模糊多級(jí)融合技術(shù)在化工故障診斷中的應(yīng)用

劉蘭英

摘 要：為提高化工故障診斷的可靠性，文章提出一種基于模糊多級(jí)融合的故障診斷方法，在傳統(tǒng)模糊信息融合故障診斷的基礎(chǔ)上，將各診斷方法的局部診斷結(jié)果重新融合后再進(jìn)行系統(tǒng)的全局故障診斷，同時(shí)根據(jù)模糊融合方法的實(shí)現(xiàn)需求提出評(píng)價(jià)系統(tǒng)，對(duì)權(quán)重值進(jìn)行修正，從而提高故障診斷的快速性與準(zhǔn)確性。通過(guò)實(shí)例分析表明該診斷模型的可行性。

關(guān)鍵詞：化工故障；模糊融合；故障診斷

故障診斷技術(shù)是一門涉及建模與控制等多領(lǐng)域的綜合性技術(shù)[1]。近年來(lái)，隨著模糊理論和多源信息融合技術(shù)的興起，人們又將模糊信息融合技術(shù)應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域，提出模糊信息融合故障診斷方法[2]，并取得一些研究成果[3- 5]。對(duì)于單診斷資源的診斷結(jié)果而言，由于算法設(shè)計(jì)或者知識(shí)水平和經(jīng)驗(yàn)局限性，可能存在診斷過(guò)程片面性和主觀性。面對(duì)一個(gè)實(shí)際系統(tǒng)故障問(wèn)題時(shí)，智能診斷和多方專家診斷在診斷過(guò)程中，可能存在每個(gè)診斷方法在診斷群體中的重要程度各異。為此，本文提出基于模糊多級(jí)故障診斷方法，該方法在傳統(tǒng)的模糊診斷融合的基礎(chǔ)上，將各診斷資源的局部結(jié)果進(jìn)行二級(jí)融合，并對(duì)權(quán)重值用評(píng)價(jià)系統(tǒng)進(jìn)行修正。

1 模糊多級(jí)故障診斷融合結(jié)構(gòu)

模糊集思想是將普通集合中的隸屬關(guān)系從原來(lái)只能取0和1擴(kuò)充到[0，1]區(qū)間中的任一數(shù)值，因此適合對(duì)診斷信息不確定性、片面性進(jìn)行描述和處理。在化工故障診斷系統(tǒng)中常會(huì)同時(shí)存在多種診斷資源對(duì)同一類或不同類的故障進(jìn)行診斷。當(dāng)不同診斷資源各自反饋診斷結(jié)果時(shí)，多診斷結(jié)果多級(jí)模糊故障診斷融合結(jié)構(gòu)如圖1所示。

模糊多級(jí)融合中心接收多個(gè)診斷結(jié)果，首先對(duì)不同結(jié)果進(jìn)行特征提取，每個(gè)結(jié)果包含2個(gè)值，即PRE_ RESULT[i]={result，DA}。Result指在診斷結(jié)果中應(yīng)用常量值，DA指診斷資源的信息集合，DA集合包括如診斷資源ID、診斷資源權(quán)重值等。診斷結(jié)果特征被提取后，將所有結(jié)果特征值進(jìn)行模糊多級(jí)融合算法處理，然后將全局融合結(jié)果輸出，輸出結(jié)果也應(yīng)包含的內(nèi)容為POS_RESULT[i]= {result， p， k}，其中result是全局融合結(jié)果代表特征值，p是融合結(jié)果可信度百分比，k指全局融合結(jié)果與局部診斷結(jié)果相似值。

1.1 融合原理

模糊理論[6]不僅考慮診斷資源各自重要程度，而且強(qiáng)調(diào)各診斷資源間會(huì)相互關(guān)系、相互制約從而對(duì)整個(gè)融合結(jié)果的影響。模糊理論為多診斷資源結(jié)果融合提供一個(gè)新途徑。具體融合原理如下。

在模糊多級(jí)診斷中，設(shè)A={A1，A2，…，Ai}為診斷資源所組成集合，i為故障診斷系統(tǒng)中診斷資源個(gè)數(shù)，也就是智能診斷資源和專家診斷資源參與該次診斷個(gè)數(shù)。各診斷資源對(duì)第n種故障的隸屬度診斷結(jié)果可以記為：Sj（A）={Sj（A1）， Sj（A2），…，Sj（Ai）}，1≤i≤m，1≤j≤n，則：

i=1，2，3，…，m，由于各診斷資源診斷能力不同，所以它們對(duì)不同故障診斷都對(duì)應(yīng)一個(gè)權(quán)重值，表示該診斷方法在決策時(shí)其診斷結(jié)果對(duì)全局結(jié)果影響程度。在這權(quán)重主要包括兩部分：各診斷資源可信度值R和各診斷資源能力等級(jí)G。R={r1，r2，…，rn}T，0≤ri≤1。它根據(jù)以往診斷經(jīng)驗(yàn)得到，以后可以根據(jù)實(shí)際任務(wù)診斷準(zhǔn)確率來(lái)進(jìn)行相對(duì)應(yīng)變化。設(shè)G={g1，g2， …，gm}，各元素取值范圍為{1，2，3}，表示三個(gè)診斷等級(jí)。則權(quán)重集合為：

為保留各不同運(yùn)算模型的全部診斷信息，上式模糊算子“ ° ”采用模型M（·，+）進(jìn)行計(jì)算。

1.2 權(quán)重設(shè)計(jì)

上文已敘述如何實(shí)現(xiàn)模糊多級(jí)診斷融合，在融合需求下，首要解決問(wèn)題是如何設(shè)計(jì)不同診斷資源在診斷中權(quán)重問(wèn)題。診斷資源權(quán)重值在系統(tǒng)運(yùn)行中被不斷優(yōu)化，權(quán)重值大小決定于診斷結(jié)果與用戶評(píng)價(jià)共同作用結(jié)果。診斷資源特別是專家診斷往往在診斷過(guò)程中加入一些主觀因素，權(quán)重值設(shè)計(jì)正好可有效消除主觀因素帶來(lái)的不良影響。設(shè)計(jì)時(shí)，令所有診斷資源權(quán)重值初始化為0.5，每次診斷結(jié)果融合完畢后，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)輸出結(jié)果可信度p值和融合結(jié)果與診斷資源的局部診斷結(jié)果相似度k的大小，提高或降低診斷資源在該診斷中權(quán)重值。為使診斷方法權(quán)重值更符合實(shí)際使用需求，在設(shè)計(jì)對(duì)權(quán)重值不斷修正環(huán)節(jié)上，提出評(píng)價(jià)系統(tǒng)方法。

化工用戶根據(jù)診斷結(jié)果是否能解決化工故障問(wèn)題，在客戶端上對(duì)診斷結(jié)果評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)等級(jí)分為：（1）有效解決故障；（2）部分解決故障；（3）未能解決故障3個(gè)等級(jí)。系統(tǒng)根據(jù)用戶評(píng)價(jià)等級(jí)，并結(jié)合p，k值，通過(guò)推理共同作用于診斷資源權(quán)重值。另外，專家同樣可通過(guò)查閱歷史診斷案例，對(duì)診斷結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。權(quán)重值具體修正過(guò)程如圖2所示。注意，權(quán)重修正過(guò)程增量a，b，u，v，z值大小均由用戶在系統(tǒng)中自定義，對(duì)于不同診斷對(duì)象，增量值大小可能會(huì)存在一定差異。

1.3 模糊決策

求出最終診斷信息D后，可按最大隸屬、閥值和擇近原則等方法進(jìn)行模糊判決。為提高全局診斷精度，將最大隸屬與閥值原則結(jié)合使用的方法：

（1）診斷故障應(yīng)具有最大隸屬度；2）診斷故障隸屬度應(yīng)大于設(shè)定閥值，且設(shè)定閥值α∈[0，1]，記d0=max（di），i=1，2，…，n。若d0<α，則“拒絕識(shí)別”判決，說(shuō)明提供的故障診斷信息不足，在診斷人員補(bǔ)足信息之后再重新判斷；若d0≥α，則按最大隸屬原則判決目標(biāo)類別。（2）目標(biāo)類別與其它類別隸屬度之差必須大于設(shè)定閥值γ，即：

閥值α，γ的確定目前沒(méi)有統(tǒng)一理論方法，應(yīng)用最多的是對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行多次實(shí)際試驗(yàn)后結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)，通常是人為參考多次試驗(yàn)結(jié)果后進(jìn)行比較取得。

2 診斷實(shí)例

本文對(duì)化工過(guò)程的油缸模擬故障診斷進(jìn)行試驗(yàn)研究，以驗(yàn)證所提方法正確性。設(shè)油缸有活塞桿與導(dǎo)套拉傷（S1）、液壓油含有氣泡造成油缸爬行（S2）、缸內(nèi)異物堵塞（S3）、密封件損壞變形（S4）、油缸上蓋開(kāi)裂（S5）、油缸閥座漏油（S6）6種故障狀態(tài)。將這些故障作為故障診斷集S：S={S1，S2，S3，S4，S5，S6}。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中有診斷資源A1，A2，A3參與診斷：A={A1，A2，A3}。各診斷資源可信度權(quán)重為：

通過(guò)對(duì)診斷資源原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算，得到六種模擬故障與3個(gè)診斷資源間的隸屬度值如表1所示。

分別用上述4種運(yùn)算模型進(jìn)行模糊一級(jí)融合，根據(jù)式（12）得出模糊一級(jí)融合輸出為：

由式（13）得全局診斷融合矩陣O為：

設(shè)4種運(yùn)算模型的比重因子為：C=[0.10 0.15 0.35 0.40]。根據(jù)式（14）進(jìn)行二次模糊融合診斷信息為：D=C○O=[0.2554 0.4934 0.2597 0.3022 0.2192 0.3969]。根據(jù)模糊決策原則，根據(jù)多次試驗(yàn)，結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)，設(shè)定閾值α=0.45，γ=0.05，則d0=max（di）=d2=0.4934>0.4500（i=1，2，…，6）；d2-di>0.0500（i≠2）。由此得出最終診斷結(jié)果為故障S2，液壓油含有氣泡造成的油缸爬行故障。

3 結(jié)語(yǔ)

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Application of Fuzzy Multilevel Fusion to Chemical Fault Diagnosis

Liu Lanying

（School of Automation， Guangdong University of Technology， Guangzhou 510006， China）

Abstract： To enhance the reliability of chemical fault diagnosis， a fault diagnosis method based on fuzzy multilevel fusion was developed. Overall fault diagnosis was carried out after fusing again the partial diagnostic by each diagnosis method， and proposed a evaluation system to correct the weight value based on the requirements of fuzzy fusion. The result of the example shows that the diagnostic model could improve the evaluation process and the accuracy of fault diagnosis.

Key words： chemical fault； fuzzy fusion； fault diagnosis