| 标题 | 基于模糊诊断专家系统的空压机故障诊断方法 |
| 范文 | 杜文礼 张书娟 张旭 摘要：目前空压机故障诊断方法是在电缆传输信号的情况下，通过监测的手段对故障进行诊断。这种方法会造成严重的信号干扰，难以保证故障诊断的明确性。本文提出了一种基于模糊诊断专家系统的空压机故障诊断方法。首先建立螺旋式空压机的故障库和征兆库，将系统特征参数模糊化，确定系统模糊关系矩阵，进而确定系统模糊算子。系统的推理机将空压机待诊断故障的模糊向量通过去模糊化方法推理出准确的设备故障结论。该方法提高了空压机故障诊断方法的准确性。 关键词：模糊理论；专家系统；空压机；诊断故障 1 绪论 目前空压机故障诊断方法是在电缆传输信号的情况下，通过监测的手段对故障进行诊断。这种方法会造成严重的信号干扰，难以保证故障诊断的明确性。现在各种智能技术应运而生，所以我们需要提高对装置控制程度和诊断故障的技术。所以本文提出了一种基于模糊诊断专家系统的空压机故障诊断方法。 吴祖炯等人以 SVM 作为分类器来进行压缩机质量的检测，[1]得到了较高的识别率。但是由于训练样本不够多，从训练样本中提取得到的故障特征信息并不能完全代替所有故障机的信息，所以会影响诊断的准确。 戴俊等人通过对单BP网络和组合式BP网络两种方法进行对比，[2]得到采用组合式BP网络的故障诊断方法更加简单实用。但是由于该空压机测试数据的局限性，模型还有待于进一步完善。 本文提出了一种基于模糊诊断专家系统的空压机故障诊断方法。首先建立螺旋式空压机的故障库和征兆库，将系统特征参数模糊化，确定系统模糊关系矩阵，进而确定系统模糊算子。[35]系统的推理机将空压机待诊断故障的模糊向量通过去模糊化方法推理出准确的设备故障结论。该方法提高了空压机故障诊断方法的准确性。 2 专家系统 2.1 专家系统的基本构造流程 专家系统基本构造流程如图1所示。 2.2 故障诊断专家系统的结构 设备故障诊断专家系统结构如图2所示。[6]用户和专家访问人机界面，人机界面与知识获取程序、解释程序、推理機的数据是共通的。无线传感器采集的数据传送给综合数据库，综合数据库将数据给解释程序、推理机。系统知识库将数据给知识获取程序、解释程序、推理机。 2.3 故障诊断专家系统的知识获取 设备现场诊断专家系统的知识获取主要涉及获取设备结构、原理、功能、技术条件和工作环境的知识，获取设备故障机制相关知识以及获取设备故障、设备故障征状、两者之间的相互关系方面的知识。[7] 3 模糊诊断 模糊诊断的流程图，如图3所示。流程图包括构造隶属函数、建立诊断矩阵、输入模糊向量计算A，=B，oR。通过选择诊断原则即选择最大隶属原则和阀值原则，进而分析得到诊断结果。4 螺旋式空压机故障诊断 4.1 系统的基本架构 本系统的架构图包括无线数据采集模块、无线检测参数表、系统知识管理模块、系统知识库表、推理机、系统结论表、人机接口模块、模糊库表、模糊计算模块，如图4所示。 4.2 系统模糊诊断模型的建立 系统模糊诊断模型主要包括模糊化单元、模糊规则库、模糊推理机和反模糊化单元，如图5所示。首先将特征参数赋给模糊化单元，根据模糊规则库求得故障征兆模糊向量，并输入给模糊推理机，通过模糊诊断得到待诊断模糊向量，并输入给反模糊化单元，通过最大隶属度原则以及阀值原则得到故障诊断结果。 4.3 系统的知识库设计 知识获取是构建空压机故障诊断专家系统知识库的基本。[910]通过对螺杆空压机知识获取的来源并结合专家的经验，螺杆式空压机典型故障表Ai和螺杆式空压机故障征兆集合Bi。 4.3.1系统特征参数的模糊化 知识模糊化的目的就是确定故障特征参数的隶属函数。[11]采用偏大型和偏小型函数作为隶属函数： 偏大型： μx0， x-ab-a 1，x a SymbolcB@ x SymbolcB@ b x>b（1） 2）偏小型 μx1， b-xb-a 0，x a SymbolcB@ x SymbolcB@ b x>b（2） 对于偏大型函数，a为正常工作时特征参数的最大值，b为特征参数的最大阀值；对于偏小型函数，a为特征参数的最小阀值，b为正常工作时特征参数的最大值。 4.3.2系统模糊关系矩阵的确定 模糊诊断矩阵表示着空压机故障与各个故障征兆之间的关系。 当故障征兆Bi出现时若引起故障征兆的原因为Ai的话，则rij′为1；如果故障和征兆之间没有关系，则rij′为0；其余情况根据隶属程度在区域之间取值。进而确定初等诊断矩阵R，再通过归一化处理，即用公式（3）对i=1，2，3，...，m，，分别求模糊关系矩阵R的rij。进而得到空压机模糊关系矩阵。 若Ai出现是因为故障征兆Bi，则rij′为1；若Ai故障征兆Bi无关，则rij′为0；其他根据隶属程度取值，从而得到初等诊断矩阵R，o根据归一化原则，将通过公式（3）对i=1，2，3，...，m，分别求模糊关系矩阵R的rij。进而得到模糊关系矩阵。 rij=r，ij∑nj=1r，ij，j=1，2，3..，n（3） 4.3.3系统模糊算子的确定 通过计算公式（A′=B′。R）得到待诊断的故障向量，还需要一个模糊算子。[12]本文选择用算子M SymbolEC@ ）来计算，公式如下 aj=mi（1，∑ni=1birij），j=1，2，3..，n（4） 其中aj为空压机故障Aj的隶属度，bi为空压机故障征兆Bi的隶属。 4.4 系统的推理机设计 系统的推理机设计首先通过通过利用算法A′=B′。R计算出模糊向量A′。式中B′为输入的故障征兆模糊向量，而模糊算子“o”和模糊矩阵R是已知的，从而得到待诊断故障的模糊向量A′。再通过通过利用阀值原理求出模糊向量A′的最大值，将这一值的一半设为判别空压机故障与否的阀值 SymbollA@ 。接下来匹配模糊向量A′的各个模糊子集，如果大于 SymbollA@ ，则说明该故障发生，并将对应结论输出。 5 结论 该方法通过建立螺旋式空压机的故障库和征兆库，将系统特征参数模糊化，确定系统模糊关系矩阵及系统模糊算子。推理机将空压机待诊断故障的模糊向量通过去模糊化方法推理出准确的设备故障结论。并通过空压机故障实例诊断，验证了系统的可行性。与传统的监测方法相比，该方法工作效率更高，增加了空压机故障诊断方法的准确性。所以该方法可以有效的诊断出空压机的故障，可以有效大力的推广使用。 参考文献： [1]戴俊.基于组合式BP网络的空压机故障诊断[J].船海工程，2008，10. [2]吴祖迥.小波包与SVM用于压缩机在线故障检测的研究[J].五邑大学学报，2014，8. [3]张桂才，史铁林，杨叔子.基于高阶统计量的机械故障特征提取方法研究[J].华中理工大学学报，1999，27（3）：68. [4]杨国安，钟秉林，黄仁，等.机械故障信号小波包分解的时域特征提取方法研究[J].振动与冲击，2001，20（2）：2528. [5]刘献栋，李其汉.小波变换在转子系统动静件早期碰摩故障诊断中的应用[J].航空学报，1999，20（3）：220223. [6]KANKAR P K，SHARMA S C，HARSHA S P.Rolling element bearing fault diagnosis using autocorrelation and continuous wavelet transform[J].Journal of Vibration and Control，2011，17（14）：20812094. [7]RAFIEEJ，TSEPW，HARIFIA，etal.A novel technique for selecting mother wavelet function using an intelligent fault diagnosis system[J].Expert Systems with Applications，2009，36（3）：48624875. [8]张学工.关于统计学习理论与支持向量机[J].自动化学报，2000，26（1）：3242. [9]Gaopin Lin，Danqing Wu，et al，Inden.tifieation of Compressor Cylinder Pressure By Using CylinderHead Vibration Signals[M].ICTCC，1993. [10]Shanxiang Xu，Qiang Jiang，Ex Pert KnowledgeBased online Fau It Diaostic System for Reciprocating Com Pressor[M].ICTCC，1993. [11]赫沐羽.往復式压缩机管系振动与控制措施[J].油气田地面工程，2003，22（9）：84. [12]孙盛宇.基于小波神经网络的往复压缩机故障诊断方法研究[J].压缩机技术，2009，（5）：29. 作者简介：杜文礼（1964），男，河北张家口人，工程师，现工作在石家庄四站厂供销任处长一职；第三作者张旭（1991），女，河北邢台人，硕士，主要研究方向为计算机测控技术。 *通讯作者：张书娟（1992），女，河北河间人，硕士，主要研究方向为测试计量技术及仪器。 |
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