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基于智能化模糊诊断系统的设备故障诊断方法
（安徽工程大学机电学院 工业工程 李佳 3082115221）
摘要：针对设备故障因素的多样性、不确定性和各种故障之间联系的复杂性，以及传统模糊诊断方法在隶属函数形式选择和模糊关系矩阵的困难性、主观性和滞后性等特点。通过对设备故障机理的深入研究和各种模糊理论总结，应用现有的科技与模糊理论相结合，提出了基于智能化模糊诊断系统的设备故障诊断方法。经实例验证，此方法具有诊断快速、结论客观有效的特点。
关键词：设备；模糊；智能化；故障
Equipment Fault Methods Of Diagnosing, Which Is Based On Intelligent Fuzzy Diagnosis System
Li Jia ID:3082115221
Abstract: concerning the diversity of equipment failure factors, uncertainty and complexity among various fault connections, and the traditional fuzzy diagnosis method having difficulty, subjectivity and hysteresis characteristic on the side of membership function selection and fuzzy relation matrix forms. Through the equipment failure mechanism of in-depth research and various fuzzy theoretical summary, apply the existing technology and combining the fuzzy theory is proposed equipment fault methods of diagnosing, which is based on intelligent fuzzy diagnosis system. The example proves that the method has fast and effective diagnostic , objective conclusion and other merits.
Keywords: equipment; Fuzzy; Intelligent; fault
1 引言
设备是现在企业进行生产活动的物质基础，是企业固定资产的主体，它涉及企业生产经营活动的全局。对一个企业来说，其经营目标能否实现则取决于其设备的合理利用程度。因此在日常工作中，除了对设备进行状态监测，掌握行情况，更需要对监测信号进行分析判断，并预测设备的性能和故障发展趋势，及早采取有效的防治措施，尽量避免因设备故障停机所带来的损失。
目前人们根据设备故障的特点，采取模糊诊断方法进行故障诊断，在现实中此方法以得到很好的验证。但是由于在诊断过程中牵涉到一些函数和变量的选择，而不同的隶属函数形式，模糊算子都有各自的特点和适用范围，以及模糊关系矩阵的建立往往具有很大的主观性，因此能否正确地选择隶属函数和参数，决定其结果的正确与否。基于以上这些原因，本文将智能化与模糊诊断相结合，建立了一种智能化模糊诊断系统，来克服传统模糊诊断存在的缺陷。在考虑多因素前提下，给出评判结果。其基本结构如下:
传感器
数据采集系统
模糊化接口
模糊推理机
非模糊化接口
人 机 接 口
模糊
规则库
诊断
知识库
人

智能化模糊诊断系统的基本结构

2 故障征兆的输入
此模块主要包括信息收集和信息转换两大部分。首先通过数据采集系统采集设备各部位传感器发出的信号，然后把各种监测信号经模糊化接口，将其转化为相应的故障征兆，并对设备故障进行预测。另外维修人员可以根据计算机显示的征兆，通过计算机界面把相关的影响因素输入到该系统，从而使诊断依据更全面。这样设备故障就可以被快速地预测。
3模糊诊断
模糊诊断主要有模糊规则库、诊断知识库和模糊推理机三大部分组成。
3.1 模糊规则库
模糊规则库中储存大量的模糊理论，其中包括各种隶属函数和一些模糊诊断方法，如最大隶属度愿则、阈值原则、择近原则和故障诊断的模糊综合评判原则等。此外还有一些模糊算子和建立模糊关系矩阵与权重确定的方法等。并且根据各种函数和方法的的特点，设定了它的适用范围。另外人们可以依据现实对其进行修改。
3.2诊断知识库
诊断知识库是用于存放各种与机组故障诊断有关的知识，包括机组征兆、控制知识、经验知识、对策知识和翻译词典等。这些知识是由知识工程师和领域专家合作得到的，并可通过对以前诊断以规则的形式存入到诊断知识库中。此外人们可根据实际增加新知识和删除陈旧知识，以利于诊断知识库更好运行。
3.3 模糊推理机
模糊推理机主要用于对输入的故障征兆进行模糊诊断。它首先从外界接受征兆信息，然后结合模糊规则库与诊断知识库进行推理诊断，最后给出诊断结果。在此过程中推理机遵循以下原则：第一，当接受到故障征兆时，首先进入诊断知识库，寻找以前是否出现过类似的故障和修改诊断中的一些参数变量，并进行类似的诊断。比如故障关系矩阵R在实际运行中并不是固定不变，它随着现场设备实际运行，需要不断地进行调整。设备实际运行时，通过模糊综合评判得出的故障结论如果与实际一样，则增大对应的uR（Xi，bi）反之则减小uR（Xi，bi），使之具有动态调整的功能，适应现场的工作环境；第二，如果出现的是新故障，模糊推理机则会根据故障征兆的特点从模糊规则库中合适的隶属函数来建立模糊关系矩阵。另外推理机还会通过对比各种诊断方法的利弊与其适应范围选择最好、最简单的模糊诊断方法对故障进行诊断。这样在诊断过程中，通过计算机自行选择处理，不仅大大地减轻工作量，还减少了因对评判因素错误选择，所造成的错误诊断结果。
4 故障原因的输出
通过模糊推理机对故障征兆进行模糊诊断后，会把诊断的模糊结果给予输出。首先要经过一个非模糊接口把其模糊结果转变为精确量，如模糊关系矩阵、权重和可能原因等。然后显示到人机接口以便维修人员参考利用。
5 应用实例
汽轮发电极故障的智能化模糊诊断：
文献[3]提供某场的汽轮发电机故障诊断例子。提供的故障数据包括汽轮发电机6、7号轴承基频振动幅值及相位、无功功率对6号轴承振动影响，水温及风温对6号轴承振动影响以及事故前后转子电流和无功功率的变化，另外还包括机组的运行经历。利用这些数据对汽轮发电机系统进行诊断。
6、7号轴承基频、转子电流和无功功率的变化值，可以通过传感器测得，并经数据采集系统送入计算机，由模糊化接口转化为相应的故障征兆。风温、水温及无功功率对轴承振动的影响征兆，由人机界面键入计算机。汽轮发电机的运行经历已存在诊断知识库中。

系统运行后显示出模糊关系矩阵为：
转子部分故障 其他子系统故障
d1 d2 d3 d4 …di…
m1 0.3 0.1 0.2 0.2 …0.2…
m2 0.8 0.2 0.0 0.0 …0.0…
m3 0.7 0.3 0.0 0.0 …0.0…
m4 0.3 0.2 0.3 0.2 …0.0…
m5 0.3 0.2 0.3 02 …0.0…
m6 0.4 0.0 0.4 0.2 …0.0…
其中，征兆集为：
m1——发电机轴承振动增大；
m2——发电机转子电流增大；
m3——发电机无功功率增大；
m4——振动随无功功率增大而增大，并且有时滞现象；
m5——振动随风温提高而增大；
m6——振动随水温提高而增大；
故障集为：
d1——发电机转子线圈匝间短路；
d2——发电机滑环故障；
d3——发电机轴承故障；
d4——发电机转子存在裂纹或套装零件失去紧力；
最后诊断结果从模糊关系矩阵中看出：几种故障征兆对应的故障集中，d1的隶属度rij为最大，因此发电机转子故障为：d1——转子线圈匝间短路故障,实际故障与诊断结果基本相符。
6 结论
本文充分考虑了设备故障特征、故障原因普遍存在模糊性和复杂性的特点，以及传统模糊诊断方法的缺陷，引入了智能化与模糊诊断相结合的方法，自动建立了符合实际的故障模型并给予诊断。经实例验证，此方法切实可行，通过计算机自行处理能快速，准确地找出故障位置，并且减少了在诊断中困难和主观因素，使诊断结果更客观真实。
参考文献:
[1] 杨耀双，刘碧云主编.设备管理.北京：机械工业出版社，2008.8.
[2] 沈庆根，郑水英主编.设备故障诊断.北京：化学工业出版社，2005.11.
[3] 贾拉坦诺（Giarrationa,J.），等著.专家系统原理与编程.印鉴等译.北京：机械工业出版社，2000.