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    基于模糊優(yōu)選反問題的電機(jī)電氣故障診斷模型

    2014-11-10 00:56王紅強(qiáng)
    科技資訊 2014年13期
    關(guān)鍵詞:分析

    王紅強(qiáng)

    摘 要:在發(fā)電機(jī)運(yùn)行中,根據(jù)電機(jī)的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)和模糊優(yōu)選的相互結(jié)合,就能夠很快的發(fā)現(xiàn)電機(jī)電氣故障的原因以及故障現(xiàn)象之間的關(guān)系,因此可以在模糊優(yōu)選反問題的基礎(chǔ)上,來確定電機(jī)電氣的故障診斷模型。

    關(guān)鍵詞:模糊優(yōu)選 反問題 電機(jī)電氣故障 診斷模型 分析

    中圖分類號:TM31 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-3791(2014)05(a)-0121-01

    在電力系統(tǒng)中,發(fā)電機(jī)運(yùn)行的狀態(tài)直接對其經(jīng)濟(jì)性與安全性有著重要的影響,因此,及時(shí)的發(fā)現(xiàn)并判斷出發(fā)電機(jī)中的運(yùn)行故障問題是很有必要的。目前,在國內(nèi)外研究電力系統(tǒng)故障的診斷方法有很多,而這些研究大多數(shù)是以模糊分析與概率統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)的。當(dāng)發(fā)電機(jī)中出現(xiàn)故障時(shí),就要對故障原因進(jìn)行分析,但是引起一種故障的原因很可能是多個(gè)方面的。因而為了更好的分析電機(jī)電氣的故障原因,就可以利用模糊關(guān)系的方程,對故障的性質(zhì)做出即時(shí)的判斷,并科學(xué)的解決故障,保證電力系統(tǒng)平穩(wěn)安全的運(yùn)行。

    1 模糊優(yōu)選理論分析

    模糊優(yōu)選理論首先是由陳守煜教授提出來的,并且在工程領(lǐng)域中也已經(jīng)廣泛的使用到了模糊優(yōu)選理論。在電機(jī)中,引起故障的原因是多方面的,而在實(shí)際中,一些大型的發(fā)電機(jī)出現(xiàn)的故障種類更加繁多,在這些故障原因、故障現(xiàn)象以及故障機(jī)理上,就很難用數(shù)學(xué)模型來描述了,這樣也就造成了在實(shí)際中不能依靠準(zhǔn)確的數(shù)字來確定故障性質(zhì)。但是根據(jù)實(shí)踐發(fā)現(xiàn),在運(yùn)行中電機(jī)的故障現(xiàn)象與故障原因之間存在著一定的迷糊關(guān)系,因此就可以利用模糊關(guān)系的方程,來確定故障現(xiàn)象與故障原因之間的關(guān)系,以正確的解決故障問題。但是在實(shí)際中求解模糊關(guān)系的方程是很復(fù)雜的所以就可以利用模糊優(yōu)選反問題,來找出一種比較可靠簡單的故障診斷方法。

    2 模糊優(yōu)選反問題分析

    首先是模糊邏輯,模糊邏輯是模糊數(shù)學(xué)中的一個(gè)重要分支,在計(jì)算機(jī)科學(xué)、處理智能信息、模糊語言以及模糊控制上都有著重要的作用。在模糊邏輯中,邏輯真值在0~1中進(jìn)行連續(xù)性取值,真值越接近與1,那么就具有越大的真度。在模糊邏輯中,通常語言的變量是由多個(gè)維組來表示的,而在語言變量中,每一個(gè)語言值都對應(yīng)了定義域U中的一個(gè)模糊數(shù)。例如是偏差T=[很小,小,適中,大,很大],在偏差中的模糊語言[適中,大等],其實(shí)就是在論域U中模糊的集合,而假設(shè)U是[0,5],這樣就可以認(rèn)為當(dāng)模糊語言小于1的時(shí)候偏小,在2的時(shí)候就是適中,大于3的時(shí)候就是偏大了。

    其次是模糊優(yōu)選的反問題分析。假設(shè)有n個(gè)需要評價(jià)的對象,在評價(jià)的時(shí)候可以根m個(gè)指標(biāo)來進(jìn)行,那么就可以建立起迷糊綜合評價(jià)的矩陣式:R=(ri j)m n,在這個(gè)式子里,ri j的含義是指標(biāo)i在對象j中具有的相對隸屬度。根據(jù)m個(gè)具有不同重要性的評價(jià)指標(biāo),可以來設(shè)置權(quán)重向量:W=(w1,w2,w3...wm)T,并根據(jù)數(shù)學(xué)模型的最優(yōu)化,來建立模糊的優(yōu)選公式:在這個(gè)公式里,Uj表示的是對象J相對的隸屬度。在實(shí)際中,這個(gè)模糊優(yōu)選理論方法被廣泛的運(yùn)用到各工程技術(shù)的評判中。而在模糊集合中一般認(rèn)為是在閉區(qū)間[0,1]中能夠連續(xù)取值的函數(shù)都是隸屬函數(shù)。因此可以把模糊隸屬函數(shù)表示為UA(x),其中A表示的是模糊集合,而x則表示的是A的元素,同時(shí),模糊隸屬函數(shù)一定要滿足相應(yīng)的條件取值范圍[0,1]。另外,在模糊函數(shù)里,在論域函數(shù)關(guān)系中以實(shí)數(shù)域R為基礎(chǔ)的函數(shù)分布,就是模糊分布。

    3 電機(jī)電氣故障的診斷模型分析

    在實(shí)際中運(yùn)用模糊理論,可以很好的解決出現(xiàn)在生產(chǎn)中的一些具有不確定性關(guān)系的因素聯(lián)系。由于電機(jī)是我國電力系統(tǒng)中的重要組成部分,其安全性與穩(wěn)定性直接與我國的電力系統(tǒng)相關(guān),但是在實(shí)際中卻很容易由很多問題造成電機(jī)故障,而引起故障的原因又是多方面的,因此在折斷電機(jī)電氣故障時(shí),就可以利用模糊關(guān)系的矩陣,來對電機(jī)電氣中的故障問題進(jìn)行分析,并找出其與故障原因之間的函數(shù)關(guān)系。所以,就可以根據(jù)模糊優(yōu)選反問題的方法,來建立起電機(jī)電氣故障診斷的模型。根據(jù)實(shí)際情況,來建立起電機(jī)故障相對隸屬度的向量,表示為: Y=(Y1,Y2,Y3,...Y n)T,而故障原因相對隸屬向量就是X=(x1,x2,x3...x m)T,在這里,需要注意的是模糊向量的取值在[0,1]之間。因此故障現(xiàn)象與原因的函數(shù)關(guān)系強(qiáng)度就可以用ri j來表示,但是還要注意ri j的取值范圍是0-1之間。但是當(dāng)ri j是0的時(shí)候,就表示二者之間沒有必然的聯(lián)系,而ri j的值越大,就表示二者之間的關(guān)系越密切,如果ri j 的值是1,那就表示電機(jī)故障現(xiàn)象與電機(jī)故障原因之間是絕對相關(guān)的關(guān)系。根據(jù)這些關(guān)系,就可以建立起模糊關(guān)系的矩陣方式:R=(Ri j)m n,而在實(shí)際中,還可以利用模糊統(tǒng)計(jì)的方法來獲得模糊關(guān)系的矩陣關(guān)系。因此就可以根據(jù)模糊優(yōu)選的反問題,來建立起電機(jī)的故障診斷模型,也就是RRTX=RB,之后就可以來求解故障診斷的線性方程,并根據(jù)求解的結(jié)果來推斷故障出現(xiàn)的原因。

    4 設(shè)計(jì)模糊邏輯的方法

    在設(shè)計(jì)模糊邏輯的系統(tǒng)時(shí),關(guān)鍵就是要設(shè)計(jì)好模糊控制器,并可以運(yùn)用自然的語言對其進(jìn)行控制。因此在設(shè)計(jì)模糊邏輯時(shí),可以根據(jù)一定的步驟來進(jìn)行。首先是要確定模糊子集在輸入輸出時(shí)的數(shù)值和論域。針對雙向輸入單項(xiàng)傳出的模糊控制器,可以利用偏差的語言變量與偏差的語言變量來表示。其次是需要根據(jù)實(shí)際情況來選擇模糊規(guī)則。只有選對了模糊規(guī)則,在實(shí)際工作中才會有比較理想的效果。之后就是要對偏差與偏差變化進(jìn)行模糊化處理,根據(jù)模糊理論來得出偏差模糊是,而偏差變化模糊量是,這樣就可以根據(jù)模糊量來確定相應(yīng)的模糊決策,并最終計(jì)算模糊的實(shí)際輸出量。

    5 結(jié)詰

    綜上所述,在實(shí)際工作中把模糊優(yōu)選反問題與發(fā)電機(jī)的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)結(jié)合在一起,就可以根據(jù)發(fā)電機(jī)中電氣故障原因與故障現(xiàn)象來建立起相應(yīng)的故障診斷模型,便于根據(jù)計(jì)算來推斷故障發(fā)生的原因,尤其是在比較復(fù)雜的大型電氣設(shè)備中運(yùn)用較廣。而根據(jù)實(shí)踐還發(fā)現(xiàn),運(yùn)用的模糊優(yōu)選反問題模型其實(shí)是線性的方程組,在實(shí)際運(yùn)用時(shí)比較簡單,而且運(yùn)用這個(gè)模型不僅可以分析出故障發(fā)生的原因,并且還可以實(shí)現(xiàn)對故障原因進(jìn)行排序。但是在實(shí)踐中為了提高故障診斷模型的可靠性與準(zhǔn)確性,還需要不斷的修正模型中的模糊關(guān)系矩陣。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 陳守煌,劉金祿,伏廣濤.模糊優(yōu)選逆命題的解法及其在防洪調(diào)度中的應(yīng)用[J].水利學(xué)報(bào),2011,24(17):67-70.

    [2] 溫步派,林濟(jì)群,林禮清,等.發(fā)電機(jī)電氣故障智能診斷機(jī)理分析[J].水電能源科學(xué),2010,10(31):95-96.

    [3] 蘇保河.設(shè)備可靠性和故障診斷的綜合研究[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2010,4(12):46-47.endprint

    摘 要:在發(fā)電機(jī)運(yùn)行中,根據(jù)電機(jī)的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)和模糊優(yōu)選的相互結(jié)合,就能夠很快的發(fā)現(xiàn)電機(jī)電氣故障的原因以及故障現(xiàn)象之間的關(guān)系,因此可以在模糊優(yōu)選反問題的基礎(chǔ)上,來確定電機(jī)電氣的故障診斷模型。

    關(guān)鍵詞:模糊優(yōu)選 反問題 電機(jī)電氣故障 診斷模型 分析

    中圖分類號:TM31 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-3791(2014)05(a)-0121-01

    在電力系統(tǒng)中,發(fā)電機(jī)運(yùn)行的狀態(tài)直接對其經(jīng)濟(jì)性與安全性有著重要的影響,因此,及時(shí)的發(fā)現(xiàn)并判斷出發(fā)電機(jī)中的運(yùn)行故障問題是很有必要的。目前,在國內(nèi)外研究電力系統(tǒng)故障的診斷方法有很多,而這些研究大多數(shù)是以模糊分析與概率統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)的。當(dāng)發(fā)電機(jī)中出現(xiàn)故障時(shí),就要對故障原因進(jìn)行分析,但是引起一種故障的原因很可能是多個(gè)方面的。因而為了更好的分析電機(jī)電氣的故障原因,就可以利用模糊關(guān)系的方程,對故障的性質(zhì)做出即時(shí)的判斷,并科學(xué)的解決故障,保證電力系統(tǒng)平穩(wěn)安全的運(yùn)行。

    1 模糊優(yōu)選理論分析

    模糊優(yōu)選理論首先是由陳守煜教授提出來的,并且在工程領(lǐng)域中也已經(jīng)廣泛的使用到了模糊優(yōu)選理論。在電機(jī)中,引起故障的原因是多方面的,而在實(shí)際中,一些大型的發(fā)電機(jī)出現(xiàn)的故障種類更加繁多,在這些故障原因、故障現(xiàn)象以及故障機(jī)理上,就很難用數(shù)學(xué)模型來描述了,這樣也就造成了在實(shí)際中不能依靠準(zhǔn)確的數(shù)字來確定故障性質(zhì)。但是根據(jù)實(shí)踐發(fā)現(xiàn),在運(yùn)行中電機(jī)的故障現(xiàn)象與故障原因之間存在著一定的迷糊關(guān)系,因此就可以利用模糊關(guān)系的方程,來確定故障現(xiàn)象與故障原因之間的關(guān)系,以正確的解決故障問題。但是在實(shí)際中求解模糊關(guān)系的方程是很復(fù)雜的所以就可以利用模糊優(yōu)選反問題,來找出一種比較可靠簡單的故障診斷方法。

    2 模糊優(yōu)選反問題分析

    首先是模糊邏輯,模糊邏輯是模糊數(shù)學(xué)中的一個(gè)重要分支,在計(jì)算機(jī)科學(xué)、處理智能信息、模糊語言以及模糊控制上都有著重要的作用。在模糊邏輯中,邏輯真值在0~1中進(jìn)行連續(xù)性取值,真值越接近與1,那么就具有越大的真度。在模糊邏輯中,通常語言的變量是由多個(gè)維組來表示的,而在語言變量中,每一個(gè)語言值都對應(yīng)了定義域U中的一個(gè)模糊數(shù)。例如是偏差T=[很小,小,適中,大,很大],在偏差中的模糊語言[適中,大等],其實(shí)就是在論域U中模糊的集合,而假設(shè)U是[0,5],這樣就可以認(rèn)為當(dāng)模糊語言小于1的時(shí)候偏小,在2的時(shí)候就是適中,大于3的時(shí)候就是偏大了。

    其次是模糊優(yōu)選的反問題分析。假設(shè)有n個(gè)需要評價(jià)的對象,在評價(jià)的時(shí)候可以根m個(gè)指標(biāo)來進(jìn)行,那么就可以建立起迷糊綜合評價(jià)的矩陣式:R=(ri j)m n,在這個(gè)式子里,ri j的含義是指標(biāo)i在對象j中具有的相對隸屬度。根據(jù)m個(gè)具有不同重要性的評價(jià)指標(biāo),可以來設(shè)置權(quán)重向量:W=(w1,w2,w3...wm)T,并根據(jù)數(shù)學(xué)模型的最優(yōu)化,來建立模糊的優(yōu)選公式:在這個(gè)公式里,Uj表示的是對象J相對的隸屬度。在實(shí)際中,這個(gè)模糊優(yōu)選理論方法被廣泛的運(yùn)用到各工程技術(shù)的評判中。而在模糊集合中一般認(rèn)為是在閉區(qū)間[0,1]中能夠連續(xù)取值的函數(shù)都是隸屬函數(shù)。因此可以把模糊隸屬函數(shù)表示為UA(x),其中A表示的是模糊集合,而x則表示的是A的元素,同時(shí),模糊隸屬函數(shù)一定要滿足相應(yīng)的條件取值范圍[0,1]。另外,在模糊函數(shù)里,在論域函數(shù)關(guān)系中以實(shí)數(shù)域R為基礎(chǔ)的函數(shù)分布,就是模糊分布。

    3 電機(jī)電氣故障的診斷模型分析

    在實(shí)際中運(yùn)用模糊理論,可以很好的解決出現(xiàn)在生產(chǎn)中的一些具有不確定性關(guān)系的因素聯(lián)系。由于電機(jī)是我國電力系統(tǒng)中的重要組成部分,其安全性與穩(wěn)定性直接與我國的電力系統(tǒng)相關(guān),但是在實(shí)際中卻很容易由很多問題造成電機(jī)故障,而引起故障的原因又是多方面的,因此在折斷電機(jī)電氣故障時(shí),就可以利用模糊關(guān)系的矩陣,來對電機(jī)電氣中的故障問題進(jìn)行分析,并找出其與故障原因之間的函數(shù)關(guān)系。所以,就可以根據(jù)模糊優(yōu)選反問題的方法,來建立起電機(jī)電氣故障診斷的模型。根據(jù)實(shí)際情況,來建立起電機(jī)故障相對隸屬度的向量,表示為: Y=(Y1,Y2,Y3,...Y n)T,而故障原因相對隸屬向量就是X=(x1,x2,x3...x m)T,在這里,需要注意的是模糊向量的取值在[0,1]之間。因此故障現(xiàn)象與原因的函數(shù)關(guān)系強(qiáng)度就可以用ri j來表示,但是還要注意ri j的取值范圍是0-1之間。但是當(dāng)ri j是0的時(shí)候,就表示二者之間沒有必然的聯(lián)系,而ri j的值越大,就表示二者之間的關(guān)系越密切,如果ri j 的值是1,那就表示電機(jī)故障現(xiàn)象與電機(jī)故障原因之間是絕對相關(guān)的關(guān)系。根據(jù)這些關(guān)系,就可以建立起模糊關(guān)系的矩陣方式:R=(Ri j)m n,而在實(shí)際中,還可以利用模糊統(tǒng)計(jì)的方法來獲得模糊關(guān)系的矩陣關(guān)系。因此就可以根據(jù)模糊優(yōu)選的反問題,來建立起電機(jī)的故障診斷模型,也就是RRTX=RB,之后就可以來求解故障診斷的線性方程,并根據(jù)求解的結(jié)果來推斷故障出現(xiàn)的原因。

    4 設(shè)計(jì)模糊邏輯的方法

    在設(shè)計(jì)模糊邏輯的系統(tǒng)時(shí),關(guān)鍵就是要設(shè)計(jì)好模糊控制器,并可以運(yùn)用自然的語言對其進(jìn)行控制。因此在設(shè)計(jì)模糊邏輯時(shí),可以根據(jù)一定的步驟來進(jìn)行。首先是要確定模糊子集在輸入輸出時(shí)的數(shù)值和論域。針對雙向輸入單項(xiàng)傳出的模糊控制器,可以利用偏差的語言變量與偏差的語言變量來表示。其次是需要根據(jù)實(shí)際情況來選擇模糊規(guī)則。只有選對了模糊規(guī)則,在實(shí)際工作中才會有比較理想的效果。之后就是要對偏差與偏差變化進(jìn)行模糊化處理,根據(jù)模糊理論來得出偏差模糊是,而偏差變化模糊量是,這樣就可以根據(jù)模糊量來確定相應(yīng)的模糊決策,并最終計(jì)算模糊的實(shí)際輸出量。

    5 結(jié)詰

    綜上所述,在實(shí)際工作中把模糊優(yōu)選反問題與發(fā)電機(jī)的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)結(jié)合在一起,就可以根據(jù)發(fā)電機(jī)中電氣故障原因與故障現(xiàn)象來建立起相應(yīng)的故障診斷模型,便于根據(jù)計(jì)算來推斷故障發(fā)生的原因,尤其是在比較復(fù)雜的大型電氣設(shè)備中運(yùn)用較廣。而根據(jù)實(shí)踐還發(fā)現(xiàn),運(yùn)用的模糊優(yōu)選反問題模型其實(shí)是線性的方程組,在實(shí)際運(yùn)用時(shí)比較簡單,而且運(yùn)用這個(gè)模型不僅可以分析出故障發(fā)生的原因,并且還可以實(shí)現(xiàn)對故障原因進(jìn)行排序。但是在實(shí)踐中為了提高故障診斷模型的可靠性與準(zhǔn)確性,還需要不斷的修正模型中的模糊關(guān)系矩陣。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 陳守煌,劉金祿,伏廣濤.模糊優(yōu)選逆命題的解法及其在防洪調(diào)度中的應(yīng)用[J].水利學(xué)報(bào),2011,24(17):67-70.

    [2] 溫步派,林濟(jì)群,林禮清,等.發(fā)電機(jī)電氣故障智能診斷機(jī)理分析[J].水電能源科學(xué),2010,10(31):95-96.

    [3] 蘇保河.設(shè)備可靠性和故障診斷的綜合研究[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2010,4(12):46-47.endprint

    摘 要:在發(fā)電機(jī)運(yùn)行中,根據(jù)電機(jī)的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)和模糊優(yōu)選的相互結(jié)合,就能夠很快的發(fā)現(xiàn)電機(jī)電氣故障的原因以及故障現(xiàn)象之間的關(guān)系,因此可以在模糊優(yōu)選反問題的基礎(chǔ)上,來確定電機(jī)電氣的故障診斷模型。

    關(guān)鍵詞:模糊優(yōu)選 反問題 電機(jī)電氣故障 診斷模型 分析

    中圖分類號:TM31 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-3791(2014)05(a)-0121-01

    在電力系統(tǒng)中,發(fā)電機(jī)運(yùn)行的狀態(tài)直接對其經(jīng)濟(jì)性與安全性有著重要的影響,因此,及時(shí)的發(fā)現(xiàn)并判斷出發(fā)電機(jī)中的運(yùn)行故障問題是很有必要的。目前,在國內(nèi)外研究電力系統(tǒng)故障的診斷方法有很多,而這些研究大多數(shù)是以模糊分析與概率統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)的。當(dāng)發(fā)電機(jī)中出現(xiàn)故障時(shí),就要對故障原因進(jìn)行分析,但是引起一種故障的原因很可能是多個(gè)方面的。因而為了更好的分析電機(jī)電氣的故障原因,就可以利用模糊關(guān)系的方程,對故障的性質(zhì)做出即時(shí)的判斷,并科學(xué)的解決故障,保證電力系統(tǒng)平穩(wěn)安全的運(yùn)行。

    1 模糊優(yōu)選理論分析

    模糊優(yōu)選理論首先是由陳守煜教授提出來的,并且在工程領(lǐng)域中也已經(jīng)廣泛的使用到了模糊優(yōu)選理論。在電機(jī)中,引起故障的原因是多方面的,而在實(shí)際中,一些大型的發(fā)電機(jī)出現(xiàn)的故障種類更加繁多,在這些故障原因、故障現(xiàn)象以及故障機(jī)理上,就很難用數(shù)學(xué)模型來描述了,這樣也就造成了在實(shí)際中不能依靠準(zhǔn)確的數(shù)字來確定故障性質(zhì)。但是根據(jù)實(shí)踐發(fā)現(xiàn),在運(yùn)行中電機(jī)的故障現(xiàn)象與故障原因之間存在著一定的迷糊關(guān)系,因此就可以利用模糊關(guān)系的方程,來確定故障現(xiàn)象與故障原因之間的關(guān)系,以正確的解決故障問題。但是在實(shí)際中求解模糊關(guān)系的方程是很復(fù)雜的所以就可以利用模糊優(yōu)選反問題,來找出一種比較可靠簡單的故障診斷方法。

    2 模糊優(yōu)選反問題分析

    首先是模糊邏輯,模糊邏輯是模糊數(shù)學(xué)中的一個(gè)重要分支,在計(jì)算機(jī)科學(xué)、處理智能信息、模糊語言以及模糊控制上都有著重要的作用。在模糊邏輯中,邏輯真值在0~1中進(jìn)行連續(xù)性取值,真值越接近與1,那么就具有越大的真度。在模糊邏輯中,通常語言的變量是由多個(gè)維組來表示的,而在語言變量中,每一個(gè)語言值都對應(yīng)了定義域U中的一個(gè)模糊數(shù)。例如是偏差T=[很小,小,適中,大,很大],在偏差中的模糊語言[適中,大等],其實(shí)就是在論域U中模糊的集合,而假設(shè)U是[0,5],這樣就可以認(rèn)為當(dāng)模糊語言小于1的時(shí)候偏小,在2的時(shí)候就是適中,大于3的時(shí)候就是偏大了。

    其次是模糊優(yōu)選的反問題分析。假設(shè)有n個(gè)需要評價(jià)的對象,在評價(jià)的時(shí)候可以根m個(gè)指標(biāo)來進(jìn)行,那么就可以建立起迷糊綜合評價(jià)的矩陣式:R=(ri j)m n,在這個(gè)式子里,ri j的含義是指標(biāo)i在對象j中具有的相對隸屬度。根據(jù)m個(gè)具有不同重要性的評價(jià)指標(biāo),可以來設(shè)置權(quán)重向量:W=(w1,w2,w3...wm)T,并根據(jù)數(shù)學(xué)模型的最優(yōu)化,來建立模糊的優(yōu)選公式:在這個(gè)公式里,Uj表示的是對象J相對的隸屬度。在實(shí)際中,這個(gè)模糊優(yōu)選理論方法被廣泛的運(yùn)用到各工程技術(shù)的評判中。而在模糊集合中一般認(rèn)為是在閉區(qū)間[0,1]中能夠連續(xù)取值的函數(shù)都是隸屬函數(shù)。因此可以把模糊隸屬函數(shù)表示為UA(x),其中A表示的是模糊集合,而x則表示的是A的元素,同時(shí),模糊隸屬函數(shù)一定要滿足相應(yīng)的條件取值范圍[0,1]。另外,在模糊函數(shù)里,在論域函數(shù)關(guān)系中以實(shí)數(shù)域R為基礎(chǔ)的函數(shù)分布,就是模糊分布。

    3 電機(jī)電氣故障的診斷模型分析

    在實(shí)際中運(yùn)用模糊理論,可以很好的解決出現(xiàn)在生產(chǎn)中的一些具有不確定性關(guān)系的因素聯(lián)系。由于電機(jī)是我國電力系統(tǒng)中的重要組成部分,其安全性與穩(wěn)定性直接與我國的電力系統(tǒng)相關(guān),但是在實(shí)際中卻很容易由很多問題造成電機(jī)故障,而引起故障的原因又是多方面的,因此在折斷電機(jī)電氣故障時(shí),就可以利用模糊關(guān)系的矩陣,來對電機(jī)電氣中的故障問題進(jìn)行分析,并找出其與故障原因之間的函數(shù)關(guān)系。所以,就可以根據(jù)模糊優(yōu)選反問題的方法,來建立起電機(jī)電氣故障診斷的模型。根據(jù)實(shí)際情況,來建立起電機(jī)故障相對隸屬度的向量,表示為: Y=(Y1,Y2,Y3,...Y n)T,而故障原因相對隸屬向量就是X=(x1,x2,x3...x m)T,在這里,需要注意的是模糊向量的取值在[0,1]之間。因此故障現(xiàn)象與原因的函數(shù)關(guān)系強(qiáng)度就可以用ri j來表示,但是還要注意ri j的取值范圍是0-1之間。但是當(dāng)ri j是0的時(shí)候,就表示二者之間沒有必然的聯(lián)系,而ri j的值越大,就表示二者之間的關(guān)系越密切,如果ri j 的值是1,那就表示電機(jī)故障現(xiàn)象與電機(jī)故障原因之間是絕對相關(guān)的關(guān)系。根據(jù)這些關(guān)系,就可以建立起模糊關(guān)系的矩陣方式:R=(Ri j)m n,而在實(shí)際中,還可以利用模糊統(tǒng)計(jì)的方法來獲得模糊關(guān)系的矩陣關(guān)系。因此就可以根據(jù)模糊優(yōu)選的反問題,來建立起電機(jī)的故障診斷模型,也就是RRTX=RB,之后就可以來求解故障診斷的線性方程,并根據(jù)求解的結(jié)果來推斷故障出現(xiàn)的原因。

    4 設(shè)計(jì)模糊邏輯的方法

    在設(shè)計(jì)模糊邏輯的系統(tǒng)時(shí),關(guān)鍵就是要設(shè)計(jì)好模糊控制器,并可以運(yùn)用自然的語言對其進(jìn)行控制。因此在設(shè)計(jì)模糊邏輯時(shí),可以根據(jù)一定的步驟來進(jìn)行。首先是要確定模糊子集在輸入輸出時(shí)的數(shù)值和論域。針對雙向輸入單項(xiàng)傳出的模糊控制器,可以利用偏差的語言變量與偏差的語言變量來表示。其次是需要根據(jù)實(shí)際情況來選擇模糊規(guī)則。只有選對了模糊規(guī)則,在實(shí)際工作中才會有比較理想的效果。之后就是要對偏差與偏差變化進(jìn)行模糊化處理,根據(jù)模糊理論來得出偏差模糊是,而偏差變化模糊量是,這樣就可以根據(jù)模糊量來確定相應(yīng)的模糊決策,并最終計(jì)算模糊的實(shí)際輸出量。

    5 結(jié)詰

    綜上所述,在實(shí)際工作中把模糊優(yōu)選反問題與發(fā)電機(jī)的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)結(jié)合在一起,就可以根據(jù)發(fā)電機(jī)中電氣故障原因與故障現(xiàn)象來建立起相應(yīng)的故障診斷模型,便于根據(jù)計(jì)算來推斷故障發(fā)生的原因,尤其是在比較復(fù)雜的大型電氣設(shè)備中運(yùn)用較廣。而根據(jù)實(shí)踐還發(fā)現(xiàn),運(yùn)用的模糊優(yōu)選反問題模型其實(shí)是線性的方程組,在實(shí)際運(yùn)用時(shí)比較簡單,而且運(yùn)用這個(gè)模型不僅可以分析出故障發(fā)生的原因,并且還可以實(shí)現(xiàn)對故障原因進(jìn)行排序。但是在實(shí)踐中為了提高故障診斷模型的可靠性與準(zhǔn)確性,還需要不斷的修正模型中的模糊關(guān)系矩陣。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 陳守煌,劉金祿,伏廣濤.模糊優(yōu)選逆命題的解法及其在防洪調(diào)度中的應(yīng)用[J].水利學(xué)報(bào),2011,24(17):67-70.

    [2] 溫步派,林濟(jì)群,林禮清,等.發(fā)電機(jī)電氣故障智能診斷機(jī)理分析[J].水電能源科學(xué),2010,10(31):95-96.

    [3] 蘇保河.設(shè)備可靠性和故障診斷的綜合研究[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2010,4(12):46-47.endprint

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