（电力系统及其自动化专业论文）基于知识的机车故障监测诊断系统的研究.pdf

北疗交通人学2 0 0 0 届坝1 论义 a b s t r c a t 。 w i t ht h e d e v e l o p m e n to ff a u l td i a g n o s i st e c h n i q u e t h ei n c r e a s i n g c o m p l e x i t y o fl o c o m o t i v e s y s t e m ，t h ei m p r o v e m e n to ft h et e c h n i q u e o n l o c o m o t i v e s ，a n dt h es p e e d - u po fo p e r a t i o n ，t h en e e df o rl o c o m o t i v er e l i a b i l i t y ， s e c u r i t y ，m a dh i g he f f i c i e n to p e r a t i o na r eb e c o m i n gm o r ei m p o r t a n t t h e r e f o r e t h es y s t e mf o rd e t e c t i n g ，d i a g n o s i n ga n dr e c o r d i n gf a u l t sh a sa l r e a d yb e e na n i m p o r t a n tc o m p o n e n to nm o d e ml o c o m o t i v e s i no r d e rt oi n t e l l i g e n t i z ef a u l t d i a g n o s i so fl o c o m o t i v e ，ak n o w l e d g e b a s e df a u l tm o n i t o r i n ga n dd i a g n o s t i c s y s t e mo f l o c o m o t i v ei sp u tf o r w a r d u s i n gac a u s a lm o d e lo fs y s t e m ak n o w l e d g e b a s e df a u l tm o n i t o r i n g a n dd i a g n o s t i cs y s t e mo fl o c o m o t i v e ，w h i c he x p r e s s e se x p e r tk n o w l e d g eo f l o c o m o t i v ea p p a r e n t l y ，a d o p t sk n o w l e d g e b a s e da p p r o a c ht oc a r r yo u to n l i n e a n do f n i n ef a u l td i a g n o s i s m o r e o v e r i td e t e c t st h ec u r r e n ts t a t eo fl o c o m o t i v e a n d a n a l y z e si t sc a u s e sw h e n af a u l to c c u r r i n gt oa s s i s tt h el o c o m o t i v e sd r i v e r a n dm a i n t e n a n c ep e r s o n n e lt od i a g n o s e 1 0 c a t ea n dr e m o v ef a u l t s b a s e do n t h i si d e a t r a n s i e n tf a u l t d e t e c t r e c o r d i n g a n d d i a g n o s i n gs y s t e m f o r e l e c t r i c a ll o c o m o t i v ei sp r o d u c e da i m i n ga tt r a n s i e n tf a u l t so fl o c o m o t i v e i t c a nr e c o r dt h ec h a n g e so f m a j o rp a r a m e t e r si nt h es y s t e md u r i n gt h ep e r i o do f t i m eb e f o r ea n da f t e rt h ef a u l t so c c u r r e n c ea n dt r a n s m i td a t at og r o u n dd a t a p r o c e s s i n gs y s t e m t h eg r o u n ds y s t e m c a nd i s p l a yi n g r a p h i c s a l l s i g n a l s w h i c ha r es u p e r v i s e da n d c a r r yo u t f a u l td i a g n o s i s ，w h i c hp r o v i d ee v i d e n c ef o r l o c a t i n gf a u l ta n df i n d i n go u tf a u l tc a u s e sp r e c i s e l y i nt h i sp a p e r ，o nt h eb a s i so f i n t r o d u c i n ge s s e n t i a lc o n c e p ta n dp r i n c i p l e o ff a u l t d i a g n o s i s ，t h e m a i nc o n s t r u c t i o no fa k n o w l e d g e b a s e d f a u l t m o n i t o r i n g a n dd i a g n o s t i c s y s t e m o fl o c o m o t i v ei s p r e s e n t e d a l s o t h e h a r d w a r ea n ds o f t w a r e d e s i g n o ft r a n s i e n tf a u l t d e t e c t r e c o r d i n g a n d d i a g n o s i n gs y s t e mf o re l e c t r i c a ll o c o m o t i v e i si n t r o d u c e di nd e t a i l s p e c i a l l y ， t h ea p p l i c a t i o no f l s pt e c h n i q u e ，e d at e c h n i q u ei sd i s c u s s e de m p h a t i c a l l y i na d d i t i o n i td e s c r i b e ss t r u c t u r e f u n c t i o nc h a r a c t e r sa n da n t i i n t e r f e r e n c em e a s u r eo fs y s t e me t c ，b r i e f l y k e y w o r d s ：f a u l td i a g n o s i s c a u s a lm o d e l k n o w l e d g e b a s e d p l de d a i s p 皋于知识的机印故障：l f f 测诊断系统的研究 北方交通大学2 0 0 0 届硕士论文第一章 第一章概述 1 1 故障诊断的意义 众所周知，给人诊病的科学是医学，给机器设备诊病的科学被称为 “故障诊断学”，与历史悠久和成果辉煌的医学相比，“故障诊断学”在 世界上还是一门新兴的学科。 所谓“故障诊断”，就是鉴别机器设备的技术状态是否正常，确定故 障的性质，发现故障的部位，寻找故障的原因，提出排除故障的相应措 施。“故障诊断技术”在医疗领域、工程领域乃至社会领域均有广泛的应 用范围。特别在工程领域，人们总希望工程生产中的各种设备完好、正 常，并能充分发挥效益，尤其是对于那些凭直观很难把握其状态的大型 复杂机电设备。 随着现代工业及科学技术水平的迅速发展，现代设备的结构越来越 复杂，功能越来越完善，自动化程度越来越高，不仅同一设备的不同部 分之间相互联系，紧密耦合，而且不同设备之间也存在着紧密的关系， 从而在生产过程中形成一个整体。因此，一处故障就可能引起链式反应， 导致整个设备甚至整个生产过程不能正常运行。轻者造成巨大的经济损 失，重者还会产生严重的灾难性的人员伤亡和社会影响。近年来，因关 键设备故障而引起的灾难性事故时有发生，譬如：1 9 8 5 年中国大同电厂 和1 9 8 8 年中国秦岭电厂的2 0 0 m w 气轮电动机组的严重断轴损机事件， 1 9 8 6 年美国“挑战者”号航天飞机空中爆炸事件，1 9 8 6 年苏联切尔诺贝 利核电站的大量放射性元素外泄事件。这些严重的、灾难性的事件的不 断发生，迫使人们在设备诊断方面进行了大量的研究，逐渐形成了“故 障诊断学”这一新兴领域。 故障诊断技术发展至今，对复杂系统进行智能诊断已成为智能技术 研究的前沿课题和热点。在专家系统研究已有较深厚基础的如美国、德 国等国家中，故障诊断专家系统已基本完成了研究实验阶段，开始进入 广泛应用的阶段，特别是在机械、电子设备等方面，已取得了巨大的成 果，如1 9 8 5 年r e g e n i e 等人研制的飞行器控制系统监视器( e e f s m ) 和 北方交通大学2 0 0 0 届硕士论文第一誊 1 9 8 7 年m a l i n 研制的汽车故障诊断系统( f i x e r ) 以及美国宇航局l a n g l e y 研究中心研制的飞行器故障诊断专家系统( f a u l t f i n d e r ) 等都已达到实 际应用水平，并投入使用。我国在这方面的研究也取得了一定的成果， 如华中理工大学设计的基于知识的汽车发动机诊断专家系统、解放军军 械工程学院研制的军械装备故障诊断专家系统等都己投入了实际运行。 从总体上讲，故障诊断与机器设备的关系就像医疗条件和人们的健 康一样。对于现代生产系统，故障诊断具有极为重要的意义，国内外许 多资料都表明，采用故障诊断技术能够产生巨大的经济效益，具体表现 为： 1 能够及时发现故障并及时排除，延长了不发生故障的正常工作时 间，提高机器设备的可靠性，还可以防止故障扩大，延长机器寿命。 2 增加机器平均无故障即正常工作时间，并且在检修前，已知故障 性质，使停机检修时间减小，提高机器的利用率。 3 现在大型机械设备一般是定期检修，到了大修时间，不论机器有 无故障都要停机检修，不到大修时间，只要设备没有严重的故障，也要 带病运行，这种检修方法减少了机器的正常工作时间，同时增加了停机 维修时间。而采用故障诊断技术之后，做到该停则停，不该停就继续运 行，进行预知维修，实现真正的“状态修”，从根本上充分发挥机器设备 的潜力。 可见，采用故障诊断技术是提高机器设备的可靠性和利用率的重要 手段。 1 2 课题研究的背景和目的 随着电力电子技术及电子控制技术的不断发展，电力机车技术的不 断改进和提高，电力机车结构越来越复杂，功能越来越完善，自动化程 度也越来越高。高速铁路列车、地铁列车及城市轻轨交通车辆在世界范 围内迅速发展、方兴未艾。除快速、经济、舒适和环境效益外，安全是 交通运输系统中极为重要的指标，是高速铁路得以发展的支柱和生命线。 北方交通大学2 0 0 0 届硕士论文 第一章 纵观世界，现代技术进步使得各种交通运输系统的装备日臻完善、 更趋安全，但是交通事故仍时有发生并危及旅客的生命财产，严重的甚 至酿成毁灭性的灾难。以日本为例，1 9 8 5 年每l o 亿公里死亡人数铁路为 1 9 7 1 人，汽车为1 8 9 2 9 人，飞机为1 6 0 0 6 人。欧洲铁路共同体1 4 个成员国 每年因公路交通事故死亡5 4 0 0 0 人，伤1 7 0 万人。美国死于高速交通事故 每年约5 万人。高速铁路运营三十年来尚未发生一例旅客死亡事故，“安 全”是高速铁路独具的一大优势。 可见，铁路安全性是铁路具有强大生命力和竞争力的最重要的基础。 因此发展铁路系统特别是高速铁路必须解决的首要问题是研究建立铁路 安全保证体系问题，而在整个铁路的安全体系中，铁路的行车安全又处 于最核心的地位。对列车上的设备与系统进行监测与诊断是关系到行车 安全的一项重要措施。国外的高速列车上都装有相应的机车监测诊断系 统，如德国i c e 高速列车的d a v i d 诊断系统，日本新干线2 0 0 系动车组的 m o n l 监控系统，4 0 0 系动车组的m o n 4 监控系统等等；我国在这方面虽 然也进行一些的研究，但与世界先进技术相比还存在一定的距离。 综上所述，机车监测诊断系统已成为现代列车保证安全不可缺少的 一个重要组成部分。 1 3 列车监测与诊断系统 现代铁路技术的突飞猛进，列车行车安全性要求的不断提高推动着 机车监测诊断技术不断发展。故障监测与诊断系统可对运行中的或停车 状态下的机车设备、车辆设备以及由这些设备所构成的系统进行在线监 测，在发生故障时可确定故障所在部位，提示排除故障的方法或采取应 急措施的建议。对列车设备与系统进行监测与诊断，及时排除故障不但 保证了安全，而且大大减少了因故障引起的晚点和停运事故。此外，该 系统还可通过无线电将某些运行中出现的故障提前报告地面维修中心， 以便做好充分准备尽量缩短维修时间，因而提高了机车的利用率。 一监测诊断系统的质量 监测诊断系统的质量取决于单项( 子系统) 监测诊断的质量，作为 北方交通大学2 0 0 0 届颐士论文第一章 系统质量的评价指标有： 1 理想的识别深度：达到对机车预先规定的应进行监测诊断的全部 故障，既要保证故障类别的区分也要明确故障发生的部位( 故障定位) 。 2 理想的清晰度：所谓的清晰度一方面是指监测诊断结果的显示效 果，而另一方面还包括对显示内容是否明白、确切、实用的评价。 3 理想的可靠性：诊断结果的可靠性是最重要的指标，在有疑问的 情况下为确保可靠性，只有采取降低诊断的识别深度和诊断结果数量的 办法。国外在理想条件下进行研究的某些系统，其可靠性指标达到1 0 0 次诊断中只有1 次错误的水平，但从实际运用条件来看可以确保实现的 程度大约是每1 0 次诊断中最多有1 次错误，而用于司机的重要故障监测 诊断系统可靠性要求较高，应为每1 0 0 次诊断中只能有1 次错误。 二系统的工作方式 由于监测诊断的内容庞杂，涉及的设备种类繁多，因而应使监测诊 断功能尽量贴近相应的控制功能。此外，由于监测诊断系统目标不尽相 同，因而其工作方式也就有所区别。 l内部监测诊断与外部监测诊断 以列车为一个整体，设在列车内部的监测诊断装置或系统即为内部 监测诊断，而独立于列车之外的这种装置或系统就是外部监测诊断。内 部监测诊断系统与列车上的设各连在一起，具有操作直接、反应迅速和 设备相对简单等优点。但对复杂系统的精确故障判断，内部方式因受车 上条件的限制较难完成，不得不采用外部方式。外部诊断通过专门的应 用接口把有问题的子系统与地面维修车间的相应的设备( 如固定安装的 数据终端、专门研制的外部诊断仪等) 相连，在停车状态下对子系统进 行诊断，也可将运行过程中的由内部监测诊断系统记录在历程存储器中 的故障信息卸出，进行全面深入的分析，进而作出更加精确的故障诊断。 可见，应采取内部监测诊断与外部监测诊断相结合的方式，而以内部监 测诊断为优先的方案。 2 运行监测诊断与保养监测诊断 根据使用目的不同还可以分为运行监测诊断和保养监测诊断两种方 式。运行监测诊断是在运行过程中为保障列车安全和正点，对运行中的 北方交通大学2 0 0 0 届硕士论文第一章 设备及时检测，对出现的故障进行诊断准确定位并对故障进行隔离，指 示司机采取措施加以维护，在难以复原的情况下还要提出降级运行的 方案。保养监测诊断仅限于将诊断信息通过列车无线电台向地面维修中 心发送，其目的在于加速地面的维修工作从而提高车辆的利用率。 三诊断软件的结构 机车监测诊断系统除具有必要的硬件设备外，还需配有专用的诊断 软件，从总体结构上分，诊断软件有两种基本类型： 1 基于模型的诊断软件 对于一切有确切数学模型的过程，在确定的输入条件下其控制结果 可以根据模型精确地计算出来。因此可以在控制的同时运行一个模拟程 序，对该控制过程进行模拟并确定其结果的正常范围，对实际控制结果 进行监视比较看其是否正常，从而判断故障的发生与否。对绝大多数的 逻辑控制系统，因具有明确的逻辑表达式定义其输入输出关系，故均可 采用这种诊断方法。对于一些非逻辑控制类的过程，只要具有明确且相 对简单模型的，也可使用这种诊断方法。例如变流器的诊断，如图l3l 所示，从可控硅至变流器输出波形之间均有严格的对应关系，因而只要 从相关电路把监测值引入诊断系统，在运行模拟程序的基础上即可确定 故障是否发生以及发生部位。 图13 1 基于模型的变流器诊断 2 基于知识的诊断软件 对于那些影响因素复杂，难以给出确切模型的过程，或虽然有确切 模型但过于繁琐因而进行实时模拟困难的过程，利用模型进行诊断是不 现实的。这时可根据运行人员的经验或长期统计的规律进行诊断，即由 北方交通大学2 0 0 0 届硕士论文第一童 专家系统作出故障诊断。 为使基于知识的诊断软件更加实用更加准确，应该提供尽量完整的 原始数据。这些数据除了诊断过程的输入输出及中间变量外，还要包括 当时的运行状态参数、运行环境参数和时间参数。根据统计的结果，诊 断系统先存储了在正常情况下，同一过程的全部有关数据的可能取值范 围。 过程参 状态参 环境参 图132 基于知识的诊断结构 其诊断过程如图1 3 2 所示，首先对全部实时监测的数据进行高时间 密度的采集与循环存储，进而对每次采集到的数据和事先存储的正常数 据进行比较，一旦发现实时采集数据超过存储的正常数据范围，立即启 动专家系统加以诊断。同时将发生故障时的全部数据，必要时连同故障 前后一段时间内的有关数据，由循环存储器中调入到非易失性存储器中， 以便于进一步详细分析，同时也可作为流年统计资料以进一步完善诊断 专家系统。 由上所述可知，列车监测诊断系统的内容繁多，涉及的装置与系统 和控制过程紧密相关，所以在明确监测诊断的全部内容和质量要求的基 础上，先要确定采用的诊断方法，然后开发相应的模拟诊断程序或专家 系统以及数据库。本论文提出的基于知识的机车故障监测与诊断系统， 就是采用基于知识的诊断软件，并在此设计思想的指导下，研制了机车 瞬间故障监测记录诊断系统。 北方交通大学2 0 0 0 届硕士论文第二章 第二章故障诊断技术 对机车进行故障监测和故障诊断涉及到控制理论、信号处理、模式 识别、计算机等多方面的知识和技术。机车故障监测诊断系统采用基于 知识的故障诊断技术，构成专家系统，进行机车故障定位。 2 1 系统故障的特征 要进行故障诊断首先要了解什么是系统故障。所谓系统的“故障”， 是指系统的运行处于不正常状态( 劣化状态) ，并可导致系统相应的功能 失调，即导致系统相应的行为( 输出) 超过允许范围，使系统的功能低 于规定的水平，这种劣化状态称为故障。 一故障的产生与传播机理 认清故障的产生与传播机理是故障诊断的基础。系统故障的产生是 由多种因素造成的，在系统工作过程中，系统的固有特性改变或异常输 入都会产生异常输出，这些异常输出又会引起更上一层系统的状态发生 变化，这种影响逐级传播，直到原级系统，使整个系统的状态发生变化， 产生异常输出。以上分析表明，故障的传播过程实质上是异常输出的传 播过程，是一个由低层到高层的传播过程。应注意到“故障”是系统的 固有特性发生了不允许的劣化后，系统所处的一种状态。 二 系统故障的分类 系统的故障，从其产生的因果关系可分为原发性故障和引发性故障。 原发性故障即故障源，而引发性故障是由其它故障引发的。但当原发性 故障使引发性故障相应子系统或联系的固有特性发生劣化时，引发性故 障也可能成为原发性故障，其也可能引发其它的故障。从产生性质来分， 原发性故障又可分为结构性故障和参数性故障。 三故障的系统特性 以上通过对系统的故障及其传播机理的分析，可见，复杂系统的故 障具有如下的特性： 1层次性。这是由系统结构的层次性所决定的，高层故障可由低 层故障引起，而低层故障必定引起高层故障。故障的层次性为复杂系统 基于知识的机车故障监测诊断系统的研究 7 北方交通大学2 0 0 0 届硕士论文 销一量 的诊断提供了一个有效的策略和合理的模型，即层次诊断策略与层次诊 断模型。 2 相关性。这是由系统各元素间的联系所决定的。当个元素发 生故障后，势必导致相关元素发生故障。任何一个原发性故障都存在多 条潜在的故障传播途径，因而可能引起多个故障同时并存。因此，多故 障并存是复杂系统故障的重要特征。 3 延时性。故障的传播机理表明，从原发性故障到系统级故障的 发生是一个由量变到质变的过程，表明故障具有“时间性”，因此故障可 以早期诊断，达到“防患于未然”的目的。 4不确定性。不确定性是复杂系统的一个重要特性，它给诊断工 作带来了很大的困难。 22 故障诊断技术的基本内容 故障诊断，是指系统在一定工作环境下查明导致系统某些功能失调 的原因或性质，判断劣化状态发生部位或部件，以及预测状态劣化的发 展趋势等。诊断就是由现象判断本质，在工程技术领域，根据设备各种 可测量的物理现象和技术参数的检测来推断设备是否正常运转，判断发 生故障的原因与部件，预测潜在故障的发生等。借用医疗方面的术语， 将机器故障的诊断过程称为“故障诊断”。对系统进行故障诊断的根本 目的是保证系统在一定的工作环境中与一定的工作期限内可靠有效地实 现其功能。 一故障诊断的基本思想 故障诊断的基本思想为：检测对象全部可能发生的状态，组成状态 空间s ，它的可观测量特征的取值范围构成特征空间y ，当系统处于某 一状态s 时，系统具有确定的特 征y ，即存在映射g ： g ：s - - ) y 反之，一定的特征也对应确 定的状态，即存在映射，： 图2 2 1 故障诊断表述 北方交通大学2 0 0 0 届硕士论文第二章 j yos 状态空间与特征空间的关系可用图22l 表示。 如果厂和g 是双射函数，即特征空间和状态空间存在一对一的单满 射，则由特征向量可唯一确定系统的状态，反之亦然。故障诊断的目的 在于根据可测量的特征量来判断系统处于何种状态，也就是找出映射，。 若系统可能发生的状态是有限的，故障诊断就成为按特征量对被测系统 进行分类的问题，或去对特征量进行状态的模式识别问题。因此故障诊 断实质上是一类模式分类问题。 二系统故障诊断的过程 故障的诊断过程如图2 22 所示，故障诊断的过程有三个主要步骤： 第一步是检测设备状态的特征信号；第二步是从所检测的特征信号中提 取征兆；第三步是根据征兆和其它诊断信息来识别设备的状态，完成故 障诊断。 一般来说，特征信号具有两种表现形式，一种是以能量方式表现出 来的特征信号，如电压、电流、磁场等，检测其所表现出的特征信号， 必须使用传感装置；另种是以物态形式表现出来的特征信号，而提取 系 统 状 态 人的感官 鲞酒 堑笙笪呈1 曩置l 物质形态的特征信号 直接的系统状态 征兆 提取 装置 昱堡堑篮星盟鲨= 生筮塑 决策li 状态的 形成r 1趋势分析 状态 识别 装置 工作 环境 历史 档案 图2 22 系统故障的诊断过程 物态形式的特征信号一般不采用传感装置，只采用特定的收集装置或直 接观测。 ，1 1 1 方交通大学2 0 0 0 届硕士论文第二章 从所检测的特征信号中提取征兆，如果特征信号为能量形式，则可 在时域、频域、幅值域等方面进行提取：对于物态形式的特征信号，一 般是通过特定的物理或化学方法得到的。 从征兆提取装置输出的征兆即可输入状态识别装置来识别系统的状 态，这是整个诊断过程的核心。将实际存在的参考模式( 标准模式) 与 现有的由征兆按不同方式组成的相应的代检模式进行对比，而决定待检 模式应化为哪一类参考模式，即对系统的当前状态进行模式识别。在智 能技术引入诊断领域之前，状态识别实际上是由领域专家来完成的。随 着人工智能技术特别是专家系统技术在诊断领域的应用，产生了基于知 识的诊断推理发展方向，它模拟领域专家来完成状态识别任务，这也是 智能诊断技术同一般诊断技术最主要的差别。 三诊断的基本内容 如前所述，系统的诊断过程事实上是一个“模式识别”的过程，因 为不同的状态可以认为是不同的“模式”，而“状态识别”就可以认为是 “模式识别”。通过对系统进行检测或观测，可以保证在系统发生故障时 能够检测出系统的有关特征信号，并由此识别出设备的状态，即系统设 备可能的故障及其产生原因。因此，由以上诊断步骤，决定设备诊断的 主要内容为： ( 1 ) 采用合适的观测方式，在设备的合适部位，检测系统状态的特征 信号。 f 2 ) 采用合适的征兆提取方法，从特征信号中提取系统特征的征兆。 ( 3 ) 采用合适的状态识别方法，依据征兆和其它诊断信息进行推理而 识别出系统的状态。 f 4 ) 采用合适的状态趋势分析方法，依据征兆与状态进行推理而识别 出状态发展趋势。 ( 5 1 采用合适的决策形成方法，根据系统的有关状态、趋势及故障初 始原因形成正确的干预决策。 在设备诊断中，总希望每一步花费尽量少，有关状态的信息获取尽 可能多，然而诊断过程是紧密相连，相互影响的。所以应从全局出发， 作全盘的考虑。 基于知识酌机车故障监测诊断系统的研究 北方交通大学2 0 0 0 届硕士论文第二章 2 3 故障诊断的智能化及其方法 一故障诊断技术的发展 故障诊断技术发展至今经历了三个阶段：第一阶段由于机器设备比 较简单，故障诊断主要依靠专家或维修人员和感觉器官、个人经验及简 单仪表就能胜任故障的诊断和排除工作。传感器技术、动态测试技术及 信号分析技术的发展使得诊断技术进入第二阶段，并且在维修工程和可 靠性工程中得到广泛的应用。8 0 年代以来，由于机器设备日益复杂化、 智能化及光机电一体化，人们对故障诊断的理解不同，各工程领域都有 其各自的方法。从诊断环境来看，故障诊断可分为离线人工分析、诊断 和计算机辅助监视诊断。早期人们经常利用各种检测仪表，配以软硬件 分析装置对系统进行离线分析，但随着计算机技术的迅速发展，计算机 辅助监视诊断、智能故障诊断成为诊断技术的主要发展领域。这种系统 主要结构是由传感器、接口装置及计算机组成，其中接口装置具有电平 转换、采样、存储等功能，可实现实时监视和自动诊断。但其依赖较多 的人工干预，自动化及自适应能力较低。 近年来，人工智能技术的迅速发展，特别是知识工程、专家系统和 人工神经网络在故障诊断领域中的进步应用，迫使人们对智能诊断问 题进行更加深入与系统的研究。所谓诊断系统的智能就是它可有效地获 取、传递、处理、再生和利用诊断信息，从而具有对给定环境下的诊断 对象进行成功状态识别和状态预测的能力。但是，诊断系统的智能并不 意味完全代替人的活动，人还是智能系统的重要组成部分。 智能诊断系统是由人( 尤指领域专家) 、当代模拟脑功能的硬件及其 必要的外部设备、物理器件以及支持这些硬件的软件所组成的系统。该 系统以对诊断对象进行状态识别与状态预测为目的。 二 智能诊断的方法 诊断技术智能化的过程中，逐渐形成了两种主要的研究方法：“基于 知识( k n o w l e d g e b a s e d ) ”的故障诊断和“基于行为( b e h a v i o r - b a s e d ) ” 的故障诊断。 基于行为的故障诊断( b e h a v i o r - b a s e df a u l td i a g n o m s ，b f d ) 的基 f e 方交垴大学2 0 0 0 届硕士论文第二章 本思路为从某一台机器的实际运行状态出发，“自下而上”，即从具体到 一般，从其工况状态的变化获取。其要求一个诊断系统应当在其运行过 程中，不断的提高自身的智能化水平，最终达到完全根据实际设备的运 行行为决定诊断系统的实际工况，自动识别，自我完善，自我提高，从 而可以从具有初级智能的简单系统发展为高智能的针对某一特定设备的 专用诊断系统。b f d 的基本手段采用神经网络的方法。 基于知识( k n o w l e d g e b a s e d ) 的故障诊断的基本思路为“自上而下”， 即从一般到特殊，把来自许多不同的机器对某种故障获得的“知识”构 成知识空间，对某一实际机器的异常工况进行判断。从发展的成熟程度 来看，基于知识的诊断系统是最为优秀的一种专家系统。 2 4 基于知识的故障诊断 从名字来看，基于知识的机车监测诊断系统采用基于知识的故障诊 断技术。要建立一个基于知识的诊断系统，核心问题是要建立一个合适 的诊断模型，而诊断模型的建立，涉及到许多方面的问题，其中最重要 的问题为领域知识的表达和采用何种推理方法。 2 4 1 诊断问题的知识策略 诊断问题的知识策略主要研究求解诊断问题所用的知识及其组织、 表达和获取的问题。基于知识( k n o w l e d g e b a s e d ) 故障诊断的一个重要 的理论基础就是基于知识的诊断推理。现在的诊断技术是以知识处理为 核心，信号处理、建模处理与知识处理相融合。本质上说，知识处理是 一类信息处理，即符号处理，而不再局限于数据计算和数据处理中的数 据，主要是表示人类推理所需要的各种信息。 一诊断问题的领域知识 拥有知识是智能系统或专家系统有别于其它计算机软件系统的重要 标志。从知识的使用角度来看，领域知识反映了对诊断对象的一种描述 深度。对一个系统的描述深度可以划分为四个不同深度。如图2 4 1 所示， 最深的描述是结构描述，最浅的描述是经验描述或特征空间描述，这四 摹手菊顶两i 评故障监测诊断系统的研究 1 2 i l 方变通大学2 0 0 0 届硕士论文 第二章 浅断言特征空间经验描述 功能模型卜_ 叫功能描述 定性模型卜_ 叫行为描述 联接关系卜_ 叫结构描述 图2 4l 知识领域的描述深度划分 种描述水平对应着四种深 度的领域知识，即结构知 识、行为知识、功能知识 和经验知识。 结构描述是关于系统 及其元素和联系的最详细 描述，其包括静态结构描 述和动态结构描述。行为 描述是从系统行为的角度来描述系统，它反映了系统的的工作过程或动 态过程。功能描述是在更深度上对系统行为的一种描述，并不涉及系统 的行为细节，而是从系统所能实现的功能角度出发来描述系统。经验描 述是对系统最为抽象的一种描述，其是建立在对系统抽象认识的基础之 上，是凭经验得到的关于系统的知识。 对于这四种不同深度的描述，由深层描述可以得到浅层描述。从人 们的认识水平出发来划分领域知识，可将领域知识划分为三个不同的深 度，如图2 4 2 所示，这三种深度的知识反映了对系统的不同认识深度。 经验知识是对人们 在经验中凭经验得到， 没有明显理论依据的知 识；因果知识是具有普 遍性、为人们所认可的 并且具有潜在理论依据 的知识，+ 般而言，因 图2 42领域知识的认识深度划分 果知识的前提和结论之间具有强烈的因果关系，而不象经验知识那样缺 乏这种因果知识；第一定律知识是指具有明确科学依据或理论依据的知 识，其具有普遍性，各种理论、定律、公式、规律等都属于第一定律知 识。 对于一个具体的诊断领域或诊断问题，并不是所用的知识深度越深 越好，而是取决于系统的功能要求和知识使用的可能性。对于机车故障 诊断来说，单独使用结构知识或第一定律知识很难，因为这类知识很难 北方交通大学2 0 0 0 届硕士论文第二章 单独使用，而且其表达和获取也存在很大的困难，因此在诊断问题时， 大量使用的是经验知识和因果知识及静态的结构知识。 二 领域知识的表达、组织与协调 专家系统知识库是专家知识、经验与书本知识、常识的存储器。知 识库的结构形式取决于所采取的知识表示方式。知识表示是计算机科学 中研究的重要领域，因为智能活动过程主要是一个获得并应用知识的过 程。而知识必须有适当的表示形式才便于在计算机中存储、检索、使用 和修改，即需将知识变成一种计算机可接收的对人类智能行为的描述。 领域知识的表达同所使用的知识层次及推理策略有密切关系。最基 本的知识表达方式有规则表达法、框架表达法、逻辑表达法、语义网络 表达法及过程表达法等。合适的表达方法有利于提高推理的效率，加速 诊断问题的求解过程。 在一个诊断系统中，一般不是只使用一种深度的领域知识，而是使 用多种深度的领域知识，形成多深度知识共存的混合模型，这就存在各 种深度知识的协调问题，关于多深度知识的混合模型可以分为深浅知识 分开使用、深浅知识结合使用和深浅知识完全混和。 三领域知识的获取与自学习 领域知识的获取是知识策略的一个重要方面，也是任何知识系统的 “瓶颈”问题。在确定所需要的领域知识时，应保证这种知识是可以获 取的。一个合适的知识获取方式应能方便地不断充实和完善知识库，提 高系统的效能。 2 4 2 诊断推理策略 通过知识的表示，把问题领域中的知识表示出来，并以某种形式存 储到计算机中，形成知识库。但是，就象一个人只有知识而没有运用知 识的能力仍然算不上“聪明”一样，对一个诊断系统来说，不但应具有 大量的领域知识，还应具有运用知识求解问题的能力，即诊断推理能力。 基于知识的故障诊断的推理方法主要取决于知识的表达与组织，一 般分为基于模型的推理和基于非模型的推理。 一基于模型的推理策略 北方交通大学2 0 0 0 届硕士论文第二章 对应于不同的知识深度，基于模型的推理有四种基本形式。 第一种是基于结构模型的推理，用诊断对象的结构模型去模拟诊断 对象，对于有些静态结构描述与动态结构描述一致的系统来说，采用基 于结构模型的推理非常合适。系统的结构描述信息能够提供系统可能故 障的闭集，通过简单的推理机制，来直接产生系统所有可能故障。因此， 这种系统只需给出对象的结构描述，而无须收集或书写成百上千条规则。 但对于难以给出系统动态结构描述的系统就无法使用这种推理方法。 第二种是基于行为模型的推理，用诊断对象的行为模型或数学模型 去定量或定性的模拟诊断对象，其核心为用数学方法来定性或定量的模 拟系统的行为，通过合适的算法来模拟系统的行为，从而实现系统的前 向模拟，这样就避免了大量的数据，但由于其在知识表达与组织方面存 在巨大的困难，因此发展十分缓慢。 第三种是基于功能模型的推理，用诊断对象的功能模型去模拟诊断 对象，通过系统功能的因果序列来描述系统的功能实现。功能模拟并不 涉及系统的实际输入输出，只需模拟系统的功能实现，因而其知识表达 与组织更简洁。 第四种是基于因果模型的推理，用诊断对象的因果模型去模拟诊断 对象的因果序列，其知识组织也表现为关于系统功能、故障的因果序列， 但其推理方式并不采用前向模拟的推理，关于系统的故障是在模型中显 式地表示出来的。 前三种推理统称为基于前向模拟的模型推理，所谓“前向推理” ( f o r w a r ds i m u l a t i o n ) 即是给模型一个输入集合，这个输入集合在模型 内部进行传播( p r o p a g a t i o n ) ，然后产生一个输出集合，这个输出集合称 为系统的期望输出( e x p e c t e do u t p u t ) ，即系统正常时的输出。如果系统 的实际输出同期望输出不一致，就称为“冲突”，即表明系统有故障。对 于基于前向模拟推理，求解的过程为冲突识别( c o n f l i c tr e c o g n i t i o n ) 和 候选产生( c a n d i d a t eg e n e r a t i o n ) 。而基于因果模型的模型推理并不模拟 诊断对象的实际行为，而是通过显示地模拟诊断对象的状态、功能及故 障的因果序列来求得诊断解。 二基于非模型的推理策略 北方交通大学2 0 0 0 届硕士论文第二章 基于非模型的推理策略最重要的特征为知识的组织与表达采用非模 型的方法，诊断知识在形式上不是一个整体，而是分散；在推理策略上， 不采用前向模拟，而是直接推理或产生式推理。 基于非模型的推理策略在具体实现上又分为许多种，其中最典型的 有以下几种： ( 1 ) 基于规则的产生式系统，以规则形式表达和组织诊断知识，推 理方式是基于规则的演绎，有正向、方向和正反向混合三种演绎方式。 ( 2 ) 基于特征空间模式的系统，知识库就是诊断对象的特征空间 库，推理过程就是模式匹配过程，匹配的最终模式就是诊断问题的解。 ( 3 ) 基于统计模式分类的系统，以b a y e s 理论为基础，通过统计 模式识别技术进行分类而完成诊断任务，其领域知识是各种事件的概率 值，推理过程则是应用b a y e s 理论，计算己知征兆条件下，每个故障的 后验概率，以此形成诊断解。 ( 4 ) 基于事例分类的系统，知识库事实上就是过去已经实际发生的 故障的事例，推理过程也就是模式匹配和索引，直到得到最佳的匹配， 最后形成的诊断解或者直接是过去的某一事例，或者同某一事例相似。 ( 5 ) 基于节约覆盖集理论的推理策略，其诊断知识表现为故障与征 兆之间的因果关系，其诊断解是一个能够解释当前系统所表现出的征兆 但又满足某一节约准则的故障集合。 由于机车系统的结构复杂、功能繁多，采用基于因果模型的诊断推 理，其推理的具体过程将在下一节中具体阐述。 2 5 基于因果模型的推理 基于非模型的诊断推理具有知识表达直观、形式统一等特点，但求 解问题的脆弱性使其存在很大的局限性；而基于模型的诊断推理在知识 的表达和组织上有很大的优势，并且知识获取方便，维护简单，但推理 机制异常复杂，特别是当采用前向模拟的推理策略时，往往难以解决比 较复杂的诊断问题。而基于因果网络的诊断推理吸取了这两种推理方法 的优点，在知识的组织与表达上采用模型的方法，在推理策略上并不采 墓手知识的机车故障监测诊断系统的研究 1 6 北方交通大学2 0 0 0 届硕士论文第串 用前向模拟，而是在模型中显式地表达出对象的状态，所以其推理机制 要比前向模拟简单的多，而又发挥了用模型来组织领域知识的优势。基 于因果网络模型的诊断推理的主要特点为领域知识是由表示领域对象各 种状态的结点和状态结点间的因果联系所构成，而并不涉及领域对象内 部的结构细节或行为细节，这就有效地降低了领域模型的复杂性。 一诊断领域的因果网络模型 基于因果网络的诊断模型，领域知识是用因果网络来表示的，即结 点和结点之间的因果关系所构成。其中，网络中有四类结点，而网络中 的关系有三类结点。 网络中的四类结点分别是：状态结点、征兆结点、假设结点和初始 原因结点。状态结点表示所描述的系统中相应的某一部分或某一功能的 状态；征兆结点表达的是状态结点所表现出的征兆；假设结点表达的是 系统的诊断假设，也就是系统的故障；初始原因结点表达的是引起系统 相应故障的最初原因。 网络中结点之间的三类关系分别是：第一，初始原因结点到状态结 点之间或状态结点到状态结点之间的因果关系，表明后者的发生是由前 者的发生所引起的；第二，状态结点到征兆结点之间的关系，表明状态 结点会有什么样的征兆表明出来；第三，状态结点到假设结点之间的关 系，表明诊断假设是由什么样的状态结点所定义的。上面的分析表明： 第一类关系是一个结点引起一个结点，因而是因果关系；第二类是一个 结点具有另个结点，因而是附属关系；第三类关系是一个结点由其它 结点所定义的，因而是定义性关系，由上所述可给出因果网络的形式化 定义： 定义2 5 1 因果网络n e t 是一个五元式n e t = ( s ，h y 尸，m ，c ，r ) ，其中： s = 盔，墨，矗 是网络中所有状态结点的集合； h y p = 。h 。圩。) 是网络中所有假设结点的集合； m = h ，1 7 1 2 , ，m 。 是网络中所有征兆结点的集合： c = c ，g ，g ) 是网络中所有初始原因结点和假设条件的集合，假 设条件是指表征网络中不确定性关系的假设条件； 尺是将以上四类结点联在一起的三类关系的集合。 基手知识的机车敌障监铡诊断系统的研究 1 7 北方交通大学2 0 0 0 届硕士论文第二章 二诊断问题的形成 诊断任务实质上是由观测到的征兆集合找到一个诊断假设集合，这 个假设集合能够完全解释这组征兆集合的发生。也就是说，给定诊断问 题p = ( n e t ，m + p 及一个假设结点集合h y p + = 口1 h 2 ，h 。) ， n e t 是诊 断领域的因果网络模型，m + = 如一，：，m 。) 是一个已知的征兆结点集合， 如果存在n e t 的一个局部网络e n v 是诊断问题p 的一致性环境，且 e n v 是h y p + 的一个最小覆盖环境”i ，则称日y p + 是诊断问题j p 的解，同时 称e n v 是诊断假设中+ 的一个解释。 但考虑到对于同一个h y p + ，可能存在不止一个e n v 满足上述条件， 即h y p + 可能有多个解释，称q = e n v i ，e n v 2 ，e n v 是诊断解h y p + 的解释 集合。若假设c 存在于p 的所有一致性环境中时，这个假设就是个被 确认的假设，当一个环境中的所有假设都被确认时，这个环境也就被 确认。 定义2 5 2对于诊断问题p = ( 盯，m + ) ，及p 的一个诊断解 、t h y p + = l ，圩2 ，h 。) ，当且仅当： ( a ) 存在一个h y p + 的解释环境e n u 是被确认的，或 ( b ) p 的所有一致性环境，都是h y p + 的未被确认的解释。 称h y p + 是个确定性的解。满足条件( a ) 的诊断解h y p + 是具有确定性 解释的确定性解，称满足条件( b ) 的诊