安全生产智能化保障技术 第2版 课件 第七章 智能故障诊断与预测; 第八章 智能安全信息管理系统.ppt

*安全信息与安全生产信息安全信息基本概述安全信息的定义本体论层次的定义：安全信息就是反映“人—机—环境”系统安全状态及其变化方式的信息，其中“安全状态”指“人—机—环境”处于稳定、可控的状态，系统能发挥正常的功能，不会对人造成伤害、对机器造成损坏、对环境造成污染。认识论层次的定义：安全信息指该主体所感知并表述的关于“人—机—环境”系统的安全状态及其变化方式的信息。*安全信息与安全生产信息安全信息基本概述安全信息的性质普遍性无限性动态性转化性*安全信息与安全生产信息安全信息基本概述安全生产信息的分类安全指令信息安全信息管理安全组织领导信息安全教育信息安全检查信息安全技术措施信息安全指标信息事故信息*安全信息与安全生产信息安全生产信息的作用安全生产信息来源于生产实践活动,又反作用于生产实践活动。依据安全信息所具有的反映安全事物和活动差异及其变化的功能,通过安全信息的反馈不断改进安全管理的方式和方法,促进企业整体安全管理水平的不断提高。**智能故障诊断与预测*安全生产智能保障技术

*1.概述2.智能故障诊断3.智能故障预测4.智能诊断与预测系统主要内容*概述过去矿工用金丝雀检测其矿井安全的方法，来说明目前复杂设备中应用智能机器故障诊断与预测技术背景下的模式变化内容。“旧”的方式是将金丝雀放在矿井中，周期性地观察它，如果它死了，可以判断矿井的空气出现问题，变得糟糕了。“新”的方式是采用目前已有的技术和智能诊断预测技术连续地检测金丝雀的健康状况，并尽早地得到矿井空气变糟的征兆，从而预测矿并中金丝雀的剩余寿命，这明显改进了矿井的维修和健康管理模式，并使金丝雀具有了重复利用的价值。概述智能故障诊断与预测的概念智能故障诊断是人工智能和故障诊断相结合的产物，主要体现在诊断过程中领域专家知识和人工智能技术的运用。它是一个由人（尤其是领域专家）、能模拟脑功能的硬件及其必要的外部设备、物理器件以及支持这些硬件的软件所组成的系统。智能预测智能预测就是通过智能科学的思想和方法，设法把不同的预测模型有机地结合起来，综合利用各种预测方法和知识所提供的信息，以适当的综合准则得出综合预测模型，实现科学的预测。概述智能故障诊断与预测的概念故障失效的诊断与预测关系概述智能故障诊断与预测的诞生及现状原始诊断阶段原始诊断始于19世纪末至20世纪中期，这个时期由于机器设备比较简单，故障诊断主要依靠设备使用专家或维修人员通过感官、经验和简单仪表，对故障进行诊断，并排除故障。基于传感器与计算机技术的诊断阶段在这一阶段，由于传感器技术和动态测试技术的发展，使得对各种诊断信号和数据的测量变得容易和快捷，涌现了状态空间分析诊断、时域诊断、频域诊断、时频诊断、动态过程诊断和自动化诊断等方法。智能化诊断阶段这一阶段，将智能信息处理技术的研究成果应用到故障诊断领域中，以常规信号处理和诊断方法为基础，以智能信息处理技术为核心，构建智能化故障诊断模型和系统。概述智能故障诊断与预测的诞生及现状健康管理阶段所谓故障预测与健康管理事实上是传统的机内测试（BIT）和状态监控能力的进一步拓展。其显著特点是引入了预测能力，借助这种能力识别和管理故障的发展与变化，确定部件的残余寿命或正常工作时间长度，规划维修保障。目的是降低使用与保障费用，提高设备系统安全性、可靠性、战备完好性和任务成功性，实现真正的预知维修和自主式保障。概述智能故障诊断与预测系统的结构及特点智能诊断与预测系统的结构概述智能故障诊断与预测系统的结构及特点智能诊断与预测系统的特点系统应能综合利用多种信息、多种模型和多种诊断方法，以灵活的诊断策略来解决诊断与预测问题。系统的架构应当模块化和标准化，使之可以很方便地进行跨平台联网，扩展或调用其他专门的故障检测与诊断的应用程序，实现信息共享。系统具有良好的人机交互诊断的功能。系统具有多种诊断信息获取的途径。系统的问题求解应当实时和准确。系统应该可以使用丰富的故障诊断算法和故障预测模型。系统具有学习的功能概述智能故障诊断与预测系统未来发展趋势多种故障诊断与预测方法的结合专家系统与神经网络的结合模糊方法与神经网络相结合新的数学工具和智能算法针对高维数据会给神经网络带来结构复杂、训练速度和收敛过慢等问题，将粗糙集引入神经网络方法中为了克服专家系统存在的知识获取、自学习等问题，将具有并行计算，自学习能力的遗传算法等进化计算引入专家系统灰色理论、经验模式分解、混沌与分形、支持向量机、蚁群、粒子群等新的数学工具在故障诊断与预测中的应用崭露头角混合