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图２故障诊断专家系统结构图

系统，结构如图２所示。主要由人机接口模块、知识库开发管理模块、诊断推理模块和图形库管理模块几部分构成。人机接口模块主要用于建立人机交互和系统环境、获取和管理初始信息及诊断状态、输出诊断结论和解释等；知识库开发管理模块主要以菜单和对话框或选项的方式对知识库进行编辑、修改、查询、打印等操作，并进行知识的一致性检查：诊断推理模块是系统的核心。采用推理模型对故障进行判断；而图形库管理模块可以在诊断过程中调出相应的图纸．以便在实际系统上找到故障部位。

１．３神经网络诊断法

基于神经网络的诊断法是利用神经网络具有非线性和自学习能力以及并行计算能力．使其在液压系统故障诊断方面具有很大的优势。其具体应用方式有：从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行液压系统故障诊断：从故障预测角度应用神经网络作为动态模型进行液压系统故障预测：从检测故障的角度应用神经网络得到残差进行液压系统故障检测。

在神经网络理论发展的过程中．提出了多种神经网络模型．其中ＢＰ网络模型是具有代表性的模型之一。结构如图３所示。

圈３

ＢＰ神经网络结构

郑等在轮式装载机上进行试验设置了系统泄漏等故障。检测系统压力、

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科技创业月刊２０１１年第５期

及齿轮泵振动等信号。分析系统状态对上述信号的影响．并从中提取出反映系统状态信号的特征向量．并以此构造出神经网络．考核诊断

程序对故障信号的识别能力。系统采用

了３层ＢＰ网络构造分类器．通过系统特征向量判断系统敝障状态．分离器结构见图４。

圈４ＢＰ网络分离器结构

１．４组合智能诊断法

由于液压系统故障的待征、原因普遍存在模糊性．同一故障可能由不同的原因造成．并产生不同的故障特征：不同的故障也可能引起相同的故障特征．多种故障并发时故障特征就更加复杂。因此．各种智能方法互相取长补短结合运用．与多媒体技术、网络技术、信息融合技术、虚拟现实技术等相互融合，对液压系统故障进行综合评判和诊断是今后液压系统故障诊断发展的重要趋势。

基于专家系统的诊断法虽然具有很好的解释能力．但是存在获取知识的瓶颈问题、学习能力差、自适应能力差及实时性差等缺点。而神经网络所具有的容错能力、学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理可以较好地克服这些困难．郭等使用ＢＰ神经网络来构造专家系统，基本结构如图５所示。将传统专家系统的基于符号的推理变成基于数值计算的推理．以提高专家系统的执行效率．解决专家系统的自学习问题。

２结语

液压系统故障具有隐蔽性、复杂性、随机性、模糊性及分散性等特点。尽

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圈５神经网络故障诊断专家系统基本构造示意圈

管国内外学者对液压系统故障诊断进行了深入广泛的研究．但实际诊断过程中仍面ｌ临许多问题。

故障智能诊断技术能模拟人脑处理各类模糊信息．又具有人脑所不及的高运算速度．可以根据诊断的误差自动修正诊断的模型。并具备自动获取知识和适应环境变化的能力．在未来液压系

统故障诊断中有着广阔的应用前景。但是在智能诊断系统的完善化、组合化、

实用化以及容错性方面仍有许多问题亟待解决。

此外．将多媒体、网络、智能传感器等先进信息技术应用于智能诊断．将拓展诊断系统的感知空间．提高其信息传递的能力．优化其结构。改进其多种性能。

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（责任编辑高平杜倩倩）