考试时间：5月14日 16：30-18:30
考试内容：5个名词解释题，7个简答题 （5*6’+7*10’=100’）
1. 智能：指能随内、外部条件的变化，具有运用知识解决问题和确定正确行为的能力。
2. 低级智能：感知环境，做出决策和控制行为。
3. 高级智能：不仅具有感知能力，更重要的是具有学习、分析、比较和推理能力，能根据复杂环境变化做出正确决策和适应环境变化。
4. 故障：指设备在规定条件下不能完成其规定功能的一种状态。
5. 故障诊断：指对设备运行状态和异常情况做出判断。
6. 智能故障诊断：它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。
7. 推理：对故障进行识别和容错控制。
8. 推理过程：将数据库中的事实和知识库中的规则进行匹配的过程。
9. 推理机：指实现推理过程的一种智能程序。
10. 多模块并行诊断决策：指对同一种故障信息，用不同的诊断模块进行识别的决策方法。
若不同诊断模块的识别结果相同或基本相同，则认为诊断成功，并根据故障性质和故障特征，调用相应的容错模块对故障进行容错控制；若诊断结果差异较大，则可采用表决方法对结果作出判断。
11. 微弱信号检测：分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特点和相关性，检测被噪声淹没的微弱有用信号、或从强噪声中提取有用信号、或采用其他新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比。
12. 组合思维：将逻辑思维、经验思维和创造性思维集成在一起，就形成组合思维。
1. 简述智能的三个基本要素？
答：推理——从一个或几个已知的判断（前提），逻辑地推断出一个新判断（结论）的思维形式。
学习——根据环境变化，动态地改变知识结构。
联想——通过与其它知识的联系，能正确地认识客观事物和解决实际问题。
2. 问：简述故障的性质？
答：层次性：系统是有层次性的，故障的产生对应于系统的不同层次，由此也表现出层次性；
相关性：故障一般不会孤立存在，他们之间通常相互依存和影响；
随机性：故障的发生常常是一个和时间相关的随机过程；
可**性：大部分的设备故障在出现之前有一定的预兆。
3. 问：简述故障诊断的实质？
答：故障诊断的实质是一种模式识别（分类）问题。
4. 问：简述故障诊断的任务。
答：故障诊断的任务有四个，分别是故障检测，故障识别，故障分离与估计和故障评价与决策。
故障检测包含有信号测取和征兆提取两个部分；
故障识别就是采用合适的状态识别方法与装置，依据征兆而推理识别出设备的有关状态，即状态识别；
故障分离与估计就是采用合适的状态趋势分析法，依据征兆与状态推理出状态的发展趋势，即状态**；
故障评价与决策就是采用合适的决策形成方法，依据有关的状态和趋势做出调整、控制、维修等也称干预决策。
5. 问：智能故障诊断中的机器学习策略及其理解。
答：1.简单学习（文献、专家和资料所描述的关于诊断对象的结构、功能、运行约束条件等知识，机械学习为主。主要用于元知识学习阶段）
2.交互学习（知识工程师或诊断对象处理过的知识，讲授学习机制为主。主要用于领域知识学习和知识库丰富阶段）
3.独立学习（推理策略面对的新知识，归纳学习机制为主。主要用于诊断能力改善阶段）
6. 简述智能诊断系统的设计6大要求。
1）满足故障诊断的实际需要；
主要指标有故障诊断率、诊断结果准确率、系统可靠性和投资效益比等，一般需分阶段实现系统目标。
2）建立适应不同诊断对象的知识库；
智能故障诊断系统是基于知识的，以知识处理为研究内容，知识库的建立是保证诊断结果正确性的前提。
3）能自动获取征兆；
征兆的自动获取是实现故障诊断智能化的重要环节。将征兆获取从用户交给计算机，既可减少人为差错、提高诊断准确率，又可减轻操作要求、提高系统可接受性。
4）诊断和推理方法应符合故障诊断要求；
应从征兆出发去诊断故障，征兆对故障的肯定和否定程度，是故障诊断的根本依据。因此，知识表示和不精确推理应当充分反映故障诊断的特点。
5）能实现计算机自动诊断；
完成系统的方案设计后，用计算机进行系统的实际开发，可以使故障诊断易于实现，并获得最佳效果。
6）系统要经过严格的测试和考核。
一方面，开发进度的加快导致测试时间减少；另一方面，系统一般是由缺少现场经验的人员研制的。
经实验室模拟测试、现场测试后，才能投入实际应用。
7. 问：简述专家系统故障诊断与容错控制的结构和原理。
答：专家系统的结构包括知识库，数据库和推理机三大部分。知识库存放领域专家知识；数据库存放监控对象的原始数据、故障特征数据等；推理机按一定的推理规则，对监控对象进行故障识别、估计和决策，并最终根据故障性质采取相应策略。
8. 问：简述推理机的推理策略及其特点？
答：推理机的推理方法可分为。
正向推理、（基于数据驱动，推理过程较慢，适用于搜索空间较小的知识库）
反向推理和正反向混合双向推理、（基于目标驱动，推理效率较高，适用于搜索空间较大的知识库或**故障诊断）
9. 问：简述知识分类。
1）原型知识：
原型知识是领域专家指出的故障集和征兆集这两个集合之间存在的确定的映射关系“征兆族故障”
生成的诊断知识可由规则或框架表示。
它是故障诊断必备的知识，也是推理机工作的基础。
2）关联知识：
关联知识是描述故障传播特性的知识。
生成的诊断知识一般由规则来表示。
它表征了诊断系统内部的状态联系，构成了诊断问题的求解路径，引导诊断向纵深推进直到故障的位置和原因。
3）权重知识：
权重知识是领域专家对故障间关系及证据可靠度的认识。
它可以有目的地引导诊断过程的进行，提高诊断效率。
10. 问：监控对象的分解。
1）结构分解：从结构上对系统进行分解，把系统的总体结构分解为下一层的子结构，直到最低层次的零部件。
最终可确定系统故障的物理位置，但难以表达子系统间的相互关系，难以反映由联系劣化所引起的故障。
2）功能分解：从功能上对监控对象进行分解，把系统的总体功能分解为下一层次的子功能，直到最低层次的基本功能。
无论子系统或与其相联系的故障都能在功能层次中反映出来，但最终确定的诊断结果是系统劣化的功能模块。
3）故障分解：从故障类型上对监控对象进行分解，下层总是上层的特例、而上层则是下层的概括，直到最具体的故障。
可反映出所有类型的故障，但难以确定故障的物理位置。
4）综合分解原则：在高层采用结构和功能分解，减少分类过程的搜索量；在中间和低层采用故障分解，与诊断目的一致。
11. 单输出对象诊断策略。
模型区域划分：
仅根据控制器输出所在的一维区域，划分为有代表性的不同工作区段。
模型切换：根据期望控制器输出判断下一时刻系统处在哪个子模型控制器的控制域内，以此切换模型。
避免切换振荡：
扩大训练域冗余，使相邻训练域相互重叠；
在总的工作范围内离线训练一个网络模型，做为过渡过程使用。
12. 多输出对象诊断策略。
模型区域划分：
不能仅根据控制器输出所在的一维区域进行划分，可以通过聚类方法划分样本空间进行子模型训练。
模型切换：选择包括当前系统状态的子模型作为控制器；
将当前输入与各子模型工作空间的隶属度作为权值，各子模型都对输出进行加权贡献。
13. 问：简述早期故障的特点？
答：早期故障的主要特点有三：
早期故障信号很微弱是指早期故障属于轻微故障，其故障信号分量通常很小，不易察觉；早期故障信号表征不明显是指早期故障信号的幅值、相位、时频特性等变化很小，表征很不明显；
早期故障信号容易被噪声信号淹没是指由于噪声信号通常会夹杂在故障信号中，当故障信号很弱时噪声信号就相对较强，早期故障信号常被噪声信号所淹没，具有很大的隐蔽性。
14. 问：简述故障识别5个的内容？
答：①正确选择与设备状态有关的特征信号；
②正确地从特征信号中提取征兆；
③正确地根据征兆对设备进行状态识别；
④正确地根据识别结果对设备进行状态诊断；
正确地根据状态诊断对设备进行干预决策。
15. 问：简述故障识别的四个基本步骤(过程)？
答：①特征信号检测。
②征兆信息提取。
③设备状态识别
故障维修决策。
16. 问：简述基于组合思维的识别方法的工作原理？
答：首先用经验思维进行识别；当经验思维无法解决问题时，转向高一层的逻辑思维；当逻辑思维也无法解决复杂问题时，转向更高一层的创造性思维，即通过提出新的假设，经过检验后再发现新理论和解决问题的新方法。
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