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1、故障诊断理论方法故障诊断理论方法8.1 诊断方法分类诊断方法分类常规的故障诊断方法：谱分析法、时域分析法常规的故障诊断方法：谱分析法、时域分析法。线性关系（一一对应）线性关系（一一对应）非线性对应关系非线性对应关系状态识别 状态分类模式识别征兆与故障状态为非线性对应关系给机械设备征兆与故障状态为非线性对应关系给机械设备的故障状态诊断增加了困难。的故障状态诊断增加了困难。二、二、函数（模型）诊断法：函数（模型）诊断法：由征兆与状态间的数学模型进行计算诊断。由征兆与状态间的数学模型进行计算诊断。根据模型结构或模型参数的变化，研究机器的运行状态。控制系统的故障诊断、化工过程的故障诊断等。返回返回三、
2、三、逻辑诊断法：逻辑诊断法：根据征兆与状态间的逻辑关系进行推理诊断。根据征兆与状态间的逻辑关系进行推理诊断。状态类型：好、坏好、坏 有、无有、无 例如例如润滑油污染分析：润滑油污染分析：通过光谱、铁谱、磁塞通过光谱、铁谱、磁塞分析设备润滑油中所含的金属微粒的情况，作为机分析设备润滑油中所含的金属微粒的情况，作为机械设备运行的征兆，根据机器运动部分有关零件的械设备运行的征兆，根据机器运动部分有关零件的材料与成分，从微粒变化情况推断设备磨损和零件材料与成分，从微粒变化情况推断设备磨损和零件磨损情况。磨损情况。物理逻辑判别物理逻辑判别 根据征兆与状态之间的物理关系，进行推理。根据征兆与状态之间的物理
3、关系，进行推理。数理逻辑判别数理逻辑判别 根据征兆与状态之间的数理逻辑关系（即布尔函数），在获得征兆后，按照逻辑代数运算规则，判别工况状态。返回返回四、四、模糊诊断法：模糊诊断法：考虑人对机械设备征兆与状态评价的主观不确考虑人对机械设备征兆与状态评价的主观不确定性或模糊性，应用模糊逻辑分析多种征兆与多种状定性或模糊性，应用模糊逻辑分析多种征兆与多种状态间的模糊关系进行分析诊断。态间的模糊关系进行分析诊断。q 模糊关系方程：模糊关系方程：B=R A R称为模糊关系矩阵：原因原因征兆征兆气门弹气门弹簧断簧断y y1 1喷油头积喷油头积炭堵孔炭堵孔y y2 2机油管机油管破裂破裂y y3 3喷油喷油
4、过迟过迟y y4 4喷油泵驱喷油泵驱动键滚键动键滚键y y5 5排气过热排气过热 x x1 10.60.60.40.40 00.980.980 0振振 动动 x x2 20.80.80.980.980.30.30 00 0扭矩急降扭矩急降 x x3 30.950.950 00.80.80.30.30.980.98机油压过低机油压过低x x4 40 00 00.980.980 00 0机油耗量大机油耗量大x x5 50 00 00.90.90 00 0转速上不去转速上不去x x6 60.30.30.60.60.90.90.980.980.950.95柴油机故障的模糊关系柴油机故障的模糊关系 q
5、最大隶属准则最大隶属准则隶属于模糊子集 ，即发生了第i 种故障。模糊诊断准则模糊诊断准则 模糊诊断的实质是根据模糊关系矩阵 R 及征兆模糊矢量A，求得状态模糊矢量B，然后根据判断准则确定有无故障。q 择近准则择近准则贴近度：贴近度：一对模糊集之间的接近程度q 模糊聚类准则模糊聚类准则 在确定模糊等价关系矩阵后，根据截集定理，在适当的限定值上进行截取，即按照不同水平对矩阵R进行分割和归类，从而获得相应的故障类别。返回返回五、五、统计诊断法：统计诊断法：考虑到客观事物发生的不确定性，即事件按一考虑到客观事物发生的不确定性，即事件按一定的概率发生，而应用统计模式识别进行分类诊断。定的概率发生，而应用
6、统计模式识别进行分类诊断。二维模式平面两类状态的理论分布二维模式平面两类状态的理论分布 磨削烧伤在线识别方法磨削烧伤在线识别方法 贝叶斯贝叶斯(BayesBayes)分类法分类法 机械设备运行和机械制造过程的状态都是一个随机变量，事件出现的概率在很多的情况下可以通过统计的方法作出估计，这种根据先验知识对工况状态出现的概率作出的估计，称之为先验概率先验概率。前提：前提：各类别总体的概率分布已知各类别总体的概率分布已知 进行决策分类的类别数一定进行决策分类的类别数一定状态空间可写成 ，其中 是 状态空间中的一个模式点，在工况监视过程中，主要是判别工况正常与异常两种状态，它们的先验概率用 和 表示，
7、显然：假设x为特征矢量，p(x|i)是i状态下特征观察x的类条件概率密度。根据Bayes公式有：式中p(i|x)表示已知观测样本条件下，i 出现的概率，称为后验概率后验概率。q 基于最小错误率的贝叶斯决策基于最小错误率的贝叶斯决策错误率最小：x来自于哪类的概率大，x就 属于该类。决策规则：等价规则1：等价规则2：等价规则3：似然比错误率：最优决策分类面最优决策分类面q 基于最小风险（损失）的贝叶斯决策基于最小风险（损失）的贝叶斯决策风险风险：决策代价；决策损失 在故障诊断中，误判的概率是客观存在的，错判性质不同，后果严重性不同。把异常工况判为正常工况，即将废品判成合格品，它的影响不只局限该工件
8、在某一工序的损失，而将影响后续工序甚至产品质量，更为严重的是把某些废品当做正品装入机器中，成为使用厂生产系统突发性故障的隐患。c c 2 2 1 1(p p,c c)(p p,2 2)(p p,1 1)p p(2 2,c c)(2 2,2 2)(2 2,1 1)2 2(1 1,c c)(1 1,2 2)(1 1,1 1)1 1状状 态态状态决策损失一般决策表一般决策表(i,j)：属j类的样本决策到i类时的损失 对于给定的x，若采取决策i，由决策表可见，对应于决策i，可以在c个(i,j)，j=1c，中任取一个，其相应概率为P(j/x)。因此在采取决策i的情况下的条件期望损失（条件风险）为：在考虑
9、错判带来的损失时，如果在采取每一个决策或行动时，都使其条件风险最小，则对所有x 作出决策时，其期望风险也必然最小。这样的决策就是最小风险贝叶斯决策最小风险贝叶斯决策。决策规则为：可以证明最小错误率贝叶斯决策是最小风险贝叶斯决策在01损失函数条件下的特例。先验概率先验概率P P(i i)未知或可变条件下最大可未知或可变条件下最大可能地使风险最小，即在最差情况下，争取得能地使风险最小，即在最差情况下，争取得到最好的结果。到最好的结果。q 最小最大决策最小最大决策ga*aPa*()1FE1P()1GBAGP()1Pb*()1bgb*EF1对应于 的最小风险Pa*()1决策域一定决策域不同风险不随P(
10、i)的变化而变化，此时最大风险最小 距离函数分类法距离函数分类法 出发点：由n个特征参数组成的特征向量相当于n维特 征空间上的一个点 同类模式点具有聚类性，且不同类模式点有 不同的聚类域和聚类中心 以待检模式与各模式聚类中心的距离作为判 别函数，判别待检状态的属性d2d1Ax1x2M0102q 空间（几何）距离空间（几何）距离欧氏距离欧氏距离（Euclidean distance）特点：不受坐标旋转、平移的影响。特征须归一化以消除特征分量量纲对欧氏距离的影响：W为权系数矩阵。当当 w1、w2、wn 取不同值时，表明矢量中各个分量对分类的作用不同。加权欧氏距离：加权欧氏距离：马氏距离马氏距离（M
11、ahalanobis distance）M为聚类中心（样本X的均值），R为类样本协方差矩阵，即：优点：排除了特征参数之间的相互影响。返回返回六、故障树分析法六、故障树分析法 故障树分析法是把所研究系统的最不希望发生故障树分析法是把所研究系统的最不希望发生的故障状态作为故障分析的目标，然后寻找直接导的故障状态作为故障分析的目标，然后寻找直接导致这一故障发生的全部因素，再找出造成下一事件致这一故障发生的全部因素，再找出造成下一事件发生的全部直接因素，一直追查到毋需再深究的因发生的全部直接因素，一直追查到毋需再深究的因素为止。素为止。把最不希望发生的事件称为把最不希望发生的事件称为顶事件顶事件，毋需
12、再深，毋需再深究的事件称为究的事件称为底事件底事件，介于顶事件与底事件之间的，介于顶事件与底事件之间的一切事件称为一切事件称为中间事件中间事件。故障树：故障树：用相应的符号表示顶事件、中间事件和底事件，并用适当的逻辑门把顶事件、中间事件和底事件联结形成的树形图树形图。故障树用于表示系统或设备的特定事件(不希望发生的事件)与它的各个子系统或各个部件故障事件之间的逻辑结构关系。故障树分析的步骤如下：故障树分析的步骤如下：（1 1）选择顶事件；）选择顶事件；（2 2）建立故障树；）建立故障树；（3 3）求故障树的结构函数；）求故障树的结构函数；（4 4）定性分析；）定性分析；（5 5）定量分析。）定
13、量分析。45312反应装置冷却装置温度计压力计供料装置振动峰峰值大 基频振动低频振动二倍频振动广谱振动 不平衡振动 热弯曲油膜涡动 油膜振荡 支承问题轴裂纹 不对中摩擦 联轴器问题初始不平衡 零部件脱落 .汽轮发电机组故障树汽轮发电机组故障树 类别类别名名 称称符符 号号说说 明明事事件件符符号号底底事事件件基本事件基本事件 不能再分解或毋需再深究的底事件叫不能再分解或毋需再深究的底事件叫做基本事件，它总是某个逻辑门的输入做基本事件，它总是某个逻辑门的输入事件而不是输出事件。事件而不是输出事件。未探明事件未探明事件 原则上应进一步探明其原因，但暂不原则上应进一步探明其原因，但暂不必或暂不能探明
14、其原因的底事件（又称必或暂不能探明其原因的底事件（又称省略事件或不完整事件）。省略事件或不完整事件）。结结果果事事件件顶事件顶事件 由其它事件或事件组合所导致的事件，由其它事件或事件组合所导致的事件，叫做结果事件，若该事件是最关心的且叫做结果事件，若该事件是最关心的且位于故障树顶端的最终结果事件，则叫位于故障树顶端的最终结果事件，则叫做顶事件，位于底事件与顶事件之间的做顶事件，位于底事件与顶事件之间的结果事件，叫做中间事件。结果事件，叫做中间事件。中间事件中间事件特特殊殊事事件件开关事件开关事件 在正常工作条件下必然发生或必然在正常工作条件下必然发生或必然不发生的特殊事件。不发生的特殊事件。条
15、件事件条件事件 描述逻辑门起作用的具体限制的特殊描述逻辑门起作用的具体限制的特殊事件。事件。故障树分析所用的符号故障树分析所用的符号 故障树分析所用的符号故障树分析所用的符号 类别名 称符 号说 明逻辑门符号基本门与门 仅当所有输入事件都发生时，输出事件才发生，与门表示了输入与输出之间的一种因果关系。或门 至少一个输入事件发生时，输出事件才发生，或门并不传递输入与输出的因果关系，输入故障不是输出故障的确切原因，只表示输入故障来源的信息。非门 输出事件是输入事件对立关系。修正门顺序与门 仅当输入事件按规定的顺序依次发生时，输出事件才发生。持续时间与门 仅当输入事件发生并持续一定时间时，才导致输出
16、事件发生。表决门 仅当n个输入事件中有r个或r个以上的事件发生时，输出事件发生。异或门（互斥或门）在或门诸输入事件中，仅当单个事件发生时，输出事件才发生。油油泵泵驱驱动动电电路路故故障障树树 故故障障树树举举例例 返回返回七、专家诊断系统七、专家诊断系统专家系统：基于知识(Knowledge-based)的人工智能系统。专家系统实质是应用大量人类专家的知识和推理方法求解复杂的实际问题的一种人工智能计算机程序。专家系统能够模拟、再现、保存和复制有时还能超过人类专家的脑力劳动，是人工智能领域中目前最活跃最成功的一个分支。l 专家系统的基本结构及其功能专家系统的基本结构及其功能特点：特点：包含知识和
17、推理的智能计算机程序 求解问题的知识与程序和数据结构分离。增强了系统的适应性和灵活性 五个基本组成部分：知识库、推理机、数据库以及解释程序、知识库、推理机、数据库以及解释程序、知识获取程序知识获取程序 知识库知识库q 知识库是专家系统的核心q 专家知识、经验与书本知识、常识的存储器 专家诊断系统知识库通常包括：背景知识背景知识 背景知识作为辅助信息，在推理过程中起着重要作用。如设备运行规范可以成为诊断过程中触发、激活某一诊断规则的依据等。诊断知识诊断知识 领域专家在长期的诊断实践中积累起来的知识和经验。产生式规则表达：IF THEN WITH 现象：现象：观察到的机组症状假设：假设：表示机组的
18、故障或中间结论置信度：置信度：表示在观察到这些“现象”后，推断机组具有这类故障的可信程度。一般诊断知识按故障树结构分层组织。规则规则2 2=(基基频频振振动动(如果如果 振振动动工工频频分量占通分量占通频频振幅的比例大于振幅的比例大于60 0.95；过临过临界界转转速速对对振幅明振幅明显显增大，且相位增大，且相位变变化大于化大于100 0.8；稳稳速速时时，相位不随，相位不随时间时间、负负荷而荷而变变化化0.8)；(则则 不平衡故障不平衡故障 0.9)；置信度置信度 机组病例与运行档案机组病例与运行档案 描述机组以往诊断病例及其安装维修的记录情况，它对如何沿最有可能的故障方向进行诊断推理具有很
19、大影响。过程性知识过程性知识 一系列分析计算程序，以独立的模块形式存在，在诊断过程中需要时被调用。如在诊断中需要获取某振动信号关于转速频率的谱峰情况，就需调用 FFT频谱计算程序。控制性知识控制性知识 对领域知识起指导作用的知识，如引导规则的选择，控制推理路径及指明诊断系统在诊断过程中对机组运行数据进行何种分析等。决策知识决策知识 机组发生某故障时应采取的措施。它包括机组本身的运行规程和领域专家处理该类故障时的措施方法，另外还包括在不能确诊某故障时向用户建议应重点监测何种信号及注意事项。数据库数据库 专家系统中用于存放反映系统当前状态的事实专家系统中用于存放反映系统当前状态的事实数据的场所。包
20、括：用户输入的事实，已知的事实数据的场所。包括：用户输入的事实，已知的事实以及推理过程中得到的中间结果等。以及推理过程中得到的中间结果等。动态数据库：动态数据库：保存推理过程中，产生的中间结论（包括最终保存推理过程中，产生的中间结论（包括最终结论），以及大量的症状信息和推理路径。结论），以及大量的症状信息和推理路径。推理机推理机 推理机是专家系统的灵魂，它根据当前输入信推理机是专家系统的灵魂，它根据当前输入信息和过去历史情况，激活知识库中的有关规则，按息和过去历史情况，激活知识库中的有关规则，按一定的推理策略完成证据与假设之间的映射关系。一定的推理策略完成证据与假设之间的映射关系。推理过程中通
21、常需要保存推理轨迹以期对诊断推理过程中通常需要保存推理轨迹以期对诊断结果进行解释。结果进行解释。推理策略：正向推理、反向推理和正反向混合推理推理策略：正向推理、反向推理和正反向混合推理 解释程序解释程序 对于诊断结果，若用户有疑问或不解，通过对于诊断结果，若用户有疑问或不解，通过解释程序对诊断结果、推理路径和症状信息进行解释程序对诊断结果、推理路径和症状信息进行解释，提高系统的透明性和可信性；解释，提高系统的透明性和可信性；知识获取知识获取 研究如何把研究如何把“知知识识”从人从人类专类专家家大大脑脑中提取中提取和和总结总结出来，并且保出来，并且保证证所所获获取的知取的知识间识间的一致性，的一
22、致性，它是它是专专家系家系统统开开发发中的一道关中的一道关键键工序。工序。专家系统的局限性：专家系统的局限性：知识获取的知识获取的瓶瓶颈颈。难难于于处处理多个理多个领领域域专专家知家知识间识间的相互矛盾的相互矛盾 自学自学习习能力几乎没有。能力几乎没有。窄台窄台阶阶效效应应：专专家系家系统统能以能以专专家水平家水平处处理理专专家知家知识领识领域以内的域以内的问题问题，而不能，而不能处处理理专专家知家知识领识领域以外域以外的任何的任何问题问题。现现有有逻辑逻辑理理论论表达和表达和单一推理机制单一推理机制的局限的局限 运行过程中大量的人工干预运行过程中大量的人工干预返回返回8.2 灰色系统诊断方法
23、灰色系统诊断方法白色系统：白色系统：是指因素与系统性能特征之间有明确的映射关系。黑色系统：黑色系统：系统性能特征与因素间关系完全未知。灰色系统：灰色系统：系统信息不完全已知。大多数运行的机械设备都具有灰色系统的特征。故障诊断就是利用已知的信息去认识这个含有未知信息的系统特性、状态和发展趋势，并对未来作出预测和决策。灰色系统理论灰色系统理论的主要内容：的主要内容：灰色系统分析灰色系统分析 灰色系统建模灰色系统建模 灰色系统预测灰色系统预测 灰色系统决策灰色系统决策 灰色系统控制灰色系统控制灰色关联诊断法灰色关联诊断法 设系统要建立的故障标准模式特征向量的个数，即设系统要建立的故障标准模式特征向量
24、的个数，即要诊断的要诊断的故障种类数为故障种类数为m m，每种，每种标准模式特征向量标准模式特征向量中所包含的元素个数为中所包含的元素个数为n n，则可建立相应的故障标准，则可建立相应的故障标准模式特征向量矩阵：模式特征向量矩阵：设实测信号的设实测信号的待检特征向量待检特征向量为为 待检特征向量待检特征向量y yT T与标准特征向量矩阵与标准特征向量矩阵X XR R中各标准模中各标准模式特征向量对应的元素的式特征向量对应的元素的最小绝对差值最小绝对差值为：为：待检特征向量待检特征向量y yT T与标准特征向量矩阵与标准特征向量矩阵X XR R中各标准模中各标准模式特征向量对应的元素的式特征向量
25、对应的元素的最大绝对差值最大绝对差值为：为：待检特征向量待检特征向量y yT T与标准特征向量矩阵与标准特征向量矩阵X XR R在在k k点的点的关联度关联度系数系数ijij(k)(k)的表达式为：的表达式为：式中式中为分辨系数，满足为分辨系数，满足(01)(01)，是可事先确定的常数，是可事先确定的常数，一般取一般取0.50.5。相应的相应的关联度关联度为为：从而可得关联度序列从而可得关联度序列RRrr1 1，r r2 2，r rm m。采用优势分。采用优势分析的思想，根据待检信号的故障模式划归为标准故障模式的可析的思想，根据待检信号的故障模式划归为标准故障模式的可能性大小的次序，对系统进行
26、故障诊断时。能性大小的次序，对系统进行故障诊断时。当待检模式序列和某一标准故障模式序列关联度当待检模式序列和某一标准故障模式序列关联度最大时，则可认为待检模式属于相应的标准模式最大时，则可认为待检模式属于相应的标准模式，从，从而达到对模式的真正分类识别。而达到对模式的真正分类识别。鉴于不同特征参数对机器运行状态影响程度的不同，鉴于不同特征参数对机器运行状态影响程度的不同，对每个特征参数赋与不同的权数对每个特征参数赋与不同的权数(k)(k)，则，则 灰色关联诊断法计算框图灰色关联诊断法计算框图灰色关联诊断法计算框图灰色关联诊断法计算框图灰色关联诊断实例：灰色关联诊断实例：三相异步电动机故障诊断三
27、相异步电动机故障诊断灰色关联诊断实例：灰色关联诊断实例：灰色关联诊断实例：灰色关联诊断实例：三相异步电动机故障诊断三相异步电动机故障诊断三相异步电动机故障诊断三相异步电动机故障诊断三种故障状态的标准模式特征向量三种故障状态的标准模式特征向量三种故障状态的标准模式特征向量三种故障状态的标准模式特征向量XrXr三组待检故障状态的模式特征向量三组待检故障状态的模式特征向量三组待检故障状态的模式特征向量三组待检故障状态的模式特征向量YtYt灰色关联诊断结果：灰色关联诊断结果：灰色关联诊断结果：灰色关联诊断结果：三相异步电动机故障诊断三相异步电动机故障诊断三相异步电动机故障诊断三相异步电动机故障诊断返回
28、返回8.3 人工神经网络诊断方法人工神经网络诊断方法 ANN是在现代神经生理学和心理学的研究基础上，模仿人的大脑神经元结构特性而建立的一种非线性动力学网络系统，它由大量的简单的非线性处理单元（类似人脑的神经元）高度并联、互联而成，具有对人脑某些基本特性简单的数学模拟能力。与传统计算机的比较与传统计算机的比较 传统计算机传统计算机神经网络神经网络设计算法和设计算法和/或求解规则，编或求解规则，编制软件制软件 无需算法或求解规则，软件编无需算法或求解规则，软件编制任务相对简单制任务相对简单 指令串行执行指令串行执行 高度并行处理高度并行处理 不能解决形象思维问题，如感不能解决形象思维问题，如感知、
29、视觉等知、视觉等 易于实现感知和视觉等形象思易于实现感知和视觉等形象思维问题维问题 脆弱脆弱鲁棒性鲁棒性(Robust)(Robust)、容错性强，、容错性强，自适应能力差自适应能力差 自适应性强，自适应性强，强有力的数字和逻辑运算能力，强有力的数字和逻辑运算能力，计算精度高计算精度高 可以处理模糊的、概率的、含可以处理模糊的、概率的、含噪的或不相容的信息噪的或不相容的信息 生物神经元(NU)人工神经元令：X=(-1,x1,x2,xn)T Wj=(j,wj 1,wj 2,wjn)T则：q 不含反馈的前向网络不含反馈的前向网络 q 反馈网络反馈网络 全互连网络全互连网络状态反馈网络状态反馈网络
30、输出反馈网络输出反馈网络 BPBP网络模型网络模型 BPBP算算法法（反（反向误向误差传差传递算递算法）法）计算计算程序程序 人工神经网络诊断实例：人工神经网络诊断实例：人工神经网络诊断实例：人工神经网络诊断实例：三相异步电动机故障诊断三相异步电动机故障诊断三相异步电动机故障诊断三相异步电动机故障诊断三组输入样本三组输入样本三组输入样本三组输入样本三组输入样本依次训练后，神经网络的输出值：三组输入样本依次训练后，神经网络的输出值：三组输入样本依次训练后，神经网络的输出值：三组输入样本依次训练后，神经网络的输出值：采用采用采用采用3 3层层层层BPBP网络结构，输入层节点数为网络结构，输入层节点
31、数为网络结构，输入层节点数为网络结构，输入层节点数为1010，隐含层节点，隐含层节点，隐含层节点，隐含层节点数为数为数为数为6 6，输出层节点数为，输出层节点数为，输出层节点数为，输出层节点数为3 3。输入层与隐含层节点间的输入层与隐含层节点间的输入层与隐含层节点间的输入层与隐含层节点间的连接权系数连接权系数连接权系数连接权系数及隐含层节点及隐含层节点及隐含层节点及隐含层节点阀值阀值阀值阀值隐含层与输出层节点间的隐含层与输出层节点间的隐含层与输出层节点间的隐含层与输出层节点间的连接权系数连接权系数连接权系数连接权系数及输出层节点及输出层节点及输出层节点及输出层节点阀值阀值阀值阀值人工神经网络诊
32、断结果：人工神经网络诊断结果：三组待检故障状态的模式特征向量三组待检故障状态的模式特征向量三组待检故障状态的模式特征向量三组待检故障状态的模式特征向量YtYt第八章第八章 故障诊断理论方法故障诊断理论方法（完）（完）自主自主选择权与知悉真情权自主选择权 是指消费者可以根据自己是指消费者可以根据自己的消费需求，自主选择自己满意的商品或服务，的消费需求，自主选择自己满意的商品或服务，决定是否购买或接受的权利。它是消费者的一项决定是否购买或接受的权利。它是消费者的一项权利。权利。消费者权益保护法第消费者权益保护法第9条第条第1款肯定款肯定了消费者的自主选择权，第了消费者的自主选择权，第2款进一步说款
33、进一步说明自主选择权的内容和种类。明自主选择权的内容和种类。表现：1、自主选择提供商品和服务的经营者。2、自主选择商品品种和服务方式。3、自主决定购买或者不购买任何一种商品，接受或者不接受任何一项服务。4、在自主选择商品或服务时，有权进行比较、鉴别和挑选。特点1、选择的自愿性（一切消费事宜均有消费者决定，不受任何外力影响、制约和左右）2、选择的自由性（消费者的消费行为仅受自己的主观意志的支配，经营者不得进行禁止、剥夺、限制或者干涉）注：自由性是自愿性的必然反映和当然要求，它是自愿性的外在表现。3、消费者自主选择商品和服务的行为必须是合法行为如何加强消费者自主选择权的保护？1、完善法律法规对消费
34、者自主选择权的保护（1）、修订并完善保护消费者自主选择权的法律条款（2）、立法上应当明确相关政府部门分工，加大执法力度2、建立健全各种维护消费者权益的法律机制（1）、各地消费者协会加强保护消费者权益（2）、建立独立的消费者争议仲裁制度保护消费者权益（3）、在法院专门设立小额消费纠纷法庭3、提高消费者对自身权利的认识以及权利被侵害时的救济的认识知悉真 权 也称了解权、知情权，指消费者享有知悉其购买、使用的商品或者接受的服务的真实情况的权利。情必须是真实情况必须是真实情况对于知情权，对于知情权，当前存在的主要问题是当前存在的主要问题是？一：商品情况标示不全二：商品情况的标示和说明有欺骗性三：商品标
35、志不科学、不通俗如何加强消费者知悉真情权的保护？1.维护消费者的知悉真情权需要政府保护执法信息公开。如公开商品质量抽检、消费者投诉举报的信息，公布产品质量检验报告，公示企业信用信息等；2.加强消费者知悉真情权的法律方面的保护。（1）完善相关立法，尤其是服务领域的相关立法。如加大执法力度，加强行政职能部门的协作和配合，做到以较小的社会投入，更好地保护消费者权益，抓紧制订消费者援助制度，加大法律知识普及力度；（2）提高消费者自身素质。我们不仅要提高消费者权益保护意识，还要提高消费者权益自我保护能力。（3）加强监督工作完善消费者权益保护。可以通过加强政府的监管工作，加强新闻监督，实行举报有奖制度，加
36、强社会监督作用来加强对消费市场的监管。20092009年底，邹某通过电话联系甲公司某市分公司年底，邹某通过电话联系甲公司某市分公司人员办理了某套餐。人员办理了某套餐。20112011年年1 1月，邹某发现其使月，邹某发现其使用手机话费异常，查询后发现其手机自用手机话费异常，查询后发现其手机自20102010年年8 8月至月至20112011年年1 1月，每月均被收取上网费合计月，每月均被收取上网费合计181.32181.32元，遂至甲公司某市分公司营业厅申请取元，遂至甲公司某市分公司营业厅申请取消消GPRSGPRS功能，后诉至法院，请求判决甲公司某市功能，后诉至法院，请求判决甲公司某市分公司双
37、倍退还已收取的上网使用费计分公司双倍退还已收取的上网使用费计362.64362.64元。元。经查，邹某使用的某套餐必须由用户在甲公司某经查，邹某使用的某套餐必须由用户在甲公司某市分公司的实体营业厅办理，该套餐中包含市分公司的实体营业厅办理，该套餐中包含GPRSGPRS功能，按照实际上网流量收费，甲公司某市分公功能，按照实际上网流量收费，甲公司某市分公司未能提供邹某开通某套餐的业务受理单。司未能提供邹某开通某套餐的业务受理单。相关练习答案要点：法院认为，甲公司某分公司不能提供业务受理单等证据证实邹某知晓开通了GPRS功能，且使用该功能会产生相应费用，亦不能证明已告知邹某使用GPRS功能将另行收费，侵犯了邹某作为消费者的知情权和自由选择权，并造成了邹某财产损失，应当承担相应的赔偿责任，但邹某所称的上网费损失是在其知悉手机有上网功能后上网产生，不符合民事欺诈的构成要件，遂判决甲公司某市分公司退还邹某上网费181.32元。谢谢观看。