機(jī)電設(shè)備故障診斷模糊推理機(jī)研究

孫文革

（新疆職業(yè)大學(xué)機(jī)械電子工程學(xué)院，烏魯木齊830013）

機(jī)電設(shè)備故障診斷模糊推理機(jī)研究

孫文革

（新疆職業(yè)大學(xué)機(jī)械電子工程學(xué)院，烏魯木齊830013）

通過分析機(jī)電設(shè)備的故障機(jī)理，運(yùn)用模糊理論及其推理方法設(shè)計(jì)了一種機(jī)電設(shè)備故障診斷模糊推理機(jī)。重點(diǎn)對(duì)基于模糊數(shù)學(xué)理論和模糊推理方法的推理機(jī)制進(jìn)行了研究，該推理機(jī)能夠有效處理由于知識(shí)的模糊性所引起的不確定性問題。

故障診斷；模糊推理機(jī)；語(yǔ)義距離；推理機(jī)制

1 引 言

隨著科技進(jìn)步和現(xiàn)代化生產(chǎn)的發(fā)展，機(jī)電設(shè)備向多性能、高精度、多層次、大型化、自動(dòng)化方向快速發(fā)展，設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜，規(guī)模龐大，功能越來越多，性能指標(biāo)也逐漸提高。這對(duì)機(jī)電設(shè)備故障診斷與維修提出了越來越嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)［1］。

專家系統(tǒng)是智能控制領(lǐng)域中的一個(gè)最活躍的分支，能在特定領(lǐng)域及給定推理機(jī)制控制下，利用專家豐富的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，對(duì)某一特定問題進(jìn)行評(píng)價(jià)與決策。專家系統(tǒng)推理及控制功能的實(shí)現(xiàn)對(duì)其推理控制機(jī)制（即推理機(jī)）的先進(jìn)程度有著很強(qiáng)的依賴性［2］。

基于模糊理論及推理方法，文章設(shè)計(jì)的機(jī)電設(shè)備故障診斷模糊推理機(jī)可有效解決由于機(jī)電設(shè)備系統(tǒng)知識(shí)的模糊性引起的不確定性問題，可以較好的實(shí)現(xiàn)設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷。

2 機(jī)電設(shè)備故障機(jī)理分析

機(jī)電設(shè)備主要由各種器件、模塊及復(fù)雜的電子線路組成。目前的故障檢測(cè)手段主要使用各種檢測(cè)技術(shù)，根據(jù)多次的試驗(yàn)數(shù)據(jù)以及日常操作運(yùn)行中的維修數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表進(jìn)行記錄，設(shè)備故障模式主要指測(cè)試參數(shù)個(gè)體形態(tài)和群體屬性狀態(tài)的異常，如表1所示。故障原因及分類如圖1所示。

表1 設(shè)備的故障模式分析

參數(shù)群體屬性的故障模式測(cè)試對(duì)于故障定位有著重要的指導(dǎo)意義。通過分析逐項(xiàng)參數(shù)個(gè)體性態(tài)故障模式，并由此判斷該項(xiàng)參數(shù)的合格程度，是判斷是否存在故障的一個(gè)重要依據(jù)［3］。如，若故障模式為“所有參數(shù)未測(cè)到”，可判斷存在如未加激勵(lì)、采樣開關(guān)未工作、A／D轉(zhuǎn)換器不工作等故障，而“個(gè)別參數(shù)超差”一般可判斷是由隨機(jī)擾動(dòng)引起的。

通過對(duì)維修數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表進(jìn)行分析，可發(fā)現(xiàn)設(shè)備的故障信息具有兩個(gè)明顯特征：模糊性和精確性［4］。從故障模式分析，“參數(shù)測(cè)試不到”、“個(gè)別參數(shù)未測(cè)到”、“大量參數(shù)未測(cè)到”、“所有參數(shù)未測(cè)到”均為準(zhǔn)確的故障模式信息；“略有超差”、“較大超差”、“嚴(yán)重超差”、“個(gè)別參數(shù)超差”均為模糊的故障模式信息。超差邊界的定義較為模糊，測(cè)試參數(shù)的合格與否，界限同樣較為模糊。在某些情況下，隨機(jī)干擾會(huì)引起某些數(shù)據(jù)的超差，并不代表設(shè)備發(fā)生故障。而從故障原因分類進(jìn)行分析，“存在工藝問題”、“元器件故障”、“操作失誤”、“線路設(shè)計(jì)問題”、“軟件設(shè)計(jì)問題”、“外界環(huán)境因素”等明確的原因記錄則表現(xiàn)出精確的故障原因信息，“偶然原因或原因不詳”則表現(xiàn)出了故障原因信息的不確定性。

圖1 設(shè)備故障原因分類

從以上分析可以看出，機(jī)電設(shè)備故障信息的主要特征是故障信息的模糊性。

3 模糊推理機(jī)的設(shè)計(jì)

推理機(jī)實(shí)質(zhì)上是一個(gè)計(jì)算機(jī)推理及控制程序，其主要功能是對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行協(xié)調(diào)控制，決定如何對(duì)知識(shí)庫(kù)中的有關(guān)知識(shí)進(jìn)行選取，對(duì)用戶提供的條件數(shù)據(jù)進(jìn)行推理，最終解答用戶提出的特定問題［5］。模糊推理機(jī)是針對(duì)機(jī)電設(shè)備故障信息的模糊性而設(shè)定的。

3.1 對(duì)象間的距離定義

一般來說，客觀世界中的對(duì)象都可用元組進(jìn)行描述，可以把存在屬意加權(quán)模糊值的模糊關(guān)系數(shù)據(jù)模型看作是最一般的模糊關(guān)系模型的一種，要定義兩對(duì)象的“相近距離”，首先需要對(duì)定義元組間的“語(yǔ)義距離”進(jìn)行定義。

假設(shè)論域的元數(shù)間定義了距離ρ（x，y），則兩個(gè)以模糊區(qū)間數(shù)表示的模糊數(shù)f1＝［a1，b1］／p1，f2＝［a1，b1］／p2之間的語(yǔ)義距離定義為：

（1）SD（φ1，φ2）＝u1×［ρ（a1，a2）＋ρ（b1，b2）］＋u2×｜p1－p2｜，其中u1，u2為兩個(gè)權(quán)系數(shù)，且u1，u2≥0，u1＋u2＝1；

3.2 模糊匹配

一般情況下，匹配指精確匹配（即完全相同），但在一些匹配對(duì)象比較復(fù)雜的情況下，幾乎不可能同時(shí)存在兩個(gè)完全相同的對(duì)象，要求完全相同是很不現(xiàn)實(shí)的。因此，精確匹配只適用于理論對(duì)象中。

可以用模糊對(duì)象之間的“語(yǔ)義距離”來衡量其相似程度，對(duì)象間語(yǔ)義距離越小就越相似［6］，但若因兩者完全不同因此來診斷不相似的話，其診斷結(jié)果誤差往往會(huì)很大，這里采用模糊匹配法。認(rèn)為兩對(duì)象間是模糊匹配并存在一定差異，會(huì)影響到真度T（Pi），本文設(shè)T（Pi）＝1為語(yǔ)義距離。

3.3 加權(quán)模糊邏輯

在一些文獻(xiàn)中雖然引進(jìn)了推理規(guī)則的前提及本身可信度、結(jié)論可信度等概念，但在搜索可用規(guī)則時(shí)，仍要求全部前提完全匹配，即要求規(guī)則事實(shí)的謂詞全都與知識(shí)庫(kù)中預(yù)先存放的前提匹配時(shí)才能證明該規(guī)則可用［1］，但在實(shí)際情況中，一個(gè)推理規(guī)則前提的各子前提的“重要性”往往不盡相同。

在專家知識(shí)庫(kù)中首先對(duì)每個(gè)規(guī)則的各個(gè)子前提置“權(quán)”，在推理規(guī)則中采用加權(quán)模糊邏輯，對(duì)每個(gè)原子邏輯公式P都約定一個(gè)“真度”T（P）與之對(duì)應(yīng)（－1≤T（P）≤1）。

加權(quán)合式邏輯公式及其“真度”的定義如下：

（1）每個(gè)原子邏輯公式P都是一個(gè)加權(quán)合式邏輯公式，其真度為該原子邏輯公式的真度T（P）。

（2）設(shè)x為一合式加權(quán)邏輯公式，則ΓX也為一加權(quán)合式邏輯公式，叫做x的非式，其真度為－T（x）。

由上式可見，加權(quán)模糊邏輯的合取式的真度是各子項(xiàng)真度的加權(quán)累加和，對(duì)于系統(tǒng)的故障診斷問題非常適用。

若有幾個(gè)子式真度未知，可將設(shè)計(jì)空值的子條件的真度設(shè)定為零，因?yàn)檎麄€(gè)條件式的真度是按公式（2），由各條件的真度加權(quán)公式累加出來的，所以這種處理相當(dāng)于忽略了未知條件，而這種忽略對(duì)整個(gè)條件式的真度影響則由相應(yīng)的權(quán)決定，全式的真度會(huì)隨著子式真度的增加而增加，真的子式個(gè)數(shù)越多，全式真度就會(huì)越高，與實(shí)際中的直覺較為符合。

3.4 推理機(jī)制

本推理機(jī)采用加權(quán)模糊邏輯推理機(jī)制，具體過程如下：

（1）將已知事實(shí)從知識(shí)庫(kù)中抽取出并與其發(fā)生程度加權(quán)值一起放入中間數(shù)據(jù)庫(kù)。

（2）設(shè)置估價(jià)函數(shù)。若中間數(shù)據(jù)庫(kù)中至少有一條事實(shí)與第1條知識(shí)中的事實(shí)符合，則將第1條知識(shí)估價(jià)值取1，否則為0；只有估價(jià)函數(shù)值為1時(shí)才對(duì)第1條知識(shí)進(jìn)行匹配。

（3）在對(duì)第1條知識(shí)進(jìn)行匹配過程中，若這條知識(shí)中存在n個(gè)事實(shí)，則檢查中間數(shù)據(jù)庫(kù)中是否已對(duì)每個(gè)事實(shí)進(jìn)行記載，若中間數(shù)據(jù)庫(kù)沒有對(duì)該事實(shí)進(jìn)行過記載，記T（Pi）＝0，若某一事實(shí)已經(jīng)被記載，則取出其發(fā)生程度計(jì)算其真度T（Pi），計(jì)算方法如下：

①檢查該事實(shí)在第1條知識(shí)中的發(fā)生程度，根據(jù)表2得到區(qū)間值［a1，b1］，并記p1＝（a1＋b1）／2；

②檢查該事實(shí)在中間數(shù)據(jù)庫(kù)記錄的發(fā)生程度，根據(jù)表2得到區(qū)間［a2，b2］，并記p2＝（a21＋b21）／2；

表2 模糊量詞區(qū)間值

③計(jì)算語(yǔ)義距離：

結(jié)合實(shí)際使用情況，設(shè)置權(quán)系數(shù)u1，u2，u3。

④計(jì)算該事實(shí)在本條知識(shí)中的真度：

（4）對(duì)第1條知識(shí)所有事實(shí)如（3）所述步驟進(jìn)行計(jì)算，并按照公式（5）（6）計(jì)算該知識(shí)前提的真度：

結(jié)論的真度：

式中：CF為規(guī)則的置信度（0≤CF≤1）。為便于工程操作，可結(jié)合實(shí)際使用情況，選定一些模糊量詞進(jìn)行可信度的量化表示，如表3所示。

（5）若T（P）≥t（t為閾值，0＜t≤1）則認(rèn)為有可能發(fā)生故障，發(fā)生的可能性為T（Q），并將結(jié)果放入中間數(shù)據(jù)庫(kù)。

表3 可信度模糊量詞的數(shù)值表示

（6）按（3）、（4）、（5）步驟對(duì)所有估價(jià)函數(shù)為1的知識(shí)進(jìn)行匹配，將可能發(fā)生的所有故障類型在中間數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行記錄。

（7）如果出現(xiàn)了多個(gè)不同診斷結(jié)果，則對(duì)各個(gè)結(jié)論真度T（Q）取最大值，與最大真度符合的故障即為所求。

4 結(jié)束語(yǔ)

該推理控制機(jī)制基于Zadeh提出的模糊數(shù)學(xué)理論及模糊推理方法，對(duì)于解決由于知識(shí)的模糊性所引起的故障不確定性問題有著良好的效果。它用一種隸屬度或可能性代表故障的不確定性，定義了適合機(jī)械故障推理機(jī)的模糊算子用以反映各種不確定性傳播規(guī)律，運(yùn)算靈活且富有針對(duì)性，較好的實(shí)現(xiàn)了機(jī)電設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷。

［1］ 曾光奇，胡均安，王東，等.模糊控制理論與工程應(yīng)用［M］.武漢：華中科技大學(xué)出版社，2006：238-243.

［2］ 羅江華，陳平.機(jī)械故障診斷的模糊推理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行推理的研究［J］.設(shè)備管理與維修，2006（4）：36-38.

［3］ 王睿，杜靜，何玉林，等.一種模糊知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)及其推理機(jī)制研究［J］.計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2007，17（3）：112-115.

［4］ 耿濤，趙金，劉洋.基于模糊推理的專家自整定PID控制器［J］.華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010，38（6）：4-7.

［5］ 鄭小霞，錢鋒.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理的實(shí)時(shí)故障診斷專家系統(tǒng)［J］.計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2006（3）：226-229.

［6］ 王隆杰.多變量系統(tǒng)模糊解耦自使用控制［J］.控制理論與應(yīng)用，1997，14（2）：152-156.

Design of Fuzzy Inference Machine in Fault Diagnosis System of Electromechanical Equipment

SUNWen-ge
（Department of Mechatronic Engineering，Xinjiang Vocational University，Urmqi830013，China）

The paper designs a fuzzy inferencemachine in fault diagnosis system of electromechanical equipment by applying fuzzy theory and reasoning method.The fault mechanism of electromechanical equipment is analyzed and the inference mechanism based on fuzzy mathernatical theory and fuzzy reasoningmethod is researched.The inferencemachine can effectively resolve the uncertain problems due to the fuzziness knowledge.

Fault diagnosis；Fuzzy inferencemachine；Semantic distance；Inferencemechanism

10.3969／j.issn.1002-2279.2014.02.021

TP181

A

1002-2279（2014）02-0067-03

孫文革（1967-），男，甘肅人，本科，實(shí)驗(yàn)師，主研方向：電子技術(shù)及自動(dòng)控制技術(shù)。

2013-09-06