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1引言

目前使用的包裝機械設(shè)備，主要有裹包機、 充填機、多功能包裝機等等、裹包機又分為半裹 式裹包機、全裹式裹包機、收縮包裝機等等•就 如盒裝餅干商標(biāo)紙裹包機為例、它由被包裝物 品（餅干盒）供送系統(tǒng)、包裝材料（卷筒商標(biāo)紙） 供送系統(tǒng)、主傳送系統(tǒng)、裹包執(zhí)行機構(gòu)折紙板、 熱封器、支承板等裝置組成•餅干盒要被包裝且 貼上商標(biāo)的操作的工藝時間如許用速度、加速 度般認(rèn)為這種間歇送紙的許用速度可取0. 5m/s .而執(zhí)行構(gòu)件的平均運動速度可達(dá)0. 45? 0. 5m/s .如果速度過高•機器工作就不夠穩(wěn)定. 容易出故障.包裝質(zhì)量也要下降•甚至?xí)斐墒?故。如何對這樣L個復(fù)雜機械設(shè)備在事故出現(xiàn) 前進(jìn)行預(yù)報•或在故障出現(xiàn)后即時進(jìn)行診斷"」• 而迅速的排除故障.恢復(fù)生產(chǎn)•就要配備一套相 應(yīng)的診斷系統(tǒng).過去一般采用的診斷方法有基 于直接測量系統(tǒng)輸出輸入及信號處理的方法. 基于狀態(tài)估計的故障檢測與診斷（FDD-Fault Detection and Diagnostics）和基于過程參數(shù)估 計.FDD方法等等.近幾年來.正在興起的人工 智能的專家系統(tǒng)方法•但人工智能的專家系統(tǒng) 存在著智能獲取的“瓶頸”、推理能力弱等一系 列不足,人們開始將注意力集中到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專 家系統(tǒng)故障診斷方法.這種方法用于系統(tǒng)故障 診斷具有潛在巨大優(yōu)越性。

2系統(tǒng)FDD的基本內(nèi)容應(yīng)用

故障檢測對直接或間接影響系統(tǒng)輸出的過 程參數(shù)、過程狀態(tài)或特征量發(fā)生變化并超過預(yù) 定的范圍時.診斷系統(tǒng)應(yīng)盡可能及早地檢測出 來，至少.當(dāng)所關(guān)心的系統(tǒng)輸出，不符合要求時. 診斷系統(tǒng)應(yīng)能及時檢測出來。其次是故障分離， 根據(jù)檢測到的故障信息.尋找故障源.并確定故 障類型及大小.對于各種具體系統(tǒng).故障源可以 是元件、組件或者是子系統(tǒng).然后故障評價.根 據(jù)故障源的部位.故障信息及系統(tǒng)結(jié)構(gòu).將故障 對于系統(tǒng)性能指標(biāo)功能的影響等.做岀判斷或 估計•給出故障等級.這是人工智能專家系統(tǒng)故 障檢測的基本過程.而神經(jīng)冋絡(luò)專家系統(tǒng)故障 診斷處理過程為：

（1）       根據(jù)長期的現(xiàn)場經(jīng)驗.總結(jié)出待診斷 系統(tǒng)可能岀現(xiàn)的各種故障；

（2）       按一定特征對故障類型進(jìn)行數(shù)據(jù)編 碼或故障數(shù)據(jù)樣本；

（3）       以故障數(shù)據(jù)樣本可對ART（自適應(yīng) 共振理論）模型進(jìn)行訓(xùn)練。

3各種傳統(tǒng)診斷方法的共同局限性

目前•用于系統(tǒng)故障方法分為二類：一類是

完全基于檢測數(shù)據(jù)處理的診斷方法.我們標(biāo)為 傳統(tǒng)診斷方法•另一類則是主要基于對系統(tǒng)故 障診斷的專家經(jīng)驗及知識處理的專家系統(tǒng)方 法•而傳統(tǒng)的診斷方法主要有直接測量系統(tǒng)輸 出輸入的FDD方法.基于因果關(guān)系的信號處理 方法的譜分析法等•基于信息匹配的方法•基于 狀態(tài)估計的FDD的遞階觀測器法，基于過程參 數(shù)估計的FDD方法.這些傳統(tǒng)診斷方法.盡管 可以通過對檢測信號的處理.可能較早地發(fā)現(xiàn) 故障.甚至能予報故障.但當(dāng)診斷對象變得龐大 而復(fù)雜時.一方面需增加檢測手段•另一方面計 算量大大増加•從而診斷的時間較長•尤其是為 了較細(xì)致地分離多重故障.檢測手段大大復(fù)雜• 診斷時間也大大延長了，且這些傳統(tǒng)的診斷方 法只局限于某一具體系統(tǒng)的診斷.很難應(yīng)用于 不同的診斷對象.領(lǐng)域?qū)＜以谠\斷故障時.往往 可以直接憑系統(tǒng)發(fā)生故障時，用視覺、觸覺等得 到的一些難以由數(shù)據(jù)描述的事實以及專家對系 統(tǒng)發(fā)生故障歷史系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)等做出判斷，從而 可能很快地找到故障源.這種專家經(jīng)驗的應(yīng)用 對于復(fù)雜大系統(tǒng)的故障診斷尤其見效•領(lǐng)域?qū)?家還能在診斷中根據(jù)各種感覺得到的事實及專 家經(jīng)驗進(jìn)行快速推理.又能應(yīng)用于各種不同的 診斷對象。專家系統(tǒng)在故障診斷中除具有領(lǐng)域 專家系統(tǒng)在故障診斷中具有的優(yōu)越性外.它還 克服了領(lǐng)域?qū)＜宜嬖诘闹R獲取的“瓶頸”. 通常專家系統(tǒng)的知識獲取由知識工程師將領(lǐng)域 專家的知識移植到計算機中•它是間接的•且效 率低。知識“窄臺階”、推理能力弱、智能水平低、 系統(tǒng)層次少、實用性差等缺點.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診 斷專家系統(tǒng)方法不同于傳統(tǒng)診斷方法和領(lǐng)域?qū)?家系統(tǒng).它具有嶄新特點和極其顯著的優(yōu)越性.

4系統(tǒng)故障診斷的專家系統(tǒng)方法

4. 1什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是處理現(xiàn)實世界中提出的需要由 專家來分析和判斷的復(fù)雜問題.而領(lǐng)域?qū)＜蚁?統(tǒng)是一種具有專家級水平求解問題的計算機程 序•神經(jīng)冋絡(luò)專家系統(tǒng)方法慎擬了人類的形象 思維.這是一種非邏輯、非語言、非靜態(tài)、非局 域、非線性信息處理方法.它是以非線性大規(guī)模 連續(xù)時間模擬并行分布處理為主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 理論為基礎(chǔ).它與傳統(tǒng)AI（ Artificial Intelligece 人工智能）的關(guān)系•不是簡單取代而是互為補充 辯證統(tǒng)一的關(guān)系.它的發(fā)展和應(yīng)用對AI計算 機科學(xué)與信息科學(xué)有可能帶來歷史性的突破。

4. 2神經(jīng)系統(tǒng)診斷故障的原理*

對于盒裝餅干商標(biāo)紙裹包機這樣的一個復(fù) 雜機械系統(tǒng).根據(jù)其結(jié)構(gòu)和功能的不同可粗略 分解為若干個簡單的子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。如圖1 所示。每個子系統(tǒng)從結(jié)構(gòu)和功能上都具有一定 的獨立性和完整性.盒裝餅干商標(biāo)紙裹包機這

（I）釆用知識表示.自動獲取與自適應(yīng)并行推理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷專家系統(tǒng)方法.為圖6 ASM的結(jié)構(gòu) 解決現(xiàn)有專家系統(tǒng)和知識工程中存在的知識獲 取“瓶頸”、“窄臺階”、“組合爆炸”、“推理復(fù)雜 性”等問題以及提高故障診斷系統(tǒng)的智能水平, 開辟了嶄新的途徑。

2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家故障診斷系統(tǒng)具有高 度的容錯性、實時性.同時診斷系統(tǒng)可以自組 織、自學(xué)習(xí)以及聯(lián)想記憶.可在故障診斷過程中 不斷學(xué)習(xí)、發(fā)展和創(chuàng)新，它能模擬人的形象思 維。它的診斷方法是非邏輯、非語言、非靜態(tài)、非 局域、非線性知識的信息處理方法.它與傳統(tǒng)專 家診斷系統(tǒng)的關(guān)系，不是簡單取而代之，而是互 為補充的辯證統(tǒng)一的關(guān)系。
3. 對于包裝機械的各種故障，可采用無 損檢測技術(shù)，如利用渦流效應(yīng)、紅外線、X射線 檢測等.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能很好融合這些傳感信 息，并進(jìn)行綜合處理。
4. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家故障診斷系統(tǒng)可以用 超大規(guī)模集成電路技術(shù)加以實現(xiàn).可以預(yù)計它 將會很快轉(zhuǎn)化廉價故障診斷系統(tǒng)。這種由用戶 控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家思想的各種診斷方法.必 將成為包裝機械故障診斷技術(shù)的主導(dǎo)方法，不 但能在裹包機得到廣泛應(yīng)用.而且能在包裝工 業(yè)各個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。