标准故障模型范文

标准故障模型范文（精选8篇）

标准故障模型 第1篇

目前, 基于热力参数的燃气轮机故障诊断都需要建立燃气轮机的故障数学模型。通过此模型的建立, 可将作为故障征兆的性能参数变化量转化为可测参数的变化量, 直接应用于故障诊断。但是, 故障模型的建立需要大量的燃气轮机无故障状态下的运行参数。因此, 为了得到这些无故障状态下的运行参数, 就需要建立燃气轮机的标准数学模型。

关于燃气轮机标准数学模型的建立, Saravnmuttoo较早从事这方面研究, 1983年他与Macisaac共同提出基于额定工况的部件变工况估算方法[1], 从而建立了实用的标准数学模型, 并于1992年与Zhuping对上述方法进行了改进, 提出了在计算透平特性中采用的所谓“热端法”, 对于标准模型的构造有较好的指导作用。2000年翁史烈院士和黄晓光博士等针对特定机型和缺少设计参数的情况提出了从实验数据出发的建立燃气轮机标准数学模型的新方法。但是, 由于燃气轮机的本身结构的复杂性, 通过各种方法所建立的数学模型往往是简单的函数关系式和部件特性图, 不方便研究人员对无故障状态参数的求取。

为此, 本文提出了Matlab回归函数法的新型建模思路, 并以某型三轴燃气轮机的压气机部分为例对此方法进行了验证。

1 基于Matlab的数学模型建立方法介绍

基于Matlab的数学模型建立方法的提出, 旨在利用Matlab中的最小二乘法[2]回归函数功能, 对既定形式的函数表达式进行回归以得到具体解析式, 具体过程如图1。

2 基于某型三轴燃气轮机压气机标准数学模型建立的应用

2.1 压气机部分数学模型的建立

该型机系为三轴舰用燃气轮机遵循开式白朗托热力循环, 由高低压压气机、燃烧室、高低压涡轮以及动力涡轮组成。具体工作过程为:空气进入低压压气机进行初次压缩后进入高压压气机进行再次压缩, 被压缩后的高压气体经燃烧室进口进入燃烧室进行燃烧, 燃烧后得到的燃气首先进入高压涡轮进行一次膨胀然后进入低压涡轮进行二次膨胀最后进入动力涡轮进行三次膨胀。其过程中产生的功主要用于负载的输出和推动高低压压气机的运转。该型机具体的结构形式如图2。

HC—高压压气机;LC—低压压气机;B—燃烧室;HT—高压涡轮;LT—低压涡轮;DT—动力涡轮

由图2, 可知该型机的压气机由高低压压气机两个部分组成。遵照压气机的一般特性关系式, 其稳态特性方程可表达为:

$\begin{array}{l}\frac{G{}_{LC}\sqrt{{\rm T}{}_1}}{p{}_1}=f{}_1\left(\text{π}{}_{LC},\frac{n{}_{LC}}{\sqrt{{\rm T}{}_1}}\right)(1)\\ \eta {}_{LC}=f{}_2\left(\text{π}{}_{LC},\frac{n{}_{LC}}{\sqrt{{\rm T}{}_1}}\right)(2)\\ \frac{G{}_{{\rm H}C}\sqrt{{\rm T}{}_2}}{p{}_2}=f{}_3\left(\text{π}{}_{{\rm H}C},\frac{n{}_{{\rm H}C}}{\sqrt{{\rm T}{}_2}}\right)(3)\\ \eta {}_{{\rm H}C}=f{}_4\left(\text{π}{}_{{\rm H}C},\frac{n{}_{{\rm H}C}}{\sqrt{{\rm T}{}_2}}\right)(4)\end{array}$

上述方程表明了压气机的流量和效率与压比和转速有关, 但是此方程并不能应用于求解压气机的运行参数。为此, 就需要利用参数之间的相关性确定压气机特性方程的基本形式, 并结合试验数据进行函数的回归, 以得到解析关系式。

针对该型机的特征, 选择多项式函数作为该型机的回归形式。参考相关文献并比对多种方案, 得出多项式的最佳幂次为4[3]。以低压压气机为例, 其折合流量和效率的回归方程为:

$\frac{n{}_{LC}}{\sqrt{\theta }}$—相对折合转速, 以设计点转速为标准。

利用Matlab进行函数回归过程如下:

2.1.1 编写M 函数

function F=myfun (a, X) ;

*F=a (1) +a (2) X (2, :) +a (3) X (2, :) 2+a (4) X (2, :) 3+a (5) X (2, :) 4 +a (6) X (1, :) +a (7) X (1, :) X (2, :) ′+a (8) X (1, :) X (2, :) ′2+a (9) X (1, :) X (2, :) ′3 +a (10) X (1, :) X (2, :) ′4+a (11) X (1, :) 2+a (12) X (1, :) 2X (2, :) ′+a (13) X (1, :) 2X (2, :) ′2 +a (14) X (1, :) 2X (2, :) ′3+a (15) X (1, :) 2X (2, :) ′4+a (16) X (1, :) 3+a (17) X (1, :) 3X (2, :) ′+a (18) X (1, :) 3X (2, :) ′2+a (19) X (1, :) 3X (2, :) ′3++a (20) X (1, :) 3X (2, :) ′4++a (21) X (1, :) 4+a (22) X (1, :) 4X (2, :) ′+a (23) X (1, :) 4X (2, :) ′2+a (24) X (1, :) 4X (2, :) ′3+a (25) X (1, :) 4X (2, :) ′4。

/ X (1, :) 表示压比输入向量, X (2, :) 表示相对折合转速输入向量, X (2, :) ′表示相对折合转速输入向量转置。

2.1.2 Matlab程序界面中写入命令

由于效率回归方程和压比回归方程的相似性, 可同样输入效率方程的回归语句如下:

2.1.3 运行后的结果统计

如表1。

同理, 可得到高压压气机的拟合多项式系数如表2。

2.2 结果分析

为了检查上述回归方程的正确程度, 可将给定自变量代入所建立的模型中进行回代计算, 进行误差分析。以低压压气机为例, 将所给定的压比和折合转速代入所建立的模型中, 经计算, 得到的折合流量和效率的回代值分别为:

折合流量回代值:84.179, 72.41, 66.015, 58.034, 36.544, 63.571, 85.079, 85.579, 71.721, 65.378, 59.371。

效率回代值:0.858, 0.847, 0.854, 0.833, 0.802, 0.858, 0.861, 0.862, 0.847, 0.838, 0.843。

与观测值相比较, 可得到折合流量的回代值中仅有1个节点的最大相对误差达1.06%, 其余的相对误差均小于1%, 平均相对误差仅为0.323%。效率的回代值有两个节点超过1%分别为1.17%和1.04%, 其余均小于1%, 平均相对误差为0.412%。由此可见此方法具有较高的拟合精度。

3 结论

本文提出了Matlab建立燃气轮机标准模型的方法, 并对方法的具体细节进行了阐述, 最后以某型三轴燃气轮机为例对此方法进行了验证。此方法利用了Matlab中的函数拟合技术对既定形式的三轴燃气轮机压气机部分的关系式进行回归拟合, 其所建立的模型有较高的精确度, 可用于研究人员对无故障状态下机组的运行参数的求取, 为故障诊断工作的进一步开展奠定了基础。

摘要：针对燃气轮机标准数学模型建立过程中难以得到解析关系式的问题, 提出了Matlab回归函数法的新型建模思路;并以某型三轴燃气轮机压气机部分为例, 对此方法进行了验证与说明。此外, 推导出的数学模型可用于燃气轮机的无故障状态参数的计算。

关键词：标准数学模型,回归函数法,燃气轮机

参考文献

[1]谢志武, 王永泓.状态监测与诊断用燃气轮机热力模型的构造方法.热能动力工程, 2000;15 (88) :410—412

[2]薛定宇, 陈阳泉.基于MATLAB/Simulink的系统仿真技术与应用.北京:清华大学出版社, 2002:178—179

[3]翁史烈.燃气轮机性能分析.上海:上海交通大学出版社, 1987:176—177

[4]张鹏, 王永泓.新型燃气轮机热参数故障诊断数学模型的研究和应用.燃气轮机技术, 2004;17:51—54

车辆突发故障维修标准 第2篇

1.目的为规范八钢厂区突发故障车辆现场抢修作业标准，保障作业人员及设备的安全，根据国家有关法律、法规，结合车辆检修作业指导书，制定本规定。

2.适用范围

八钢厂区所有故障车辆的现场维修作业。

3.车辆维修作业安全管理要求

3.1.车辆维修人员必须按照国家有关规定经有关部门培训，取得相应的资格证书，特种作业人员需取得特种作业操作资格证书。

3.2.厂内车辆维修作业本着谁引进谁负责的原则，引进单位因对车辆维修人员的资质进行审核，确保持证上岗。

3.3引进单位因确保维修人员作业前按八钢要求穿戴好劳动防护用品，并根据作业现场环境对维修人员进行安全交底，同时指定专人进行安全监护。

3.4.维修现场严禁吸烟和使用明火，需动火作业时必须向属地方提出申请，并办理动火作业票，经过属地方同意安全交底后方可进行作业。

3.5.维修作业完成后及时清理作业现场，确保现场无油渍、无杂物。

4.车辆维修安全作业规范

4.1.作业现场

4.1.1.作业现场必须用锥筒或警戒带设立作业区域，设立区域应大于设备回转区域，并与设备保持1米以上的间距。

4.1.2.挂牌、打掩木。

4.2.维修作业

支撑千斤时

4.2..1自卸车举升车厢检修时，必须对车厢进行有效支护，首先用枕木对车厢两侧进行支撑，然后在大箱倾翻销与大梁间放置垫木。作业完成后应及时与设备负责人联系，在双方安全确认的情况下取出枕木放下车厢，严禁双方未确认的情况

下取出枕木，使车厢处在未支护的不安全状态下。

4.2.2翻转驾驶室时，驾驶室翻转到位后锁紧锁止机构，并用枕木对驾驶室进行有效支护。

4.2.3检修轮轴作业当轮胎离地5cm以上，对轮轴用安全凳进行有效支护。

4.2.4两米以上高空作业必须系安全带，地面应有人进行监护。

4.2.5严禁在煤气区域作业不佩戴报警仪、无人监护及无防护措施。

4.2.6严禁维修人员擅自进入特种吊装车辆作业半径内及进入警戒带内进行作业。

4.2.7严禁在煤气管道下方或行车吊包作业时进行检修作业。

4.2.8严禁在作业现场临时维修和保养车辆时，未按规定设置安全警示牌或擅自启动已停轮的机动车辆。

4.3.氧割作业注

4.3.1表的检查

4.3.2回火器

4.3.3胶管

4.3.4气瓶

4.3.5氧割作业时，作业人员必须持证上岗并佩戴护目镜，压力表、减压器应完好有效，胶管无泄漏并有专用卡具连接，乙炔减压器必须按装回火阻止器。氧气瓶与乙缺之间的距离必须在５米以上，气瓶与现场明火之间的距离应在10米以上，现场使用气瓶不准混放，单独气体摆放不得＞4瓶，严禁用粘有油、脂的手套进行气瓶搬运、相关作业。

4.1.2.1.维修人员必须按照吨车维修作业流程作业。

4.1.2.2.维修人员作业时要听从现场指挥人员指挥，穿戴好个人防护用品。

4.1.2.3.维修人员进行重型零部件拆卸时，必须保证2人以上进行作业。

4.1.2.4.维修人员进行吨车轮胎拆卸时必须加装安全凳，四个轮子不能同时拆卸。

4.1.2.5.维修人员吊装发动机时，必须使用专用设备进行作业，确保吊绳牢固后，方可作业。

4.1.2.6.维修人员使用零配件时要注意把好零配件的质量关，拒绝使用假冒伪劣产品，维修中注意节省，严禁浪费。

4.1.2.7.维修人员使用柴油清洗配件时，应对清洗柴油进行回收再利用，保证地面干净、无油渍。

4.1.2.8.车辆维修作业完成后，严禁维修人员擅自试车，必须由车辆维修部主管

进行试车。

4.1.2.9.车辆维修部主管保证车辆完好后，由该车司机确认，并在报修单上签字，完成车辆维修工作。

4.2.挂车维修安全作业管理

4.2.1.挂车维修作业流程

4.2.1.1.驾驶员或日常保养人员到车辆维修部，领取并填写报修单。

4.2.1.2.车辆维修部主管根据车辆故障安排相关人员进行维修，并上报调度。

4.2.1.3.维修人员按照维修标准、程序到指定地点进行维修作业。

4.2.1.4.维修人员完成作业后，由维修主管进行检验。若检验合格，通知调度安排任务；若检验不合格，返回汽修厂检修。

4.2.1.5.维修主管通知调度安排任务。

4.2.2.维修作业注意事项

4.2.2.1.维修人员必须按照挂车维修作业流程作业。

4.2.2.2.维修人员作业时要听从现场指挥人员指挥，穿戴好个人防护用品。

4.2.2.3.维修人员进行重型零部件拆卸时，必须保证2人以上进行作业。

4.2.2.4.维修人员进行挂车保养时，必须保证2人以上进行作业，拆卸轮胎时，必须加装安全凳，并至少留一轴。

4.2.2.5.挂车内有货物时，严禁进行电焊、风焊等作业。

4.2.2.6.维修人员进行挂车漏水检查作业时，上下挂车必须使用专业工具，严禁攀爬挂车车门。

4.2.2.7.维修人员使用零配件时要注意把好配件的质量关，拒绝使用假冒伪劣产品，维修中注意节省，严禁浪费。

4.2.2.8.维修人员使用柴油清洗配件时，应对清洗柴油进行回收再利用，保证地面干净、无油渍。

4.3.吊柜安全作业注意事项

4.3.1.吊柜作业前，维修人员必须在现场设置相应的警戒区和警示标志。

4.3.2.吊柜作业前，维修人员必须检查转动部位润滑油量，钢丝绳磨损情况以及各种限位和保险装置，如不符合要求，应及时调整，经试运转正常后，方可进行作业。

4.3.3.拆装货厢锁紧螺栓所使用专用工具时必须3人以上方可作业。

4.3.4.货柜吊起后，维修人员必须迅速安装好安全凳，禁止任何人员站在货柜下。

4.3.5.维修人员更换挂车钢板，使用专业设备打螺丝时，必须由2人以上进行作业。

4.3.6.严禁在大雪、大雾、暴雨及六级以上大风等天气下进行吊柜作业。

4.4.电、风焊安全作业管理

4.4.1.电、风焊作业流程

4.4.1.1.检查设备、工装是否齐全。

4.4.1.2.检查各种仪表是否正常且在有效期、鉴定期内。

4.4.1.3.每次开机后检查电流、电压是否正常并调试设备，满足工作状态要求。

4.4.1.4.焊接操作按照焊接工艺进行焊接，注意焊接过程中电流、电压和焊接速度的变化，超差后立即调整，以保证焊接质量。

4.4.1.5.焊接作业完成后，把工件放置在指定工位进行空冷或水冷。

4.4.1.6.整理焊接现场，将未使用完毕的焊材进行回收。

4.4.2.电、风焊作业注意事项

4.4.2.1.维修人员必须遵守焊、割设备安全规定及设备安全操作规程。

4.4.2.2.电、风焊作业前，维修人员必须检查所有设备、工具完好，防护用品齐全。

4.4.2.3.电、风焊作业前，维修人员必须确保施工现场周围无易燃、易爆物品。

4.4.2.4.维修人员对车辆进行焊、割作业前，必须做好消防措施（备好灭火器）。

4.4.2.5.必须在车辆维修厂内进行电、风焊作业。

4.4.2.6.维修人员对车辆进行焊、割作业时，必须拆掉车辆的电池头。

4.4.2.7.电、风焊作业完成后，维修人员必须立即关闭所有阀门，将罐体存放到指定地点。

4.4.2.8.氧气瓶、乙炔瓶必须立放，严禁倒置，不得在烈日下曝晒和受高温热源辐射，氧气瓶、乙炔瓶相互间距离不得小于5m，氧气瓶、乙炔瓶禁止接触明火，氧气瓶、乙炔瓶与明火的距离不得小于10m，不得在烈日下曝晒和受高温热源辐射。

4.5.洗车安全作业管理

4.5.1.洗车作业流程

4.5.1.1.打开电源及自来水阀门。

4.5.1.2.用高压水枪清洗车身，清洗按照从高到低进行，且先使用分散雾状水流清洗全车，浸润后再利用集中水流清洗。

4.5.1.3.用高压水枪喷洗底盘，门槛间缝隙，车轮底部等不易打扫处得污泥。

4.5.1.4.给车辆上清洗液。

4.5.1.5.用高压水枪从上往下将肥皂清洗掉。

4.5.1.6.用拖布擦亮车身。

4.5.2.洗车安全作业注意事项

4.5.2.1.严禁洗车人员雨天进行洗车作业。

4.5.2.2.严禁洗车人员湿手触碰电源开关。

4.5.2.3.洗车人员作业时，必须用右手抓枪，严禁双手或左手握枪，严禁光脚洗车。

4.5.2.4.洗车作业结束后，必须及时关闭电源开关和自来水阀门，并整理好洗车场地。

4.6.电工安全作业注意事项

4.5.1.维修人员作业前必须检查工具是否良好，并检查现场的安全情况，保证安全作业。

4.5.2.对线路的接头必须包扎牢固，严禁金属线裸露在外。

4.5.3.进行线路检查时，易磨的地方需检查清楚，避免电线外面的绝缘层磨损导致线路搭铁。

4.5.4.维修空调时要注意全面检查，以免产生二次维修。

4.7.汽车配件管理

4.6.1.配件入库前，库管员要整理库房，为新到配件的摆放提供空间。

4.6.2.配件入库验收工作中，库管员要认真清点配件数量，检查质量，对于有质量问题的配件，库管员有权拒收。

4.6.3.库管员将配件上架时，必须遵循“重不压轻”的原则。

4.6.4.库管员应根据配件的车型，合理规划配件的摆放区域。

4.6.5.库管员应根据配件的性质、形状，以五为计量基数做到“五五成行，五五

成方，五五成串，五五成包，五五成层”，使其摆放整齐，便于过目成数以及盘点和发放。

4.6.6.库管员应按架号、层号、位号对配件实行统一架位号，并与配件的编号一一对应，以便迅速查账和准确发放。

4.6.7.库管员应对已定位和编制架位号的配件建立架位签和卡片账。架位签标明到货日期、进货厂家、进出数量、结存数量以及标志记录。

4.6.8.凡出入库的配件，库管员应当天进行货卡登记，结出库存数，以便实货相符。

4.6.9.库管员应对库存配件采取措施进行维护和保养，做好防锈、防水、防尘等工作，防止和减少自然损耗。

4.6.10.因质量问题退换回的配件，库管员应另建帐单独管理，保正库存配件的准确、完好。

4.6.11.维修人员更换零配件时必须遵循“以旧换新”的原则。

标准故障模型 第3篇

随着我国航天事业的迅速发展, 多种携带不同类型载荷的航天器成功在轨运行, 在气象环境监测、国土资源普查等方面发挥着重要作用。一旦航天器有效载荷出现故障, 将会造成巨大损失, 因此及时发现其在运行过程中出现的故障情况, 是非常有必要的。

2 航天器故障分类

航天器在轨工作状态监视主要分为两种方式:遥感数据和遥测数据。遥感数据是航天器有效载荷的工作目的, 对其进行分析可以间接发现部分的载荷故障;而遥测数据则直接全面地反映了是航天器各分系统工作状况, 因此一直以来, 遥测数据都是航天器工作状态监视的一个重要输入。

从对遥测数据进行分析的角度, 航天器故障可分为以下三种:单点故障、组合故障、时态故障。单点故障是指对单个遥测参数进行判断即可确定的故障, 无需其它的辅助信息;组合故障是指需要对多个有逻辑关系的遥测参数进行组合判断才能确定的故障, 这种故障比较复杂, 一般需要通过领域专家会诊才推出故障原因;时态故障是指对多个既有逻辑关系又有时间关系的遥测参数进行综合判断才能确定的故障, 这类故障更为复杂, 还需要结合相关遥测参数的变化情况才能推出结果。

对于单点故障, 由于只需要进行简单的阈值判断, 因此传统的遥测处理方法已经可以实现对其快速准确的报警。对于组合故障和时态故障, 传统的做法是由汇集航天器研制方各部件专家会诊, 通过大量的人工分析给出诊断结论。但这种做法已经无法满足信息化的发展要求, 为了解决后两种故障诊断的效率问题, 可在航天器故障诊断中引入基于知识的故障诊断方法。

3 基于知识的故障诊断方法

基于知识的故障诊断方法将综合应用了专家经验和人工智能技术, 将专家经验抽象成诊断知识, 并通过计算机程序设计实现复杂故障的自动诊断。这种诊断方法不需要复杂的模型分析, 具有较高的诊断效率, 因此得到了广泛的应用。基于知识的故障诊断方法主要分为以下几种。

3.1 基于规则推理的诊断方法

基于规则推理的诊断方法, 又称产生式方法, 通过归纳总结专家经验, 抽象为故障的判断处理规则来进行故障诊断。该种方法的优点在于知识的表达很直观, 容易理解, 便于解释。能够很方便地将领域专家的经验转化为知识表达, 不容易在知识的翻译过程中出错。而且由于知识的表达比较简单, 对数据存储空间的要求也不高, 容易进行软件系统开发。其缺点是不具备自适应能力和自学习能力, 当出现库中没有相应规则的故障时, 则会诊断错误或失败, 不适用于缺乏经验知识的领域。

3.2 基于故障树的诊断方法

故障树表现了系统内各部件的逻辑关系。一般是将系统中最不希望发生的故障作为顶事件, 按照诊断系统的结构和功能关系逐层展开, 直到不可分事件 (底事件) 为止。该种诊断方法优点是:能够清晰地表达复杂故障问题的逻辑关系, 提高诊断效率;便于对知识库进行动态修改;诊断技术与领域无关, 只要相应的故障树给定, 就可以实现诊断。缺点是诊断结果严重依赖故障树信息的完全程度, 不能诊断不可预知的系统故障。

3.3 基于案例推理的诊断方法

基于案例的推理 (CBR, Case-Based Reasoning) 方法核心是通过查找案例知识库中已有的近似案例处置经验来获取当前问题的解决方案。CBR诊断方法具备较强的自适应能力, 并且是一种增量式方法, 能够持续地更新知识库, 具备较强的学习能力, 克服了传统诊断方法知识获取瓶颈的问题。其缺点是知识库过于庞大时, 案例搜索速度较慢, 且得到的处理方案未必最优;此外, 使用该种方法的前提是已有一定的案例积累。

3.4 多信息融合的故障诊断方法

多信息融合的故障诊断方法是指将通过多种方式获取的多种状态信息进行综合分析应用, 最终得到一个综合诊断结论。该种诊断方法能够有效提高故障诊断结果的可靠性、精确性, 但也存在着易受人为因素影响、故障隶属度难确定等缺点。

4 有效载荷在轨故障诊断模型

对于航天器有效载荷在轨管理来说, 地面需要快速、准确地掌握载荷工作状态, 需要知道故障导致的后果, 避免对载荷的操作引起进一步的危害。结合人工智能和计算机技术的发展, 对于有效载荷在轨故障诊断来说, 应该基于故障分类区别对待:对于单点故障, 采用阈值判断即可;对于组合异常和时序异常, 其判断流程和故障树结构有很大的相似之处, 可采用基于故障树的诊断方法, 此外为避免故障树不全无法诊断的问题, 可以用案例推理方法作为补充。第一, 故障树和案例都来源于专家或者经验知识构建的, 这在客观上符合实际情况;第二, 这种模型可以给出推理过程, 描述因果关系, 用户可据此了解异常程度和涉及部件。第三, 这种模型可有效结合两种故障诊断方法的优点, 避免缺点, 诊断速度快, 诊断全面, 可以满足用户对异常监视的实时性和准确性要求。图1给出了一种基于故障树和案例推理的故障诊断模型。

4.1 诊断知识构建

在该种混合诊断模型中, 需要用到两种故障诊断知识:一是故障树诊断知识;二是故障案例诊断知识, 下面具体介绍两种诊断知识的构建方法。

4.1.1 故障树诊断知识的构建

故障树是表示系统故障事件与它的各个子系统或各个部件故障事件之间的逻辑结构, 通过这种结构对系统故障产生原因进行逐层分析。如图2所示的故障树, 其系统故障 (顶事件) 为R301, 当子系统故障 (中间事件) T201、T202中任一个发生时即会引起系统故障的发生, 其中T201又是由部件故障 (底事件) L101、L102、L103中任一个发生引起的, T202是由L104、L105中任一个发生引起的。

由此可见故障树诊断知识之间具有层次性, 本文采用框架作为知识的基本表示形式, 每个框架结构对应于故障树的一个节点。框架中的各个槽分别表示激发节点的报警信息、对应的子框架号、判断规则等。框架知识的结构如图3所示, 将图2所示故障树转换为框架知识表示如图4所示。

4.1.2 故障案例诊断知识的构建

一般来说, 案例需要包含问题和问题的解两部分内容, 不同领域的案例包含的具体内容也大不相同。对于航天器有效载荷来说, 其结构组成复杂, 工作过程涉及多个分系统, 发生的故障也多种多样。通过对大量发生的航天器故障事件进行分析, 根据故障发生流程本文建立了如图5所示的故障案例模型。

其中产生原因表示引发该故障的根本原因;发展过程表示故障从发生到处理的过程, 具体包含有故障发生时刻、故障的特征现象等;处理结果包含有故障的处理措施, 以及处理是否成功等;相关影响表示此次故障对航天器此次任务及后续使用造成的影响。一个航天器载荷故障案例可以用一个四元组表示:C=<D, F, S, M>, 其中D={d1, d2, ......dn}用于描述故障的基本特征, 包括故障编号、故障名称、故障类型等信息;F={f1, f2, ......fn}用于描述故障对应的特征现象;表示故障的诊断结果, 包括解决措施、产生原因等;M表示故障造成的影响。在具体系统实现时, 航天器有效载荷故障案例可用面向对象的方法表示如图6所示:

4.2 混合推理流程

根据前文分析, 当地面收到航天器遥测数据时, 首先使用基于故障树的方法对载荷状态进行诊断, 如果库中未能搜索到相应的故障树, 则采用基于案例推理的诊断方法, 如果两种方法都未能成功, 则转入人工处理。混合推理的流程如图7所示。

5 结束语

有效载荷是航天器在轨执行任务的关键所在, 保证其安全、稳定运行是在轨管理的一项重要工作, 而要完成这项工作的前提就是高效的故障诊断。本文提出了一种基于故障树和案例推理相结合的故障诊断模型, 知识和规则表示成树形结构直观易于理解, 同时为避免出现因故障树不全造成无法诊断的问题, 又结合了基于案例推理的诊断方法, 基于案例推理的方法对于没有明确知识的故障也能通过历史案例匹配提供近似解决方案。这种混合诊断模型能够充分发挥各推理方法的优点, 达到更好的故障诊断效果。

参考文献

[1]朱大奇, 于盛林.基于知识的故障诊断方法综述[J].安徽工业大学学报, 2002, 19 (3) .

[2]金亮亮.基于故障树的航天器故障诊断专家系统研究[D].南京:南京航空航天大学, 2008.

[3]王文晶.基于故障树与实例推理的汽车故障诊断系统旳研究与设计[D].银川:宁夏大学, 2014.

[4]裴艳香.基于案例推理的卫星故障诊断技术的应用研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学, 2006.

故障智能诊断专家系统模型研究 第4篇

当各种应用与管理系统发生故障的时候,准确而快速地进行故障诊断定位,对于系统的恢复,具有十分重要意义.故障诊断技术是一门应用型边缘学科,其理论基础涉及多门学科,如现代控制理论、计算机工程、数理统计、模糊集理论、信号处理、模式识别等.系统的工作状态常以各类开关量和保护设备动作信息的组合来表现.故障诊断的任务是在系统发生故障时,根据系统中的各种量(可测的或不可测的)或其中部分量表现出的与正常状态不同的特性,找出故障的特征描述并进行故障的检测与隔离[1].故障诊断专家系统是将专家系统应用到故障诊断之中,专家系统方法具有较强的逻辑推理和符号处理能力,可以利用领域知识和专家经验提高故障诊断的效率,比较适合于各种应用与管理系统的智能故障诊断.

研究的故障诊断系统是基于故障时保护上传的动作信息,充分利用了各种故障的不确定性信息,将专家系统的推理过程融合到基于模糊数学的算法中,据专家系统[2,3]的原理,集众多专家的知识,模拟专家的思维活动过程,建立了基于专家系统的智能诊断模型.该模型可根据实际情况增加或修改知识库中的知识,并可随时与用户进行交互,接受管理人员的干预,采用规则推理和不精确推理技术[4],在正向推理控制策略驱动下,实时、动态地给出故障诊断结果,形成新的故障智能专家诊断系统.

1 专家系统理论与方法

专家系统是一种基于知识的智能系统,它将领域专家的经验用知识表示方法表示出来,存放知识库中,供推理机使用.由于专家系统包含了大量的专家知识,并具有使用这些知识的能力,因此可用来解决该领域中专家才能解决的问题.

由于实际问题的复杂性和不确定性,系统中的知识往往具有不确定性,在不确定性知识处理上,可以应用确定性理论、主观Bayes和证据理论等方法,使推理机具有较高的准确性.以确定性理论为基础来建立不精确推理模型.

确定性理论(ConfirmationTheory)是由肖特里菲(E.H.Shortliffe)等人提出的一种不精确推理模型,在确定性理论中,不确定性是用可信度来表示,因此又称为可信度方法(即C-F模型).它是不精确推理中使用最早、最简单且又十分有效的一种推理方法.目前,有许多成功的专家系统都是基于这一方法建立起来的.

假设知识库中有规则:if E then H,且已知结论H的先验概率P(H)和条件概率P(H|E),在C-F模型中,把可信度因子CF(H,E)定义为

CF(H,E)=MB(H,E)-MD(H,E)

其中,MB称为信任增长度,它表示因为与前提E匹配的证据的出现,使结论H为真的信任增长度;MD称为不信任增长度,它表示因为与H匹配的证据的出现,对H的不信任增长度.分别定义如下

$\begin{array}{l}{\rm M}B({\rm H}‚E)=\{\begin{array}{l}1?{\rm P}({\rm H})=1\\ \max \{{\rm P}({\rm H}|E)‚{\rm P}({\rm H})\}-{\rm P}({\rm H})\\ {\rm P}({\rm H})\ne 1\end{array}(1)\\ {\rm M}D({\rm H}‚E)=\{\begin{array}{l}1?{\rm P}({\rm H})=0\\ \min \{{\rm P}({\rm H}|E)‚{\rm P}({\rm H})\}-{\rm P}({\rm H})\\ {\rm P}({\rm H})\ne 0\end{array}(2)\end{array}$

根据对CF(H,E)、MB(H,E)和MD(H,E)的定义,可得CF(H,E)的计算公式

$\begin{array}{l}CF({\rm H}‚E)=\\ \{\begin{array}{l}{\rm M}B({\rm H}‚E)-0=\frac{{\rm P}({\rm H}|E)-{\rm P}({\rm H})}{1-{\rm P}({\rm H})}\\ {\rm P}({\rm H}|E)>{\rm P}({\rm H})\\ 0?{\rm P}({\rm H}|E)={\rm P}({\rm H})\\ 0-{\rm M}D({\rm H}‚E)=\frac{{\rm P}({\rm H})-{\rm P}({\rm H}|E)}{{\rm P}({\rm H})}\\ {\rm P}({\rm H}|E)<{\rm P}({\rm H})\end{array}\\ (3)\end{array}$

可见,若CF(H,E)>0,说明由于前提E所对应的证据的出现增加了H为真的可信度,CF(H,E)越大,增加H为真的可信度就越大;若CF(H,E)=0,说明E所对应的证据与H无关;若CF(H,E)<0,说明由于前提E所对应的证据的出现增加了H为假的可信度[4].

2 智能诊断专家系统的设计与实现

2.1 系统的总体结构模型和功能

智能诊断专家系统结构模型[4]如图1所示.

系统首先接收各种开关和设备主保护及后备保护的动作信息,经过数据融合处理,获得设备当前的工作状态,这些信息均存入综合数据库中,在综合数据库中同时还存有特定故障对应的警报模式作为样本.

在进行故障诊断过程中,应首先进行设备工作状态的判断,即检查以下约束条件是否满足:设备故障时的开关状态条件、主保护动作信息条件和后备保护动作信息条件,这些条件作为知识保存在知识库中.根据设备产生故障的特点,建立一套规则作为知识库里的知识,依据这些知识以及专家知识,使诊断结果接近专家所期望的最佳效果.知识库里的知识大多数采用带有可信度因子的不确定性描述.

推理机采用正向推理控制策略,以适应故障诊断专家系统实时性、动态性特点和要求.针对综合数据库中的当前信息,识别和选取对当前问题求解有用的知识进行推理.由于知识库中的知识是不完全的和不精确的,因而推理过程采用不精确推理.

通过解释系统可使用户及时了解专家系统的推理原则和推理过程,对系统给出的结论、求解过程以及系统当前的求解状态提供说明,便于用户理解系统的问题求解,增加用户对求解结果的信任程度.在知识库的完善过程中便于专家或用户发现和定位知识库中的错误,便于用户能够从问题的求解过程中得到直观学习.

人机接口提供用户或专家与系统之间的对话机制,将专家或用户的输入信息翻译为系统可接收的内部形式,把系统向专家或用户输出的信息转换成易于用户理解的外部形式.并为管理人员进行干预提供条件.

2.2 知识表示和知识库

产生式规则是专家系统中使用最多的知识表示方法,系统中专家对领域问题的确定理解可用知识表示为:if E then H.

其一般形式为:if E1 and E2 and ,En then H

由于领域问题的复杂性和不确定性,系统中的不确定性知识可描述为

If E1 and E2 and,En then H[CF(H,E1,E2,…,En)]

表示当证据E1,E2,…,En成立时,结论H有CF(H,E1,E2,…,En)的可信度成立.其中CF(H,E1,E2,…,En)为可信度因子,其取值介于-1与1之间.例如系统中关于故障诊断报警1的规则表示为:

If开关1(E1) and 主保护状态1(E2)and后备保护状态1(E3)then故障报警1(E1,E2,E3).

2.3 推理机制

系统中知识表示有规则表示和不确定性表示,因此系统采用规则推理和不精确推理技术相结合.

对于不确定性知识如何由前提(证据)和规则的可靠性推理出结论的可靠性,可在确定性理论[4]的基础上,结合概率论与模糊集合论等方法提出了一种不精确推理方法,称为CF模型,该模型的不确定性传播算法分以下4种情况:

①单前提单规则情况

结论可信度

CF(H)=CF(H,E)×max{0,CF(E)} (5)

②单前提多规则情况

CF1(H)=CF(H,E1)×max{0,CF(E1)} (6)

CF2(H)=CF(H,E2)×max{0,CF(E2)} (7)

总的前提可信度

$CF({\rm H},E1,E2)=\{\begin{array}{l}CF{}_1({\rm H})+CF{}_2({\rm H})-CF{}_1\\ ({\rm H})\times CF{}_2({\rm H})\\ CF(E1)\ge 0‚CF(E2)\ge 0\\ CF{}_1({\rm H})+CF{}_2({\rm H})+CF{}_1\\ ({\rm H})\times CF{}_2({\rm H})\\ CF(E1)<0‚CF(E2)<0\\ CF{}_1({\rm H})+CF{}_2({\rm H})\text{其}\text{他}\end{array}(8)$

当有多条知识以H为结论时,可多次使用式(5),依次计算CF(H,E1,E2,E3),…, CF(H,E1,E2,…,En).

③当证据是多个条件的“与”关系时

if E1 and E2 and E3…then H [CF(H,E)]

取最小的CF(Ei)作为总的前提可信度CF(E),E=E1∧E2∧E3∧….

结论可信度

CF(H)=CF(H,E)×max{0,CF(E)} (9)

④当证据是多个条件的“或”关系时

if E1 or E2 or E3…then H [CF(H,E)]

取最大的CF(Ei)作为总的前提可信度CF(E),E=E1∨E2∨E3∨….

结论可信度:

CF(H)=CF(H,E)×max{0,CF(E)} (10)

2.4 实例仿真

专家系统采用面向对象的程序设计语言VB6.0实现.在系统模型设计中,首先建立规则知识库,输入相关专家知识.当依次出现证据x12(开关状态1)、x23(主保护动作1)时,系统开始启用知识库中的规则进行推理.系统采用正向推理的方法,即从给定的一组前提出发,找出所有能推断出的结论.依此可找出与本次推理相关的规则,分别是

R1:if x12(0.5) and x23(0.6) then A1

R2:if x12(0.5) and x23(0.8) then B3

其中,位于每个证据后的数值表示了该证据支持该结论的可信度因子,由领域专家给出.根据确定性理论,在证据x12和x23下,结论H的综合可信度可由式(8)计算

同理,计算出结论B3的可信度值

可见,所求结论更加倾向于B3,经过专家系统推理,最后得出结论:当证据x12和x23出现时,出现B3故障.

3 结 论

系统具有快速反应能力,得出的诊断结果的准确性高,能够动态地处理系统输入的信息等优点.提出的系统故障的智能诊断专家系统模型,为解决应用与管理系统故障快速诊断定位提供了新的思路.该模型由于汇集了多个专家的知识和经验,最大限度地利用了专家的能力,占有的资料、信息多,考虑的各类组合比较全面,有利于提高诊断的可信度,为故障定位提供了科学依据.确定性理论方法直观、简便、准确,更适合于处理模糊型决策问题.系统采用了面向对象的程序设计语言VB6.0实现,人机界面友好,模块化强,为进一步开发打下了良好的基础.

摘要：基于专家系统的原理,模拟专家的思维活动,集众专家的领域知识,根据应用与管理系统问题特征,建立了故障智能诊断专家系统模型.该模型的知识表示使用了产生式规则形式,推理机采用了规则推理和不精确推理相结合的方法.在不确定性知识处理上,应用确定性理论建立了不精确推理模型.该模型通过人机交互功能及自学习功能,可自动获取和完善知识库中的知识,具有很好的实时性.

关键词：智能诊断,专家系统,不精确推理

参考文献

[1]安茂春.故障诊断专家系统及其发展[M].北京:计算机测量与控制,2008:58-62.

[2]王忠生.智能故障诊断与容错控制[M].西安:西北工业大学出版社,2005:47-49.

[3]武波,马玉祥.专家系统[M].北京:北京理工大学出版社,2001:90-92.

多变量机械故障诊断系统模型设计 第5篇

故障诊断技术是识别和确定设备运行状态的技术。故障诊断的关键是实现从故障征兆空间到故障空间的映射, 从而实现对故障的识别和诊断。传统的方法是采用基于符号推理的专家系统, 但是这种专家系统用于故障诊断时存在知识获取困难、组合爆炸和匹配冲突等难以克服的问题, 使其应用达不到期望的效果。本文主要提出了径向基 (RBF-Radial Basis Function) 多变量的神经网络专家系统, 它模拟了人脑中局部调整、相互覆盖接受域的多变量神经网络, 是一种局部逼近网络, 能以任意精度逼近任意非线性函数, 将其应用于机械故障诊断中, 实验结果表明该方法大大提高了诊断过程的快速性和准确性, 取得了较好的效果。

二、多变量神经网络专家系统的基本结构

多变量神经网络专家系统的目标是利用神经网络的学习功能、大规模并行分布式处理功能、连续时间非线性动力学和全局集体作用实现知识获取自动化;克服“组合爆炸”和“推理复杂性”及“无穷递归”等困难, 实现并行联想和自适应推理;提高专家系统的智能水平、实时处理能力及鲁棒性。神经网络专家系统的推理机制与传统专家系统的基于逻辑演绎方法推理机制不同, 它的推理机制为并行数值计算过程, 以正向推理。

三、多变量神经网络专家系统的控制原理

多变量控制系统 (MIMO) 属于复杂过程控制系统, 由于系统有多个输入和输出, 内部结构比较复杂, 往往存在一定程度的耦合, 常需要对系统进行解耦。通过对多变量非线性时变系统进行辨识, 获得系统辨识模型, 用该模型的预测输出来取代系统的实际输出, 再在此基础上进行PID参数在线自整定, 实现了系统的解耦控制。基于改进型RBF神经网络的PID控制器由两部分构成:PID控制器和改进型RBF神经网络辨识器。PID控制器直接对被控对象进行闭环控制, 3个参数根据辨识器提供的信息由梯度下降法在线进行整定;辨识器利用改进型RBF神经网络强大的非线性映射能力和快速、准确跟踪被控对象变化的优点, 获得PID参数在线自整定所需的Jacobin辨识信息 (即被控对象的输出对控制输入的灵敏度信息) , 适应了系统运行状态的变化。

四、多变量机械故障诊断模型的建立及设计

目前, 神经网络的大小只是根据需要来确定。多少个故障现象, 对应多少个输入节点;多少个故障部位, 对应多少个输出节点。中间层隐节点数量的选取不是固定的, 需要经过实际训练的检验来不断调整。在机械运行中轴承故障的监测与诊断一向是机械故障诊断技术中的重要内容。据统计, 约30%的旋转机械的故障是由于轴承的损坏所造成的。由于设计不当, 或零件的加工和安装工艺不好, 或轴承的服役条件欠佳, 或突加载荷的影响, 使轴承在承载运转一段时间后会产生各种各样的缺陷, 并且在继续运行中其缺陷还会进一步扩展, 使轴承运转状态逐渐恶化以致完全失效。因此, 为了说明问题, 现以7216圆锥轴承在试验台上所测取的数据进行特征参数选择试验。完好和有故障的轴承分别标记。试验是转速为1, 200 r/min, 轴承径向负荷为599.76 N/cm2, 轴向负荷为499.8 N/cm2, 采用截至频率为2 k Hz的低通滤波器对振动信号进行滤波处理, 轴承分别选用内圈故障、外圈故障、滚动体故障及完好的样品。特征参数依次为峰值MAX、有效值RMS、方差DAL、轴承外圈、内圈和滚动体特征频率幅值VOF、VIF、VBF, 对应6种输入。输出模式为:无故障 (0 0 0 0) ;滚动体故障 (0 0 0 1) ;内圈故障 (0 0 1 0) ;外圈故障 (0 1 0 0) ;经归一化处理后的部分学习样本如表1所示。

五、多变量故障诊断模型仿真结果与分析

基于三层BP神经网络的圆锥轴承故障诊断系统中输入层神经元节点数N为6, 输出层神经元节点数Q为4。由公式P= (N+Q) 0.5+L, 其中L为0到10间的常数, 可得隐含层神经元节点数P取3~13之间的数。引入对应于故障识别特征类型的标准训练样本集和对应于故障输出的标准样本集, 在输入/输出、网络学习率及其训练步长相同的情况下, 改变隐层节点数进行网络训练, 可以发现隐层节点数取12时神经网络的训练误差平方和最小。因此, 在一般情况下, 倾向于选取较小的学习速率来保证系统的稳定性。经过反复比较, 选取学习速率为0.1。横坐标为训练次数, 纵坐标为误差函数E (x) 。其中粗实线为指定误差精度0.000 1。LM算法在训练中能够迅速收敛避免陷入局部极小值;本例中该算法只用了11次迭代就达到了预定误差精度0.001并获得满意的诊断结果。而常规BP算法虽然经过64, 191次的迭代计算达到了预定误差精度, 但耗时太长, 收敛速度慢。

多变量神经网络训练完成后, 满足要求的故障诊断专家系统就以网络结构、权值、阀值的形式存在于网络中。将知识分布存储于每个神经元上, 学习效率高, 容错能力强, 富于联想, 对没有遇见过的故障也有良好的推理能力;即使输入部分故障现象不准确甚至是错误信息时, 系统进行综合判断, 也能给出较为理想的结果。当输入任意故障识别特征值时, 通过故障诊断专家系统, 即可判读轴承相应的故障类型。表2所示为6组检验样本故障特征参数值, 将其输入训练好的神经网络诊断模型, 得到的诊断结果如表2所示。从表中仿真结果可以看出:经网络诊断后, 可识别圆锥轴承内圈、外圈、滚动体的故障, 这和预先选定的轴承故障情况相符合, 允许范围内与实际故障一致。因此网络训练是成功的, 具有较高的诊断准确性。

六、结语

多变量故障诊断模型系统与传统的专家系统相比具有高度的容错性、鲁棒性、实时性和自适应性;同时机器可以自组织、自学习及联系记忆, 可在工作中不断学习、发展和创新。本文建立了一种新的机械故障诊断模型, 通过对仿真结果的分析和比较, 表明该算法极大地提高了运算速度, 只需经过几十次迭代便能获得预定的收敛效果, 同时具有很高的准确性, 达到了预期的效果。该系统经过适当的扩充和改造也可以适用于各种械故障诊断, 具有一定的应用价值。

摘要：本文对多变量机械故障诊断系统模型设计进行了研究, 在分析多变量故障诊断模型系统与传统的专家系统诊断的基础上, 提出了对多变量机械故障诊断系统模型的设计方案和实际运行, 结果表明该系统经过适当的扩充和改造也可以适用于各种械故障诊断, 具有一定的应用价值。

关键词：多变量,故障诊断,神经网络,系统模型设计

参考文献

[1] .吴凌云, 王华.BP神经网络专家系统在故障诊断中的应用[J].信息技术, 2003

标准故障模型 第6篇

串联故障主要是由导线与插座的连接点接触不良、导线断裂等原因而产生的连接性电弧故障[1,2]。串联电弧故障是引起电气火灾的主要原因之一。由于回路电流的有效值与负载正常工作时回路电流的有效值处于同一个数量级,且与负载性质、负载大小等因素有关[3],系统中常用的故障保护装置如熔断器、断路器、剩余电流保护器等对串联电弧故障起不到保护作用,因此串联电弧故障不容易被发现。如果不及时将其检测出来并切断电路,这种故障可能会引起电气火灾,危及到其他线路、电气控制系统和电源线路的功能,构成严重的电气火灾隐患[4,5]。

为了设计电弧检测系统,研制故障电弧断路器( AFCI) ,可以用阻抗模型来模拟电弧故障。阻抗模型是宏观上的电弧现象[6,7,8]。阻抗模型中,电弧可以简单地看成由电气电路中的元件和它的固有阻抗构成。本文改进的电弧模型是基于Mayr模型提出的,Mayr模型物理意义明确,表达式简练,能较好地描述电弧特性,对电弧的 定性分析 有着重大 意义[9,10]。但实际串联故障电弧发生时,开始阶段会有电晕放电,为将该问题考虑进去,对Mayr模型进行改进,使改进后的电弧模型能更准确地反映电弧发生全过程。在Matlab /Simulink仿真环境下模拟串联故障电弧发生的情况,通过与串联故障电弧实测工作数据的对比,验证了该改进模型的准确性和有效性。

2 现有的模型

电路中的电弧可通过Ayrto、Mayr和Cassic模型进行宏观描述,这些模型可以分为两种:

( 1) 阻抗模型: 计算电弧的等价阻抗值,电流和电压只是作为参考。

( 2) 动态模型: 通过分析电压和电流可以准确地描述电弧的反应机制[11,12]。

2. 1 阻抗模型

( 1) Ayrton模型: H Ayrton在20世纪末研究了空气中燃烧电弧,他有一个著名的公式,即电弧电压Varc是电弧电流Iarc与电极间距离d的函数关系:

式中,参数A、B、C和D可以通过经验获得。但这种模型具有以下局限性: 1它不能体现电压和电流暂态特性的标准; 2在电路中,它不能解释达到极点时放电是如何保持稳定的,而且该函数关系只对100A以内的电流有效。Ayrton模型作为Mayr模型的一个假设,Mayr将其简化为一个双曲线形式:

式中,Pout为损耗能量; V0为恒定电弧电压。

( 2) Mayr模型: 当电路中电流变为零时,检测放电的能量守恒。假设储存在电弧中的能量W与供给电弧的能量Pin和散出的能量Pout的差相等,即:

当Pout近似等于Pin时,电弧稳定,电弧的能量将不再变化。当电路供给电弧的能量大于电弧散出的能量时( Pin> Pout) ,电弧温度将升高,热游离加强,电弧阻抗Z有减小的趋势,电弧将复燃; 当Pin< Pout时,电弧温度将降低,热游离减弱,Z有增大的趋势。

Mayr模型假设电弧具有一个圆柱形气体通道的形状,其直径是恒定的,从电弧间隙散出的能量是常数,能量的散出是依靠热传导和径向扩散的作用,也就是说电弧温度随着离电弧轴心的径向距离和时间而改变,电弧阻抗Z为:

式中,Θ为电弧时间常数,取决于包括电极尺寸在内的几个参数; Pout主要取决于外界环境。

( 3) Cassic模型: Cassic认为,电弧具有圆柱形气体通道,其截面有均匀分布的温度。这条通道有明确的界限,即直径,直径以外其阻抗相当大。如果通过这个电弧通道的电流发生变化,其直径也随之变化,但温度不变,即认为电弧的温度在空间和时间上都是不变的。在工频电流波中,电弧电压梯度保持常数。因此,能量和能量散出的速度与弧柱横截面的变化成正比。能量的散出是由于气流或与气流有关的弧柱变形过程所造成的。电弧阻抗Z为:

式中,V为回路电压。

这种假设的模型认为,电弧现象与电路开断或闭合有关。但模型和真实情况有很大差异。Mayr和Cassic模型都是在不同的假定条件下,只考虑一方面的散热方式而得出的电弧模型,而实际上电弧能量的散出是以这两种假定结合起来的方式进行的,电弧能量的散出主要是通过对流和径向传导,对流散热决定于气流且与温度有关,它是影响弧柱直径的主要因素。传导散热是整个弧柱扩散的过程。将Mayr和Cassic模型改进后得到在Matlab中开发的黑盒模型[13]。

2. 2 动态模型

动态模型提供了一个对电弧逻辑的描述,这个逻辑是由电弧产生机理决定的[14]。

( 1) 指数-双曲线模型:

式中,I0为恒定电弧电流; 参数C和D可以通过经验获得。由式( 6) 可以看出指数-双曲线模型依赖于电流值( 即电流值的正负,电流值的增加和减少) 。

( 2) 二极管模型: 图1为传统的二极管模型[15],用来模仿电路中的电弧。它有两条电流通道,一条为交流电压正半周,另一条为负半周,增加了一个电弧阻抗Z。二极管模型只适用于电源电压和电弧电流没有延时的情况。

3 改进的模型

3. 1 电晕放电

通过一个高速摄影机观察电弧时,发现电弧有三个主要区域: 阴极电位降区域、弧柱( 电弧正柱) 、阳极电位降区域。电弧燃烧大致可分为三个阶段。第一阶段对应于电弧电压的正半周,第一个阶段结束时,电弧电流降为0,电弧熄灭。到第二阶段,电压变为负( 负半周) ,当反向电压达到重燃值时,放电过程重新开始。最初,电弧可以看成一个直径很小且基本不变的圆柱。从宏观来看,这种放电被称为电晕放电。实际上,所谓的电晕放电可以分成三个主要部分: 聚集、辉光放电和火花放电。电晕放电过程很短,因为放电的电流非常低( 大概10- 6A) ,电源电流( 10- 1A) 被考虑进了简单模型的模拟中。第三阶段,当电流达到一个定义的阈值时,放电突然变强烈,由于此阶段仍处于电弧电压的负半周,因此放电是反向的。

本文针对已有的电弧放电过程进行以下改进:

( 1) 从宏观来看,第二阶段和电晕放电非常相似,另两个阶段与反向的电弧对应。

( 2) 第三阶段向第二阶段的转化是一种电流的状态,简单二极管模型必须改进,因为二极管只对电压条件敏感而对电流不敏感,说明二极管只能和电阻负载一起工作。

( 3) Mayr模型只能用于描述电弧阶段。因此它需要改进以便能将电晕放电考虑进来。

3. 2 模型说明

本文提出的改进模型是利用阻抗模型( Mayr和Ayrton模型) 求出对应的动态模型( 二极管模型) 参数。改进的模型是将电晕放电阶段考虑在内并与Mayr模型描述的电弧阶段相结合,完整描述了电弧发生的全过程。电晕电流远低于电弧电流,可以将这种放电近似看成使周围环境变热的漏电,其可以通过阻抗Zc来模拟。所以故障电弧阻抗Z可以写成Mayr模型的电弧阻抗ZM和改进模型的电弧阻抗Zc之和:

如果Zc和Pout不变,并且Pout等于Pin,则有:

通过Mayr对Ayrton简化的双曲线方程式( 2)和改进的方程式( 10) 可以画出改进模型,如图2所示。图2中的二极管不能看成是传统的二极管,它的阈值IS是一个很小的电流。电流阈值代表了从电晕放电向电弧放电的转化。放电过程中电流阈值可能是变化的,并且模型中定义了燃弧开始的电压值。逻辑上,当电弧电流在 - IS到 + IS之间时,二极管不导通,但是在这个区间内,会出现电晕放电。当电弧电流在 - IS到 + IS时,阻抗Zc应接入电路中。电路的电源满足式( 2) ,用和二极管串联的电压源作为Ayrton模型中的恒定电弧电压V0。根据图2在Matlab中建模仿真。

4 实验检测

搭建串联型故障电弧实验平台,使其能够模拟串联型故障电弧发生过程。实验装置电路图如图3所示,其中电弧发生装置如图4所示。

电弧发生器是电弧实验平台的最重要组成部分,电弧发生器由固定电极和移动电极组成,两电极相互接触时电路应该完全闭合。进行电弧故障实验时,可通过步进电机横向调节以控制可移动电极,当其与固定电极分离至一定的间隙时,电弧就会产生。有研究表明,电弧的产生主要受放电间隙的大小以及放电间隙两端的电压率影响。由于低压交流线路电压相对较低,所以试验中放电间隙的选择至关重要。放电间隙过小,很容易产生电火花,却难以拉成电弧; 放电间隙稍大,会没有放电反应。经重复实验,在放电间隙大约在0. 2mm左右产生了电弧放电。

仿真对比波形如图5所示,与Mayr电弧模型的仿真结果有所不同,电弧开始时,电晕放电已完成,电流跳跃之后通过负载来达到稳定,在电流过零时,改进模型能够体现出电晕放电。图6为仿真和实测电流波形的对比结果,不难看出,利用本文所提出的新模型仿真出来的曲线与实测的电流曲线基本一致,改进模型弥补了Mayr模型的不足之处。在电流平肩处,Mayr模型不如改进模型准确。图5中的故障电弧电流仿真波形是模拟发生稳定故障电弧的结果,而在实际应用中,电弧都是随机零星出现的。

5 结论

基于免疫原理的故障检测与诊断模型 第7篇

多年来, 生命现象和生物的智能行为一直为人工智能研究者所关注。免疫系统的主要功能就是在线检测和杀伤来自生物体内和体外的抗原。人工免疫系统 (AIS) 是受生物免疫系统启发, 通过学习生物免疫系统的功能、原理及特征并结合相关计算方法与理论而提出的一种智能计算方法。人工免疫系统具有强大的信息处理能力, 具备“自己—非己”识别能力。再者, 免疫系统与神经网络系统一样, 是一个高度的并行处理系统, 具有学习能力、记忆能力等, 这些能力协调激励、多样性、适应性等, 将对故障诊断领域的研究提供新思想和新方法。

基于免疫机理提出一种用于故障检测与诊断的模型, 并讨论其具体算法, 最后通过对旋转机械故障进行仿真研究来验证其有效性。

1 基于免疫原理的故障检测与诊断模型

目前, 免疫模型在故障诊断领域已有所突破, Ishiguro[1]将免疫网络模型用于在线设备系统故障诊断取得了很好的效果;Guan-Chun Lui[2]等人研究一种基于免疫模型的故障诊断方法, 该诊断方法包括基于免疫模型辨识、故障检测和故障隔离与分类。由于基于人工免疫系统的应用并无统一和标准的框架可循, 现主要结合人工免疫系统相关原理和故障诊断[4]的特性, 提出一种基于免疫原理的故障检测与诊断模型。该模型具体实现算法如下:

(1) 判断待检抗原Ag是否与自我集合元素As匹配, 采用欧几里德距离匹配原则, 当dEC>Dy说明有故障发生。

其中:

dEC为欧几里德距离;

Dy为阈值。

(2) 对异常状态的抗原, 根据各记忆抗体集的匹配阀值Do判断其是否与记忆抗体集Ab匹配, 如与一个及以上记忆抗体集匹配, 则根据最大隶属度原则诊断故障类型。抗原隶属于某一故障模式j的隶属度。

ηj=Cj/Nj (2)

其中:Cj为故障模式j下记忆抗体集中与抗原匹配的抗体数;

Nj为故障模式j下记忆抗体集中抗体总数。

(3) 如待检抗原与已知记忆抗体集都不匹配, 则将抗原再与检测器集合匹配, 如匹配将其加入到记忆抗体集中, 如不匹配检测器集合再经克隆变异, 产生新的抗体与抗原匹配, 当亲和力Aff (Agl, Abl) ≥Do时, 抗体Ab产生q个克隆抗体。

其中:

Aff (Ag, Ab) =[1-dEC (Ag-Ab) ]2 (3)

为下取函数,

Do为阀值。

(4) 对q个抗体进行高频变异, 变异公式如下:

Abnew=Abold-α (Abold-Agi) (4)

式中:Abnew为变异后的抗体;

Abold为变异前的抗体;

α=‖Agi-Abold‖为学习率。

(5) 如最终与抗原匹配, 则记录该抗原, 并提请专家人工分析。如专家确诊为新抗原, 则将其加入训练抗原集, 进化产生仅针对此类抗原的新记忆抗体集, 以实现记忆抗体库的整体进化、更新。

(6) 为解决“死循环”问题设置了最大循环次数Nmax, 当克隆变异次数达到最大循环次数仍无法识别输入抗原时, 则认为该抗体群对抗原的识别失效, 循环终止并且清除所有子代抗体。

(7) 最后将匹配的新抗体提请专家处理并加入到记忆抗体集合中, 同时更新检测器集合。

2 仿真研究

旋转机械的故障[3]有很多种, 现以其典型的三种故障对免疫模型进行验证, 三种故障为:不平衡, 不对中, 转子轴向磨擦。以旋转机械的振动频率数据为特征参数, 每个样本由不同时间加入随机干扰的9个振动频率数据采样值组成, 训练数据为10个正常样本, 3个不平衡故障样本, 3个不对中故障样本, 3个转子轴向磨擦故障样本。对数据样本进行归一化化处理, 通过正常样本产生自体集合和检测器集合, 然后以故障训练数据作为抗原产生识别和表示抗原结构的记忆抗体。算法参数设置如下:阈值Dy=0.5;阀值Do=0.8;最大循环次数Nmax=10;记忆抗体个数Nj=30。最后采用本文提出的免疫方法对正常工作状态以及3种故障状态进行诊断。表1中为部分测试数据及诊断结果, 包括2个不平衡故障样本x1、x2, 2个不对中故障样本x3、x4, 2个转子轴向磨擦故障样本x5、x6。

由表1可知诊断结果准确, 表明基于免疫原理的故障检测及诊断模型具有较好的诊断效果, 并且该模型通过训练较少的故障样本来获得有效的记忆抗体, 说明该方法也适用于故障数据难以获取的小样本故障诊断。

结语:

结合故障诊断的特性, 提出了基于免疫原理的故障检测和诊断模型。该方法具有自学习、自组织、免疫记忆和不断更新的特点, 对故障诊断领域具有较广泛的适用性, 用该方法对旋转机械故障进行仿真研究, 结果表明选择合适的参数能使该模型具有良好的异常监测与诊断能力、自学习能力, 在机械故障诊断领域具有良好的应用前景。

参考文献

[1]Ishiguro A, Watanabe Y, Uchikawa Y.Fault diagnosis of plant systems using immune networks.In:Proc IEEE International Confer-ence on multi-sensor Fusion and Integration for Intelligent Systems, Las Vegas, NV, 1994:34-42.

[2]Lui Guan-chun, Cheng Wei-chong.Immune model-based fault diagnosis[J].Mathematics and Computers in Simulation, 2004, 7:5-6.

网络故障管理的贝叶斯模型参数学习 第8篇

贝叶斯网络也被称为信念网络或者因果网络,是描述数据变量之间依赖关系的一种图形模式[1]。贝叶斯网络表现为一种赋值的复杂因果关系网络图,网络中每一个节点表示一个事件,各节点之间的有向弧表示事件发生的直接因果关系[2]。

在研究网络故障诊断方面,贝叶斯网络能集成定性和定量信息,具有充分利用先验信息,发挥学习作用的优点[3]。但Bayesian网的精确推理是NP难题[4],并且其近似推理也是NP难题[5]。例如,故障征兆节点有n个父节点,就需要2n个条件概率;同时在现实条件下很难搜集几种因素相互作用可能产生的结果。在确定贝叶斯网络有向弧的问题上,需要一定程度的简化。

我们可以将Noisy-OR、Noisy-AND节点模型组成的贝叶斯网络应用于网络故障诊断。Noisy-OR、Noisy-AND节点模型将规则库直观地映射成一个开始学习的初始网络,通过参数的学习和修正,实现了诊断知识的不断完善,并具有精确的语义和良好的可理解性[6] 。

2 Noisy-OR/AND模型

2.1 Noisy-OR节点

Noisy-OR节点和逻辑OR相似。当所有前提条件(Ni)都为“假”时,Noisy-OR节点(Nj)也为“假”。所不同的是,如果有一个以上前提条件为“真”时,Noisy-OR节点并不一定为“真”。我们定义参数cij来表示前提条件Ni取真时对Nj取真的认可度。给定网络中各节点的信任度和每一条连接的认可度,可以用下面的公式表示Noisy-OR节点的信任度:

2.2 Noisy-AND节点

Noisy-AND节点的定义是:当所有前提条件(Ni)都为“真”时,Noisy-AND节点(Nj)才为“真”,Noisy-AND节点(Nj)的一个前提条件(Ni)为“假”时,并不表示该节点的一定为“假”。定义参数cij来表示前提条件Ni取假时对Nj取真的否定度。下面的公式表示Noisy-AND节点的信任度:

3 参数学习

3.1 学习算法

借鉴用于神经网络的反向传播算法,可以推导贝叶斯网络的参数调整梯度公式如下[7]:

其中η是学习率,δj是对于节点Nj的误差。对于输出节点,δj=ζ(Nj)-P(Nj),其中ζ(Nj)是对于这个学习样本在Nj的期望值,P(Nj)是这个学习样本在目前条件下的计算值。对于隐层节点Ni,从子节点Nj反向传播到Ni的误差:

3.2 交叉验证方法

在网络训练过程中,当训练样本造成的训练误差随学习循环次数增加而逐次降低,由测试样本同步测试网络训练品质时,发现测试误差曲线在某处停止下降,并反转向上增加,即产生了过度训练现象,如图1所示[8]。

根据输入节点的个数和样本数量,可以采用k-折交叉验证法(k-fold cross validation)来获得学习循环的最适合停止点。在N个样本中随机选取R个(R<=N),均分为k组。轮流选择第i组作为测试样本,剩余k-1组作为训练样本。每次训练后,用测试样本计算训练结果的平均误差。在获得第i组的最小平均误差时停止训练,并记录训练次数mi。k组样本都作为测试样本后,mi的平均值m就可以作为N的学习次数。

4 应用实例

在实际应用中,考虑如图2所示的网络。这是一个具备多种接入方式的呼叫中心中应用层各设备之间的逻辑关系图。PBX(A)、传真服务器(D)、短信网关(B)、Web服务器(C)分别接入话音、传真、短信、Web呼叫,并递交CTI服务器(G)处理;CTI服务器将呼叫分发到普通座席(I)和VIP座席(J);普通座席通过访问本地数据库(E)处理呼叫;VIP座席则需要通过应用服务器(H)访问本地数据库(E)和VIP数据库(F)。相应贝叶斯网络的拓扑如图3所示,设定工作正常为“假”(0),发生故障为“真”(1),则隐层节点G、H为Noisy-OR节点,结果结点I、J为Noisy-AND节点。

经过统计,将得到的50个故障样本及相应输出点期望值输入,前3条输入如表1所示。

随机选取cij的值,采用5折交叉验证法,选取学习率为0.1,得到平均学习次数为288次。再将所有样本学习288次,获得的贝叶斯网络权值如图3标注。

当发生故障时,可以根据故障体现的输出节点状况和原因节点发生故障的概率,采用贝叶斯方法推导出在当前情况下,哪些节点发生故障的概率更高,进行有针对性的排查,提高故障定位的效率。在实际应用中,原因节点的故障率分别为:P(A)=0.0001,P(B)=0.0002,P(C)=0.001,P(D)=0.0005,P(E)=0.0009,P(F)=0.0005。当J发生故障时,推断出VIP数据库发生故障的概率最高,与实际情况相符。

5 结论与展望

本文对网络故障管理中的贝叶斯模型进行了研究,应用Noisy-OR/AND模型和反向传播算法建立了基于某个呼叫中心的网络故障管理模型,结合k-折交叉验证方法从统计数据中快速地完成贝叶斯网络的有向边参数学习。在故障发生时得到了验证。

参考文献

[1]冀俊忠,刘椿年,沙志强.贝叶斯网模型的学习、推理和应用.计算机工程与应用,2003,39(5):24-27.

[2]Neapoi Itan R E.Probabilistic reasoning in expert systems[M].New York:Wiley,1990.

[3]王华伟,周经伦,何祖玉,等.基于贝叶斯网络的复杂系统故障诊断.计算机集成制造系统,2004(2).

[4]Cooper G.Probabilistic inference using belief networks is NP-hard.Ar-tificial Intelligence.1990,42:393-405.

[5]Dagum P,Luby M.Aproximate probabilistic inference in Bayesian net-works in NP hard.Artificial Intelligence,1993,60:141-153.

[6]霍利民,朱永利,苏海锋.基于贝叶斯网络的电网故障诊断新方法.华北电力大学学报,2004,31(3):30-34.

[7]Sowmya Ramachandran,Raymond J Mooney.Revising Bayesian Net-work Parameters using Backpropagation[C].Proceedings of the1996IEEE International Conference on Neural Networks,Washington D.C.,1996:82-87.