1問題的提出
近年來人工智能技術(shù)進入故障診斷領(lǐng)域，形成了全新的另一種方法。因為傳統(tǒng)的故障診斷方法是建立在系統(tǒng)的數(shù)學模型基礎(chǔ)上的，數(shù)學模型依賴于被診斷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，而很多故障會造成系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的變化。在異常情況下，缺乏現(xiàn)場數(shù)據(jù)又難以建立新的數(shù)學模型。況且復(fù)雜系統(tǒng)的多故障源、多變量禍合情況也使建立數(shù)學模型十分困難。在線辨識也難以滿足在線診斷的快速性。人工智能法的基本思想是:不完全依靠檢測到的信號進行診斷，而是運用專家系統(tǒng)的綜合運算、邏輯推理進行判斷，這樣可以簡化檢測的硬件電路，并使診斷更加可靠。
國內(nèi)外使用的故障診斷方法還有:故障字典法、影響矩陣法、故障樹法、模式識別法、模糊集合法等。
2診斷方案的確定
本方案是對超高壓水射流切割機電氣系統(tǒng)的故障進行檢測和診斷，因為水射流切割機的操作完全由電氣系統(tǒng)控制;若電氣系統(tǒng)出故障，其工作肯定不正常。電氣系統(tǒng)包括步進電機驅(qū)動電路和單片機控制系統(tǒng)。單片機控制系統(tǒng)發(fā)出所需的一系列脈沖，通過驅(qū)動電路使步進電機旋轉(zhuǎn)，帶動高壓噴嘴運動完成特定加工程序。單片機控制系統(tǒng)全部由數(shù)字集成電路組成，可靠性高，在研制過程中證明，只要在正常的使用條件下，這部分不易出故障。而驅(qū)動電路是大功率三極管構(gòu)成的開關(guān)電路，工作電壓高、電流大，而且步進電機繞組是感J陛負載，在電流周期性通斷的情況下其負載效應(yīng)對驅(qū)動電路影響很大，使大功率三極管極易擊穿或開路，驅(qū)動電路不能輸出所需的脈沖電流，因而步進電機無法正常進行。所以水射流切割機故障自診斷最終落實到步進電機的驅(qū)動電路上，即以驅(qū)動電路為診斷對象。
故障診斷的要求是:檢測各驅(qū)動單元的輸入信號(即切割機控制系統(tǒng)通過接口電路輸出的周期性方波控制信號，共13路)是否正常，以及驅(qū)動單元各開關(guān)三極管(共34只)是否工作在開關(guān)狀態(tài)，若是處于短路/開路狀態(tài)，則認為發(fā)生了故障，進行故障報警并顯示故障部位(哪臺步進電機的第幾號驅(qū)動單元的第幾個測試點)和故障種類(短路或開路)，同時作出故障處理決策，即決定是進行自動糾錯還是切斷動電路的供電電源。
用于水切割機故障自診斷的專家診斷系統(tǒng)的樣機對五相及三相電路的診斷和自檢，通過實驗室的模擬故障實驗，證明結(jié)果正確，系統(tǒng)運行正常，全部達到設(shè)計要求。
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