王杰
(四川省大氣探測技術(shù)中心 四川 成都 610071)
模糊論是由美國控制論專家扎德 (L.A.Zadeh)于1965年提出的,現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于科學(xué)技術(shù)和實際生活中。它的指導(dǎo)思想是,盡可能全面地考慮影響因素,同時也考慮這些因素所起作用的大?。礄?quán)重),通過模糊合成關(guān)系得出明確的結(jié)論。
經(jīng)典的故障樹分析法,在故障診斷方面存在著兩類不確定性因素[1-2]:
1)具有隨機不確定性,即事件本身有明確的定義,只是發(fā)生故障的條件不充分,使事件是否發(fā)生故障表現(xiàn)出不確定性。
2)具有模糊性,即事件本身定義就是模糊的,事件是否符合某個定義人們難以確定。
故障樹分析法在一些復(fù)雜大型系統(tǒng)中經(jīng)常會遇到以下幾個問題:
1)底事件精確概率獲取困難。因為對于大型復(fù)雜的系統(tǒng)獲取大樣本數(shù)據(jù)的概率統(tǒng)計是非常困難的。
2)零部件的故障不僅僅是由零部件本身的質(zhì)量或其他客觀因素引起的,還有一些情況是由人為的主觀原因造成的(如操作失誤、設(shè)計缺陷等)。
3)系統(tǒng)、部件之間存在著相關(guān)失效,這造成了系統(tǒng)建樹時就具有不精確性。
定義3.1設(shè)論域為X,x為X中的元素,對于任意的x∈X,給定了如下的映射[3-4]:
定義3.2設(shè)X是論域,映射:
稱為X的模糊子集(合)(Fuzzy Set),簡稱 F 集(合)。 對x∈X,μA稱為x對A的隸屬度。
rmn表示第m種故障現(xiàn)象對第n種故障原因的隸屬度。
根據(jù)上面幾節(jié)的介紹,我們知道模糊綜合評判通常會根據(jù)對象的不同采用不同的模糊算子和綜合評判模型,如:取小取大型 M(∧,∨),相乘取大型 M(·,∨),相乘限加型 M(·,⊕),以及取小限加型 M(∧,⊕)等[7]。
2.2.1 建立雷達故障樹
依據(jù)第二章所述的原理和方法以新一代天氣雷達發(fā)射機功率欠輸出故障為例建立故障樹,如圖1所示。故障樹中對應(yīng)的事件參見表1。
表1 故障樹中對應(yīng)的事件列表Tab.1 Corresponding list of events in the fault tree
用上行法求出該故障樹的全部最小割集,該故障的最小割集正好為各個底事件(X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10)
2.2.2 模糊綜合評判
1)確定故障現(xiàn)象向量
2)建立模糊關(guān)系矩陣
根據(jù)第二章IFVi重要度的定義:
令 rij=建立模糊關(guān)系矩陣,IFiVj為第i個故障現(xiàn)象對第j個故障原因發(fā)生的重要度。
根據(jù)實際的故障發(fā)生情況、維修經(jīng)驗和討論方便,雷達發(fā)射機可能發(fā)生故障的模塊為速調(diào)管放大器、高頻脈沖形成器、高頻激勵產(chǎn)生器、高頻脈沖信號。 用 V={v1,v2,v3,v4}表示。
令rij=建立的模糊關(guān)系矩陣。
3)模糊故障診斷
圖1 發(fā)射機功率欠輸出故障樹Fig.1 Transmitter power owed to the output of the fault tree
按照模糊綜合評判算法,其中最大分量對應(yīng)的是v2(高頻脈沖形成器電路故障),其診斷順序應(yīng)為v2→v1→v3→v4。按第二章介紹的故障樹分析法得出的診斷順序結(jié)果為v1→v2→v3→v4(具體過程略,詳細方法見第二章)。實際檢查出的故障為高頻脈沖形成器故障??梢?,模糊綜合評判法比經(jīng)典故障樹分析法更先命中故障部件。當(dāng)按照模糊綜合評判算法計算出的結(jié)果與實際檢查出的故障原因不一致的時候,還可以根據(jù)實際檢測出的故障原因,修改設(shè)定的故障征兆模糊向量={μa1,μa2,…,μam}。以達到改進算法、提高算法精度的目的。
文中首先提出經(jīng)典故障樹分析法在某些方面的不足,引入模糊綜合評判法。其次,對模糊故障診斷中可能會用到的數(shù)學(xué)知識作了一定的闡述,詳細介紹了如何構(gòu)造模糊綜合評判關(guān)系矩陣、如何建立故障現(xiàn)象的模糊向量、如何確定隸屬函數(shù)。最后,用一個發(fā)射機故障實例將模糊綜合評判法與經(jīng)典故障樹分析法進行對比分析,說明了前者與后者相比能有提高診斷效率。
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