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    二維聯(lián)合模糊的液壓系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)

    2012-08-27 06:47:12羅天洪孫冬梅
    關(guān)鍵詞:征兆波包參量

    羅天洪,熊 鈺,孫冬梅

    (1.重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院,重慶400030;2.重慶交通大學(xué)機(jī)電與汽車工程學(xué)院,重慶400074;3.中國石油勘探開發(fā)研究院采油采氣裝備研究所,北京100083)

    0 引言

    液壓系統(tǒng)因其獨特的優(yōu)點在日常生產(chǎn)中得到了廣泛的應(yīng)用。因為液壓管路內(nèi)油液流動狀態(tài)、液壓件內(nèi)部的零件動作、以及密封件的損壞等情況,一般是看不見摸不著的,所以給人們觀察分析帶來很多麻煩和困難[1]。目前的故障診斷專家系統(tǒng)大體分為兩類:一類是運用模糊故障樹理論,由專家經(jīng)驗構(gòu)建模糊評判矩陣,經(jīng)過模糊運算,依據(jù)最大隸屬度原則判斷故障[2],該種方法人為因素對故障診斷結(jié)果影響太大;另一類是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),主要有BP網(wǎng)絡(luò)[3]和 RBF 網(wǎng)絡(luò)[4],但是這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過于簡單,收斂性不足,對于比較復(fù)雜,龐大的系統(tǒng)而言,事倍功半。此外還有 GM(高斯)網(wǎng)絡(luò)[5]、SGA 網(wǎng)絡(luò)[6]、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[7]等。

    筆者提出的故障診斷專家系統(tǒng),基于對液壓系統(tǒng)特征參量的變化信號的采集,根據(jù)其攜帶的故障信息來對液壓系統(tǒng)故障評定。有以下幾個優(yōu)點:

    1)能夠進(jìn)行實時故障診斷,且數(shù)據(jù)庫可擴(kuò)充。

    2)采用MATLAB小波包分析技術(shù),將傳感器采集的多種信號一體化處理[8-10],在專家系統(tǒng)給出評判結(jié)果的同時,顯示出相關(guān)信號波形和頻率特性,讓具備一定知識能力的使用者根據(jù)專家系統(tǒng)說明書自行判斷故障,提高故障診斷的準(zhǔn)確性。

    3)本文診斷方法綜合了專家經(jīng)驗、客觀數(shù)據(jù)和工況實際3方面因素對故障進(jìn)行多重評定[11],且給出的故障征兆隸屬度向量客觀合理,能準(zhǔn)確、快速找出故障發(fā)生原因。

    4)編程語言簡單易懂,便于對使用人員的培訓(xùn),人機(jī)界面更加人性化。

    1 基本方法

    1.1 小波包分析

    小波分析源于信號分析,源于函數(shù)的伸縮和平移。它是Fourier分析、Gabor分析、短時 Fourier分析發(fā)展的直接結(jié)果[8,11-12]。

    如果ψ(t)∈L2(R)的Fourier變換(w)滿足則定義ψ(t)為小波(基小波)函數(shù)。小波和它的Fourier變換(w)都是窗函數(shù),中心和半徑分別為t*,Δψ,ω*。小波函數(shù)有兩種操作:平移和伸縮,經(jīng)過這種操作后形成一小波函數(shù)族,其連續(xù)和離散形式分別如下:

    小波變換在下述時頻窗之內(nèi)提供了函數(shù)f(x)相同信息:

    當(dāng)有起重機(jī)液壓系統(tǒng)信號f(t)的離散采樣序列f(n),n=1,2,…,N,若以 f0(n)表示信號在尺度 j=0時的近似值,記為 c0,0(n)=f0(n),則 f(t)的離散二進(jìn)小波包變換由式(4)確定:

    由此得出小波包的重構(gòu)算法:

    式中:H*,G*分別為H,G的共軛轉(zhuǎn)置矩陣。

    首先采集起重機(jī)液壓系統(tǒng)各變量信號,確定小波包分解的層次為3,進(jìn)行3層小波包分解。然后選擇適當(dāng)?shù)男〔ò纸庀禂?shù)并對系數(shù)進(jìn)行閥值量化,首次測量時需通過實驗來重新定義。最后根據(jù)第3層的小波包分解系數(shù)和量化處理系數(shù)進(jìn)行小波包重構(gòu)。這樣采集到的起重機(jī)液壓系統(tǒng)各變量信號即完成了消噪處理,其帶有的信息更加準(zhǔn)確。常用小波包消噪函數(shù)ddencmp和wpdencmp,根據(jù)實際情況調(diào)節(jié)閥值大小,以獲得更好的消噪效果。函數(shù)使用如圖1。

    圖1 專家系統(tǒng)診斷程序Fig.1 Diagnosis program for an expert system

    1.2 模糊診斷

    設(shè)論域 U={u1,u2,…,un},V={v1,v2,…,vm},ω ={ω1,ω2,…,ωl},根據(jù) F 方程定義,若給定A∈μm×l,R∈μn×m,則可由公式[13]

    求得A經(jīng)過模糊運算后的矩陣B∈μn×l。

    在工程中,如果評判對象的有關(guān)因素很多,很難合理地定出權(quán)數(shù)分配,即難以真實地反映各因素在整體中的地位,這時需采取多級評判。例如1個二級綜合評判模型如下:

    式中:Ri是第i類評判結(jié)果;B是類之間的綜合評判結(jié)果。

    若二級評判時,各類所含因素仍很多,又可以在分類,進(jìn)行多級評判。

    模型1 主因素決定型M(∧,∨),它的結(jié)果只考慮最突出的因素,其他因素并不真正起作用。這種運算容易出現(xiàn)評價結(jié)果不易分辨(即模型失效)的情況。

    對于同一對象集,按照模糊綜合評價模型的基本算法,采用不同的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計算,排序的結(jié)果可能有差別,這是符合客觀實際的。因為對于同一事物,如果從不同的角度去觀察分析,其結(jié)論可能不同。所以在進(jìn)行實際問題的模糊綜合評價時,可以同時采用4種模型分別得出不同的排序,然后進(jìn)行分析比較,如果用M(∧,∨)或者M(jìn)(·,+)計算的結(jié)果偏小時,則選用M(∧,⊕)的結(jié)果;反之,如果用M(∧,∨)或者M(jìn)(·,+)計算的結(jié)果偏大時,則選用M(·,∨)的結(jié)果。

    一般情況下,模型4比較精確,它適用于兼顧考慮整體因素的綜合評價,而其他幾種都比較粗糙,適用于重點考慮主要因素的綜合評價。

    1.3 復(fù)雜樣本方差估計

    通過獨立隨機(jī)抽樣,獲得K個隨機(jī)樣本S1,S2,…,Sk。對于每個隨機(jī)組,構(gòu)造參數(shù)(總體目標(biāo)量)θ的一個估計量,分別記(α=1,2,…,k)。顯然,這k個估計量是獨立的。如果進(jìn)一步假定具有相同的均值 μ,并記[16]:

    故有:

    2 液壓系統(tǒng)故障模型及推理

    2.1 聯(lián)合權(quán)重分配法建立模糊矩陣

    在液壓系統(tǒng)故障模型建立的過程中,模糊矩陣元素的確定是一個難點問題,某個故障可以由多個原因引起,而某個原因可導(dǎo)致多種故障的發(fā)生。因此,通過聯(lián)合權(quán)重分配方法來確定模糊矩陣中的元素就顯得更有優(yōu)勢。聯(lián)合權(quán)重分配方法的主要步驟如下:

    1)由大量的現(xiàn)場實踐經(jīng)驗數(shù)據(jù)來確定經(jīng)驗隸屬度γij:

    3)根據(jù)工廠實踐,總結(jié)其中液壓系統(tǒng)各種故障發(fā)生的次數(shù),以及總的故障發(fā)生次數(shù),由此計算出工況故障發(fā)生概率Pi:

    4)根據(jù)上面3步所求得的初始隸屬度,有專家討論給出3個初始隸屬度不同的權(quán)重系數(shù) β1,β2,β3,其中(β1,β2,β3)> 0,且 β1+ β2+ β3=1。最后,由聯(lián)合權(quán)重分配法得出的隸屬度值矩陣為[18]:

    2.2 故障征兆隸屬度的獲取

    目前故障診斷專家系統(tǒng)基本上都是采用專家給出故障征兆的隸屬度,對于非專業(yè)人員來說,給出正確的故障征兆隸屬度變得非常困難,并且不同的人給出的隸屬度不同,診斷結(jié)果自然會多種多樣,人為因素極大地影響著診斷結(jié)果。為此,筆者提出以液壓系統(tǒng)特征參量變化為基礎(chǔ),經(jīng)過系列運算給出相對客觀的故障征兆隸屬度向量的方法,具體步驟如下:

    1)采集液壓系統(tǒng)特征參數(shù)值。

    式中:x1,x2,x3,x4分別為系統(tǒng)壓力、流量、溫度、振動信號。

    2)運用復(fù)雜樣本方差估計理論,得出系統(tǒng)的特征參量變化情況:

    3)由專家給出各個參量的各種故障征兆中所占的重要度系數(shù)Kij,建立故障征兆與液壓系統(tǒng)特征參量之間的重要度矩陣K:

    式中:kil為第l類故障征兆對于第i種液壓系統(tǒng)特征參量的重要度系數(shù)。

    4)聯(lián)合求得故障征兆隸屬度向量 ^X。

    2.3 液壓系統(tǒng)故障評判

    綜合各種模型的優(yōu)缺點,結(jié)合實際情況,選用綜合模糊判定中的模型4作為液壓系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)的綜合評價,即加權(quán)平均型M(·,+)。

    將故障征兆隸屬度向量X與聯(lián)合權(quán)重分配法所得綜合模糊評判矩陣R經(jīng)過模型4運算,得到故障隸屬度向量B:

    將B中元素與閥值向量Q比較,若bi≥qi(i=1,2,…,n),則認(rèn)定為故障。其中Q中元素qi為第i種故障發(fā)生時的閥值,由專家匯總根據(jù)工程實踐經(jīng)驗得出。

    液壓系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)啟動后,由用戶選中出現(xiàn)的故障征兆,再由各傳感器分別采集液壓系統(tǒng)參量信號,用復(fù)雜樣本方差估計方法得出系統(tǒng)故障征兆隸屬度向量X,專家系統(tǒng)經(jīng)過推理機(jī)輸出初始診斷結(jié)果,同時經(jīng)過MATLAB小波分析以后,顯示出系統(tǒng)參量的信號頻譜圖。使用人員根據(jù)專家系統(tǒng)使用說明書,判斷系統(tǒng)可能故障,并觀察和專家系統(tǒng)給出的診斷結(jié)果是否一致,如果相同,則點擊“是”按鈕,系統(tǒng)會調(diào)用知識庫中與該故障相應(yīng)的信息,以及給出排除故障的方法和建議,一起輸出一張故障診斷報告,退出專家系統(tǒng);如果不一致,則點擊“否”按鈕,系統(tǒng)將會重新采集信號,再次進(jìn)行診斷,直到輸出的診斷結(jié)果與打印機(jī)輸出的信息相匹配為止,輸出最終診斷結(jié)果報告,退出專家系統(tǒng)。液壓系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)診斷流程如圖2。

    3 應(yīng)用實例

    運用VB6.0開發(fā)起重機(jī)液壓系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng),以Access為工具建立專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。啟動專家系統(tǒng),如圖3。

    圖3 專家系統(tǒng)啟動界面Fig.3 Start interface of an expert system

    專家系統(tǒng)開始運行,先由用戶選中故障征兆,接著,傳感器開始采集數(shù)據(jù),然后專家系統(tǒng)輸出故障診斷初始結(jié)果,如圖4。

    圖4 專家系統(tǒng)故障診斷報告Fig.4 Report about the fault diagnosis of an expert system

    同時,MATLAB輸出液壓系統(tǒng)特征參量信號頻譜圖,作為故障診斷結(jié)果是否接受的參考,如圖5。

    圖5 MATLAB小波分析輸出信號頻譜Fig.5 Output spectrums analyzed by the wavelet using MATLAB

    圖5中4組曲線分別表示了系統(tǒng)的溫度、管道振動、壓力和流量隨時間的變化情況。從圖中可以明顯看到系統(tǒng)的4個變量均超過了液壓系統(tǒng)的上限值,即圖中粗線所表示的位置。系統(tǒng)壓力脈動超過最大允許值6 MPa,流量也呈現(xiàn)大的脈動且超過限制,液壓系統(tǒng)管道引起共振,由此引發(fā)了液壓油升溫,超過了液壓系統(tǒng)正常工作狀態(tài)下溫度60℃,與專家系統(tǒng)診斷結(jié)果大體一致,因此,診斷結(jié)果被接受,退出專家系統(tǒng)。

    4 結(jié)論

    介紹以 Windows、Visual Basic 6.0語言作為軟件開發(fā)環(huán)境,開發(fā)的起重機(jī)液壓系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)采用多種方法聯(lián)合診斷,大大提高了故障診斷的精確度,與以往的專家系統(tǒng)比較,具有以下幾個優(yōu)點:

    1)起重機(jī)液壓系統(tǒng)特征參量信號攜帶了大量的信息,反映了系統(tǒng)工作的情況。融合MATLAB小波分析高級技術(shù),對特征參量信號處理,排除干擾因素,提高故障診斷的準(zhǔn)確性。

    2)運用復(fù)雜系統(tǒng)樣本方差估計方法,給出系統(tǒng)故障征兆的隸屬度向量,客觀可信。

    3)采用聯(lián)合權(quán)重分配法建立系統(tǒng)故障模糊判定矩陣,以及運用較為精確的加權(quán)平均型綜合評價算法,所得結(jié)果更精確。

    4)專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)化高,可擴(kuò)充、易移植和易維護(hù)的特點,在不斷試驗中,可以將系統(tǒng)擴(kuò)充為起重機(jī)所有系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)。

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