公路超限检测站管理办法在分析生产制造设备各种故障诊断技术的基础上，设计基于特征知识引导的模糊逻辑诊断方法，该方法以模糊数学为依据通过模仿人类的思维方式来处理系统的模糊性和不确定性。它以诊断参数向量的择近原则或隶属原则对生产加工过程中的故障进行求解，且能够适用于各种复杂对象的全面诊断。文章提出诊断系统的知识表述及组织模型，并阐述了模糊诊断推理的实现过程，最后结合现场的托辊生产线为例开发原型系统。 钟炳明
标签：模糊诊断；生产设备；融合诊断；隶属原则；托辊
av大片引言
制造装备是普遍使用的加工设备，由于设备自动化程度高、价格昂贵、结构复杂，影响设备安全和工作性能的因素越来越多，导致其故障与诊断参数间也具有较为复杂的对应关系，同时也就决定了其诊断方法的复杂性，其中有定性关系的复杂性和定量关系的复杂性这两种较为复杂的对应关系[1]。
定性关系的复杂性是指较难确定设备的某一故障是与哪些诊断参数相对应。对于一个简单的
单值对应系统，可以根据诊断参数a的变化很容易地确定系统的故障F，即F=f（a）。但对于机械设备而言，由于其各子系统间的耦合关系，必须根据某一诊断参数向量来对其相应的故障进行综合评判，即：
Fi=f（Ai）
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其中，Ai=（ai1，…，aij，…，ain），为诊断参数向量；aij为诊断参数；n为诊断参数的个数；Fi为与Ai对应的故障。
忆唐定量关系是指诊断参数向量Ai与故障Fi的函数关系，一般用隶属度函数表示，但其这一函数关系是很难确定，只能按着一定的诊断逻辑及统计的方法，给出Ai中各诊断参数以一定的概率发生时，故障Fi的发生概率，因此，定量关系存在着一定的复杂性。目前使用的主要诊断方法有模糊诊断法和最小割集诊断法。模糊诊断法是较为常用的一种对复杂系统进行诊断的方法。模糊诊断法是以模糊数学为依据，得到了越来越广泛的应用，它以诊断参数向量的隶属原则对故障进行求解，具有较大的灵活性，可以有效地了解量值评判准则的建立问题，其设备的故障特征用语言表述的诊断经验知识，适用通过模糊逻辑系统加以处理[2，3]。
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