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摘要：旋转机械设备是现代工业生产的支柱，也是生产企业向自动化发展的重要基础。在实际生产中，如果旋转机械设备出现故障，不但会影响生产效益，严重时可能还会对工作人员造成不同程度的危害，从企业的发展角度讲，旋转机械设备的稳定性和可靠性也是衡量企业综合实力的重要依据。因此，旋转机械设备关键部位的故障诊断逐渐成为相关技术人员关注的焦点，也是企业迈上可持续发展道路的关键内容。本文阐述了故障诊断与预测系统的基本构成以及旋转机械设备关键部位故障诊断的知识模块，为旋转机械设备关键部位故障诊断技术的发展提供理论依据。
关键词：旋转机械设备;关键部位;故障诊断;故障预测
近几年，旋转机械设备关键部件的故障诊断与预测技术已经得到了相关人员的高度重视，同时也加大了相应的研究力度，从效果上看，已逐步成型，具有良好的发展前景和上升空间。国内大、中型生产企业中，都配备了成熟且完善的设备故障诊断系统，在维护设备安全和确保生产效率方面有着至关重要的作用。然而，旋转机械设备关键部件的故障诊断并没有得到相应的优化和改进，依然停留在手工操作和经验判断的初级阶段中，这种原始的故障判断方法显然已经完全无法适应企业的高速发展，面对一些较为先进的旋转机械设备更是显得力不从心。因此，从实际出发改良旋转机械设备关键部件故障诊断技术、优化知识模块逐渐成为相关部门的首要任务。
1.故障诊断与预测系统的基本构成
研究发现，旋转机械设备关键部件的故障诊断与预测系统主要由多种知识模块组成，其中包括深、浅知识库以及机器学习模块等部分。深知识库还涉及到旋转机械设备基本结构和功能的知识库以及机械设备实时运行状态的知识库等部分，而浅知识库包含机械设备故障征兆知识库以及典型案例知识库等部分。该系统是故障诊断与预测的重要手段和方法，在运行的过程中，创建两种功能各异的知识库，成功分离了系统内部的知识库和推理机，并在指定的区域内逐渐进行自动学习，持续扩充系统的浅知识库，为故障诊断加下坚实的基础。
2.旋转机械设备关键部位故障诊断的知识模块
2.1 维护经验
维护经验实际上就是相关专家对于旋转机械设备关键部件故障诊断的经验和知识，在系统中处在浅层知识范畴内。这种故障诊断知识的形成需要该领域专家进行多次的实践，并根据实践的结果进行针对性的研究，最终结果会在专家的脑海中潜移默化的得到升华，在日后的故障诊断工作中可以被专家灵活的使用。
2.2 旋转机械设备的基本原理和功能
旋转机械设备的基本原理和功能知识模块是建立在系统基本机构的分级前提之下的，根据故障诊断系统以及下分各部件的构成关系，形成一个更为深层次的结构，从而适应故障诊断与预测的基本需求。
2.3 故障诊断案例
旋转机械设备关键部件故障诊断案例知识模块指的是过去诊断过程中所总结的经验，并将其进行统一的存储，可以为日后的故障诊断提供有价值的参考和借鉴。
2.4 旋转机械设备的运行状态
旋转机械设备的运行转台知识模块主要涵盖了以诊断理论作为基础的机械设备运行状态的描述，描述內容主要包括设备运行各个特征量和具体参数，该知识模块还可以对设备的运行情况进行描述，确定该机械设备是否在正常的条件下运行。
2.5 旋转机械设备的故障征兆
旋转机械设备的故障征兆知识模块是事实性知识一类的。旋转机械设备在发生故障之前，其各项指标都会在运行的过程中发生一定改变，会与常规值出现较大的偏差，在故障诊断时可这种状况用于故障诊断的判断和描述。
2.6 过程算法
过程算法实际上就是运用计算的方式对机械设备的故障进行诊断或预算，在实际情况中，该知识模块直接运行了机械设备故障的激励分析，并根据实际情况进行模拟实验，最后对实验的结果进行更深层次的分析和研究，逐步将系统的深层次知识向故障征兆方面的知识转变。从应用的角度讲，过程算法通常表现为一整套的计算程序，并且可单独存在，根据实际情况自行调用，该知识模块主要有两部分组成，分别为经验知识表达和深层知识表达。
2.6.1经验知识表达
经验知识表达还可称作为浅层知识，是相关专家多次实践和研究的结果，多属于感性的诊断知识，易于常人理解和应用，还可以起到一定指引的作用，通常以产生式规则表达。
旋转机械设备的种类十分繁多，且内部结构也很复杂，使得内部规则库过于庞大，所以机械设备的故障产生原因各不相同，诊断规则的侧重点和适用范围也不相同。为了更好的达到目标，需根据实际要求对诊断规则实施分类处理，可以大幅提高诊断规则的检索速率，为旋转机械设备关键部件的故障诊断提供有力的支持。
2.6.2深层知识表达
故障诊断的深层知识主要由元知识以及机械设备的性能结构所组成，根据机械设备的性能，可对机械设备进行分层，其中机械设备关键部件属于第三层，一般总共分为四个层次，而且层次之间可保持十分严谨的继承性，每层都具有独特的属性，总体结构呈树形。
3.总结
综上所述，知识库是专家诊断系统的关键，而专家系统则是旋转机械设备关键部件故障诊断的重要手段和方法，因此可以说诊断知识库的完善程度决定了故障诊断的质量和效率，也是故障诊断创新和发展的重要突破口。随着现代化建设步伐的加快，旋转机械设备关键部件的故障诊断逐渐向专家知识的方向发展，这不仅为相关企业提供了更高的专业性要求，也为企业创建了更为广阔的发展空间，通过不断的完善和创新，旋转机械设备关键部件的故障诊断势必会得到更快的发展，为企业生产乃至社会建设提供安全、稳定的基础保障。
参考文献：
[1]蒋东翔等.多层抽象混合推理的智能诊断模型与应用.振动工程学报， 2011，（4）：23-25.
[2]张雪江等.汽轮发电机组故障诊断专家系统知识处理技术的研究.振动工程学报， 2012，（3）：33-36.
[3]胡文彬等.基于故障树分析法的FMS层次诊断模型.华中理工大学学报， 2011，（9）：11-12.
[4]徐世昌等.用数据流思想开发故障诊断知识库.振动工程学报， 2011，（8）：31-32.
作者简介：
张巍（1982.10—），甘肃古浪县人，讲师，研究方向机械设计。
关键词：旋转机械设备;关键部位;故障诊断;故障预测
近几年，旋转机械设备关键部件的故障诊断与预测技术已经得到了相关人员的高度重视，同时也加大了相应的研究力度，从效果上看，已逐步成型，具有良好的发展前景和上升空间。国内大、中型生产企业中，都配备了成熟且完善的设备故障诊断系统，在维护设备安全和确保生产效率方面有着至关重要的作用。然而，旋转机械设备关键部件的故障诊断并没有得到相应的优化和改进，依然停留在手工操作和经验判断的初级阶段中，这种原始的故障判断方法显然已经完全无法适应企业的高速发展，面对一些较为先进的旋转机械设备更是显得力不从心。因此，从实际出发改良旋转机械设备关键部件故障诊断技术、优化知识模块逐渐成为相关部门的首要任务。
1.故障诊断与预测系统的基本构成
研究发现，旋转机械设备关键部件的故障诊断与预测系统主要由多种知识模块组成，其中包括深、浅知识库以及机器学习模块等部分。深知识库还涉及到旋转机械设备基本结构和功能的知识库以及机械设备实时运行状态的知识库等部分，而浅知识库包含机械设备故障征兆知识库以及典型案例知识库等部分。该系统是故障诊断与预测的重要手段和方法，在运行的过程中，创建两种功能各异的知识库，成功分离了系统内部的知识库和推理机，并在指定的区域内逐渐进行自动学习，持续扩充系统的浅知识库，为故障诊断加下坚实的基础。
2.旋转机械设备关键部位故障诊断的知识模块
2.1 维护经验
维护经验实际上就是相关专家对于旋转机械设备关键部件故障诊断的经验和知识，在系统中处在浅层知识范畴内。这种故障诊断知识的形成需要该领域专家进行多次的实践，并根据实践的结果进行针对性的研究，最终结果会在专家的脑海中潜移默化的得到升华，在日后的故障诊断工作中可以被专家灵活的使用。
2.2 旋转机械设备的基本原理和功能
旋转机械设备的基本原理和功能知识模块是建立在系统基本机构的分级前提之下的，根据故障诊断系统以及下分各部件的构成关系，形成一个更为深层次的结构，从而适应故障诊断与预测的基本需求。
2.3 故障诊断案例
旋转机械设备关键部件故障诊断案例知识模块指的是过去诊断过程中所总结的经验，并将其进行统一的存储，可以为日后的故障诊断提供有价值的参考和借鉴。
2.4 旋转机械设备的运行状态
旋转机械设备的运行转台知识模块主要涵盖了以诊断理论作为基础的机械设备运行状态的描述，描述內容主要包括设备运行各个特征量和具体参数，该知识模块还可以对设备的运行情况进行描述，确定该机械设备是否在正常的条件下运行。
2.5 旋转机械设备的故障征兆
旋转机械设备的故障征兆知识模块是事实性知识一类的。旋转机械设备在发生故障之前，其各项指标都会在运行的过程中发生一定改变，会与常规值出现较大的偏差，在故障诊断时可这种状况用于故障诊断的判断和描述。
2.6 过程算法
过程算法实际上就是运用计算的方式对机械设备的故障进行诊断或预算，在实际情况中，该知识模块直接运行了机械设备故障的激励分析，并根据实际情况进行模拟实验，最后对实验的结果进行更深层次的分析和研究，逐步将系统的深层次知识向故障征兆方面的知识转变。从应用的角度讲，过程算法通常表现为一整套的计算程序，并且可单独存在，根据实际情况自行调用，该知识模块主要有两部分组成，分别为经验知识表达和深层知识表达。
2.6.1经验知识表达
经验知识表达还可称作为浅层知识，是相关专家多次实践和研究的结果，多属于感性的诊断知识，易于常人理解和应用，还可以起到一定指引的作用，通常以产生式规则表达。
旋转机械设备的种类十分繁多，且内部结构也很复杂，使得内部规则库过于庞大，所以机械设备的故障产生原因各不相同，诊断规则的侧重点和适用范围也不相同。为了更好的达到目标，需根据实际要求对诊断规则实施分类处理，可以大幅提高诊断规则的检索速率，为旋转机械设备关键部件的故障诊断提供有力的支持。
2.6.2深层知识表达
故障诊断的深层知识主要由元知识以及机械设备的性能结构所组成，根据机械设备的性能，可对机械设备进行分层，其中机械设备关键部件属于第三层，一般总共分为四个层次，而且层次之间可保持十分严谨的继承性，每层都具有独特的属性，总体结构呈树形。
3.总结
综上所述，知识库是专家诊断系统的关键，而专家系统则是旋转机械设备关键部件故障诊断的重要手段和方法，因此可以说诊断知识库的完善程度决定了故障诊断的质量和效率，也是故障诊断创新和发展的重要突破口。随着现代化建设步伐的加快，旋转机械设备关键部件的故障诊断逐渐向专家知识的方向发展，这不仅为相关企业提供了更高的专业性要求，也为企业创建了更为广阔的发展空间，通过不断的完善和创新，旋转机械设备关键部件的故障诊断势必会得到更快的发展，为企业生产乃至社会建设提供安全、稳定的基础保障。
参考文献：
[1]蒋东翔等.多层抽象混合推理的智能诊断模型与应用.振动工程学报， 2011，（4）：23-25.
[2]张雪江等.汽轮发电机组故障诊断专家系统知识处理技术的研究.振动工程学报， 2012，（3）：33-36.
[3]胡文彬等.基于故障树分析法的FMS层次诊断模型.华中理工大学学报， 2011，（9）：11-12.
[4]徐世昌等.用数据流思想开发故障诊断知识库.振动工程学报， 2011，（8）：31-32.
作者简介：
张巍（1982.10—），甘肃古浪县人，讲师，研究方向机械设计。