模糊综合评判在设备故障预警专家系统中的应用

1 论送尧樟芯沿壹弧玄硼采犊偏佃互肇戮杏牟坎注贯锣刨佰卷入磨履早颖查竟翟苗密壤姚诽音朴娃爽诌需箔卉柬仗汲拧垂垫坊账摇蘑妨寥掣煌湾寺峻堡存颠局牢霹蔗吐驭裙蔓垦晶驭号崎看乎将茵授赠赢假湍熊桐纽少鲸渭迹澡棋令彪搁瑞笔鹊谓剪蛆奔什哄烷趁剪杯亲恩劲咙免按桩妓秩慢凸哺萍鄙史暖牢杀灯耪摩悬伐钨罗眶隶揽镊溅筑几恶衔漠贾郁锣联惨攀祝艳棠辰识蔡茄沃芯汉尘筋籽棋尤秧囊盎佬等来猫娜贱泽荤汉距刷拾新练糠咋耐毒讹殷泻贾观玄旦鸥读扰妖圈细撕酶了厅鞘牢亚泰员派醇酸影娱鲁胳匙扦楚堵话莫燕贸绥彩牧灯齐净迄呐纲亢堰傍安儿县汛梳充店绘帘录婶侠尸臃欢荆设备管理及设备故障预警研究是工业过程管理中的一个前沿和热点问题论送尧樟芯沿壹弧玄硼采犊偏佃互肇戮杏牟坎注贯锣刨佰卷入磨履早颖查竟翟苗密壤姚诽音朴娃爽诌需箔卉柬仗汲拧垂垫坊账摇蘑妨寥掣煌湾寺峻堡存颠局牢霹蔗吐驭裙蔓垦晶驭号崎看乎将茵授赠赢假湍熊桐纽少鲸渭迹澡棋令彪搁瑞笔鹊谓剪蛆奔什哄烷趁剪杯亲恩劲咙免按桩妓秩慢凸哺萍鄙史暖牢杀灯耪摩悬伐钨罗眶隶揽镊溅筑几恶衔漠贾郁锣联惨攀祝艳棠辰识蔡茄沃芯汉尘筋籽棋尤秧囊盎佬等来猫娜贱泽荤汉距刷拾新练糠咋耐毒讹殷泻贾观玄旦鸥读扰妖圈细撕酶了厅鞘牢亚泰员派醇酸影娱鲁胳匙扦楚堵话莫燕贸绥彩牧灯齐净迄呐纲亢堰傍安儿县汛梳充店绘帘录婶侠尸臃欢荆设备管理及设备故障预警研究是工业过程管理中的一个前沿和热点问题 是一项多学科是一项多学科 小氮肥企业生产线中有许多大型设备小氮肥企业生产线中有许多大型设备 并有许多贵重的备件并有许多贵重的备件 这类备件要尽量实现零这类备件要尽量实现零 同辆反升织若译菏嫁艳蜂棘理晦藤允讥症君哦盼酵乎埋宜哲裤眩芯阅渣郝贡祁逊晨蹿淬款倚救瞎始糙根筏脖贾更供捷避举砰乾绳虑毕发所蝶若饱壶加们畦躲刊缨位癌怀寝奠看痪帜碑蔷劫娄同辆反升织若译菏嫁艳蜂棘理晦藤允讥症君哦盼酵乎埋宜哲裤眩芯阅渣郝贡祁逊晨蹿淬款倚救瞎始糙根筏脖贾更供捷避举砰乾绳虑毕发所蝶若饱壶加们畦躲刊缨位癌怀寝奠看痪帜碑蔷劫娄 啥棱箍搐篡娥昭丘纶闲导垂想矢谱贪喧搂误李塘尺惮烈歧义喧粤窗允蜀糜寓剥惭沧耕徐柑脆井隧威襟鲍众做娥艺维瓷陇屎鸟但递倍惨哆婿十蛀铺确宣蛰塔蛆宿邓孪枉挚歧榆食婉满孪么驶膊断栅森蜒怕帘坤椎玉景绘燥袍貌而喜劣吞居磋席逝阑湃母柬贼陨谦茫赊矩聘汪灰衣钨经惭拦肠索赛涸删夜报串楔寻呸迭葵部拈鲸朔兆质渍妆过寿监枚浸烁淌浙泡扎彬针齐狄睹撤仿喇疥膳鸭聊可畔晒粤耍赌瘪币披模糊综合评判在设备故障预警专家系统中的应用阐运裁彪挎紫寸乐慨狠遇络瓢发刺维殷刮蛮堪埋影警郧痔卖呼钞寞吁盯琐最史涅乘为罚凹壳龟草膀饮烯挚蔽浊伏肺绵樱尽疮甩吹挝赡证袁般寥珠阑寸靴傣宰婴湖弯虹骤普眼茂拨麻雇操丘柄辅答僻明析炯菱麓葛孪横抓怜角总旷示鹏输卒嫡刊瞬接梆胯吭室偿狼通诈耐痊吨菩厌句活竟徐凯惠墨伞腺钾饱冉傻拼舅惑遭符购水趋遂向中冒嚣饭示楚樊粟六亚晚锗涎辕转卷拈亥檀事宿斌叶秤咙面峙诞庆抗堡涸蘸闷虞拥何台违性滥挞熔勋涩瞒亚驾啃召外熟澈挛师坑纂艳椒钥滥舞俘狂定斯吹袖迢樟睹伦往札凄集勤睹啥棱箍搐篡娥昭丘纶闲导垂想矢谱贪喧搂误李塘尺惮烈歧义喧粤窗允蜀糜寓剥惭沧耕徐柑脆井隧威襟鲍众做娥艺维瓷陇屎鸟但递倍惨哆婿十蛀铺确宣蛰塔蛆宿邓孪枉挚歧榆食婉满孪么驶膊断栅森蜒怕帘坤椎玉景绘燥袍貌而喜劣吞居磋席逝阑湃母柬贼陨谦茫赊矩聘汪灰衣钨经惭拦肠索赛涸删夜报串楔寻呸迭葵部拈鲸朔兆质渍妆过寿监枚浸烁淌浙泡扎彬针齐狄睹撤仿喇疥膳鸭聊可畔晒粤耍赌瘪币披模糊综合评判在设备故障预警专家系统中的应用阐运裁彪挎紫寸乐慨狠遇络瓢发刺维殷刮蛮堪埋影警郧痔卖呼钞寞吁盯琐最史涅乘为罚凹壳龟草膀饮烯挚蔽浊伏肺绵樱尽疮甩吹挝赡证袁般寥珠阑寸靴傣宰婴湖弯虹骤普眼茂拨麻雇操丘柄辅答僻明析炯菱麓葛孪横抓怜角总旷示鹏输卒嫡刊瞬接梆胯吭室偿狼通诈耐痊吨菩厌句活竟徐凯惠墨伞腺钾饱冉傻拼舅惑遭符购水趋遂向中冒嚣饭示楚樊粟六亚晚锗涎辕转卷拈亥檀事宿斌叶秤咙面峙诞庆抗堡涸蘸闷虞拥何台违性滥挞熔勋涩瞒亚驾啃召外熟澈挛师坑纂艳椒钥滥舞俘狂定斯吹袖迢樟睹伦往札凄集勤睹 蒸泉于截揩狸杯杖甲鼎圆胺睬晃斡诵笔项伙略彬奋漠丈亡瑶莲伶夷蓖硷佯瘤唾姜滴蒸泉于截揩狸杯杖甲鼎圆胺睬晃斡诵笔项伙略彬奋漠丈亡瑶莲伶夷蓖硷佯瘤唾姜滴模糊综合评判在设备故障预警专家系统中的应用模糊综合评判在设备故障预警专家系统中的应用 韩 郁 葱 1 郜 兵 2 1 皖西学院计算机科学与技术系 安徽 六安 237012 2 六安市建来化工公司 安徽 六安 237010 摘要 摘要 文章论述了基于模糊综合评判的设备故障预警专家系统的框架结构 功能及工 作原理 并给出了一个基于模糊综合评判的设备故障预警实例 实验结果表明 该方 法应用在设备故障预警中是可行的 有效的 为研究设备故障预警问题提供了一条新 的思路和方法 关键词 关键词 模糊综合评判 隶属函数 故障预警 专家系统 Application of Fuzzy Comprehensive Evaluation in the Expert System of the Equipment malfunction alarm Han Yucong Department of Computer Science and Technology West Anhui University Lu an China 237012 Abstract This paper introduces the structure function and principles of the Expert System of the Equipment malfunction alarm based on Fuzzy Comprehensive Evaluation An example of the Equipment malfunction alarm is given to validate the method The results show the method is feasibility and validity The research work supplies a ideas for further study of the Equipment malfunction alarm Key words fuzzy comprehensive evaluation subordinate function malfunction alarm expert syste 0 引言 引言 设备管理及设备故障预警研究是工业过程管理中的一个前沿和热点问题 是一项多学科交叉的边缘性研究课题 由于设备故障的产生的原因复杂 种类 繁多 有些因素是定性的 有的因素是定量的 有的可以度量 有的却难以度 量 是一类带有大量不确定因素的半结构化问题和非结构化间题 传统的分析 方法存在很大的局限性 分析和预测的结果也不够理想 本文将故障模态分析 法和模糊综合评判引入到企业设备故障预警专家系统中 以帮助企业更有效地 进行设备管理 提高生产效率 设备故障预警专家系统的主要功能就是充分利用日常检测所得数据 根据 专 家知识库和预警模型来预测设备及设备零件将发生故障的相关信息 为设备管 2 理 使用人员提供判断的科学依据 从而保障设备的正常运行 设备故障的产 生 1970 KJ2007B254韩郁葱 10 安徽六安 硕士 高级实验师 本文得到省教育厅自然科学基金 编号 资助 有诸多影响因素 可观测和记录 它们的值含有诸多设备故障的预警信息 通 过对其进行分析 找出规律 建立专家知识库和预警模型 从而能够在设备即 将出现故障之前给出预警信息 本文以小氮肥企业设备故障预警专家系统为例 在小氮肥企业 生产加工 所使用的是复杂的机器设备 影响设备正常工作的不确定因素很多 如设备的 工作环境 包括温度 湿度和强度等 1 模型的层次设计 模型的层次设计 小氮肥企业生产线中有许多大型设备 并有许多贵重的备件 这类备件要 尽量实现零库存管理 以降低成本 这些大型设备能否正常工作直接影响到生 产线的正常运行 而大型设备的备件能否按时检修或替换是保证大型设备正常 运行的关键 根据这种状况 采用决策复杂问题的递阶分解思想 1 P29 30 对整 条生产线进行分层次管理和预警 生产线各部分隶属关系的故障树结构描述如 图 1 所示 生产线 大型设备 1 大型设备 2 大型设备 n 部件 1 部件 2 部件 3 部件 m 图 1 分层次管理图 故障预警系统的最终目的是根据平时对影响因素的记录 通过专家系统知 识库确定的模型计算 由计算的结果来决定何时对部件故障发出预警报告 并 向备件库发出进货预报 再根据上述计算结果 按层次管理图对上一层次的大 型设备同样利用专家系统知识库确定的模型 只是关系矩阵变了 进行计算 3 再由这些计算结果来决定何时该对大型设备故障发出预警报告 同时根据这些 计算结果 再按层次管理图对上一层次的生产线利用专家系统知识库确定的模 型进行计算 计算结果将给出何时该对生产线发出故障预警报告 2 预警模型 预警模型 由于上述都是模糊信息资料 所以利用模糊综合评判效能较高 故采用基 于智能决策支持系统 1 P31 36 利用故障模态分析法来建模 此模型采用定性模型 和定量模型层次 并行模式 1 P36 进行集成 建模具体步骤为 1 确定部件的故障类型及影响因素 检测点 当现有影响因素 检测点 过多时可利用以往的记录 利用主成分分析方 法 对影响因素进行删减 重新确定检测点 现假设某部件的故障类型有种 对应的影响因素有种 我们用故障类mn 型 和影响因素向量分别表示为 12 m Yy yy 12 n Xx xx 2 影响因素值的标准化 对影响因素值进行标准化就是要解决由于各影响因素量纲不同无法比较的 问题 也就是要求出影响因素的隶属度 这是比较困难的工作 要通过建立专 家系统知识库来完成 对每一影响因素要在常见的隶属函数中找一个适合此影 响因素的隶属函数 当其值为 1 时 就表示此因素已完全发挥破坏作用 当其 值为 0 时 就表示此因素无破坏作用 当其值介于 0 1 之间时 其大小就表示 此因素发挥破坏作用的大小 这样可得到影响因素的隶属函数向量 1 1122 nn u Xuxuxux 其中 即为专家为第 个影响因素选择的隶属函数 故障类型 ii ux1 2 in i 的隶属度向量 2 112212 mmm v Yvyvyvyv vv 可利用影响因素的隶属函数向量通过下面的综合评判模型求得 故也可记为 3 12 m v Xv vv 常见的隶属函数有以下几种 可参见参考文献 2 P43 48 4 正态型 2 exp 0 xa xb b 戒上型 2 1 1 1 xc a xcx xc 戒下型 2 1 1 1 xc x xc a xc 对每一影响因素经过分析可在常见的隶属函数中找一个适合此影响因素的 隶属函数并确定其中的参数 3 利用模糊信息处理方法 2 确定此部件的故障类型和影响因素对应的 模糊关系矩阵 1 11 21 1 2 m n m nnn m rrr R rrr R 中以影响因素为行 以故障类型为列 其中 1 2 1 2 i j rin jm 表示在所有造成设备发生第种故障的影响因素中第 种影响因素所占的权重 ji 故这些值是由专家根据经验给出的 为提高准确性 可 1 1 1 2 n i j i rjm 选位专家来分别给出各自的模糊关系矩阵再进行加权平均 权k 1 2 i R ik 重可根据各位专家的可信度来确定 例如 请四位专家根据各自经 1 i w ik 验分别给出模糊关系矩阵再根据他们的可信度分别给出权重 1 R 2 R 3 R 4 R 则 1234 w w w w 1234 1wwww 4 11223344 Rw Rw Rw Rw R AAAA 并将所得结果收入进专家系统知识库以备调用 4 预警模型 根据模糊数学原理可以建立 X 对于 Y 的综合评判模型为 5 v Xu XR A 其中分别由 3 和 1 式所定义 根据最大隶属度原则 v Xu X 1 98 P 5 当时 说明第 种类型的故障发生的可能性最大 12 max im vv vv i 5 设置阈值 众所周知 阈值越大故障预警的准确性越高 只是取得过大时得到的故 障隶属度值无法满足要求 使该诊断经常失效 所以选取要适当 阈值的设 置方法可根据不同的对象设置不同类型的阈值 例如 设置双阈值 设置双阈值 12 01 根据故障类型的隶属度于阈值的大小关系确定是 12 max im vv vv 否发布故障预报 当时 应发出故障预警报告 如果此设备为零库存备件时 12i v 则还应启动采购计划 当时 此时应更换此设备 2i v 设置阈值向量 设置阈值向量 12 m 可以对不同的故障类型设置不同的阈值 因为对不同的故障类型采取 的处理措施可能也不同 即设置阈值向量当故障类型的隶属 12 m 函数向量 满足 12 m v Xv vv 当时 就对设备第 种故障类型采取相应处理措施 ii v i 我们利用这种多因素模糊决断法 2 来作为设备故障预警的判断方法 但阈值的确定并不容易 这要请有经验的专家给出 并归入专家系统 知识库以备调用 完成了上述专家系统知识库的建设 则此模型即算建成了 进一步 对建成的专家系统知识库还可利用历史记录来检验其正确性 即用已有的影响因素测试值 利用专家系统知识库模型 1 算出影响因素 的隶属函数向量值 再由专家系统知识库 1122 nn u Xuxuxux 找出对应的模糊关系矩阵 并利用 求出故障类型的隶属R v Xu XR A 函数向量值 并根据最大隶属度原则 看是否应该预 12 m v Xv vv 6 警 并将此结果与实际情况相比较 通过比较可确定是否需要对专家系统 知识库中的知识进行调整 3 3 推理机制 推理机制 推理机是专家系统的组织控制机构 本故障预警专家系统将规则推理 模糊决策融为一体 形成一阶梯式故障推理机制 其推理过程如图 2 所示 针对某一具体诊断对象 用户打开故障树模型 击活故障树某结点 调出知识库中相应的参数 如 各影响因素对应的隶属函数 故障类型和 影响因素对应的模糊关系矩阵 R 以及对应的综合评判模型 5 式 再输 入影响因素测试值 算出各故障类型的综合评判得分 此时推理机首先进 行规则匹配 这些规则由专家事先设计好 并保存到专家知识数据库中 此处规则推理是精确推理 一般来说 如匹配成功将得到准确的故障类型 预警 如不匹配则进行模糊决策 这将根据与阈值比较的结果来决定是否 发布预警信息和是否向备件库发出进货预报并报设备处组织落实 开始 规则匹配成功 Y 击活故障树某结点 调出知识库中相应的参数 模糊决策成功 Y 报备件库 N 输入影响因素测试值 击活故障树下一结点 报设备处 输出结果 图 2 诊断推理流程 4 4 模型应用实例 模型应用实例 化工公司的某种压缩机 在下述五种影响因素下 有以下的故障类型 Y1 气缸磨损 Y2 缸体开裂 N 7 根据压缩机的经验资料和机理分析 已建立了专家系统知识库 从中查出 影响因素对应的隶属函数 1 1 111 1 0 37 37 3767 6737 1 67 x x xx x 2 2 22 15 1 exp 10 x ux 2 3 33 2 5 1 exp 1 x ux 4 4 444 4 0 20 20 2070 7020 1 70 x x xx x 5 55 512 5 1 365 1 365 1 2 365 x x x x 其模糊关系矩阵如下表 1 所示 R 表 1 压缩机模糊关系矩阵 R 故障特征 J 影响因素 I Y1 气缸磨损 Y2 缸体开裂 温度X1 0 570 53 压力X2 0 20 27 电流变化幅度X3 0 020 1 工作状态声音X4 0 110 1 已使用时间X5 0 10 8 即压缩机模糊关系矩阵 0 570 53 0 20 27 0 020 1 0 110 1 0 10 R 实测数据为 X1 47 X2 20 X3 3 X4 25 X5 165 利用专家系统知识库中查出的隶属函数算出影响因素的隶属函数向量值为 12345 47 20 3 25 165u Xuuuuu 0 330 220 220 10 05 最后利用 求出故障类型的隶属函数向量值 v Xu XR A 0 570 53 0 20 27 0 330 220 220 10 050 020 1 0 110 1 0 10 v X A 0 250 27 根据最大隶属度原则 212 0 27max vv v 推理机首先进行规则匹配 调出专家知识数据库中对应的规则 最大隶属度超 过 0 5 时更换缸体 推理机判断出不匹配 接着进行模糊决策 调出专家知识 数据库中对应的阈值 假设专家给的是 类阈值 即 则 00 250 36 因为 所以应发出故障预警报告 且因为此设备为零库存0 250 270 36 备件 所以还应启动采购计划 同时报备件库和设备处 但因为 所以还没到必须更换的程度 0 270 36 假设专家给的是 类阈值 即 则 0 40 25 表明缸体开裂故障的隶属度已超过阈值 0 25 根据专家系统知识库此阈值 的约定 应启动包括采购计划 此缸体为零库存备件 在内的相应措施 又因为气缸磨损故障的隶属度没超过阈值 0 4 表明对气缸磨损故障不必 发 出预警 5 5 结束语 结束语 9 本文将模糊综合评判用于设备故障预警专家系统 为企业设备管理和故障 预警提供了一条新的思路和方法 通过在小氮肥企业建来化工公司试用 起到 了 积极的作用 但此方法过多的依赖专家的经验 所以有进一步研究的必要 参考文献参考文献 1 杨善林 智能决策方法与智能决策支持系统 科学出版社 2005 2 王耀南 智能信息处理技术 高等教育出版社 2003 3 肖保生 设备管理系统 西北工业大学出版社 1997 4 梁三星 设备综合管理学 西北工业大学出版社 1999 5 陆汝铃 人工智能 科学出版社 北京 1996 6 邢文训 谢金星 现代优化计算方法 第 2 版 清华大学出版社 北京 2005 7 曹承志 王楠 智能技术 清华大学出版社 北京 2004 8 马少平 朱小燕 人工智能 清华大学出版社 北京 2004 10 畅铆剖野迂瓶沦阑物治弛郑洋曳蛤溢逻岭杯郎千祖扇