发布于：2007/6/18 8:55:14 | 591 次阅读
摘 要：利用模糊数学的基本理论及知识建立知识库和模糊矩阵，实时检测故障信号以确立隶属函数。通过推理，得出故障发生的隶属度，，综合利用阈值原则和隶属度原则判断故障所在，为计划生产的状态检修提供依据。
随着设备的大型化和复杂化，机构出现故障的概率增加，对于一旦出现的故障，对其进行诊断变得困难的多，若要通过建立的数学模型进行故障诊断就更加困难了。在实际工作中，有很多问题很难通过逻辑推理和的计算进行分析处理。然而，却能利用自己的经验(经验性知识)轻易解决问题。笔者即是仿效解决问题的过程来诊断和排除故障的。此过程首先需要利用知识建立知识库，然后获取系统故障方面的相关信息，进行分析后建立隶属函数，进行推理，诊断出故障所在。
1建立模糊诊断知识库
利用知识建立知识库是建立模糊推理的关键。本故障诊断模糊矩阵反映的是故障原因与故障征兆中之间的关系。原因与故障之间错综复杂，为了能够从征兆中诊断出原因，需要预先订出征兆与原因之间的亲近程度，即确定各种征兆与原因之间的权系数。建立模糊诊断矩阵的过程见图1［1］。
笔者是利用美国得克萨斯州MOSANTO石油公司C.Jackon先生在J.S.Sohre上发表的振动特征分析表［2］，并在此基础上进行处理后得到如下知识加，见表1。
由表1建立矩阵：
2建立隶属函数
隶属函数反应出现故障的可能性程度。笔者以被研究对象的振幅的幅值和方向作为建立隶属函数的依据。根据国家对机械振动的相关标准，只要幅值超过一定的标准就认为出现了故障，超过越多，故障出现的可能性就越大［3］。
对故障征兆(论域X)建立如下隶属函数：
式中n代表轴的转速，m允表示许用振幅，与设备的等级等因素有关；xl＝m幅/m允，m幅表示xl征兆所对应的振幅的幅值。其对应的函数关系见图2。
3模糊综合评判方法
模糊综合评判就是根据已有的模糊矩阵和已确立的隶属函数，通过合适的关系运算得到故障原因(论域Y)的隶属度，再综合利用阈值原则和隶属度原则确定故障原因所在。
(1)运算法则的选取。
Y＝R·X′(注：X′是X的转置)
这里我们选用普通矩阵相乘的法则，这个法则有一个好处，就是能够避免信号损失。为了说明问题，特举如下例子：
设有如下矩阵：
根据常识都可知道，X2对应的故障出现的可能性要大于X1对应的故障出现的可能性。出现这种情况是由于信号损失的结果。如果利用矩阵相乘，则结果为：
由这种运算得出的结果则能较好地吻合；
(2)利用合适的法则判断故障原因所在。
设我们通过检测得到各点的幅值经过隶属函数公式得到如下的隶属度：
阈值原则：认为凡是隶属度大于阈值的项，所对应的项，就是故障原因所在。首先选取阈值：这里我们先统一选取同一阈值λ＝0.55，则：
式中y1、y2、y7、y8项就可能是故障原因所在。分析该系统可能出现的故障原因有初始不平衡、密封摩擦、轴瓦问题、机壳和支承问题等。再在此结果中利用隶属度原则可知：其隶属度项y1(0.598)是最可能出现的故障原因；
(3)阈值选取原则。
阈值的选取是灵活的，要根据具体的情况来确定，且在运行过程中也要实时修订。阈值的选取首先需要满足设备的要求，如果要求高，阀值要取得小一点，反之，则要取的大一点。
如上所述，如果对设备要求高，则阈值取小一点，如取λ＝0.53，则：
则可以认为设备运转良好。对设备的单项要求也是如此。例如，如果对轴承要求较高，则轴承损坏对应项的阈值要取小一点。如取阈值：
因此，在这种情况下可以认为轴承有问题了。
总之，阈值的选取在设备的运转过程中，也需根据设备状况实时进行修正，当某一项或某几项不符合要求时，就得调整阈值才能满足实际需要。
4结论
上述方法原理清楚。只要知识库建立的合理，就能够较准确地判断出是否会有故障出现及故障原因所在。因此，使用该方法能够实现实时诊断，免去了建立数学模型的繁琐工作。本法易于实现在线自动诊断，其结果是缩短了修理时间，降低了维修费用。
参考文献
［1］吴今培.模糊诊断理论及运用［M］.北京：科学出版社，1995.
［2］钟秉林，黄仁.机械故障诊断学［M］.北京：机械工业出版社，1997.
［3］寇惠，原培新.故障诊断中的振动信号处理［M］.北京：冶金工业出版社，1989.
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