摘要：分析FMS的特點(diǎn)及其故障診斷的困難性惑惶。在綜合大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上试授，對(duì)國(guó)內(nèi)外在該領(lǐng)域的主要研究?jī)?nèi)容钓藏、發(fā)展現(xiàn)狀以及研究成果進(jìn)行歸納和總結(jié)妻行，指出當(dāng)前研究工作的特點(diǎn)和已有研究存在的主要問(wèn)題腋积。對(duì)今后的發(fā)展進(jìn)行了展望，指出集成診斷蹲自、多傳感器信息融合平敏、多方法綜合應(yīng)用的集成智能決策系統(tǒng)，以及網(wǎng)絡(luò)化遠(yuǎn)程診斷服務(wù)是FMS診斷系統(tǒng)研究和發(fā)展的方向颗介。
關(guān)鍵詞：柔性制造系統(tǒng)愤惰；故障診斷；智能診斷系統(tǒng)

市場(chǎng)環(huán)境決定著企業(yè)的生產(chǎn)方式赘理，制造企業(yè)需要以最快的上市速度宦言，最好的質(zhì)量、最低的成本商模、最優(yōu)的服務(wù)及最清潔的環(huán)境來(lái)滿(mǎn)足不同客戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的需求和社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的要求奠旺。在這一目標(biāo)的驅(qū)動(dòng)下，多種先進(jìn)制造技術(shù)（advanced manufacturing technology施流，AMT）被提出响疚，并受到重點(diǎn)研究和發(fā)展。柔性制造系統(tǒng)（flexible manufacturing system瞪醋，F(xiàn)MS）是ATM發(fā)展的產(chǎn)物忿晕，受到了普遍的研究，并在制造企業(yè)得到大量應(yīng)用银受。FMS通常包括若干數(shù)控設(shè)備践盼、中央刀庫(kù)、物料運(yùn)輸裝置和計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)等子設(shè)備或子系統(tǒng)宾巍，由控制網(wǎng)絡(luò)將多個(gè)設(shè)備有機(jī)聯(lián)合因摸，使各設(shè)備統(tǒng)一調(diào)度蜗南、相互協(xié)調(diào)共同完成生產(chǎn)加工任務(wù)，并可以根據(jù)制造任務(wù)或生產(chǎn)環(huán)境的變化進(jìn)行靈活調(diào)整侦滩。這種靈活性即指系統(tǒng)的柔性饰测，柔性是FMS的最大特點(diǎn)，其具有應(yīng)變性好着届、生產(chǎn)率高，適應(yīng)中昵鳍、小批量生產(chǎn)等特點(diǎn)抢必。

1 FMS特點(diǎn)及其故障診斷的困難性

柔性制造系統(tǒng)（FMS）作為一類(lèi)復(fù)雜的機(jī)電系統(tǒng)，其復(fù)雜程度难宋、行為狀態(tài)和工作環(huán)境等都與傳統(tǒng)的制造系統(tǒng)有很大不同耗鲸，比較明顯的是：

（1）FMS是對(duì)多個(gè)異質(zhì)系統(tǒng)在功能及結(jié)構(gòu)上的有機(jī)集成，屬于復(fù)雜大系統(tǒng)乙闰。

（2）系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)高度自動(dòng)化懒潘，智能程度要求較高。

（3）相對(duì)于自動(dòng)化生產(chǎn)線互墓，系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為更加復(fù)雜必尼，剛性控制減弱，柔性更加明顯篡撵。

（4）系統(tǒng)具有容錯(cuò)控制判莉，當(dāng)某一子設(shè)備或子系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程控制（即調(diào)度）可以重構(gòu)育谬，以保證系統(tǒng)整體功能的不失性券盅。

（5）單一設(shè)備或系統(tǒng)的自身行為或故障不再局限于其自身范圍內(nèi)，常常會(huì)影響在功能或地域上相關(guān)膛檀、相連的設(shè)備或系統(tǒng)锰镀。

FMS系統(tǒng)所具有的上述特點(diǎn)，導(dǎo)致其故障診斷不僅有一般設(shè)備診斷的特點(diǎn)咖刃，而且表現(xiàn)的更復(fù)雜泳炉、更特殊。

（1）FMS的高度柔性嚎杨，必然要求系統(tǒng)內(nèi)部的高度靈活性和運(yùn)行模式的多樣性胡桃，負(fù)面的影響是增大了系統(tǒng)的不定因素和在模式轉(zhuǎn)換過(guò)程中故障發(fā)生的高可能性。

（2）系統(tǒng)設(shè)備多樣磕潮、復(fù)雜昵裁，加工以柔性多任務(wù)為目標(biāo)，加工類(lèi)型暖经、過(guò)程祈痢、工況多樣叽燃，因此，難以全面搜集各種正常與異常狀態(tài)的先驗(yàn)樣本和模式樣本姚菱，即診斷知識(shí)獲取困難校惧。

（3）過(guò)程狀態(tài)及故障的斷續(xù)性、突發(fā)性皂汞、模糊性竣篷、關(guān)聯(lián)性及時(shí)變性更加明顯，致使故障征兆信息熄晕、設(shè)備狀態(tài)信息的獲取比較困難傲丹，故障的快速定位難度更大。

（4）加工設(shè)備各部件間的動(dòng)態(tài)聯(lián)動(dòng)性尔网、離散性致使故障的傳播性酬俯、故障源的分散性更加明顯。

（5）工件尺寸甚至誤操作等隨機(jī)干擾因素影響加大顷歌，使診斷系統(tǒng)的誤診锰蓬、漏診的可能性更大，診斷推理的精確性眯漩、結(jié)論的可信度都有所下降芹扭。

（6）加工過(guò)程中信息量大而繁雜，適合于監(jiān)控赦抖、診斷與預(yù)警的信息資源需要挖掘冯勉，對(duì)監(jiān)控策略、故障特征提取摹芙、診斷知識(shí)庫(kù)管理等環(huán)節(jié)提出了挑戰(zhàn)灼狰。

（7）FMS在運(yùn)行過(guò)程中，更多情況下是缺乏人的現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)視浮禾，因此交胚，故障難以早期發(fā)現(xiàn)；對(duì)現(xiàn)場(chǎng)故障的瞬時(shí)信息盈电，特別是感官信息就往往無(wú)法捕捉蝴簇，而此類(lèi)信息對(duì)故障的快速定位（推理）是極有價(jià)值的。

從實(shí)際的應(yīng)用來(lái)看探快，診斷對(duì)象的復(fù)雜度增加鹤曼，可能導(dǎo)致診斷系統(tǒng)的復(fù)雜度呈幾何指數(shù)性增長(zhǎng)。從多家FMS研究及應(yīng)用單位的實(shí)際應(yīng)用情況看榨狐，F(xiàn)MS的運(yùn)行故障頻發(fā)暇创，且現(xiàn)有的診斷系統(tǒng)難以應(yīng)付多種復(fù)雜的故障快速定位要求。

2 當(dāng)前的研究?jī)?nèi)容及發(fā)展?fàn)顟B(tài)

作為FMS理論研究及實(shí)踐應(yīng)用的關(guān)鍵與瓶頸技術(shù)之一的故障診斷技術(shù)咱漱，受到了國(guó)內(nèi)外制造領(lǐng)域的重點(diǎn)研究屈腻，并取得了一定的研究成果停间。分析和總結(jié)眾多在不同研究方向上具有創(chuàng)新性的研究成果，歸納姑王、分類(lèi)形成如圖1所示FMS診斷技術(shù)研究的基本方向叙棚。可以清楚的看出盆战，圍繞FMS這一具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)及組成的自動(dòng)化制造系統(tǒng)粗排，診斷技術(shù)的研究主要沿如下4個(gè)方向深入開(kāi)展：

（1）診斷系統(tǒng)架構(gòu)研究。
（2）智能診斷方法研究诈火。
（3）FMS故障機(jī)理及故障模型研究兽赁。
（4）系統(tǒng)集成技術(shù)研究。

基于上述4個(gè)大的研究方向柄瑰，眾多的研究又從不同的側(cè)重點(diǎn)出發(fā)闸氮，最終形成了更細(xì)致的研究分支剪况。整體而言教沾，F(xiàn)MS診斷技術(shù)研究呈發(fā)散式向與診斷流程各個(gè)環(huán)節(jié)相關(guān)技術(shù)逐級(jí)深入。

圖1FMS診斷技術(shù)的研究方向及分類(lèi)

2.1 診斷系統(tǒng)架構(gòu)

針對(duì)FMS的特點(diǎn)译断，當(dāng)前的診斷系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)主要有兩種形式：集中式和分布式授翻。在兩種基本方式的基礎(chǔ)上為了兼顧診斷的實(shí)時(shí)性及診斷的精密性要求，系統(tǒng)又出現(xiàn)了在線實(shí)時(shí)診斷與離線精密診斷相結(jié)合的模塊式結(jié)構(gòu)孙咪。

華中理工大學(xué)在診斷方法論堪唐、體系結(jié)構(gòu)方面進(jìn)行了開(kāi)創(chuàng)性研究，并針對(duì)鄭州紡織機(jī)械廠的FMS故障診斷開(kāi)展進(jìn)一步的研究翎蹈；北京理工大學(xué)以長(zhǎng)春BQ-FMS為研究對(duì)象淮菠，診斷系統(tǒng)采用簡(jiǎn)易實(shí)時(shí)診斷與離線精密診斷相結(jié)合的形式，該系統(tǒng)已應(yīng)用于現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行荤堪，但其總體架構(gòu)仍是集中式結(jié)構(gòu)合陵。

基于Internet的遠(yuǎn)程故障診斷技術(shù)是復(fù)雜設(shè)備故障診斷最新的發(fā)展動(dòng)態(tài)，美國(guó)的斯坦福大學(xué)办适、新加坡的國(guó)立大學(xué)等一些研究機(jī)構(gòu)已建立了開(kāi)放式遠(yuǎn)程診斷及支持中心玉唉，在設(shè)備用戶(hù)、研究機(jī)構(gòu)（領(lǐng)域?qū)＜遥┘霸O(shè)備生產(chǎn)商之間形成了面向多用戶(hù)点溶、多設(shè)備的動(dòng)態(tài)敏捷診斷通道婚拭，實(shí)現(xiàn)了診斷資源共享，大大提高了診斷效率比端、成功率及診斷結(jié)果的可信度墅波。西安交通大學(xué)、上海交通大學(xué)和西北工業(yè)大學(xué)已先后建立了遠(yuǎn)程故障診斷服務(wù)中心侵念，在大型復(fù)雜設(shè)備診斷遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)化方面邁出了可喜的一步房肿。當(dāng)前啊嘁，華中科技大學(xué)也已開(kāi)展分布式遠(yuǎn)程協(xié)作診斷研究，已建立了一定功能的原型測(cè)試系統(tǒng)暗环。

Agent及MAS（multi-agent system）理論和方法是計(jì)算機(jī)軟件工程最具革命性的成果之一干际，MAS理論應(yīng)用于故障診斷希望解決兩方面的問(wèn)題，其中之一就是從分布式問(wèn)題求解角度來(lái)建立分布式診斷架構(gòu)副瀑。應(yīng)用多Agent系統(tǒng)來(lái)構(gòu)建具有靈活配置弓熏、高柔性、擴(kuò)充性好的軟件系統(tǒng)具有較大的優(yōu)勢(shì)糠睡。Maria-Athina等學(xué)者分析了在分布式設(shè)備故障管理中應(yīng)用智能Agent技術(shù)的有關(guān)細(xì)節(jié)問(wèn)題挽鞠，并給出了簡(jiǎn)單的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。德國(guó)的研究者在FMS的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)問(wèn)題研究中狈孔，采用Multi-Agent機(jī)制解決了監(jiān)測(cè)的分布式問(wèn)題信认，并給出了監(jiān)測(cè)Agent模型和功能封裝。英國(guó)曼徹斯特大學(xué)針對(duì)典型FMS系統(tǒng)研究并設(shè)計(jì)了基于Multi-Agent的集成故障診斷系統(tǒng)均抽，目前的研究正在逐漸深入嫁赏。加拿大Edmonton大學(xué)的智能工程實(shí)驗(yàn)室提出了應(yīng)用于復(fù)雜化工設(shè)備故障監(jiān)測(cè)及診斷的集成化分布式智能系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，在基于MAS的集成框架下有效實(shí)現(xiàn)了多種診斷工具的綜合利用油挥，并對(duì)原有工具潦蝇、系統(tǒng)可以方便集成。R.Khosla同樣在電力供應(yīng)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)中應(yīng)用了Multi-Agent方法深寥，其所提出的多層模型及多診斷算法（軟件）Agent協(xié)同求解方法值得借鑒和采用攘乒。德國(guó)柏林技術(shù)大學(xué)的人機(jī)系統(tǒng)研究中心開(kāi)發(fā)的商業(yè)化故障診斷軟件ComPASS，系統(tǒng)完全基于Multi-Agent架構(gòu)怀程，具有良好的開(kāi)放性袁挟，用戶(hù)可以方便地通過(guò)API接口進(jìn)行功能和知識(shí)的擴(kuò)展，實(shí)現(xiàn)特定設(shè)備的故障診斷遣备。新加坡國(guó)立大學(xué)的研究者提出并構(gòu)建了基于Multi-Agent的遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)架構(gòu)拘栅，給出了系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)方法，并在Java環(huán)境中進(jìn)行了兩個(gè)案例測(cè)試腔水。陸寶春等人建造了面向制造過(guò)程監(jiān)控的分布式多Agent診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)嘁压，研究了多Agent模糊關(guān)聯(lián)模型及基于此的診斷與決策問(wèn)題；清華大學(xué)針對(duì)多Agent故障診斷原型系統(tǒng)已堆，著重研究了基于多Agent理論的設(shè)備診斷問(wèn)題分布式任務(wù)分解與控制策略及Agent間的協(xié)調(diào)合作機(jī)制爆踱，提出診斷任務(wù)的串行與并行以及混合控制策略。

2.2 智能診斷方法

目前你拗，開(kāi)展智能診斷是診斷領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)变抡，相應(yīng)的成果也非常多，圖2對(duì)智能診斷方法的應(yīng)用情況作了歸納。FMS故障診斷技術(shù)從總體而言酌省，以智能診斷為主捂滓，特別是專(zhuān)家系統(tǒng)（expert system，ES）布蔗、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural net藤违，ANN）以及它們與模糊理論的結(jié)合，此方面的研究和應(yīng)用最為常見(jiàn)纵揍。國(guó)際先進(jìn)技術(shù)中心的V.R.Mi-lacic等人開(kāi)發(fā)了EXMAX專(zhuān)家系統(tǒng)模型顿乒，實(shí)現(xiàn)了對(duì)FMS機(jī)械系統(tǒng)的故障診斷和維修。北京航空航天大學(xué)與北京航空工藝研究所等單位合作泽谨，自行設(shè)計(jì)并建造了北京柔性制造系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)中心璧榄，并初步研究和應(yīng)用了適用的診斷專(zhuān)家系統(tǒng)。但專(zhuān)家系統(tǒng)所存在的知識(shí)獲取“瓶頸”吧雹、規(guī)則“組合爆炸”骨杂、推理過(guò)程的低效率、對(duì)機(jī)器系統(tǒng)的依賴(lài)性強(qiáng)等缺陷限制了其更廣泛雄卷、更完善的應(yīng)用搓蚪。故障診斷從根本上來(lái)說(shuō)仍然是一個(gè)模式識(shí)別問(wèn)題，人們成功的應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決了許多實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)龙亲、故障分類(lèi)陕凹、故障預(yù)報(bào)等難題左启。

圖2智能診斷方法的應(yīng)用情況

從大量的應(yīng)用來(lái)看吻讽，ANN只是作為一種信息軟處理的工具，在局部問(wèn)題處理上優(yōu)勢(shì)明顯技腻，但從一切系統(tǒng)行為的指標(biāo)上值资，還沒(méi)有全部占優(yōu)的報(bào)道。與ES一樣仓筷，ANN同樣也存在缺陷：推理過(guò)程的不可解釋性雏仆、知識(shí)補(bǔ)充及修改的困難性、模型的僵化及脆弱性等等聂弓。

ES與ANN的集成應(yīng)用為人們克服兩者的缺陷開(kāi)辟了新的途徑狠浮，在具體應(yīng)用中表現(xiàn)出更大的優(yōu)越性“稳簦基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專(zhuān)家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方式主要有兩種：直接用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造專(zhuān)家系統(tǒng)（也稱(chēng)緊耦合方式）和兩者以簡(jiǎn)單的功能組合形式（也稱(chēng)松耦合方式）门冷。前者仍然難以克服ANN的缺點(diǎn)，因此驳楞，人們正把注意力放在符號(hào)推理與數(shù)值運(yùn)算的更高級(jí)集成上叮凸。第二種結(jié)合方式，其本質(zhì)是將整個(gè)系統(tǒng)中易于用符號(hào)表達(dá)的規(guī)則編碼于專(zhuān)家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)中，而將不易于用符號(hào)或復(fù)雜邏輯表達(dá)滓窍，需要并行卖词、模糊、實(shí)時(shí)處理的規(guī)則（知識(shí)）編碼于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之中吏夯，通過(guò)功能互補(bǔ)提高系統(tǒng)的整體能力此蜈。

印度S.N.Gupta開(kāi)發(fā)的工況監(jiān)測(cè)維修專(zhuān)家系統(tǒng)，在知識(shí)的獲取方法上噪生，使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以解決專(zhuān)家系統(tǒng)知識(shí)獲取困難的弊端舶替。模糊邏輯、ANN與專(zhuān)家系統(tǒng)結(jié)合的診斷模型是最具發(fā)展前景的杠园，也是目前人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一顾瞪，相應(yīng)的診斷技術(shù)正在蓬勃開(kāi)展。北京理工大學(xué)在其所開(kāi)發(fā)的FMS診斷系統(tǒng)中將模糊數(shù)學(xué)方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抛蚁、專(zhuān)家系統(tǒng)相結(jié)合進(jìn)行了綜合應(yīng)用陈醒，給出了具體的模糊推理算法，同時(shí)就模糊性診斷規(guī)則的歸納和總結(jié)及知識(shí)庫(kù)的建立做出了較為全面的研究瞧甩。

MAS理論應(yīng)用于故障診斷希望解決的另一個(gè)問(wèn)題就是將診斷功能模塊擬人化封裝钉跷，表現(xiàn)出社會(huì)化的群體智能，不僅使診斷系統(tǒng)更智能湖弱、更可靠册榔，而且診斷決策成功的可能性大大提高。如果說(shuō)祖修，專(zhuān)家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)單一手段的智能化為目標(biāo)的話(huà)瘤薪，MAS則是以提高系統(tǒng)整體問(wèn)題求解的智能化為目標(biāo)。智能體理論引入故障診斷領(lǐng)域已有一段時(shí)間炊健，有關(guān)的研究正在深入進(jìn)行揽仔。在應(yīng)用方面，日本的T.Nagata實(shí)現(xiàn)了基于Multi-Agent的供電系統(tǒng)監(jiān)測(cè)及緊急恢復(fù)項(xiàng)目的實(shí)施凰茫，對(duì)多智能體的協(xié)商機(jī)制和消息通訊機(jī)制進(jìn)行了實(shí)踐檢驗(yàn)琅戏。南京理工大學(xué)首先將分布式人工智能（distributed artifical intelligence，DAI）理論引入FMS智能檢測(cè)與故障診斷系統(tǒng)研究中必工，并指出Agent的融合择常、協(xié)調(diào)和控制方法，知識(shí)表示與推理機(jī)制是實(shí)現(xiàn)該系統(tǒng)的關(guān)鍵球垂；東南大學(xué)的鐘秉林教授及其學(xué)生提出了基于行為的多代理（Multi-Agent）故障診斷方法滋戳，并給出了系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)策略，對(duì)問(wèn)題求解采用“自下而上”的推理方法喊括；南京理工大學(xué)的研究者用模糊集理論和定義決策相似度的方法建立了多監(jiān)控Agent求解結(jié)果的一致性判斷算法胧瓜，將求解結(jié)果一致性融合問(wèn)題轉(zhuǎn)換為群決策環(huán)境下的梯形模糊數(shù)表示的模糊意見(jiàn)的綜合問(wèn)題。

2.3 FMS故障機(jī)理及故障模型

分析FMS故障機(jī)理，以最有效的方法獲取反映FMS設(shè)備狀態(tài)（靜態(tài)）府喳、運(yùn)行狀態(tài)（動(dòng)態(tài)）的特征量或診斷知識(shí)蒲肋，并據(jù)此建立合適的故障模型是該部分的研究?jī)?nèi)容。相關(guān)的研究集中在3個(gè)方面：

（1）以FMS的具體設(shè)備或部件為對(duì)象钝满，如刀具切削狀態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)警兜粘、加工主軸振動(dòng)監(jiān)測(cè)與診斷、主軸伺服系統(tǒng)監(jiān)測(cè)與診斷弯蚜、加工工件的質(zhì)量監(jiān)測(cè)等等孔轴，相應(yīng)的診斷方法以傳感器技術(shù)、信號(hào)處理及分析技術(shù)碎捺、多傳感器信息融合技術(shù)為主路鹰，通過(guò)一定的監(jiān)控診斷模型（如閥值判斷或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）實(shí)現(xiàn)狀態(tài)判定與故障預(yù)報(bào)，也有依靠數(shù)學(xué)模型來(lái)分析診斷對(duì)象的某種動(dòng)態(tài)特性的嘗試掖猬，但應(yīng)用的并不成功议幻。

（2）從全局制造過(guò)程出發(fā)，建立過(guò)程仿真模型赃律，注重狀態(tài)的變遷及原因和結(jié)果之間的聯(lián)系薯荷，如Petri網(wǎng)、有限狀態(tài)機(jī)咆比、有向圖模型的應(yīng)用戒舆。

（3）從分析診斷對(duì)象的功能、原理扩芋、結(jié)構(gòu)等方面入手睦柏，并結(jié)合人類(lèi)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，以建立診斷知識(shí)庫(kù)為目標(biāo)熔布，診斷過(guò)程以知識(shí)推理為主辐椎，機(jī)理模型下伙、功能模型默徘、故障樹(shù)模型是常用的方法。

Wu和Joshi就故障分類(lèi)吗浩、故障知識(shí)表達(dá)及故障恢復(fù)3個(gè)方面的關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了研究建芙，強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)的執(zhí)行故障對(duì)FMS運(yùn)行的影響。Monostori對(duì)機(jī)床與制造單元提出了知識(shí)基遞階狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷模型懂扼。Kuo等人從FMS運(yùn)行過(guò)程的行為角度出發(fā)禁荸，使用著色賦時(shí)Petri網(wǎng)建模實(shí)現(xiàn)對(duì)FMS的狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷。新加坡南洋理工大學(xué)在分析FMS子設(shè)備及設(shè)備的子部件之間的故障傳播關(guān)聯(lián)性的基礎(chǔ)上阀湿，提出模糊圖模型診斷方法赶熟，診斷推理沿著節(jié)點(diǎn)之間的最壞路徑逐級(jí)搜索，該方法在缺乏先驗(yàn)診斷樣本的情況下，能解決其它診斷模型應(yīng)用的困難性映砖，但模糊隸屬函數(shù)的確定有一定的主觀性间坐。華中理工大學(xué)針對(duì)具體的FMS系統(tǒng)，深入研究了故障樹(shù)層次診斷模型邑退，提出擴(kuò)展故障樹(shù)建模方法竹宋，并給出了基于此的框架知識(shí)表達(dá)和診斷推理策略，并采用了多模型故障診斷方法地技。

2.4 診斷系統(tǒng)集成技術(shù)

從診斷技術(shù)的發(fā)展階段看蜈七，集成智能診斷是當(dāng)前智能診斷的研究熱點(diǎn)及將來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。所謂集成診斷就是把涉及診斷的不同側(cè)面的理論和方法組合起來(lái)墅纲，并以系統(tǒng)對(duì)問(wèn)題求解的高效性薛津、有效性、成功性為目的游淆。集成包含多方面的內(nèi)容椭药，可以參考圖1所示。從宏觀角度而言峡徽，F(xiàn)MS診斷系統(tǒng)的集成技術(shù)體現(xiàn)在4個(gè)方面：

（1）診斷流程各個(gè)環(huán)節(jié)的集成直至向上集成至企業(yè)資源管理的一部分蓬甩，可以稱(chēng)之為過(guò)程集成。

（2）不同診斷數(shù)據(jù)绣首、診斷知識(shí)及其相應(yīng)的表達(dá)方法的合理綜合應(yīng)用珠慧，可以稱(chēng)之為信息集成，由于監(jiān)控系統(tǒng)中還包含硬件設(shè)備施旱，如傳感器唬辛、PLC、NC乌迎、CNC等泉扛，但其是服務(wù)于監(jiān)控及診斷的底層數(shù)據(jù)獲取，因此区转，可以把硬件集成歸屬于信息集成中苔巨。

（3）多種故障模型、診斷推理策略或方法的組合應(yīng)用废离，以及系統(tǒng)對(duì)多種智能方法的集成侄泽，包括人的集成，可以稱(chēng)之為功能方法集成。

（4）從現(xiàn)場(chǎng)診斷到遠(yuǎn)程診斷服務(wù)中心的網(wǎng)絡(luò)化、多資源共享集成廉侧，可以稱(chēng)之為網(wǎng)絡(luò)化集成。從學(xué)科交叉的角度闺魏，系統(tǒng)集成意味著多種學(xué)科在某種目標(biāo)下的交叉未状、銜接、滲透和綜合析桥。

由FMS特點(diǎn)及其故障診斷的困難性看出娩践，要建立有效、可靠的診斷系統(tǒng)烹骨，集成診斷勢(shì)在必行翻伺。W.Hu所提出的集成診斷系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)模塊化及可重構(gòu)性，并將故障樹(shù)劃分為3類(lèi)：功能化故障樹(shù)陵阁、原理性故障樹(shù)和規(guī)則化故障樹(shù)第六，在診斷過(guò)程中三者緊密聯(lián)系，共同實(shí)現(xiàn)故障推理過(guò)程锹鹉，并基于PLC監(jiān)控信號(hào)提出了邏輯診斷和控制命令序列診斷模型乙遵。Abdoul等人將FMS的故障診斷及故障情況下加工任務(wù)的重新調(diào)度聯(lián)系在一起進(jìn)行研究，建立了FG（functional graph）及OAG（operation alaccessibility graph）模型塑满，系統(tǒng)以FG模型為基礎(chǔ)進(jìn)行故障推理轮庵，以O(shè)AG模型為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)任務(wù)的重新調(diào)度，這一過(guò)程是緊密聯(lián)系硫联、協(xié)作完成的沦靖。國(guó)內(nèi)，國(guó)防科技大學(xué)在“863”計(jì)劃項(xiàng)目中援仍，對(duì)FMS監(jiān)控系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)和關(guān)鍵技術(shù)作了大量的預(yù)研工作防偿，研究了系統(tǒng)安全、工件流妖坡、刀具流窗悯、加工設(shè)備等檢測(cè)監(jiān)控子系統(tǒng)的初步集成及統(tǒng)一協(xié)調(diào)處理問(wèn)題。為了實(shí)現(xiàn)多種診斷方法的綜合應(yīng)用和集成偷拔，從軟件設(shè)計(jì)方法上就要求一種更好的適用機(jī)制蒋院，多種信號(hào)檢測(cè)、處理及分析方法莲绰、診斷方法欺旧、知識(shí)處理方法通過(guò)智能Agent封裝，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的總體集成钉蒲。

3 研究的特點(diǎn)及存在的問(wèn)題

3.1 研究的特點(diǎn)

（1）監(jiān)控及診斷系統(tǒng)多為集中式結(jié)構(gòu)切端，診斷系統(tǒng)總體架構(gòu)按FMS的層次結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，呈遞階控制方式顷啼；考慮監(jiān)控及診斷的實(shí)時(shí)性需要，采用簡(jiǎn)單的閥值判定和推理迅速的簡(jiǎn)易專(zhuān)家系統(tǒng)昌屉，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)值運(yùn)算的快速性钙蒙，來(lái)處理局部信息的狀態(tài)識(shí)別問(wèn)題茵瀑；診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)由集中式向分布式、網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展躬厌，相關(guān)的研究已經(jīng)起步煤蔚。

（2）相關(guān)學(xué)科的新技術(shù)、新方法迅速應(yīng)用于FMS診斷坠狈，但更多的是針對(duì)FMS的子設(shè)備或某一設(shè)備的子部件進(jìn)行試驗(yàn)性研究谦枢，偏重于原理性探討和應(yīng)用的試探，特別是圍繞知識(shí)處理問(wèn)題墙冻，采用新型信息處理技術(shù)怕茉，力求建造實(shí)用性更高的專(zhuān)家系統(tǒng)；診斷方法奏尽、策略不斷智能化榨豹，如模糊數(shù)學(xué)、人工智能的應(yīng)用菠珍，智能診斷方法逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位樱搪。

（3）軟硬件系統(tǒng)的模塊化、可擴(kuò)展阴香、可重構(gòu)式結(jié)構(gòu)已逐步得到采用离秸，系統(tǒng)的組建以圖形化組態(tài)方式進(jìn)行。用戶(hù)可以運(yùn)用基本的恳蹲、標(biāo)準(zhǔn)的部件（模塊）伴澄，各模塊單元根據(jù)診斷對(duì)象的不同，經(jīng)特征優(yōu)化及細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)通用而又專(zhuān)業(yè)的系統(tǒng)阱缓；監(jiān)控系統(tǒng)的體系與布局與復(fù)雜制造系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)相適應(yīng)非凌，采取不同的系統(tǒng)層對(duì)應(yīng)不同的監(jiān)控與診斷模塊，即故障診斷的層次模型荆针，形成分布式信息拾取與處理敞嗡，并逐級(jí)向上集成形成全局的狀態(tài)檢測(cè)與故障診斷系統(tǒng)，即“萬(wàn)能”航背、“柔性”喉悴、“可集成”系統(tǒng)。

（4）集成診斷開(kāi)始受到重視玖媚，如多信息箕肃、診斷技術(shù)及方法的綜合運(yùn)用與集成，但顯得零零散散今魔，更多研究的出發(fā)點(diǎn)是就某一局部問(wèn)題勺像，將幾種診斷方法相結(jié)合加以應(yīng)用。

3.2 存在的問(wèn)題

從國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀可以看出错森，現(xiàn)有的研究仍有許多不足：

（1）集成化診斷思想還不成熟痛但，缺乏合理的集成架構(gòu)厨杆，基于MAS理論建造診斷系統(tǒng)，已有的研究不夠深入乖靠，表現(xiàn)在Agent功能角色劃分不明確翎郭，粒度太粗，以及缺乏如何從系統(tǒng)的角度去實(shí)現(xiàn)這一集成架構(gòu)等等方面萤忘；狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷系統(tǒng)的通用型智能化設(shè)計(jì)與實(shí)施方法研究還未形成明確的研究目標(biāo)蔽掀。

（2）診斷信息的傳遞及共享缺乏一個(gè)通用化、標(biāo)準(zhǔn)化的交互機(jī)制悔邀，傳統(tǒng)的方法是通過(guò)應(yīng)用程序接口（API）按一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系進(jìn)行參數(shù)傳遞循抱，該方法僵硬死板，其協(xié)議的不透明性導(dǎo)致系統(tǒng)的開(kāi)放性受限制丰扁。已應(yīng)用的診斷系統(tǒng)缺乏開(kāi)放性和柔性帘达，功能子模塊之間采用“緊耦合”方式，表現(xiàn)為：當(dāng)監(jiān)測(cè)環(huán)境改變時(shí)纽哭，診斷系統(tǒng)難以適應(yīng)栏蝙；對(duì)診斷系統(tǒng)作局部調(diào)整時(shí)，牽扯的改動(dòng)面太大蚕泽，開(kāi)發(fā)性是現(xiàn)代軟件系統(tǒng)的發(fā)展方向晌梨；軟件的重用、重構(gòu)性不理想導(dǎo)致開(kāi)發(fā)和維護(hù)困難须妻。

（3）實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)仔蝌、故障診斷、趨勢(shì)預(yù)報(bào)有脫節(jié)形象荒吏，特別是在FMS實(shí)時(shí)運(yùn)行過(guò)程中敛惊，忽視了應(yīng)用設(shè)備內(nèi)部的信息，對(duì)PLC绰更、CNC內(nèi)部實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)沒(méi)有開(kāi)發(fā)利用瞧挤，而此類(lèi)信息對(duì)故障的早期發(fā)現(xiàn)及“事后”診斷極有價(jià)值。

（4）就多種智能診斷方法的集成應(yīng)用還需要作進(jìn)一步的深入研究儡湾，有限的研究與實(shí)際應(yīng)用還有一定的距離特恬，特別體現(xiàn)在國(guó)內(nèi)該領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r上⌒炷疲總體而言癌刽，由于國(guó)內(nèi)FMS的發(fā)展和應(yīng)用相對(duì)滯后于國(guó)外，導(dǎo)致FMS故障診斷技術(shù)的研究也相對(duì)粗淺和缺乏寥伍。

4 發(fā)展趨勢(shì)

（1）多傳感器信息拾取與融合的綜合智能決策系統(tǒng)虑治。診斷系統(tǒng)的智能程度、決策方法更加趨近于人類(lèi)專(zhuān)家在處理診斷問(wèn)題時(shí)的綜合決策方式扎趋。

（2）自動(dòng)地對(duì)未遇到過(guò)的或無(wú)法預(yù)計(jì)的加工狀態(tài)及異常前茧、故障狀態(tài)進(jìn)行分析玄饶、處理莲态、監(jiān)控丰浙；敏銳的捕獲突發(fā)故障的能力。

（3）先進(jìn)的組態(tài)化秤凡、高度“柔性”的診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)袄映。這是診斷系統(tǒng)靈活性、易用性的要求丘登，狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷系統(tǒng)的通用型智能化設(shè)計(jì)與實(shí)施系統(tǒng)研究泽姨。

（4）監(jiān)控設(shè)備的“積木式”組合方式，同時(shí)提供軟件的通用化標(biāo)準(zhǔn)接口（如：OPC）及監(jiān)測(cè)設(shè)備的自診斷竿漂、自適應(yīng)功能模塊敲坏。用戶(hù)可以運(yùn)用基本的、標(biāo)準(zhǔn)的各模塊單元簡(jiǎn)單而快速的搭建適用的診斷系統(tǒng)辆童，并最終實(shí)現(xiàn)軟硬件系統(tǒng)的高度集成應(yīng)用宜咒。

（5）面向領(lǐng)域問(wèn)題的特點(diǎn)，進(jìn)一步分析把鉴、探討FMS診斷系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)故黑、原理、組成庭砍、監(jiān)控策略场晶、功能要求等問(wèn)題，并引入相關(guān)學(xué)科的新觀點(diǎn)怠缸、新方法诗轻、新思維、新技術(shù)不斷提高診斷系統(tǒng)的可靠性揭北、靈活性扳炬、易用性、實(shí)用性罐呼、實(shí)時(shí)性及精確性鞠柄。

（6）遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)化診斷服務(wù)中心的建設(shè)，這是實(shí)現(xiàn)“產(chǎn)校聯(lián)合”尺夺，推進(jìn)應(yīng)用與研究共同發(fā)展的有效途徑烧论；服務(wù)中心的仿真教學(xué)為企業(yè)培養(yǎng)急需的高素質(zhì)維修人員，同時(shí)舒叨，通過(guò)廣闊的信息來(lái)源豐富診斷數(shù)據(jù)庫(kù)和教學(xué)素材旋挺。

[參考文獻(xiàn)]
[ 1 ] 譚益智. 柔性制造系統(tǒng)[M ]. 兵器工業(yè)出版社, 1996
[ 2 ] Hu W, Starr A G, Leung A Y T. Two diagnostic models for PLC controlled flexible manufacturing system [ J ]. International Journal of Mach ine Tools & Manufacture, 1999, 39: 1979～1991
[ 3 ] 史天運(yùn). FMS狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)研究[D ]. 北京:北京理工大學(xué), 1998
[ 4 ] Foo S, et al. An integrated help desk support for customer services over the world wide web———a case study[ J ]. Computers in Industry, 2000, 41: 129～145
[ 5 ] 西安交通大學(xué)遠(yuǎn)程診斷服務(wù)中心, http: / /www. rdmsc. xjtu.edu. cn /
[ 6 ] 上海交通大學(xué)遠(yuǎn)程診斷服務(wù)中心, http: / /vsn. sjtu. edu. cn /VCMDS/
[ 7 ] 西北工業(yè)大學(xué)遠(yuǎn)程診斷服務(wù)中心, http: / /web. nwpu. edu.cn / automation /diagnosis/
[ 8 ] 吳偉蔚. 基于Internet的遠(yuǎn)程協(xié)作診斷若干關(guān)鍵技術(shù)[D ].武漢:華中科技大學(xué), 2001
[ 9 ] Ouelhadj D, Hanachi C, Bouaouia B. Multi2agent architecture for distributed monitoring in flexible manufacturing systems ( FMS) [A ]. Proceed ings of the 2000 IEEE, International Conference on Robotics & Automa tion [ C ] , 2000, 2416～2421
[ 10 ] HuW, et al. A systematic app roach to integrated fault diagnosis of flexible manufacturing systems[ J ]. In ternational Journal of Mach ine Tools & Manufacture, 2000, 40: 1587～1602
[ 11 ] RaoM, Yang H B, Yang H M. Integrated distributed intelligent system architecture for incidents monitoring and diagnosis [ J ]. Computers in Industry, 1998, 37: 143～151
[ 12 ] Marzi R, John P. Supportingmaintenance personnel through a multi2agent system [A ]. In: Proceed ings of the 6th IFAC Symposium on Cost Or ien ted Automa tion [ C ] ,
Berlin, 2001
[ 13 ] Ong S K, An N, Nee A Y C. Web2based fault diagnosis and learning system[ J ]. The Interna tiona l Journa l of Advanced Manufactur ing Technology, 2000, 18: 502～511
[ 14 ] 陸寶春,夏敬華,張世琦. 分布式多Agent 診斷系統(tǒng)研究[ J ]. 中國(guó)機(jī)械工程, 1999, 10 (11) : 1256～1259
[ 15 ] 吳偉蔚,楊叔之,吳今培. 故障診斷Agent研究[ J ]. 振動(dòng)工程學(xué)報(bào), 2000, 13 (3) : 393～399
[ 16 ] 李云峰,洪士勤,鄔學(xué)理. 專(zhuān)家系統(tǒng)在FMS診斷和維護(hù)中應(yīng)用[A ]. 北京柔性制造系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)中心論文匯編[ C ] , 1996: 351～355
[ 17 ] 陳樹(shù)越,余紅英,劉廣璞. BP 網(wǎng)絡(luò)算法及其在故障診斷中的應(yīng)用述評(píng)[ J ]. 振動(dòng)、測(cè)試與診斷, 2001, 21 (2) : 100～107
[ 18 ] 駱德漢,陳偉海. 基于ANN的故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)的應(yīng)用研究[ J ]. 北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào), 1998, 24 (5) : 611～614
[ 19 ] 何勇,李增芳. 智能化故障診斷技術(shù)的研究與應(yīng)用[ J ]. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào), 2003, 29 (2) : 119～124
[ 20 ] Van Dyke Parunak H. A p ractitioners′review of industrial agent app lications[ J ]. Autonomous Agen ts andMulti Agent Systems, 2000, 3 (4) : 389～407
[ 21 ] Marzi R, John P. Supporting fault diagnosis through a multiagent architecture[ J ]. Ma thema tics and Computer in Simulation, 2002, 60 (325) : 389～407
[ 22 ] Nagata T, Sasaki H. A multi2agent app roach to power system restoration [ J ]. IEEE Transactions on Power System, 2000, 17 (2)
[ 23 ] 孫宇, 范亞新, 張軍. 基于DA I的FMS智能檢測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)研究[ J ]. 中國(guó)機(jī)械工程, 1999, 10 (6) : 645～647
[ 24 ] 許云飛. 基于行為的智能化故障診斷理論和方法的研究[D ]. 南京:東南大學(xué), 1996
[ 25 ] 葛紅宇,夏敬華,陸寶春等. 多Agent診斷求解方法研究[ J ]. 南京理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2000, 24 (4) : 345～348
[ 26 ] Wu H J, Joshi S B. Error recovery inMPSG2based controllers for shop floor control[A ]. Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automa tion [ C ] , 1994: 1374～1376
[ 27 ] Laszlo M. Step towards intelligent manufacturing: Modelling and monitoring of manufacturing p rocesses through artificial neural networks [ J ]. Anna ls of C IRP, 1993, 42 ( 1 ) : 485～488
[ 28 ] Du R, Elbestawi M A, Wu S M. Automated monitoring of manufacturing p rocesses, part 1: monitoring methods. Journal of Engineering for Industry[ J ]. Tran saction s of the ASME, 1995, 117: 121～141
[ 29 ] Kuo C H, Huang H P. Coloured timed Petri net2based statistical p rocess control and fault diagnosis to flexible manufacturing systems [A ]. Proceed ings of IEEE Interna tiona l Conference on Robotics and Automa tion [ C ] , 1997: 2741～2746
[ 30 ] Ang C L, Khoo L P. A model2Ba sed Approach to FaultD iagnosis of FMS[ R ]. 0 - 7803 - 3685 - 2, IEEE, 1996
[ 31 ] 胡文彬. 柔性制造環(huán)境下基于質(zhì)量控制的故障診斷系統(tǒng)的研究[D ]. 武漢:華中理工大學(xué), 1995
[ 32 ] HuW, StarrA G, Zhou Z, Leung A Y T. A systematic approach to integrated fault diagnosis of flexible manufacturing systems [ J ]. Interna tiona l Journa l of Machine Tools & Manufacture, 2000, 40: 1587～1602
[ 33 ] Hu W, Starr A G, Leung A Y T. Two diagnostic models for PLC controlled flexible manufacturing systems [ J ]. Interna2
tiona l Journa l of Machine Tools and Manufacture, 1999, 39 (12) : 1979～1991
[ 34 ] Toguyeni A K, et al. Models and algorithms for failure diagno2
sis and recovery in FMSs[ J ]. The Interna tiona l Journa l of Flex ibleManufactur ing Systems, 2003, 15: 57～85
[ 35 ] 高利輝. FMS智能故障診斷系統(tǒng)集成化研究[D ]. 西安:西北工業(yè)大學(xué), 2004
[ 36 ] 邱靜,胡政,溫熙森. FMS狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷述評(píng)[ J ]. 中國(guó)機(jī)械工程, 1999, 10 (7) : 810～815
[ 37 ] Quelhadj D, Hanachi C, Bouzouia B. Muti2agent architecture for distributed monitoring in flexible manufacturing systems
( FMS) [A ]. Proceeding of the 2000 IEEE. Interna tional Conference on Robotics & Automa tion [ C ] , San Francisco, Ap ril 2000
[ 38 ] Maria2AthinaM, et al. Using the concep t of intelligent agents in fault management of distributed services [ J ]. Journa l of Network and SystemsManagement, 1999, 7 (4)
[ 39 ] 袁洪芳,王信義等. FMS柔性加工設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)技術(shù)研究[ J ]. 兵工自動(dòng)化, 2001, 20 (2) : 1～4

聲明：本網(wǎng)站所收集的部分公開(kāi)資料來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)滔测，轉(zhuǎn)載的目的在于傳遞更多信息及用于網(wǎng)絡(luò)分享责爹，并不代表本站贊同其觀點(diǎn)和對(duì)其真實(shí)性負(fù)責(zé)谊弯，也不構(gòu)成任何其他建議。本站部分作品是由網(wǎng)友自主投稿和發(fā)布牧僻、編輯整理上傳霍鹿，對(duì)此類(lèi)作品本站僅提供交流平臺(tái)，不為其版權(quán)負(fù)責(zé)臊整。如果您發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站上所用視頻障漓、圖片、文字如涉及作品版權(quán)問(wèn)題蛔琅，請(qǐng)第一時(shí)間告知胎许，我們將根據(jù)您提供的證明材料確認(rèn)版權(quán)并按國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)支付稿酬或立即刪除內(nèi)容，以保證您的權(quán)益罗售！聯(lián)系電話(huà)：010-58612588 或 Email:editor@mmsonline.com.cn辜窑。