用中充分地發(fā)揮作用。迄今為止，走向?qū)嵱没幕旌现悄茉\斷與預(yù)示系統(tǒng)為數(shù)不多。勿庸置疑的是，將尚未成熟的混合智能故障診斷與預(yù)示技術(shù)和大型復(fù)雜關(guān)鍵設(shè)備診斷問題結(jié)合在一起是十分困難而又十分有意義的探索性工作?；旌现悄芄收显\斷與預(yù)示技術(shù)的研究何去何從，我們將拭目以待。

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