60、工业设备故障诊断与监测系统的前沿技术探索

工业设备故障诊断与监测系统的前沿技术探索

在工业生产中，设备的稳定运行至关重要。任何设备故障都可能导致严重的生产事故和巨大的经济损失。因此，有效的设备故障诊断和监测系统成为了保障工业生产顺利进行的关键。本文将深入探讨几种先进的故障诊断和监测技术，包括基于互联网的远程监测与故障诊断系统（IRMFDS）、用于旋转机械结构故障诊断的粗糙集与部分线性化神经网络方法，以及基于径向基函数网络的电力系统暂态稳定性评估方法。

1. 基于互联网的远程监测与故障诊断系统（IRMFDS）

远程监测是IRMFDS的核心功能之一。传统的薄Web客户端模式和厚Web客户端模式都基于HTTP协议，但HTTP协议的无连接特性并不适合许多互联网上的实时监测应用。不过，如果能有效控制客户端和网络配置，Web交付模式则非常适合客户端与服务器之间的快速大量数据交换。为此，设计了一种基于混合厚Web客户端模式的监测机制，它结合了厚Web客户端模式和Web交付模式。

IRMFDS是一个数据驱动的系统，其知识学习过程利用数据挖掘技术从已确认的故障数据中提取专家知识。这些知识在基于案例推理（CBR）循环中发挥作用，支持对设备管理中心（EMC）和远程诊断中心（RDC）进行基于知识的故障诊断。

1.1 基于数据挖掘的智能诊断

随着监测系统中数据集的增长速度远远超过传统分析技术的处理能力，大量数据中的信息未能得到充分利用以诊断机器故障。数据挖掘（DM）技术，如模糊集理论（FST）、决策树（DT）、遗传算法（GA）和粗糙集理论（RST），可以帮助缓解人类对大数据集进行分类和理解的困难。

IRMFDS在CBR循环中集成了基于规则推理（RBR）和DM技术。一种新颖的基于知识的