模糊故障范文（精选10篇）
模糊故障 第1篇
1 故障智能诊断系统架构
雷达故障智能诊断系统拟采用基于故障树分析和模糊推理相结合的专家系统结构。故障树分析法 (FTA, 即Fault Tree Analysis) 是一种综合评价系统运行可靠性和安全性的图形演绎法, 常用于系统的故障分析、预测和诊断。
故障智能诊断专家系统主要由知识库、数据库、推理机、知识获取机制、控制模块、监测数据模块、特征获取模块、管理系统和人机交互界面等部分组成, 其架构设计如图1所示。
在进行故障诊断时, 系统首先接收各设备的BIT信息, 获得设备当前的工作状态, 同时将信息存入综合数据库中, 作为已知事实, 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;同时将所有接收到的状态信息输出至控制模块。控制模块将监测模块给出的数据送人机接口进行显示, 同时根据获取的故障状态信息, 激活推理机制, 针对综合数据库中的当前信息, 将综合数据库中的事实作为证据, 识别和选取对当前问题求解有用的知识, 使用知识库中的知识规则, 运用基于合成运算的推理方法进行模糊推理, 得到发生故障的部位和设备。
2 建立基于故障树分析的知识库
在雷达故障智能诊断专家系统中, 以各分系统故障为顶事件建立故障树。对故障树进行分解, 找出所有最小割集到顶事件之间的逻辑关系, 将故障树转化为产生式规则的形式。故障树转化为产生式规则的3条准则如下:
准则1:故障树中子节点事件以“与”关系导致父节点事件的发生, 则只对应一条规则。
准则2:故障树中子节点事件以“或”关系导致父节点事件的发生, 则有几个子节点, 就对应几条规则。
准则3:如果是以最小割集来转化为规则, 则每个最小割集对应一条规则。
采用产生式规则和模糊数学结合的模糊产生式规则来表示知识。模糊知识库中模糊产生式规则的一般表示形式为:
If X1 and X2 and…and Xm then Y{CF}
其中X1, X2, ..., Xm为m个故障原因, Y为故障特征, CF为确定因子, 表示m个故障出现时故障特征出现的可信度, 也即X1, X2, ..., Xm与Y的关系强度。
将所有从故障树分析中获得的产生式规则进行模糊化, 并按照一定顺序存入模糊知识库中, 完成模糊知识库的构建。
以DAM为例, DAM中的发射通道和接收通道故障可直接导致雷达性能的下降, 对于DAM发射通道和接收通道的故障诊断和隔离尤其重要。如图2所示, 按照上述方法, 发射通道故障的原因主要有4个, 分别是分布式电源失效、功率管失效、变频电路增益小、数字产生输出信号小等。其中故障特征各不相同, 分布式电源失效特征可利用电源的监测数据进行分析, 如分布式电源电压、电流的实时采集, 对实际故障电路进行定位和隔离。
3 故障模糊推理
在故障诊断过程中, 能够得到的信息主要是装备的各种故障特征, 通过故障特征分析判断引起故障的原因。
推理机首先根据输入的特征激活隶属度大于规定阈值的特征事实, 得到故障特征向量Y。然后调用基于合成运算的推理方法进行模糊推理, 求得故障原因向量X。最后按最大隶属原则确定可能的故障原因, 采用最大隶属度阈值原则对故障原因向量进行处理, 与给定阈值水平λ∈[0, 1]比较, 判断故障特征具有与之对应的故障原因。
4 维修辅助设计
维修辅助是指用户在系统监控席, 通过访问监控处理单元请求获取雷达状态信息、系统运行参数、设备工作中间数据, 利用基于专家系统的故障智能诊断系统分析结果, 进行多信息综合故障判断;同时建立交互式电子数据平台接口, 为维修人员提供智能化的交互式操作使用、排故引导和维护过程信息。维修辅助原理如图3所示。
在图3中, 维修辅助系统以交互式电子数据和雷达状态信息数据库为核心, 两者通过数据接口进行交互, 实现雷达保障信息管理, 以数据库为核心对雷达整机、单元、组件的维修、更换和工作等信息进行管理。维修辅助的过程如下:通过获取状态数据、测量数据, 由基于专家系统的故障智能诊断系统, 诊断出雷达发生故障的单元, 通过交互式电子技术手册平台给出交互式的故障信息和排故指导, 对雷达维修手册进行交互式浏览, 查阅雷达维修的知识;对有关维修工具信息, 需更换的零部件信息, 以及维修工艺信息, 依据雷达各分系统结构、总体拆装顺序关系, 按照维修的需要, 对相关装配单元的拆装顺序关系进行描述, 提供直观的维修与拆装操作工艺图片, 使维修操作简易化。
5 结语
针对现代雷达的技术特点, 本文结合当前的雷达故障诊断系统的现状, 提出了一种基于故障树分析和模糊推理的雷达故障智能诊断系统设计方法。该系统是结合雷达设计专家和使用专家的经验, 设计的一种简便而准确的故障诊断系统。通过使用该系统, 雷达操作和维护人员可以快速的对雷达故障进行排除或者更换故障部分, 从而减少逐一排查故障的繁琐动作, 提高操作人员排除故障的效率, 缩短排除故障时间。
参考文献
[1]丁鹭飞.雷达原理 (第4版) [M].北京:电子工业出版社, 2009.
[2]刘勇等.基于故障图模型的故障诊断方法研究[J].小型微型计算机系统, 2006 (9) :1741-1744.
模糊故障 第2篇
随着科技的进步和各种智能故障诊断技术的应用,传统的飞机维修方法已经不能满足现代战争的需求.无论是传统的视情维修还是预防性维修都有其内在的缺点,传统的视情维修主要是依靠维护人员的.经验以及规程对装备进行检测,容易造成漏检;而预防性维修以预防为主,容易造成不必要的拆装,不仅增加了维护人员的工作量,还会影响装备的使用寿命.
作 者：田宝杰 曾博 卓斌 王卫超 作者单位：田宝杰,曾博,卓斌(94170部队)
王卫超(93802部队)
模糊故障 第3篇
关键词：柴油机；模型；自适应模糊推理系统；梯度下降算法
自适应神经模糊推理系统（ANFIS）是一种将神经元网络与模糊逻辑有效结合的、科学的推理系统结构，由于它具备任意精度迫近相应非线性函数的能力，因此拥有推广能力较强以及收敛速度过快等诸多特点。
1.故障诊断模型及其分析方法
本文结合ANFIS来构建柴油机故障诊断模型。
文章假设有一个为n维空间的样本集，并包含N个样本数据点：
Xi=[X（i），y（i）]
公式里，x=（x1，x2，...xn），其中n代表着样本数据维数；y则对应输出。
西方著名学者Jong提出的相应ANFIS，其实是Sugeno型模糊系统，对于典型的两个输入y以及x，其单输出?的一阶Sugeno模型系统具备以下两种规则：
I? x is A1 and y is B1 then f1=P1x+q1y+r1
? x is A2 and y is B2 then f2=P2x-q2y+r2 （2）
ANFIS的结构可分为5层
1.1.输入变量模糊化，此外输出与模糊集隶属度相对应。以下列节点A1为例，利用高斯函数进行传递函数，具体表示为：
Qj=μA1（x）=exp[-（xj-dij）/ ] （3）
其中公式中， μA1代表着隶属函数：xf（j=1.2）为节点j的有效输入： σij、dij分别代表着隶属度函数宽度以及中心，又被称作前提参数；其中i代表着隶属度函数所在的实际层数，即（i=1），而j则代表着层中的有效节点数。因此可以将A1看成是与该节点函数值有关的语言变量。
1.1.1.通过相应的乘法规则来将每条规则使用度进计算出来：
O2，i=ωi=μ A1（x）·μBi（y） i=1.2 （4）
其中该层的相应节点都将其标记成为II固定节点。
1.1.2.计算适用度归一化值
O3.i= =ωi /S， S= i=1，2 （5）
其中该层所有节点都可标记成为N的固定节点。
1.1.3.对每天规则输出进行计算
O4，i= ?i i=1，2 （6）
通过重心法加权求和，其中，?i中的ri、qi以及pi为结论参数，其中每个层的节点都可看作是自适应节点。
1.1.4.对模糊系统全部输入信号的整体输出进行计算
O5，i= = ?i/S i=1，2 （7）
结论参数以及前提参数均为未知参数，通过使用相应的混合算法训练ANFIS，能够依据特定指标获得该类参数值。从而构建该模糊模型。
1.2.参数优化
首先，对前提参数进行固定，采取线性最小二乘估计算法对神经网络的相应结论参数进行优化，通过上述公式（2）—（7）中，可以将系统总输出显示成为结论参数线性组合，也就是：
?=（ X）Pi+（ Y）qi+ ri+（ X）P2+（ y）q2+ r2=φ·D
其中，公式中{p1，q1，r1，p2，q2，r2}组成了列向量为D；且 φ、D、 ?的矩阵。它的维数实际为P*6、6*1、P*1；且P为相应的训练数据组数。
如果将误差指标函数设定为J（D）=1/2|| ?-φD||2，在依据相应的最小二乘法原理，确保J（D）达到最小值，所以：
D=[φTφ]-1φT ?
对参赛进行优化的第二步就是，结合固定结论参数对误差进行计算，并使用帝都下降误差对前提参数进行训练。
通过定样本数据，对相关优化步骤进行重复优化，直至确保误差符合相应要求或者达到了最大训练次数。
2.柴油机故障诊断实例
2.1.训练样本与测试样本
文章以常见的190A柴油机活塞-缸套磨损故障为例，对其在几种活塞裙部-缸套间隙下，实施故障诊断。由于该机身在运行过程中获得了相应的24组加速度信号，因此可以提出故障特征频率中的相应功率谱以及总功率参数来作神经网络诊断模型中的测试样本以及训练样本。
在对ANFIS诊断模型进行构建时，应选择高斯型隶属度函数。此外，为了简化模型，则利用减法聚类法对相应的训练数据空间实施非线性划分，并生成一个有效的sugeno模型作为相应的模糊推理系统结构。同时选择使用混合学习算法来对模型参数进行优化。
ANFIS模型可以全部检验样本进行正确有效分类，而且确保所输出的结果值稳定，其实际诊断值和识别值得比较如图6所示。通过相应的计算诊断识别得出，误差最大为10.16%，误差最小为0.115%，其平均误差可达2.26%。其识别精确度高达97.74%。由此可见故障类型的实际值恰好与识别值相吻合，表明训练后，构建的ANFIS模型具备较强的故障诊断能力。
总结：
当前，柴油机作为机、电液一体化的复杂系统，运用先进、合理的故障诊断技术来诊断和了解柴油机自身的工作性能，并对其内部各部件运行状况进行及时判断，为日后进一步研究和探讨柴油机故障诊断技术提供了一定理论支持。
参考文献：
[1] 曹政才，赵会丹，吴启迪. 基于自适应神经模糊推理系统的半导体生产线故障预测及维护调度[J]. 计算机集成制造系统. 2010（10）
[2] 于希宁，程锋章，朱丽玲，王毅佳. 基于T-S模型的自适应神经模糊推理系统及其在热工过程建模中的应用[J]. 中国电机工程学报. 2006（15）
[3] 武星星，朱喜林，杨会肖. 自适应神经模糊推理系统改进算法在机械加工参数优化中的应用[J]. 机械工程学报. 2008（01）
变速箱故障模糊诊断的研究 第4篇
关键词：变速箱,特征参数,模糊诊断
变速箱是机器的重要组成部分。由于机器特殊运行条件和运行环境,使得变速箱中齿轮副、轴、轴承等常发生故障。变速箱的故障会引起机器振动,产生噪声,并引起机器故障。据国外资料统计,由于齿轮失效引起机械设备故障占10.3%。因而随着汽车技术的发展,对变速箱实施故障诊断,显得就尤为重要。同时,齿轮及变速箱是机械设备中最广泛使用的一种通用传动零部件,也是一种易损件。在有齿轮装置的传动机械中80%的故障与齿轮的故障有关,在旋转机械中齿轮的失效占其故障的10%左右。变速箱的故障将直接影响设备的安全可靠运行,降低加工精度和生产效率。它的维修费用占设备维修费用的30%~50%以上。
1 变速箱产生振动和噪声的机理
齿轮可以看成是以齿轮为弹簧、以齿轮本体为质量的振动形态。由于齿轮刚度具有周期性变化的性质,制造装配误差的存在以及扭矩的变化所形成激振力的作用,齿轮会产生圆周方向的扭转振动。又由于轴、轴承和轴承座的变形或齿向误差的影响,这一扭转振动将同时诱发径向和轴向的振动。当振动通过轴承和座孔传到箱体时,箱体壁将产生振动并激发空气的振动而产生噪声。
2 齿轮振动分析
若以一对齿轮为研究对象,如果忽略齿面上摩擦力的影响,则力学模型如图1所示,图中I1、I2表示主被动齿轮的转动惯量;θ1、θ2表示主被动齿轮的转角;r1、r2表示主被动齿轮的基圆半径;K表示齿轮副啮合刚度;m1、m2表示主被动齿轮的质量;x1、x2表示主被动齿轮的位移。
其振动方程为:
式中Mr—齿轮副的等效质量,Mr=m1·m2/(m1+m2);x—沿作用线上齿轮的相对位移;C—齿轮副啮合阻尼;K(t)—齿轮副啮合刚度;E1—齿轮受载后的平均静弹性变形;E2(t)—齿轮的误差和异常造成的两个齿轮间的相对位移。
由上式可见,齿轮在无异常的理想情况下亦存在振动,且振源来自两部分:一部分为K(t)·E1,它与齿轮的误差和故障无关,称为常规啮合振动;另一部分为K(t)·E2(t),它取决与齿轮的啮合刚度K(t)和故障函数E2(t)。啮合刚度K(t)为周期性的变量。可以说齿轮的振动主要是由K(t)的这种周期变化引起的。K(t)的变化可由两点来说明:一是随着啮合点位置的变化,参加啮合的单一齿轮的刚度发生了变化;二是随参加啮合的齿数在变化。因此,可以证明,啮合刚度K(t)是时间t和距离X的函数。并且齿轮刚度在单齿啮合和双齿啮合的情况下差别很大,几乎是矩形周期函数。
由于齿轮的啮合刚度K(t)是随参与啮合的齿数,即随啮合系数而变化的,一个矩形波可以分解为许多正弦波之和。在这些正弦波中,有基频fz、高频2fz、3fz等。如果故障函数E2(t)也含有频率为fz的分量,则齿轮的振动谱就是以该基频和高次谐波组成的谱。因此,啮合频率的fz在变速箱的故障诊断中具有重要的意义。
3 变速箱齿轮故障特征的提取
故障特征的提取是故障诊断中非常关键的一步,故障特征的提取的好坏对故障诊断结果的正确与否有直接的影响。通过对齿轮的故障诊断参数的分析,提取齿轮的故障特征。
在振动诊断技术中常用的诊断参数有两类:一是类有量纲诊断参数,即与设备运行参数(设备的载荷、工作速度等)有关的参数;一类是无量纲诊断参数,即对设备运行参数的变化不敏感,对故障信息反应敏感的参数。
齿轮在实际工作中,工作负荷是变化的,工作速度也存在着波动。因此研究无量纲参数对齿轮故障诊断的关系更有意义。齿轮的故障诊断参数属于无量纲参数,可分为幅域参数和频域参数。
3.1 幅域参数。
幅域参数包括波形因子、峰值指标、峭度指标、裕度指标和脉冲指标。这些参数的变化只取决于齿轮振动信号幅值的概率密度函数。齿轮状态正常时,概率密度函数接近于正态分布,小幅值振动的概率大,大幅值振动的概率小。当齿轮的状态发生变化时,振动冲击加大,振动信号的能量增加,这使大幅值振动的概率增大,小幅值振动的概率减小,概率密度函数发生了变化。幅值参数反应了概率密度函数的变化,也就反应了齿轮故障的变化。
3.2 频域参数。
频域参数包括莱斯频率、谐波指标、频率重心和频域方差。这些参数是根据齿轮振动信号的功率谱计算得来的。其中莱斯频率和频率重心一样,能反映谱图中心的变化,只不过莱斯频率的权函数重一些,高频分量的变化对莱斯频率影响较大。齿轮状态正常时,功率谱有一基本稳定的能量分布。当齿轮出现故障时,由于故障对振动的影响,功率谱能量分布发生了变化,频率分量增多。这样,谱图中心及形状也相应发生变化。频率重心能反应谱图中心的变化,谐波指标和频域方差表示谱分散程度和谱宽,能够反应谱图形状的变化。
3.3 隶属函数的确定。
应用模糊数学解决实际问题时,必须解决模糊概念建摸的基础问题,即确定其隶属函数。由于隶属函数与所研究的实际问题的自然属性密切相关,极大地依赖于实际背景,所以,隶属函数具有多样性和对背景的敏感性。尽管如此,仍然可以肯定的是:人类长期积累起来的丰富的领域知识以及大量的定性信息将有助于隶属函数的有效确定。这就是说,通过分析这些经验和知识的特点,可知隶属函数的构造和隶属度的确定仍然是有规律可循的,尤其是在某个具体的研究领域内表现得更为突出。根据以下原则确定隶属函数。
(1)论域的确定。根据对齿轮的故障诊断参数的分析,齿轮故障症状模糊集的论域选为齿轮的故障诊断参数指标。(2)隶属函数的结构。对于确定的论域,诊断参数太小时不作考虑,而只有诊断参数偏大时才引起齿轮故障。因此,隶属函数的整体结构应选择偏上型。(3)选取隶属度为1和0的论域区间。通过对实验数据的分析,应用Matlab语言在计算机上总结出隶属度为1和0的元素区间,即取这些实验数据的极值。(4)过渡带的确定。根据齿轮的故障特点,采用线性过渡。
式中u1(x),u2(x)—隶属函数;a1,a2—常数。
3.4 故障模糊模式识别与模糊综合评判。
3.4.1 故障模糊模式识别。
在故障诊断的实际问题中,有些诊断对象的故障、故障原因、征兆是明确、清晰和肯定的,即模式是明确、清晰和肯定的。而有些诊断对象的模式带有不同程度的模糊性。具有“模糊模式”的故障诊断问题,可以用“模糊模式识别”方法来处理。采用最大隶属原则进行模糊模式识别。
所谓最大隶属原则是一种更直接的识别方法。设U是一个论域,识别模板是U上的模糊集的一个集合{uA1(u),uA2(u),…,uAn(u),…},被识别对象是论域U的一个元素u∈U,若uAk(u)=max{uA1(u),uA2(u),…,uAn(u),…},则认为u相对地最可能隶属于模糊集Ak,即被识别为Ak。这种直接法计算简单,困难在于如何客观地建立模板所对应的隶属函数uAi(u)(u∈U,i=1,2,…)。
3.4.2 故障模糊综合评判。
故障的模糊综合评判就是应用最大隶属原则,根据各故障原因与故障症状之间的不同程度的因果关系,在综合考虑所有症状的基础上,来诊断设备发生故障的可能原因。
(1)模糊关系矩阵的确定。首先对故障集Y中的故障yi(i=1,2,…,m)做单故障评判,确定该故障对征兆xj(j=1,2,…,n)的隶属度(可能性程度)rij,这样就得出第i个故障yi的单故障集:
它是征兆集X上的模糊子集。这样m个故障的评价集就构造出一个总的评价模糊关系矩阵R。
R即是故障论域Y到征兆论域X的一个模糊关系,uR(yi,xj)=rij表示故障yi对征兆xj的隶属度。建立故障诊断系统通过对选取的诊断参数隶属度的计算,得到变速箱模糊故障模糊诊断系统模糊关系矩阵。
(2)待检模式向量的确定。将待检的故障特征参数值带入相应的隶属函数中,求出不同故障症状的隶属度,从而得到待检模式向量:
根据上文对齿轮故障诊断特征参数的分析,选取具有充分有用信息的故障诊断特征参数向量作为待检模式向量,即构成齿轮故障症(征兆)状集X:
式中x1—表示峰值因子C;x2—表示脉冲因子I;x3—表示裕度因子L;x4—偏态因子P;x5—表示峭度K。
(3)故障诊断模糊综合评判模型的选择。在模糊综合评判中,模糊合成运算有无穷多种。在故障诊断的实际应用中必须选择合适的模糊综合评判模型,否则会得出不合理的诊断结果。在变速箱故障诊断中,提出下面的模糊综合评判模型,通过对大量的实验数据的分析,得到了合理的诊断结果。综合评判模型如下:
从上式可以看出,该模型综合考虑了各个故障对每个征兆的影响,避免出现待检模式向量权值中最大者都小于关系矩阵中的元素,造成各征兆得出的诊断结果都不会起作用,只有权值对诊断结果起了决定性作用。
(4)模糊综合评判。当模糊向量X和模糊关系矩阵R为已知时,做模糊变换来进行模糊综合评判。模糊关系方程为:Y=X。R=(y1,y2,…,yi)
Y中的各元素yi是在广义模糊合成运算下得出的运算结果,其计算方式为:yi=(x1∨r1j)塥(x2∨r2j)塥…塥(xm∨rmj),j=1,2,…,n
简记为模型M(∨,塥)。其中∨为广义的模糊“与”运算,塥为广义的模糊“或”运算。
Y称为征兆集X上的模糊子集,yj(j=1,2,…,n)为征兆xj对综合评判所得模糊子集Y的隶属度,如果要选择一个决策,则可按照最大隶属度原则选择最大的yi所对应的征兆xj作为综合评判的结果。
选取齿轮的正常运转、齿轮的断齿、齿轮的磨损三种状态构成故障原因集为Y:
式中y1—表示齿轮的正常状态;y2—表示齿轮的断齿故障;y3—表示齿轮的磨损故障。
通过对齿轮的故障诊断参数分析,确定所需的诊断参数。根据故障模糊诊断理论,确定了变速箱故障模糊诊断的隶属函数,研究了故障的模糊识别和故障的综合评判。通过模糊数学理论,给出了一种模糊算法应用于变速箱齿轮故障的模糊识别方法。
参考文献
[1]钟秉林,黄仁.机械故障诊断学[M].北京:机械工业出版社,1998:121-160.
[2]P.J.Loughlin.Cohen-Posch(Positive)Time-Fre-quency Distribution and Their Application to Machine Vibration Analysis[J].Mechanical System and Signal Processing.1997,11(4):561-576.
[3]曾诚,李玲新,熊国良.回转机械振动模糊故障诊断系统的研制[J].华东交通大学学报,1999,16(4):8-12.
模糊故障 第5篇
基于模糊神经网络的数据通信子系统全局故障诊断
基于模糊神经网络理论,提出一种基于模型构建的.数据通信子系统(DCS)全局故障诊断方法.全局故障诊断模型的输入空间由故障征兆集组成,诊断过程由全局故障诊断规则实现,输出空间由故障类别集组成.基于对DCS系统结构的分析,选取了一些关键设备信息作为故障征兆信息.将故障征兆信息中的物理向量分析转化为算术数值判断,创建决策矩阵,构建全局故障诊断规则,实现了故障类别综合判定,从而完成全局故障诊断模型构建.以工程实例中的DCS典型故障类别为验证对象,对全局故障诊断模型进行了试验验证.该方法丰富了DCS故障诊断方法,总体精度可达到91.29%.
作 者：高军武 Gao Junwu 作者单位：永济新时速电机电气有限责任公司,永济,044502刊 名：现代城市轨道交通英文刊名：MODERN URBAN TRANSIT年，卷(期)：“”(3)分类号：U2关键词：轨道交通 数据通信 DCS 故障诊断 模糊神经网络
模糊故障 第6篇
关键词：模糊数,模糊故障树,自动变速器
1 引言
由于汽车液力自动变速器也具有结构复杂, 引起变速器发生的故障的概率具有模糊性和不确定性等特点, 针对自动变速器打滑故障这一常见故障, 利用模糊故障树分析法对其进行科学的、定量的处理, 从而估算出模糊故障率。
2 液力自动变速器故障树的建立
对于汽车变速器系统, 选择自动变速器打滑为顶事件, 中间事件为机械磨损、变速器油问题、变速器漏油。若这三个中间事件中的任意一个事件发生, 顶事件就会发生 (见表1) , 所建立的故障树如下图1所示。
3 变速器模糊故障树的定性分析
由本文系统所建的故障树, 根据与门用乘、或门用加的原则, 利用最小割集法可以求得本例中的割集为:
4 变速器模糊故障树定量分析
为了分析的简便性, 仅取中间事件M1来分析。根据有关实验数据、历史统计资料以及工程技术人员的经验, 假设总体失效概率为10%。另据统计, 变速器机械磨损中的30%为离合器片磨损, 10%为离合器片打滑, 25%为制动装置系统中的磨损, 18%为油泵磨损严重, 2%为其它。设M1中间事件的发生概率如表2所示, 根据上文中关于底事件发生概率的截集区间表示方法, 则有
由于, 则发生概率的截集区间为:
同理, 为一区间数, 对λ取不同的值, 则可得到不同的置信区间。当λ=1时, 相当于底事件的发生概率为确定值, 。当λ=0时, 底事件的发生概率为一个模糊数, 表明在充分考虑了原因事件和随机不确定因素的模糊不确定因素时, 的值为一个区间[0.0658, 0.1118], 即自动变速器打滑的概率在6.58%和11.18%之间变化, 与实际相符。
5 变速器底事件的模糊概率重要度分析
模糊故障 第7篇
电网故障诊断技术一直是电力系统安全运行领域的研究热点。电网发生故障时是一个典型的多信源系统, 具有典型的异步并发特点。Petri网具有严密的数学定义, 具有同步并发处理问题的能力, 利用Petri网进行电网故障诊断研究, 具有理论的可行性。
模糊Petri网引入模糊理论, 用概率的方法来描述具有不确定性的保护和断路器的动作信息。对可疑故障元件进行建模, 利用模糊推理规则, 计算元件发生故障的可信度。
1 理论介绍
1.1 模糊 Petri 网
Petri网由三部分组成:库所、变迁和有向弧。
模糊Petri网 ( FPN) 与Petri网的区别:FPN每个库所被赋予一个[0, 1]上的实数作为该库所为真的置信度; 赋予每个变迁一个确定因子表示变迁使能可能性概率。
1.2 模糊 Petri 网推理规则
模糊Petri网是一个基于规则的网络系统, 推理规则主要有:简单规则;与连接;或连接;条件“与”。
它们的点火机制:设库所pi对应命题置信度为α (pi) , 规则的置信度为μi, 那么:简单规则:α (p2) =α (p1) ·μ;“与”连接 :α (p3) = ( (α (p1) +α (p2) ) /2) ·μ;“或”连接:α (p3) =max{ (α (p1) ·μ1, α (p2) ) ·μ3}。
为了便于计算, 将“与”连接点火规则引申为:设输出库所Pn的概率为α (pn) , 其具体值可用一高斯函数fa (x) 加以拟合, 即α (pn) =fa (a (pj) ·μk) , 其中:pj∈I (tk) , pi∈O (tk) 。文章中将采取进行拟合。
1.3 电网故障信号的模糊化
根据2000~2004年继电保护运行状态数据, 计算一年主保护正确动作次数所占主保护动作总次数的比值, 以此表征这一年该主保护正确动作的置信度。采用取均值方法, 以五年平均置信度作为最后主保护置信度的值, 故各保护及其断路器的置信度设置如表1所示。
对未接收到的保护和断路器, 本文给予它们一较小数值0.2, 以此来确保诊断模型具有一定的容错性。
2 电网故障诊断基本思路
基于FPN的电网故障诊断对象是电网中各个元件。采用文献[1]提出的“结线分析”理论, 将故障后的电网划分为几个子网络, 确定无源网络, 判断可疑故障元件, 利用元件保护机制, 建立起可疑故障元件的FPN模型[2], 将模糊化后的故障信号与FPN推理规则相结合, 计算出可疑故障元件的故障置信度, 并对故障信号进行容错性分析。
3 测试算例
3.1 仿真对象简介
如图1所示, 三机九节点系统的接线图。
对于线路保护, 规定:左 ( 上) 端为S端, 右 ( 下) 端为R端。m表示元件主保护, p为元件近后备保护, s为元件远后备保护。如:L5Sp表示线路L5左端近后备保护动作。
3.2 各典型元件的 FPN 模型
建模对象是三机九节点系统, 下面以线路L5为例, 建立其对应的FPN模型。线路L5的FPN模型如图2所示。
3.3 故障元件诊断分析
规定:故障概率高于0.6的元件为故障元件;故障概率在0.4~0.6之间的元件为可能出现故障;故障概率低于0.4的元件为未发生故障。
接收的故 障信号 :L5Sp、T2p、T2s、L6Sm、L6Ss、L6Rp;CB14、CB15、CB17、CB18, 诊断结果为:L5 ( 0.7064) 、L6 ( 0.9304) 、T2 ( 0.3829) , 故发生故障的是L5与L6。障信号分析:L5Sm、L5Rm、L5Rp拒动;L6Rm拒动;T2s、T2p与CB14误动作。
具体分析为:接收的故障信号按照其动作原理可分为三类, 其中线路L5由于L5Sm、L5Rm、L5Rp拒动, 其故障可信度降低为0.7064;线路L6故障时拒动的只有L6Rm, 故其故障可信度较高, 为0.9304;变压器T2只有右端断路器断开, 不能将变压器T2从系统中切除, 其故障可信度为0.3829<0.4, 说明T2没有发生故障;结合其主保护未动作, 说明所动作的T2p与CB14均是发生误动。可以看出, 当故障信号较为复杂时, 同时包含断路器和保护的拒动与误动现象, 基于FPN的故障元件诊断模型也能很好地进行故障评判, 具有良好的容错分析能力。
4 结束语
文章采用模糊Petri网理论对电网故障进行诊断分析, 建立故障元件的FPN模型; 对故障信号进行模糊处理, 考虑系统中可能出现的拒动、误动等情况, 以一较小数值替代, 增强模型适应性, 使得仿真结果不仅正确, 还具有一定的容错性。三机九节点系统的建模与仿真验算, 证明了所提出方法具有可行性。
参考文献
[1]包玉剑.基于加权模糊Petri网的输电网故障诊断方法研究[D].西南交通大学, 2009.
模糊故障 第8篇
模糊逻辑诊断原理的原理是通过某些征兆的隶属度来求出各种故障原因的隶属度。设用一个集合来定义一个系统中所有可能发生的各种故障原因[1]。
设模糊集合Y表示轧机可能发生的故障原因[2]:
模糊集合X为这些原因引起的征兆:
Y与X符合方程:
Y=X莓R(3)
其中符号“莓”为模糊逻辑算子,R为模糊关系矩阵,在故障诊断中又称模糊诊断矩阵。
2棒材轧机齿轮箱故障诊断模型建立
2.1轧机齿轮箱的故障库与征兆库
故障库与征兆库是模糊诊断的核心,同时又是计算的基础。棒材轧机齿轮箱的常见故障主要有齿形误差、轴不平衡、轴弯曲、轴不对中、基础变形、齿轮断齿及轴承损坏等。根据收集到的钢厂棒材轧机的诊断报告共38例,分类总结发生故障齿轮箱的故障原因,见表1。
2.2故障诊断矩阵的建立
模糊诊断矩阵的确定十分重要,创建的模糊诊断数学模型是否正确,要必须参考大量的棒材轧机的振动诊断案例的分析以及实验室模拟测试分析结果,根据设备长期在线监测的数据,反复修改矩阵中的各元素。因此,故障诊断的关键是需要准确的确定各个元素的隶属度[3]。应用模糊统计法,通过大量阅读轧机齿轮箱故障诊断资料及文献并收集钢厂高线的诊断报告共38例,将各征兆出现的次数与对应故障原因的次数汇总见表2,符号含义见表3。
故障原因向量见式(4)。
故障征兆向量为式(5)。
表3显示了征兆与故障对应关系,也反映出轧机齿轮箱各故障发生的概率大小,由统计数据建立模糊诊断矩阵R,矩阵中的各个元素rij由式(6)确定[4]。
以y1,x1为例来说明,表3中x1总共出现了7次,其中当y1发生时,x1出现了2次,由式(6)知,2/7=0.286,故x1对y1的隶属度为0.286。全部征兆隶属度见表4。
将表4写成矩阵形式为式(7)。
2.3故障征兆向量的隶属度的计算
(1)特征频率向量的隶属度。特征频率的故障向量的建立应分两部分考虑,分别为测量频率与理论频率的接近程度和测量频率处幅值的贡献程度[5]。同一时刻的数据频域图中,测量频率与理论频率非常的接近,但是幅值与其他频率相比较小,认为此频率出现的隶属度较小。因此,应综合考虑频率的接近度和幅值的贡献度,即用二者的乘积来表达特征频率的向量隶属度较为合理。
(2)频率接近度的计算。测量频率与理论频率的接近程度可以用二者差值的绝对值除以频率分辨率来衡量。频率分辨率计算见式(8)。
频率分辨率=采样频率/采样长度(8)
表5为接近度为0~9时的接近隶属度的经验值,>9后,认为接近隶属度为0,根据最小二乘法原理并进行曲线拟合,式(9)是依据表格中给出的经验值在MATLAB软件中运用多项式拟合函数polyfit()得出。
(3)幅值贡献度的计算。频谱图中,设幅值最大为max(x),在测量频率处幅值为x,则幅值贡献度为:
(4)特征频率向量的隶属度为:
(5)峭度指标隶属度的计算。齿轮箱正常时工作时,峭度指标x≤3,当峭度指标x≥4时,说明齿轮箱的运动状况中存在冲击性振动,峭度指标数值越大,说明冲击振动越严重,可应用偏大型的升半Г分布来描述峭度指标的隶属函数[6]。
峭度指标隶属函数表达式为(12)。
2.4综合评判模型的选择
棒材轧机工作环境恶劣,影响故障发生的因素多,选择模型M(●,+)进行综合评判。
3工程应用
以2015年4月棒材轧机实测数据为例,其中采样频率fs是5000 Hz,采样长度是4096 s,电机转速714.36 r/min,图1为此时的4#架粗轧机齿轮箱的时域波形,可以看出齿轮箱有周期的冲击振动,图2、图3为信号经过FFT变换后的频域波形,可以看出Z1,Z2的啮合频率轴及2倍频边频,以及Ⅰ轴转频和2倍频等参数,表6所示时域波形的峭度Cq为2.448。
应用上述公式(8)~(13)进行计算,得出征兆向量为:
X=[0.009,0.0066,0.9011,0.2168,0.0622,0,0,0,0,0,0,0,0];
对X进行归一化处理后得到:
X1=[0.0075,0.0055,0.7536,0.1813,0.052,0,0,0,0,0,0,0,0];
代入公式(4)中,计算得到故障原因向量为:
Y=[0.192,0.097,0.2177,0.1978,0.1909,0.0393,0.0647];
从计算结果中可知,Y3>Y4>Y1,即发生齿轮打齿故障的可能性最大,次之为轴承点蚀故障和齿轮点蚀故障。
4总结
介绍了轧机齿轮箱模糊逻辑诊断法的一般原则,在研究齿轮箱振动原理上,参考专家经验和诊断报告数据,建立模糊诊断矩阵,并确定特征征兆的隶属度计算公式,得出轧机齿轮箱故障模糊诊断模型。基于此模型对现场采集到的信号进行分析,现场检修情况验证了此方法的有效性。
摘要：在对轧机齿轮箱传动系统设备故障的研究过程中,发现故障征兆与故障原因之间并非是完全对应的关系,有时一种故障特征由多种原因所致,有时一种原因引发多种故障征兆,说明故障诊断技术是有模糊性特征的。提出一种基于模糊诊断原理的棒材轧机齿轮箱故障诊断方法,通过在钢厂实测振动数据的分析,验证了方法的有效性。
关键词：模糊逻辑,齿轮箱,故障诊断
参考文献
[1]吴今培.模糊诊断理论及其应用[M].北京:科学出版社,1995,6:198-197.
[2]李鸿吉.模糊数学基础及实用算法[M].北京:科学出版社,2005.
[3]柴春红,曹志刚.飞机故障模糊诊断专家系统的研究[J].数学的实践与认识,2010,40(1):111-114.
[4]周凤星,高立新,叶辉,章中波.基于模糊控制的齿轮箱监测诊断系统[J].仪器仪表装置,2003,(03):19-21.
[5]王凤军.变速箱故障模糊诊断的研究[J].农机化研究,2008,(03):231-234.
模糊故障 第9篇
在对上述方法分析研究的基础上, 本文利用模糊理论适用于处理不确定信息的优势, 提出了运用模糊化规则处理信息的方式设计一个简单的智能故障诊断系统。该系统简单、清楚, 故障类型的识别度较高, 基本上达到了预期目标, 能够进行故障智能识别, 并给出相应的故障解决方法, 实验结果比较满意。
1模糊理论简介
模糊理论[2] (Fuzzy Logic) 。模糊的基本概念, 概念是思维的基本形式之一, 它反映了客观事物的本质特征。所谓模糊概念是指这个概念属性我们知道, 但外延具有不确定性, 或者说它的外延是不清晰的, 是模糊的。
2基于模糊理论的故障类型识别
对于输电线路上故障会伴随各相的电流增大、电压减小现象, 但是由于变化值不是很好确定, 在此采用零序及负序电流模糊分类。零序及负序电流模糊分类判别, 是利用输电线路故障后零序和负序电流分别隶属于不同模糊子集的隶属度, 依据与各种类型的故障相适应的模糊逻辑规律, 进行初步的故障类型归类, 为进一步的故障相判断作准备。用这种方法过程简单、清楚, 故障类型识别的准确度较高。
具体实现方法是依据输电线路发生故障后电流的零序、负序分量在不同模糊子集中的隶属度不同, 按模糊判别规则来判断故障类型。用电流基频有效值作为基准值IB, 以故障后的电流各序分量有效值作为自比量 (增加通用性) 。故障后的电流序分量可以用隶属于“较高” (High) 模糊子集和“正常” (Normal) 模糊集的两个隶属度来表示。
对故障进行归类的模糊判别规则如表1所示。它所体现的故障归类原理为:当发生接地故障时, 零序和负序电流变化较大, 对于规则1, 应该用I2/IB和I0/IB隶属于H的隶属度;当发生两相短路故障时, 电流的零序分量极小, 只有负序电流变化较大, 对于规则2, 应该用I2/IB隶属于H的隶属度和I0/IB隶属于N的隶属度;当发生三相短路, 零序和负序电流基本没有变化, 对于规则3, 应该用I2/IB和I0/IB隶属于N的隶属度。在表1中, 逻辑一栏的“min”表示取该行所有隶属度的最小值。最后在逻辑栏的三个值中选取最大者, 其对应的结论就是故障所属的类别。
3输电线路故障智能诊断系统
3.1系统的结构设计。本文设计的输电线路故障诊断系统, 利用现有的输电线路设备采集的实时信息, 输电线路中发生故障时, 该系统应该能够快速、准确地确定故障类型, 在人机交互界面输出故障类型并给出相应的解决方法, 为电网的工作人员提供及时准确的故障解决方案。本系统采用带启发的正向推理机制以及产生式表达法来诊断故障, 基于以上要求, 设计输电线路故障智能诊断系统的结构, 总体结构如图1所示, 主要包括人机对话窗口、知识获取系统、知识库、诊断推理模块、信息获取系统等功能模块。
3.1.1人机对话窗口。人机对话窗口提供了用户与计算机之间的对话机制, 用户与计算机之间的对话单元, 用户在此模块与系统进行信息的交流。3.1.2知识获取系统。知识获取是系统诊断与学习的基础, 其功能是获取诊断对象的有关信息, 为诊断推理提供证据。知识库管理负责建立诊断系统工作时所需的各种知识源。3.1.3诊断推理模块。该模块是整个输电线路故障诊断系统的核心, 在这个模块中运用系统知识库中存储的知识对输入信息进行处理, 是整个诊断系统功能实现模块。3.1.4信息获取系统。对于一个诊断系统而言, 在其运行过程中所获得的信息越丰富, 其诊断结果的可靠性也就越高。所以诊断系统的信息获取能力也是评价其系统性能的一个重要指标。
3.2故障诊断系统的诊断过程。本系统采用的模糊推理, 能够克服其他系统因采集到信息不足或不准确而做出错误判断的缺点, 且没有设定具体的线路参数, 而采用零负序电流有效值与基准值的隶属度来判断故障, 可以适用于多种输电线路, 能够为用户提供较为准确的诊断信息。根据以上系统的设计结构, 写出其工作流程如下:a.启动输电线路故障诊断系统;b.获取采集信息, 通过模糊处理, 形成初始事实, 启动推理机;c.将初始事实代入推理机, 与知识库中的第一条规则进行匹配, 若匹配结果一致, 则匹配成功;若不一致, 匹配下一条规则;d.将得到的规则与同一故障的现象进行匹配, 若无法匹配, 重新匹配规则;若可以匹配, 则得到故障类型;e.根据d所得到的故障类型, 输出结果并给出相应的故障处理建议。
4输电线路智能诊断系统的实现
对输电线路故障诊断系统要求有:知识与知识处理相互独立;用户与系统信息交换方便, 容易操作;专家系统维护方便。对于这些要求基于Matlab设计的系统都能满足[3], Matlab的GUI (Graphical User Interface) 界面设计, 可以设计出简单易懂易操作的操作界面, 可以使用户使用方便, 易于交换信息;在实践过程中不断获得新知识, 需要将这些经过一致性、完整性和冗余性检查后的知识加入知识库, 在Matlab中可以直接调出知识库函数, 将这些知识加入知识库中。综上所述, 基于Matlab设计的输电线路故障诊断系统能够较好的完成设计要求。
结束语
本文设计的基于模糊理论的输电线路故障智能诊断系统, 在设计中多采用模糊化处理方法, 其过程简单、清楚具有较强的通用性和实用性;设计的诊断系统重点介绍了系统的结构以及软件实现过程最后再进行Matlab软件仿真测试, 结果表明该系统达到预定目标, 具有一定的实用价值。
参考文献
[1]翟进乾.配电线路在线故障识别与诊断方法[D].重庆:重庆大学, 2012.
[2]胡宝清.模糊理论基础[M].武汉:武汉大学出版社, 2004.
模糊故障 第10篇
在电力系统中, 架空输电线路最容易发生故障。近年来电力系统继电保护与安全自动装置运行情况表明, 在220 kV及以上电压等级的输电线路接地故障中, 单相接地故障所占的比例为87.07%～92.68%[1]。发生单相接地故障时, 为保证电力系统安全稳定地运行, 一般采用切除故障相并进行再次重合的措施, 若重合于暂时性故障时, 可以大大提高供电的可靠性。目前, 对于重合闸故障性质的判断一般采用电压判据法[2], 但该方法存在一定的误动作区域, 若再次重合于永久性故障, 那么对系统将产生严重的冲击, 甚至可能失稳。因此, 本文提出一种基于模糊神经网络的自适应重合闸方法, 将神经网络与模糊控制理论结合, 使之具备处理模糊信息的功能, 为隶属函数的生成和模糊规则的提取提供了有效途径。它能够依据单相接地故障时电容耦合电压有效值与电感耦合电压有效值的比值m的隶属度, 以及故障相端电压的工频分量有效值与电感耦合电压有效值的比值CV作出模糊推理, 判断是否需要重合闸。笔者采用Matlab进行仿真分析, 验证了该方法的可行性和准确性。
1 单相重合闸电压判据及其存在的缺陷
在输电线路发生单相接地故障时, 高压架空输电线路在各相之间有相互耦合的作用, 因此, 发生故障时, 线路两端的断路器断开后, 故障相的两端仍有残余电压。如图1所示, 设A相发生接地故障, 故障相线路两侧断路器断开, 线路为两相运行状态。
Cm-线路相间电容;C0-线路对地电容;L1、Ln1、L2、Ln2-并联电抗器参数
由于健全相与故障相之间电磁与静电耦合的作用, 因此, 故障相电压的工频分量为电磁耦合电压
式中:
采用T型等效电路分析, 可得到发生瞬时故障时A相端电压有效值的表达式[3]:
由于单相永久性故障的故障点始终存在, 线路发生对地电容放电, 因此, 故障相端电压由电磁耦合电压
式中:l为故障点到线路首端的距离。
瞬时性故障由于电容耦合电压的存在, 所以端电压要大于永久性故障的端电压, 重合闸的电压判据就是基于故障相端电压的这一特性提出的。对于上述判据, 没有考虑Uy与UxL的大小, 因此, 可能造成误判, 设|Uy|/|UxL|=m, 对于瞬时性故障, 由式 (3) 得:
当
2 基于模糊神经网络的自适应单相自动重合闸
2.1 网络模型的确定
针对电压判据法存在的缺陷, 可采用模糊推理的方法修正电压判据[4]。发生单相接地故障时, 设
由于故障相断路器断开后, 故障相的端电压中有衰减的直流分量、工频分量和许多高频分量, 因此, 用滤波器滤去直流分量与高频分量, 只提取工频分量。将CV与m作为模糊神经网络的输入, 输出层节点数取为1, 瞬时性故障时输出值为1, 永久性故障时输出值为0。模糊化层采用高斯型隶属度函数f (x) =exp[- (x-a) 2/b2], 其中a为中心, b为宽度, 每个输入量用“大”、“中”、“小”3个语言值表示, 2个相邻语言变量的隶属度函数曲线交点不低于0.5。模糊推理层是整个网络的核心部分, 输入N组样本数据, 根据初始隶属度函数值计算模糊化层中“大”、“中”、“小”3个语言值的隶属度, 分别记为“L”、“M”、“S”, 取值最大的那个为隶属度值。例如一个由2个输入、1个输出构成的模糊神经网络, 其中的一条规则为M、L、S、0.3, 代表If x1 is middle, x2 is big, then y is small, CF=0.3, 可以得到m (m≤N) 条规则作为模糊推理层的模糊映射。
2.2 网络学习算法
为提高网络训练速度、抑制网络陷入局部极小, 本文采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法, 将动量项引入到负梯度算法中, 并采用变化的学习率。设误差函数为
式中:α为动量因子;l (k) 为网络的学习率;gx (k) 为误差函数对权值的梯度;Δx (k) 为各参数的修正量;Δx (k-1) 为前一时刻各参数的修正量。
将得到的新参数再次输入网络, 通过不断修正网络权值, 达到迭代次数及误差精度的要求。
3 仿真及结果
本文选取单机无穷大系统作为研究对象, 利用Matlab7.0/Simulink构建一个500 kV的电力系统仿真模型, 如图3所示。线路参数:正序电阻R1=0.013 Ω/km, 电感L1=0.86 mH/km, 电容C1=0.012 μF/km, 零序电阻R0=0.267 Ω/km, 电感L0=3.0 mH/km, 电容是C0=0.006 μF/km。
为了体现各种可能的因素对判别结果造成的影响, 对系统两侧的不同故障地点、不同相对阻抗角以及经过渡电阻g (取g=200 Ω) 接地的永久性故障和瞬时性故障进行仿真分析, 滤波后得到250组训练样本数据以及50组检验样本数据, 经归一化处理后输入到模糊神经网络中。表1列出了部分检验样本及其结果。从表1可以看出, 理论值与网络实际输出非常接近。因此, 在线路发生单相接地故障时, 将模糊神经网络用于自适应重合闸电压判据中能够区分出瞬时性故障和永久性故障。
4 结语
针对在线路一端出口的附近发生永久性故障时对端的自适应重合闸有可能出现误判的情况, 本文将模糊神经网络应用于单相重合闸电压判据中, 仿真分析验证了该方法能准确有效地识别瞬时性故障与永久性故障, 在一定程度上克服了现有的重合闸电压判据在高压输电线路中应用的缺点, 证实了其在单相自适应重合闸应用中的可行性。
参考文献
[1]周玉兰, 王玉玲, 赵曼勇.2004年全国继电保护与安全自动装置运行情况[J].电网技术, 2005, 29 (16) :42~48.
[2]刘凤霞, 刘前进.基于模糊神经网络的故障类型识别[J].继电器, 2006, 34 (3) :12~14.
[3]聂宏展, 董爽, 李天云, 等.基于模糊神经网络的单相自适应重合闸[J].电网技术, 2005, 29 (10) :75~79.