（人机与环境工程专业论文）基于模糊粗集的诊断算法研究及在飞机上的应用.pdf

中国民航大学颂上学位论文 a b s t r a c t w i t hr a p i dd e v e l o p m e n to fc h i n a sc i v i la v i a t i o ni n d u s t r y h o wt op r o t e c ta i r c r a f tf l i g h ts a f e t y h a sb e c o m ea l li n c r e a s i n g l yi m p o r t a n ti s s u e o n ek e ys o l v i n gt h i si s s u ei st oe s t a b l i s hat i m e l y a n da c c u r a t ed i a g n o s i ss y s t e mf o rd i a g n o s i s l o c a t i o na n di d e n t i f i c a t i o no fa i r c r a f tf a u l t s m o r e o v e r d i a g n o s t i ca l g o r i t h m sa r et h ec o r eo ft h es y s t e ms t u d y f a u l td i a g n o s i st e c h n o l o g y h a sb e e ni na 析 1 er a n g eo fa p p l i c a t i o n sf o rc i v i la v i a t i o ni n d u s t r y b u tt h e r ea r es t i l l s u b j e c t i v e 呱u n c e r t a i n t y d a t ar e d u n d a n c y a n do t h e rq u e s t i o n sr e m a i n e dt ob er e s o l v e d a n dt h e s ei s s u e si st h ej u s ta r e a sw h a tr o u g hs e t sa n df u z z ys e t sc a l lb es o l v e d r o u g hs e t s a n df u z z ys e t sw e r ec o m b i n e dt od oe x p l o r a t o r ys t u d yf o ra i r c r a f tf a u l td i a g n o s i sa l g o r i t h m f r o md a t ap r e p r o c e s s i n g f e a t u r ee x t r a c t i o n f a u l ti d e n t i f i c a t i o na n do t h e ra s p e c t s i nt h ef i r s tc h a p t e r o nt h eb a s i so fi n t e g r a t e dd e s c r i p t i o nf o rt h ed e v e l o p m e n ts t a t eo f d o m e s t i ca n di n t e r n a t i o n a lf a u l td i a g n o s i sa n dc i v i la v i a t i o nf a u l td i a g n o s i st e c h n o l o g y a c c o r d i n gt ot h ef e a t u r e so ff a u l td i a g n o s i sf o rc h i n a sc i v i la v i a t i o ni n d u s t r y t h ei n t e g r a t i o n n e c e s s i t yo fr o u g hs e t sa n df u z z ys e t sb e i n gu s e df o ra i r c r a f tf a u l td i a g n o s i sh a sb e e np o i n t e d o u ta n dt h ef e a s i b i l i t yh a sb e e na n a l y z e d i nt h es e c o n dc h a p t e r t h er e l a t i v ea n de s s e n t i a l k n o w l e d g eo fr o u g hs e t sa n df u z z ys e t st h e o r yh a sb e e ni n t r o d u c e d i nt h et h i r dc h a p t e r i n v i e wo ff a c i n gm a n yp r o b l e m so fa i r c r a f tf a u l tf e a t u r ee x t r a c t i o n a n df o c u s i n go na t t r i b u t e s r e d u c t i o na n dd i s c r e t ep r o b l e m so ft h ea i r c r a f tf a u l ti n f o r m a t i o ns y s t e m a l la c q u i s i t i o n a l g o r i t h mo fc h a r a c t e r i s t i cp a r a m e t e r sc o m b i n e dr o u g hs e t sa n df u z z ys e t sh a sb e e ns t u d i e d a n dp u tf o r w a r d t h ev a l i d i t yo ft h ea l g o r i t h mh a sb e e nc o n f i r m e db yu s i n gr e a ld a t ao fo n e a 屺 r o e n g i n e i nt h ef o u r t hc h a p t e r i nv i e wo ft h em i s s i n gp r o b l e mo fa i r c r a f tf a u l td a t a t h e r a n d o m n e s sa n du n c e r t a i n t yo fm i s s i n gd a t ah a v e b e e nt a k e ni n t oa c c o u n t f o c u s i n go nt h e s e p r o b l e m so fp r o b a b i l i t yd i s t r i b u t i o no ft h ea t t r i b u t ep a r a m e t e rv a l u e sa n dt h em a x i m u m p r o b l e mo fr a n d o m s h a d o wf u n c t i o n ad a t af i l l e da l g o r i t h mb a s e do nr a n d o ms e t sh a sb e e n s t u d i e da n dp u tf o r w a r d r e s e a r c hs h o w st h a tt h ea l g o r i t h mi sv e r ye f f e c t i v et of i l lt h em i s s i n g a i r c r a f tf a u l td a t a 晰t l lf u z z i n e s s c o n t i n u i t ya n ds t a b i l i t y a n di th a s 杭t l lk g hp r e c i s i o na n d l o wr a n d o me r r o r i nt h ef i f t hc h a p t e r i nv i e wo fp a r a m e t e rr e d u n d a n c yi s s u ef o ra i r c r a f t c o n d i t i o nm o n i t o r i n ga n df a u l ti d e n t i f i c a t i o n f o c u s i n go nt h ed i s c u s s i o nh o wt oi m p r o v et h e a c c u r a c yo fi d e n t i f i c a t i o na n dt h er o b u s t n e s sp r o b l e mo fa l g o r i t h m sd u et ot h ep a r t i c u l a r i t yo f f a u l t s a n das e d e so fi d e n t i f i c a t i o na l g o r i t h m sf o ra i r c r a f tf a u l t s b a s e do nd i s t a n c e c l o s e d e g r e ea n dc l u s t e r i n go ff u z z ys e t sh a v eb e e ns t u d i e da n dp u tf o r w a r d 1 r i l er e s u l t ss h o w t h a tt h e s ea l g o r i t h m sh a v es t r o n ga n t i i n t e r f e r e n c ea b i l i t y a n dc a ne l i m i n a t et h ei n f l u e n c eo f i n t e r f e r e n c ef a c t o r s a n di n c r e a s et h ee f f i c i e n c ya n da c c u r a c yo ff a u l ti d e n t i f i c a t i o n t h e a c c u r a c yo ft h e s ea l g o r i t h m si sh i g h e rt h a nt h a to fb pn e u r a ln e t w o r ku n d e rt h e s a l t l e c o n d i t i o n s a tt h ee n do ft h ep a p e r t h e s ea b o v ea l g o r i t h m sh a v eb e e nt a k e nc o m p u t e r 中国民航大学硕士学位论文 s i m u l a t i o na n dt h e c o r r e s p o n d i n gp r o c e d u r e s h a v e b e e nc o m p i l e da n de n c a p s u l a t e d r e s p e c t i v e l ya ss i n g l ei n t e g r a t e dm o d u l e s t h e nh a v eb e e na d d e di n t ot h es y s t e mp l a t f o r mf o r a i r c r a f tr e m o t ef a u l td i a g n o s i s t h i sw o r kh a se s t a b l i s h e dt h ef i r mf o t i n d a t i o nf o rt h ef u r t h e r r e a l i z a t i o no fr e m o t ef a u l td i a g n o s i s t h e s es t u d i e da l g o r i t h m sh a v eb e e nu s e df o rt h ep r a c t i c e o fa i r c r a f tf a u l td i a g n o s i s a n dg o o dr e s u l t sh a v eb e e na c h i e v e d t h ee x t r a c t e df e a t u r e p a r a m e t e r sa r er e s p e c t i v e l yt h ek e yf a c t o r sr e s u l t i n gi na e r o e n g i n ef a u l ta n di n f l u e n c i n gt h e m a i n t a i n a b i l i t yo fa i r c r a f tl a n d i n gg e a r t h ea c c u r a c yo ft h ei m p r o v e da l g o r i t h mb a s e d r a n d o ms e t sr e a c h e s9 6 4 2 f o rf i l l i n gt h em i l i t a r ya n dc i v i l i a na e r o e n g i n ef a u l td a t a t h e i d e n t i f i c a t i o na c c u r a c yo ft h ea l g o r i t h m sb a s e do nf u z z ys e t sa n dr o u g hs e t sr e a c h e s9 8 4 f o rc i v i l i a na e r o e n g i n ec o n d i t i o nm o n i t o r i n g h o w e v e r t h ei d e n t i f i c a t i o na c c u r a c yo ft h eb p n e u r a ln e t w o r ki so n l yu pt o8 4 1 u n d e rt h es a m ec o n d i t i o n s i nt h ee x a m p l ef o ra e r o e n g i n e r o t o rf a u l ti d e n t i f i c a t i o n t h e s ea l g o r i t h m sb a s e do nf u z z ys e t sa n dr o u g hs e t so w nt h e a c c u r a c yo f10 0 i nt h ee x a m p l eo fh e a l t hm o n i t o r i n gf o rt h ea i r c r a f tf u e ls y s t e m t h e i d e n t i f i c a t i o na l g o r i t h m sb a s e do nf u z z ys e t sa n dr o u g hs e t sh a sb e t t e ra d v a n t a g et h a nt h e i m p r o v e dm e t h o do fs y s t e ms t a t u sf a c t o rf a u l td i a g n o s i sf o rf a u l ti d e n t i f i c a t i o no fn o z z l e j a mm o d e t h e s ed i a g n o s i sa l g o r i t h m sr e s e a r c h e da b o v eh a v ec e r t a i ni n n o v a t i v ea n dp r a c t i c a lc h a r a c t e r s t h eu s e f u l n e s so ft h e mh a sb e e nv a l i d a t e db yb e i n gu s e dt od i a g n o s ea i r c r a f tf a u l tp r a c t i c e t h ea c q u i s i t i o na l g o r i t h mo fc h a r a c t e r i s t i cp a r a m e t e r sc o m b i n e dr o u g hs e t sa n df u z z ys e t s p r o v i d e sa ne f f e c t i v ew a ya n dm e a n st os o l v es u c hp r o b l e m so fh u g ek n o w l e d g e b a s ea n d p a r a m e t e r sr e d u n d a n c yi na i r c r a f tf a u l td i a g n o s i s t h ed a t af i l l e da l g o r i t h mb a s e do nr a n d o m s e t sp r o v i d e sa ne f f e c t i v et o o lt os o l v et h ep r o b l e m sw i t hi n t e g r i t ya n du n c e r t a i n t i e si nt h e c u r r e n ta i r c r a f tf a u l td i a g n o s i s t h e s ei d e n t i f i c a t i o na l g o r i t h m sb a s e do nr o u g hs e t sa n d f u z z ys e t sp r o v i d ean e wn o t i o nt os o l v et h e s ep r o b l e m s mw e a kr o b u s t n e s s p o o r a n t i i n t e r f e r e n c ea b i l i t y a n dc o m p l i c a t e dc a l c u l a t i o no fi d e n t i f i c a t i o na l g o r i t h m sf o r t h e c u r r e n ta i r c r a f tf a u l t t h e s ea l g o r i t h m sr e s e a r c h e da b o v eh a v eaw i d ep r o s p e c to fa p p l i c a t i o n s f o ra i r c r a f tf a u l td i a g n o s i s k e y w o r d s r o u g hs e t s f u z z ys e t s d i a g n o s i sa l g o r i t h m f e a t u r ee x t r a c t i o n d a t af i l l e d f a u l ti d e n t i f i c a t i o n a i r c r a f t i i l 中国民航大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果 尽我所 知 除了文中特别加以标注和致谢的地方外 论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果 也不包含为获得中国民航大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料 与我一同工作的同志 对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意 研究生签名 歪亟生垒丝日期 趟理望z 中国民航大学学位论文使用授权声明 中国民航大学 中国科学技术信息研究所 国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件 和电子文档 可以采用影印 缩印或其他复制手段保存论文 本人电子文档的内容和纸质论文的内 容相一致 除在保密期内的保密论文外 允许论文被查阅和借阅 可以公布 包括刊登 论文的全 部或部分内容 论文的公布 包括刊登 授权中国民航大学研究生部办理 研究生签名 强佳奁系导师签名 期 圣丝墨翌兰口乙 中国民航大学硕士学位论文 1 1 引言 第一章绪论 诊断学 d i a g n o s t i c s 一词源于希腊语 意指鉴别 确定 最早的诊断学莫过于医 疗诊断 随着人类文明的进步和科学技术的发展 在很多领域都开展了诊断活动 在工 程技术领域中 自从机器问世以来 机器设备的运行状态监测和故障诊断技术也应运而 生 这些技术被称为传统的诊断技术 最初 机器设备较为简单 维修人员主要靠感器 简单仪表和个人经验就能胜任故障的诊断和排除工作 在科技发展日新月异的今天 生 产设备日趋大型化 高速化 自动化和智能化 传统的诊断技术已经远远不能适用了 现代化工业生产 一旦因故障停机 损失巨大 因此 现代机器设备故障诊断学就应运 而生了 它是以可靠性理论 信息论 控制论和系统论为理论基础 以现代测试仪器和 计算机为技术手段 结合各种诊断对象 系统 机器 工程结构 工艺过程 的特殊规 律而逐步形成的一门新兴学科 故障诊断是指在一定的工作环境和条件下查明导致系统某种功能失调的原因和性 质 判断劣化状态发生的部位 以及预测状态劣化的发展趋势 故障诊断的过程可概括 为 信号采集 数据预处理 征兆提取和状态诊断与识别 故障诊断关键技术主要有 特征提取技术 模式识别技术 预测技术等 1 特征提取技术特征提取的主要任务是将检测到的工作状态信号进行维数压 缩 去掉其中的噪声和冗余信息 融合来自各个信道的故障信息 强化和提取故障特征 形成待检模式 常用的特征提取方法分为解析分析 统计分析和系统辨识三大类 2 模式识别技术模式识别的任务是将待检模式与样本模式进行比较 明确其所 属类别 为此需建立判别函数 规定判别准则 并力争使误判率最小 常用的模式识别 有统计模式识别和模糊模式识别 3 预测技术在状态监测技术中 趋势预测主要用于估计故障的传播 发展 并 对装备的劣化趋势作出预报 趋势预测是事故预防和进行无破坏性检测的重要手段 经 常使用并且有效的预测方法是利用时序模型进行状态预测 大型民用飞机因其系统庞大 工作环境恶劣 复杂多变 时刻都可能发生故障 据 国际民航组织统计 1 9 8 8 1 9 9 3 年的6 年间 因机械故障原因造成的事故比例在2 5 3 0 l l j 而民用飞机一般载客较多 一旦发生事故 后果非常严重 因此各国政府 制造 商 航空公司和有关研究机构都非常关心民用飞机飞行安全问题 而确保飞行安全的关 键就是对民用飞机及时准确地排除故障 进行故障预测和定位 其意义在于 一方面可 以及时发现故障部位和故障严重程度 减少人力物力投入 提高飞行效率 另一方面它 是实现先进的维修思想和维修方式的必要手段和前提条件 因此 开展飞机故障诊断研 究是民航业蓬勃发展 确保民用飞机飞行安全的必然趋势和要求 中圉民航大学硕士学位论文 1 2 国内外故障诊断的发展历程 研究现状和发展趋势 1 2 1 发展历程 对机器设备故障机理 状态监测 诊断和预报的研究 2 0 世纪6 0 年代始于美国 日本和欧洲 7 0 年代美国的飞机诊断技术 挪威的船舶诊断技术 瑞典的轴承监测技术 以及丹麦的振动监测诊断技术都各有千秋 并取得了巨大的经济和社会效益 这一时期 的故障诊断技术主要应用在航空航天 核电 电力系统等尖端工业部门 8 0 年代以来 日本在钢铁 化工 铁路等民用工业部门的诊断技术发展很快 尤其将模糊理论应用于 诊断领域 具有明显的优势 当前 有关故障诊断的基础性理论研究和应用技术研究的 机构已经遍及美国和日本的许多大学以及国防军事和民用工业企业的相关部门 1 9 8 2 年由欧洲的国际测量学会 i m e k o 技术诊断委员会发起召开的国际学术会议每隔一年 或二年举行一次 这对促进诊断技术的发展起了积极的作用 我国设备故障状态监测和故障诊断技术的起步稍晚 始于2 0 世纪7 0 年代末期 1 9 7 9 年之前 一些大专院校和科研单位结合教学和有关设备故障诊断技术的科研课题 逐步 开始进行机械设备状态监测和故障诊断技术的理论研究和小范围的工程实践应用研究 随着各行各业的蓬勃发展 故障诊断得到了越来越多的重视 故障诊断技术也得到 了日新月异的发展 目前我国在故障诊断技术的研究已经在冶金 化工 机械 交通 电力以及核工业部门取得了一批卓有成效的成果 2 3 1 故障诊断在过去的几十年里得到了飞速发展 新的理论和方法不断涌现 如主元分 析 遗传算法 小波变换 神经网络 模糊理论 定性推理 模式识别 自适应理论 非线性理论等 另外 人工智能等方法和理论都已经得到了成功的应用 应用领域遍及 各行各业 d n 汽车 移动机器人 数控机床 小型无人机 大到航空发动机 航天飞 机 国际空间站 钢铁厂 核电站等 随着故障诊断技术的飞速发展 这些理论和方法 得到了实际应用 并逐步趋向成熟和完善 4 1 故障诊断技术的发展经历了四个阶段 3 1 第一阶段是原始诊断阶段 个体专家依靠感 官获取设备的状态信息 并凭借经验做出直接判断 第二阶段是以基于材料寿命分析与 估计的诊断阶段 第三阶段是以传感器技术和动态测试技术为基础 以信号处理技术为 手段的常规诊断技术的比较成熟的发展阶段 第四阶段是智能化诊断阶段 目前刚刚发 展起来且远未达到完善的阶段 它是以人工智能技术为核心 以知识处理和知识推理为 核心的诊断过程 当前 设备故障诊断技术正处于智能诊断阶段 故障智能诊断技术出 现的时间不长 许多理论和应用问题还没有解决 但是研究成果表明 故障智能诊断技 术有着十分广阔的应用前景 1 2 2 研究现状 故障诊断技术的主要内容包括四个方面 5 l 故障机理研究 故障处理信息技术研究 2 中国民航大学硕士学位论文 故障源分离和定位技术研究以及人工智能技术的应用研究 常规的诊断技术已经难以满 足大型复杂系统的可靠性要求 因此 智能诊断技术是故障诊断发展的重点方向 目前 智能诊断技术的研究方面做了大量的研究工作 但无论在理论还是在实际应用方面都存 在很多问题有待解决 具体表现在 诊断理论基础不够完善 诊断模型的适应性不强 故障机理不够明确 诊断信息不够充分 诊断知识的构成和求解方法单一 在线智能诊 断的实时性以及智能诊断系统的开发与实际工程都存在很多问题 故障诊断是一门综合性技术 它涉及控制论 信息论 信号处理与模式识别 计算 机 人工智能 电子 数理统计等学科 不同的角度有不同的诊断方法 并且方法各有 特点 概括地讲 故障诊断方法可以分为两大类1 3 基于数学模型的故障诊断方法和基 于人工智能的故障诊断方法 1 基于数学模型的故障诊断方法 这类诊断方法主要有 基于直接测量系统输入输出及信号处理方法 基于状态估计 的方法 基于过程参数估计的方法等 基于数学模型的故障诊断方法的优点是能深入系 统本质的动态性质和实现实时诊断 缺点是当系统模型未知 不确定或具有非线性时 这种方法不易实现 2 基于人工智能的故障诊断方法 这类诊断方法主要有 基于专家系统的诊断方法 基于案例的诊断方法 基于人工 神经网络的方法 基于模糊数学的方法 基于故障树的方法等 基于人工智能的故障诊 断方法 其优点是能够解决系统模型未知 不确定或具有非线性时的故障诊断 缺点是 不能深入系统本质的动态性质 故障诊断技术经 地区膏舅 位 曩 过多年的研究 各种诊 一井 删烈铉嚣答嚣 讲一 t m 断系统不断出现 如便6 矗n 印 安 青 耐 鼍曩垃木 摹簟 携式检测仪表和分析 叠明胸力套一i s i l m 手 r m a 仪器 在线监测仪表系 俎祥种 电于 锕 幅雅 样 醐方l 脚 统 计算机监测分析与 囊 空l 天太争 飞靠丘矗麓 译 麦耐一懿冀 矾从m 撕一年 诊断系统 智能诊断系 i 空罩工默 硼肮空麓硇机噩控垃 谆 中心一站 彭 e 1 5 o 国内夕f 很多单位q 寡系统 卜 井 羹 茸t 空 天鼻 t 天飞机藏囊 挂惨 系麓 i 溶 在故障诊断领域取得 钳 号 一 j 值 奠簟 母 专毫 羲 册删 了很多成果 见图1 1 鼬 中触烀 奉确 聃 瑚枷 齄机电t 一与母 毒摹奠 1 2 3 存在的问题 盼曩工i 大 丈垂麒雌抽柏 l 髓 删枷 一毕丈擘 上膏空 大学 囊 了相应的矗 t 母一曩毫 一安变 大掌 东南走牛 故障诊断无论在 图卜1 国内外在故障领域取得的成果 理论上还是在系统开 发上都取得了很大进步 但是真正投入使用并且功能完善的系统并不多 大多研究成果 仍然停留在实验室阶段 造成这种理论与实践脱离的原因有两个 一个是理论研究所限 3 十目r 航 学砸i 论i 定的条件与实际应用时的情况相差太远 另一方面是由于对诊断对象缺乏深刻的认0 j 和 研究 综合国内外故障诊断技术发展现状 故障诊断技术存在一些问题难以解决 j 例 如 计算量大 效率不够高 主观性较大 知识库庞大 解决问韪的能力有局限性 深 浅知识结合能力差 自动获取知识能力差 容错能力差 对不确定知识的处理能力差 l24 发展趋势 随着知识工程的发展以及数据库 虚拟现实 神经网络等技术的同新月异 必然引 起故障诊断技术在各个方向的发展 其发展趋势 3q 概括如下 多种知识表达方法的结 合 经验知识与原理的紧密结合 诊断系统与神经网络结台 数据库技术与人工智能技 术的相互渗透 远程化 网络化发展 数据挖掘技术的应用和发展 图l2 远程故障诊断原理圈圈l 3 网络中心化维修的基本概念框架 1 3 飞机故障诊断的发展历程 研究现状和存在问题 1 31 发展历程和研究现状 随着民航业的蓬勃发展 飞机故障诊断技术得到了极大发展 由于发动机是飞机的 心脏 故障诊断在发动机上得到了全面体现 5 在飞机起落架上也得到充分发展 文 献1 1 8 采用基于数学模型的方法 对飞机起落架系统故障诊断进行了全面地研究 开发 了飞机起落架系统诊断软件系统 文献 6 对飞机发动机故障诊断技术的发展作了介绍 同时对人工智能在发动机故障诊断中的应用进行了总结 发动机故障诊断技术经历了三 个阶段 第一阶段的故障诊断主要依靠维修工人的感觉器官 个人经验及简单仪表 诊 断结果在很大程度取决于领域专家的感官和专业经验 对诊断信息只作简单的数据处 理 第二阶段以传感器技术和动态测试技术为手段 以信号处理和建模处理为基础的现 代诊断技术 第三阶段为智能诊断阶段 即以知识处理为核心 信号处理 建模处理与 知识处理相融合的故障诊断 随着飞机发动机故障诊断技术的发展 现代维修思想已从 早期的定期维护过渡到主动的视情维护策略 常用的故障监视和诊断技术有三类 性能 状态监视 机械状态监视和无损探伤 当前民航发动机故障诊断的手段主要有以下几种 基于状态信息和发动机模型的趋 中目k m l 葩j 篡至獭篡1 4 基胁腻幅 虽然飞机故障诊断技术得到了快速发展 嚼疆 r 嚣涮 但仍然存在很多亟需解决的问题 见图 当b 蝴 穗目野零 瞄剞 前民航业的故障诊断主要具有以下特点州 故障b 矽黑r 孽 嚆硼 原因具有不确定性 数据挖掘技术不够完善 计算量太 效率不高 主观性大 1 33 综述 图卜4 当前飞机故障诊断存在的问韪 综上所述 飞机故障诊断技术发展迅速 目前已经进入了智能诊断阶段 并且研究 正向网络方面扩展 通过网络技术进行远程监控和诊断是新的研究热点 飞机故障诊断 的研究方向主要集中在故障分离 即故障发生之后 确定飞机故障种类以及故障发生的 部位及原因 而在飞机故障识别或故障预测方面的研究不多 人工智能技术已经在飞机 故障诊断方面得到了成功应用 现代维修思想已从早期的定期维护过渡到主动的视情维 护 因此在民航业开展飞机故障诊断 监测和预测研究具有重要的使用价值 14 粗集理论的研究现状 zp a w l a k 教授提出的相集 是处理不确定 不相容数据和不精确问题的新型数学工 中国民航人学硕士学位论文 具 其主要思想是在保持分类能力不变的前提下 通过知识约简 导出问题的决策和分 类规则 粗集能有效处理下列问趔1 9 不确定或不精确知识的表达 经验学 3 并从经验 中获取知识 不一致信息的分析 根据不完整 不确定的知识进行推理 在保留信息的 前提下进行数据化简 近似模式分类 识别并评估数据之间的依赖关系等 粗集理论已经在机械故障诊断中得到了广泛应用 文献 2 0 中利用粗集对决策表进 行约简 并从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化 提出了一种基于粗集的故障 诊断方法 文献 1 9 对近年粗集在机械故障领域的典型应用进行归纳 对粗集改造或完善 现有方法的研究进行了评述 1 5 模糊集理论的研究现状 由z a d e h 教授引入的模糊集认为 元素总是以一定的程度属于某个集合 也可能以 不同的程度属于几个集合 模糊集出现的时间较早 其理论研究已趋于成熟 取得了很多成果 得到了广泛的 应用 文献 2 即是模糊集在故障诊断中应用的一本专著 它对模糊逻辑和聚类 可能性 和模糊时序模型 智能化模糊诊断等理论及应用进行了全面论述 同时还指出了模糊集 的发展方向 与其他理论相结合 文献 2 l 2 2 将模糊集与神经网络相结合 用于航 空发动机故障诊断 1 6 粗集和模糊集的结合 1 6 1 区别和联系 粗集与模糊集的区别主要有 2 3 之4 1 模糊集主要着眼于知识的模糊性 而粗集着眼于 知识的粗糙性 模糊集是通过对象关于集合的隶属程度来近似描述的 而粗集是通过一 个集合的上 下近似来描述的 模糊集强调的是集合边界的不分明性 而粗集强调的是 集合对象间的不可分辨性 模糊集的研究对象重在隶属程度 而粗集重在分类 粗集的 方法是知识的表达与简化 模糊集方法主要是产生连续特征函数 粗集与模糊集都是软计算的范畴 粗集与模糊集是多方位对照 不是相互竞争 而 是彼此补充 单纯地使用某一理论不一定能完全有效地处理不精确 不确定问题 粗集 处在不断发展之中 有其自身的局限性 例如对原始数据本身的模糊性缺乏相应的处理 能力 边界区域的刻画过于简单等 粗集与模糊集相结合更能促进彼此发展 1 6 2 综合应用研究成果 近年来关于粗集和模糊集相结合的研究得到了飞速发展 取得了很多研究成果 1 粗集的模糊度和模糊集的粗糙度粗集 模糊集在理论上的结合取得了很多 成果 粗集的模糊度和模糊集的粗糙度就是其中最重要的成果之一 文献 2 5 在研究粗 集概念的基础上 结合模糊集的最近普通集和最远普通集 利用距离函数和粗糙隶属函 6 中国民航火学硕士学位论文 数 得到了粗集的模糊度计算方法 文献 2 6 也给出了粗集的模糊度量方法 文献 2 7 用粗糙模糊集的概念给出模糊集的粗糙度定义方法 2 规则提取与规则约简规则提取是故障诊断的基础 故障诊断的关键在于得 到有效的诊断规则 粗集和模糊集相结合在规则提取和规则约简中得到了广泛地应用 文献 2 8 采用粗集进行模糊输入空间划分 得到较少的分类规则数 将这些分类规则转化 为模糊i f t h e n 规则 进而通过这些规则确定网络结构 文献 2 9 1 提出了一种模糊集与 变精度的粗集方法相结合的从远程监测机械加工过程中挖掘因果规则的方法 用模糊理 论将数据模糊化 用模糊变精度粗集方法从模糊集中提取规则 将这些规则和用单纯的 粗集方法提取的规则相比较 结果表明这些规则更加合理 有效 同时 该方法可以避 免数据噪音的影响 比单独使用粗集方法更有效 文献 3 0 提出了一种基于粗集和模糊 集的启发式规则约简算法 该算法首先利用基于均匀划分和正态分布隶属度函数对决策 表的连续属性进行模糊化 然后用欧氏距离贴近度来构建模糊相似矩阵 进而对整个论域 进行模糊划分 最后在用粗集隶属度进行属性约简和属性值约简的基础上 删除决策表 中重复实例 归纳出决策规则 3 用于分类分类是粗集和模糊集的基本功能之一 因此粗集和模糊集在分类 领域也得到了有效的结合 文献 3 1 1 将粗集和模糊集相结合用于模糊信息系统的分类 先利用粗集通过属性约简得到信息系统的最小属性集 然后根据属性最小约简不会降低 分类能力的特点 利用最小属性集的模糊语义距离的数据矩阵求其传递闭包矩阵 最后 根据决策者所能允许的误差进行分类 文献 3 2 将粗集和模糊集相结合用于文本的分类 先计算待分类文本与训练集各文本间的距离 构造邻域空间 确定该样本的k 值 然后 对邻域空间中的k 个训练文本 计算待分类文本关于各个类的模糊 粗糙隶属函数值 最 后根据函数值的大小 判断待分类文本的类别 文中将该方法与传统的k 近邻法 模糊 k 近邻法 证据理论k 近邻法进行了比较 其分类的精度和召回率最高 4 知识约简和属性重要度粗集最强大的功能之一在于它的约简功能 因此 粗集和模糊集相结合在属性和属性值约简中也得到了广泛应用 文献 3 3 i j l 入了粗集的 属性约简方法简约预测因子 即采用粗集的不可分辨性 约简可能影响小区用地决策的距 离和环境等相关属性 解决了空间电力负荷的影响因素较多而小区划分较小时模糊推理 规则将成倍增加的问题 得出决定小区用地类型的决策推理规则库 为克服模糊理论确定 权重系数的主观性 应用粗集中属性重要度 分析计算了各条件属性对各用地类型的不同 权重 文献 3 4 利用模糊聚类的数据离散功能 粗集对决策系统的约简能力 提出了基 于模糊c 均值 f c m 粗集 自适应模糊神经网络推理系统的故障诊断方案 首先应用 f c m 聚类方法离散故障诊断数据中的连续属性值 然后用粗集计算诊断决策系统的约 简 按照实际需要确定诊断条件 最后根据约简结果和诊断条件设计自适应模糊神经网 络推理系统进行诊断 文献 3 5 1 提出了一种将粗集 模糊逻辑和自组织神经网络相结合 的方法 先用模糊逻辑建立故障原因和故障征兆 然后用粗集对属性进行约简 获得最 小的属性子集 最后用自组织神经网络获取标准故障样本或训练样本的二维输出 通过 7 中国民航大学硕士学位论文 比较两个输出获取最后结论 方法有效性得到了实验数据的证实 这种方法在旋转机械 故障诊断中的应用具有美好前景 5 知识发现和数据挖掘粗集和模糊集的结合在知识发现和数据挖掘中得到了 广泛地应用 文献 3 6 中将粗集与模糊逻辑技术相结合 提出了一种通过测量数据来获取 模糊控制规则的方法 实现了粗糙 模糊控制器控制规则的自动获取 文献 3 7 提出了一 种结合模糊聚类和变精度的粗集模型的方法 用于机械加工计划编制中的知识发现 通 过比较发现 获取的联合规则比用模糊决策和信息熵方法提取的规则更有效 文献 3 8 提出了一种基于模糊粗集模型的知识发现算法 将这种算法与决策树算法作比较 结果 表明该方法效果更好 粗集和模糊集相结合 还可以处理不完备数据问题 文献 3 9 提 出粗糙一模糊k 均值方法 这种方法是基于不精确和不确定性的容差关系的模糊集和粗 集相结合的聚类算法 用该方法处理不完备数据问题 效果是忌均值 模糊尽均值 粗糙忌均值 粗糙 模糊忌均值四种算法中最好的 综上所述 粗集和模糊集的结合主要体现在五个方面 理论结合 规则提取和规则 约简 分类 属性约简和值约简 知识发现和数据挖掘 除了理论方面的结合之外 其 余四个方面均已得到了实际应用 粗集和模糊集结合的有效性得到了证明 这些应用虽 然直接用于故障诊断的并不多 但均是故障诊断所涉及的范畴 因此粗集和模糊集相结 合在故障诊断领域的应用具有巨大的潜力 1 7 本文选题意义 研究内容和方法 1 7 1 选题的意义 1 开展飞机故障诊断算法研究的必要性 由于飞机结构复杂 工作条件多变 环境恶劣 安全性要求极高 飞机故障诊断技 术一直是飞机维修的重点 在诸多方面取得了很大进展 随着民航业的迅猛发展 航空 公司飞行梯队规模不断扩大 飞机数量急剧增加 为了保障飞机飞行安全 及时发现和 排除故障 有效降低航班延误率 提高飞机的飞行品质和满足航空公司低成本 高收益 的要求 同时飞机故障诊断存在故障信息数据庞大 故障数据的不完整性或冗余性 故 障原因的不确定性 故障诊断的主观性等特点 这些问题如果仅靠传统的故障诊断技术 是难以有效解决的 因此 有必要开展高效 实用的飞机故障诊断算法的研究 当前 飞机故障诊断的研究方向主要集中在故障分离 即故障发生之后 确定故障 的种类以及故障发生的部位及发生的原因 而在状态监测 故障识别和故障预测方面的 研究较少 由于现代维修思想已从早期的定期维护过渡到主动的视情维护 飞机状态监 测 故障识别和故障预测是飞机维护的必然趋势 因此在开展飞机故障识别与监测算法 研究具有重要的理论和实际价值 2 将模糊集和粗集相结合用于飞机故障诊断算法的必要性 当前 飞机故障诊断存在一些需要进一步解决的问题 如信息数据庞大 故障数据 中国民航大学硕士学位论文 的不完整性或冗余性 故障原因的不确定性 故障诊断的主观性 而这恰好是粗集和模 糊集可以解决的范畴 同时由于粗集和模糊集具有很强的互补性 两者结合比采用单一 的理论效果更好 还可以促进各自的理论发展 这已经得到很多实例证明 由于飞机故障诊断的特殊性 粗集和模糊集相结合在该领域的应用具有巨大潜力 开展基于粗集和模糊集的飞机故障诊断算法研究 开发飞机故障诊断系统 对于航空公 司节约维修成本 及时排除故障 具有很高的理论和实际价值 1 7 2 主要研究内容 常规故障诊断的一般步骤 数据收集 数据预处理 特征提取 诊断与识别 相应 地 本文研究的主要内容主要有 1 基于模糊粗集的特征参数获取算法 2 基于随机集的飞机故障数据补齐算法 3 基于模糊粗集的故障识别算法 1 7 3 拟研究解决的关键问题 1 基于随机集的飞机故障数据补齐算法的研究由于主客观因素的存在 导致 不完备系统在现实生活中大量存在