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随着科学技术与现代化工业的发展,人工智能技术不断地应用于机械设备的故障诊断。Petri网方法是描述、分析及控制离散事件系统最有效的人工智能方法之一,但基于Petri网的故障诊断技术的研究时间却不长,并且尚未建立完整的理论体系,应用成果也不多。大型真空钎焊炉因真空系统频频发生故障,影响产品钎焊质量,甚至导致产品报废以及停机停产,造成巨大的经济损失。目前国内外的大型真空钎焊炉监控系统无法有效地实现真空系统的状态监测和故障诊断。本文对真空系统和Petri网理论进行了深入研究,以真空机组为研究对象,开发了具有实用价值的基于LabVIEW和Petri网的真空机组智能故障诊断系统。本文的研究重点在于建立大型真空系统故障的基于模糊Petri网的层次故障诊断模型,以及层次故障处理对策模型,并通过开发基于LabVIEW的真空机组模糊故障诊断专家系统验证了模型的可操作性和有效性。具体研究内容包括:(1)真空系统的研究。在研究真空系统和真空泵的基本参数基础上,确定了各类真空泵的主要性能参数;为满足真空机组故障诊断的需要,增加了真空机组故障监测点。(2)Petri网及其层次诊断理论模型的建立。为解决系统过于复杂,Petri网内节点过多,模型分析比较困难的问题,提出建立模糊Petri网层次故障诊断模型;采用故障树分析方法和基于产生式规则间接建模方法,建立了故障树与Petri网的转换模型和模糊产生式规则与Petri网转换关系模型,实现了基于FPN故障诊断推理。(3)大型真空系统模糊Petri网层次故障诊断应用模型和故障处理对策模型的建立。对大型真空钎焊炉真空机组故障进行归纳和总结,详细设计和分类了真空设备故障、真空度达不到要求值故障和抽真空时间过长故障;基于故障树分析方法和产生式模糊推理规则建立了模糊Petri网层次故障诊断应用模型和处理对策模型。(4)基于LabVIEW的真空机组智能故障诊断系统的开发。以LabVIEW为开发平台进行了真空机组智能故障诊断系统总体设计,开发了基于LabVIEW的真空机组智能故障诊断系统,利用关系数据库和LabSQL实现了历史数据库管理;以真空设备故障诊断为应用对象,验证了真空机组智能故障诊断系统的可操作性和有效性,结果证明了基于Petri网故障诊断方法的可行性和正确性。