近期，宁夏气象局研发的新一代天气雷达故障智能化诊断系统、国家级新型自动气象站故障隐患识别系统、土壤水分站、闪电定位仪故障智能化诊断系统、新一代天气雷达(CINRAD/CA)远程控制系统投入业务运行，有效提升了宁夏气象探测设备故障诊断效率和装备技术保障智能化水平，为技术保障人员提供技术参考和维修建议。

　　

　　气象装备用于气象预报、气象监测等气象服务领域的专业设备。可以分类为地面气象观测仪器、高空气象探测仪器两大类。 主要有自动气象站、自动雨量站、风速风向仪、风向袋、百叶箱、温湿度记录仪、传感器、风向标、风速报警仪、风能测风仪、气象中心软件、GPRS无线传输模块等。

　　

　　智能故障诊断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。它是一个由人(尤其是领域专家)、能模拟脑功能的硬件及其必要的外部设备、物理器件以及支持这些硬件的软件所组成的系统。智能故障诊断把抖能护制应用到故障诊断中，根据观察到的状况、领域知识和经验、推断出系统、部件或器官的故障原因，以便尽可能发现和排除故障，以提高系统或装备的可靠性。智能故障诊断系统一般由知识库(故障信息库)、诊断推理机构、接口和数据库等组成。

　　

　　基于复杂设备系统而言，无论单独使用浅知识或深知识，都难以妥善地完成诊断任务，只有将两者结合起来，才能使诊断系统的性能得到优化。因此，为了使故障智能型诊断系统具备与人类专家能力相近的知识，研发者在建造智能型诊断系统时，越来越强调不仅要重视领域专家的经验知识，更要注重诊断对象的结构、功能、原理等知识，研究的重点是浅知识与深知识的整合表示方法和使用方法。事实上，一个高水平的领域专家在进行诊断问题求解时，总是将他具有的深知识和浅知识结合起来，完成诊断任务。一般优先使用浅知识，找到诊断问题的解或者是近似解，必要时用深知识获得诊断问题的精确解。

　　

　　故障诊断是一种了解和掌握机器在运行过程中的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术，油液监测、振动监测、噪声监测、性能趋势分析和无损探伤等为其主要的诊断技术方式。系统故障诊断是对系统运行状态和异常情况作出判断，并根据诊断作出判断，为系统故障恢复提供依据。要对系统进行故障诊断，首先必须对其进行检测，在发生系统故障时，对故障类型、故障部位及原因进行诊断，最终给出解决方案，实现故障恢复。

　　

　　故障诊断的主要任务有：故障检测、故障类型判断、故障定位及故障恢复等。其中：故障检测是指与系统建立连接后，周期性地向下位机发送检测信号，通过接收的响应数据帧，判断系统是否产生故障;故障类型判断就是系统在检测出故障之后，通过分析原因，判断出系统故障的类型;故障定位是在前两部的基础之上，细化故障种类，诊断出系统具体故障部位和故障原因，为故障恢复做准备;故障恢复是整个故障诊断过程中最后也是最重要的一个环节，需要根据故障原因，采取不同的措施，对系统故障进行恢复。

　　

　　评价故障诊断系统性能的指标大体上可分为以下三个方面 。

　　

　　检测性能指标

　　

　　1、早期检测的灵敏度。是指一个故障检测系统对“小”故障信号的检测能力。检测系统早期检测的灵敏度越高，表明它能检测到的最小故障信号越小。

　　

　　2、故障检测的及时性。是指当诊断对象发生故障后，检测系统在尽可能短的时间内检测到故障发生的能力。故障检测的及时性越好，说明从故障发生到被正确检测出来之间的时间间隔越短。

　　

　　3、故障的误报率和漏报率。误报率是指系统没有发生故障却被错误地判定出现了故障;漏报则是指系统中出现了故障却没有被检测出来的情形。一个可靠的故障检测系统应当保持尽可能低的误报率和漏报率。

　　

　　诊断性能指标

　　

　　1、故障分离能力。是指诊断系统对不同故障的区分能力。这种能力的强弱取决于对象的物理特性、故障大小、噪声、干扰、建模误差以及所设计的诊断算法。分离能力越强，表明诊断系统对于不同故障的区分能力越强，那么对故障的定位也就越准确。

　　

　　2、故障辨识的准确性。是指诊断系统对故障的大小及其时变特性估计的准确程度。故障辨识的准确性越高，表明诊断系统对故障的估计就越准确，也就越有利于故障的评价与决策。

　　

　　综合性能指标

　　

　　1、鲁棒性。是指故障诊断系统在存在噪声、干扰、建模误差的情况下正确完成故障诊断任务，同时保持满意的误报率和漏报率的能力。一个故障诊断系统的鲁棒性越强，表明它受噪声、干扰、建模误差的影响越小，其可靠性也就越高。

　　

　　2、自适应能力。是指故障诊断系统对于变化的被诊断对象具有自适应能力，并且能够充分利用由于变化产生的新信息来改善自身。引起这些变化的原因可以是被诊断对象的外部输入的变化、结构的变化或由诸如生产数量、原材料质量等问题引起的工作条件的变化。