1问题的提出

      近年来人工智能技术进入故障诊断领域，形成了全新的另一种方法。因为传统的故障诊断方法是建立在系统的数学模型基础上的，数学模型依赖于被诊断系统的结构，而很多故障会造成系统结构的变化。在异常情况下，缺乏现场数据又难以建立新的数学模型。况且复杂系统的多故障源、多变量祸合情况也使建立数学模型十分困难。在线辨识也难以满足在线诊断的快速性。人工智能法的基本思想是:不完全依靠检测到的信号进行诊断，而是运用专家系统的综合运算、逻辑推理进行判断，这样可以简化检测的硬件电路，并使诊断更加可靠。

       国内外使用的故障诊断方法还有:故障字典法、影响矩阵法、故障树法、模式识别法、模糊集合法等。

2诊断方案的确定

      本方案是对超高压水射流切割机电气系统的故障进行检测和诊断，因为水射流切割机的操作完全由电气系统控制;若电气系统出故障，其工作肯定不正常。电气系统包括步进电机驱动电路和单片机控制系统。单片机控制系统发出所需的一系列脉冲，通过驱动电路使步进电机旋转，带动高压喷嘴运动完成特定加工程序。单片机控制系统全部由数字集成电路组成，可靠性高，在研制过程中证明，只要在正常的使用条件下，这部分不易出故障。而驱动电路是大功率三极管构成的开关电路，工作电压高、电流大，而且步进电机绕组是感J陛负载，在电流周期性通断的情况下其负载效应对驱动电路影响很大，使大功率三极管极易击穿或开路，驱动电路不能输出所需的脉冲电流，因而步进电机无法正常进行。所以水射流切割机故障自诊断最终落实到步进电机的驱动电路上，即以驱动电路为诊断对象。

 故障诊断的要求是:检测各驱动单元的输入信号(即切割机控制系统通过接口电路输出的周期性方波控制信号，共13路)是否正常，以及驱动单元各开关三极管(共34只)是否工作在开关状态，若是处于短路/开路状态，则认为发生了故障，进行故障报警并显示故障部位(哪台步进电机的第几号驱动单元的第几个测试点)和故障种类(短路或开路)，同时作出故障处理决策，即决定是进行自动纠错还是切断动电路的供电电源。

       用于水切割机故障自诊断的专家诊断系统的样机对五相及三相电路的诊断和自检，通过实验室的模拟故障实验，证明结果正确，系统运行正常，全部达到设计要求。