基于融合模糊推理的關(guān)鍵設(shè)備運(yùn)行安全評(píng)價(jià)

陳 濤 ，徐小力 ，王立勇

（1.北京信息科技大學(xué) 機(jī)電系統(tǒng)測(cè)控北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100192；2.北京信息科技大學(xué) 現(xiàn)代測(cè)控技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100192）

生產(chǎn)中的關(guān)鍵設(shè)備如發(fā)動(dòng)機(jī)、壓縮機(jī)、風(fēng)機(jī)等一旦發(fā)生故障，不僅會(huì)影響工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程造成巨大經(jīng)濟(jì)損失，甚至?xí)l(fā)重大生產(chǎn)事故危及生產(chǎn)人員的生命安全，因此保障關(guān)鍵設(shè)備的安全運(yùn)行是一個(gè)重要的科學(xué)問(wèn)題。

在保障設(shè)備的安全運(yùn)行中，對(duì)設(shè)備的安全評(píng)價(jià)，至今為止還沒(méi)能找到對(duì)所有設(shè)備都適用的判斷標(biāo)準(zhǔn)。一般情況下，判斷標(biāo)準(zhǔn)可以由領(lǐng)域?qū)＜?、工程技術(shù)人員經(jīng)過(guò)對(duì)機(jī)組運(yùn)行情況進(jìn)行一定的了解給出合理值。如旋轉(zhuǎn)機(jī)械ISO2372和ISO3945標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)烈度的相關(guān)評(píng)定[1-2]。而對(duì)于往復(fù)機(jī)械，美國(guó)石油學(xué)會(huì)制定了API-618和API-11P標(biāo)準(zhǔn)[3]，ISO10816-3規(guī)定了壓縮機(jī)的軸振動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)。但是，這些標(biāo)準(zhǔn)關(guān)于設(shè)備安全評(píng)價(jià)的指標(biāo)大都基于單一參數(shù)。由于關(guān)鍵設(shè)備一般結(jié)構(gòu)復(fù)雜，并且關(guān)鍵設(shè)備各零部件間的噪聲相互干擾，使得其運(yùn)行安全性能評(píng)價(jià)困難增大[4]。因此本文考慮多信息融合的安全性能評(píng)價(jià)，提出基于多元信息模糊推理的評(píng)價(jià)方法。

1 多元信息主成分特征融合

1.1 多元信息融合

信息融合可以對(duì)不同類型信息或多個(gè)傳感器的信息進(jìn)行融合處理，消除多元信息間可能存在的冗余，降低不確定性[5]。主成分分析是一種多元信息融合算法，可以在力保數(shù)據(jù)信息丟失最小的原則下，對(duì)多元信息進(jìn)行最佳綜合簡(jiǎn)化。近年來(lái)被廣泛地運(yùn)用于計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域。主成分分析通過(guò)投影矩陣將多個(gè)變量化為少數(shù)相互正交的幾個(gè)綜合指標(biāo)，可以用較少的新變量代替原來(lái)較多的變量達(dá)到特征降維融合的目的。在特征融合中，由于提取出的多維故障敏感特征量綱不同，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即對(duì)每一個(gè)特征分量作標(biāo)準(zhǔn)化處理，有效減少數(shù)據(jù)量綱對(duì)故障特征提取的影響。對(duì)構(gòu)造的故障敏感特征矩陣 Xm×n（xij）（n 表示運(yùn)行狀態(tài)個(gè)數(shù)；m 表示特征個(gè)數(shù)）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到 Am×n（aij），其中，

利用標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣A計(jì)算反映了多維特征間關(guān)系的協(xié)方差矩陣C為

對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分解，構(gòu)造融合故障特征。融合故障特征的確定應(yīng)考慮兩方面的因素，即原始測(cè)量數(shù)據(jù)維數(shù)的降低和原始測(cè)量數(shù)據(jù)信息的丟失。融合特征個(gè)數(shù)的選取直接影響到設(shè)備安全性能評(píng)價(jià)的效果，利用累積貢獻(xiàn)率法選擇融合故障特征的個(gè)數(shù)，取累積貢獻(xiàn)率足夠大時(shí)的前k個(gè)特征向量u1，u2，…，uk（k＜＜m）作為主成分，實(shí)現(xiàn)故障特征的降維融合。

1.2 基于模糊推理的安全性能評(píng)價(jià)

得到融合特征后，根據(jù)融合故障特征的模糊不確定性，進(jìn)行模糊化處理，得到表征安全性能的模糊隸屬度；構(gòu)造模糊推理的mass函數(shù)；利用推理規(guī)則對(duì)融合的故障特征進(jìn)行安全性能評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)步驟如下：

步驟1構(gòu)建模糊隸屬度函數(shù)，將融合故障特征模糊映射到［0，1］內(nèi)。由于往復(fù)壓縮機(jī)故障特征具有模糊性，為了更好地進(jìn)行安全性能評(píng)價(jià)，根據(jù)故障特征對(duì)設(shè)備安全性能評(píng)價(jià)貢獻(xiàn)的特點(diǎn)，構(gòu)建式（5）所示的隸屬度函數(shù)進(jìn)行模糊映射，數(shù)值越大表示的故障隸屬程度越大[6-7]。

步驟2構(gòu)造模糊推理的mass函數(shù)。在模糊推理中應(yīng)用D-S證據(jù)理論方法進(jìn)行推理。D-S證據(jù)理論是Beyes決策檢驗(yàn)法的推廣，比概率論滿足更弱的公理系統(tǒng)，在區(qū)分不確定方面顯示了很大的靈活性[8-9]。模糊推理安全性能評(píng)價(jià)以mass函數(shù)為基礎(chǔ)，設(shè)Θ是一個(gè)識(shí)別框架，在識(shí)別框架Θ上的基本概率分配是一個(gè)的函數(shù) m，被稱為 mass函數(shù)，且滿足

根據(jù)隸屬度構(gòu)造基本概率賦值mass函數(shù)m（ f（x））為

根據(jù)模糊隸屬度構(gòu)造mass函數(shù)，解決了如何在大限度保留了故障特征的不確定性前提下確定mass函數(shù)的難題。

步驟3利用推理規(guī)則對(duì)融合的故障特征進(jìn)行安全性能評(píng)價(jià)。確定mass函數(shù)后，根據(jù)推理規(guī)則進(jìn)行安全性能評(píng)價(jià)。因融合故障特征通過(guò)主成分分析得到，各融合故障特征彼此正交，無(wú)交集，故表征設(shè)備運(yùn)行安全性能參數(shù)p（A）計(jì)算如下，數(shù)值越大設(shè)備運(yùn)行安全性能越差：

根據(jù)p（A）的數(shù)值對(duì)設(shè)備的安全運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)，以方便設(shè)備的管理維修人員決策故障風(fēng)險(xiǎn)，采取相應(yīng)的維修策略。表1所示為p（A）與設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

表1 p（A）與設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)對(duì)應(yīng)關(guān)系Tab.1 Correspondence between p（A）and equipment running status

2 安全性能評(píng)價(jià)測(cè)試

2.1 評(píng)價(jià)流程

以工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的某往復(fù)壓縮機(jī)為例，進(jìn)行安全性能評(píng)價(jià)測(cè)試。面向往復(fù)壓縮機(jī)的安全性能評(píng)價(jià)過(guò)程如圖1所示，為更好地進(jìn)行評(píng)價(jià)，采集振動(dòng)、溫度、壓力等多元數(shù)據(jù)，計(jì)算多維故障敏感特征。

圖1 安全性能評(píng)價(jià)流程Fig.1 Safety performance evaluation process

在評(píng)價(jià)中，多維故障敏感特征可以提供設(shè)備不同類型、不同部位的運(yùn)行信息。

2.2 實(shí)例分析

取往復(fù)壓縮機(jī)3個(gè)缸6個(gè)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行性能評(píng)價(jià)，計(jì)算多維故障敏感特征，進(jìn)行主成分分析，以累積貢獻(xiàn)率90%為限，選取前3個(gè)融合故障特征。表2所示為得到的融合故障特征。

表2 各采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的融合故障特征Tab.2 Corresponding fusion fault characteristics of the sampling point

對(duì)融合故障特征進(jìn)行模糊處理，得到對(duì)應(yīng)的模糊隸屬度，如表3所示。

表3 各融合故障特征對(duì)應(yīng)的模糊隸屬度Tab.3 Corresponding fuzzy membership degree of the fusion fault characteristics

應(yīng)用推理規(guī)則進(jìn)行安全性能評(píng)價(jià)，表4所示為各融合故障特征對(duì)應(yīng)的mass函數(shù)值和相應(yīng)設(shè)備運(yùn)行安全性能評(píng)價(jià)參數(shù)p（A）。

表4 Mass函數(shù)值和相應(yīng)的評(píng)價(jià)Tab.4 Values of mass function and the corresponding evaluation

從表4看出缸1的測(cè)點(diǎn)1H和1C評(píng)價(jià)參數(shù)數(shù)值最大，結(jié)合表1中的對(duì)應(yīng)關(guān)系，得出缸1的安全運(yùn)行性能最差，安全性能在預(yù)警限和報(bào)警限之間，其余2個(gè)缸的運(yùn)行安全性能良好。而工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際為缸1的1H、1C氣閥發(fā)生了泄漏，其余各缸運(yùn)行正常，基于多元信息融合的安全性能評(píng)價(jià)結(jié)論與工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)所得結(jié)論一致。

3 結(jié)語(yǔ)

基于多元信息模糊推理的運(yùn)行安全性能夠從設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)提取融合故障特征，可以有效降低故障特征之間的相關(guān)性，減少故障特征的個(gè)數(shù)，比較客觀地評(píng)判設(shè)備運(yùn)行安全性能。且該評(píng)價(jià)方法不需建立精確的解析模型，能夠避免關(guān)鍵設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜難以建立精確數(shù)學(xué)模型的難點(diǎn)；該評(píng)價(jià)方法充分利用了故障特征的模糊性進(jìn)行評(píng)價(jià)，使得評(píng)價(jià)信息更全面、準(zhǔn)確，能夠?yàn)樵O(shè)備故障診斷維修提供指導(dǎo)。

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