阮玖圣 馬 進 周 昱 張建輝

(華北電力大學(xué)，河北 保定 071003)

0 引言

國外故障診斷技術(shù)的研究已有近40年歷史。早在20世紀60年代末，美國宇航局（NASA）創(chuàng)導(dǎo)成立了美國機械故障預(yù)防小組。以后，各國政府機構(gòu)和公司廣泛成立組織，召開會議，開展研究工作；20世紀70年代末，由于電子測量技術(shù)和頻譜分析技術(shù)的應(yīng)用，故障診斷技術(shù)開始進入實際應(yīng)用階段；到了20世紀80年代中期，隨著傳感器技術(shù)、信號處理技術(shù)以及計算機技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)代故障診斷與預(yù)測技術(shù)逐步形成并發(fā)展起來；至20世紀80年代中期以后，機械設(shè)備的大型化、復(fù)雜化以及連續(xù)高速運行的需要，單靠信號處理和人工分析判斷已難以實現(xiàn)在線的精確診斷。

1 故障診斷方法

故障診斷就是尋找故障原因的過程，包括對各種檢測、測量得到的信息進行監(jiān)視、分析和判別，并結(jié)合系統(tǒng)特性及歷史數(shù)據(jù)對系統(tǒng)工作狀態(tài)給出分析、評價的過程。故障檢測與診斷技術(shù)為提高復(fù)雜系統(tǒng)的可靠性開辟了一條新的途徑，是解決系統(tǒng)的可靠性、安全性、提供科學(xué)決策的關(guān)鍵技術(shù)之一。

按照通行的分類方法，故障診斷方法可以分為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法、基于數(shù)學(xué)模型的方法、基于知識的方法等三種類型。

（1）基于數(shù)學(xué)模型的方法

利用觀測器或濾波器對系統(tǒng)的狀態(tài)和參數(shù)進行重構(gòu)，并構(gòu)成殘差序列（或稱新息序列），然后采用一些措施來增強殘差序列中包含的故障信息，抑制模型誤差和擾動等非故障信息，最后通過對殘差序列的統(tǒng)計分析來檢測出故障的發(fā)生并進行故障的識別。

（2）不依賴數(shù)學(xué)模型的方法

除了基于數(shù)學(xué)模型的方法以外，其它的診斷方法包括基于數(shù)據(jù)驅(qū)動和知識的方法都可認為是不依賴于數(shù)學(xué)模型的方法，如專家系統(tǒng)故障診斷方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法和基于定性推理的方法等。這些方法種類繁多，每種方法中都有許多分支。

2 定性推理

其中基于定性推理診斷設(shè)備故障，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)進行了詳細的研究，并提出了很多方法。

（1）De kleer的envision方法:將每個物理過程視為一個復(fù)雜的物理設(shè)備(device)由一些部件連接構(gòu)成,約束條件由連接外的定性方程給出,求解所有可能的行為狀態(tài)。

（2）Forbus的定性進程方法:物理現(xiàn)象用一些相關(guān)的進程描述,進程由個體,前提條件、量條件（quantity conditions）、關(guān)系和影響（influences）構(gòu)成，其工作過程是每個不同進程的激活（active）和停止（inactive）的過程。

（3）Kuipers的定性仿真方法：用部件參量及相應(yīng)的一組定義在數(shù)量空間的定性約束描述系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，從某一出事狀態(tài)出發(fā)，推衍各種可能的后繼狀態(tài)。

（4）Iwasaki和 Simon 的因果順序方法（theory of causal ordering），他們討論如何在非因果數(shù)學(xué)關(guān)系模型中進行因果推理。

3 基于定性推理故障診斷方法

當(dāng)一系統(tǒng)各變量值均為其正常期望值，其導(dǎo)數(shù)亦為零。此時系統(tǒng)各變量的定性狀態(tài)為 qS(fl，t)=(正常期望值，穩(wěn)定)，i：1，2，…，m，m 為系統(tǒng)變量數(shù)。一旦系統(tǒng)出現(xiàn)故障，其狀態(tài)變量的值將會發(fā)生變化，故障診斷任務(wù)巾，狀態(tài)變化的最重要定性特征為增大、減小或無變化這個重要的量化空問僅包含三個值：＋、-和0。定性分析中，“x增大”披表示為[dx／dt]+，為表達簡單起見將[dx／dt]記作△x。研究故障與狀態(tài)變化間的關(guān)系將是故障診斷的關(guān)鍵。

一般而言，不同的故障將會造成不同的狀態(tài)變化，系統(tǒng)狀態(tài)的變化受變量問的約束限制，而表現(xiàn)出一定的規(guī)律性。據(jù)此我們可根據(jù)系統(tǒng)的定性模型，利用定性仿真技術(shù)，對每個預(yù)先設(shè)定的故障，確定其過程變量的定性狀態(tài)，井進一步構(gòu)造故障決策表，由該表即可容易地確定故障的決策規(guī)則。

4 定性推理的應(yīng)用

為了說明定性推理的應(yīng)用，舉一個簡單的例子。見圖1所表示的水槽離心泵控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)由一個開口水槽、一臺離心泵、一個調(diào)節(jié)閥(VI)、一個手動閥(V2)、和若干管道組成。其中，水槽的液位由一個單回路控制器(LIC)控制，LS是液位變送器，上游入口流量為Fl，下游出口流量為F2,離心泵出口壓力為P。圖2是該系統(tǒng)的SDG模型，節(jié)點表示過程系統(tǒng)中的物理變量(如流量、液位、溫度、壓力和組成等)、操作變量(如閥門、開關(guān)等)及相關(guān)的儀表(如控制器、變送器等)，實線表示增量影響，虛線表示減量影響。

SDG中所有節(jié)點在相同時刻狀態(tài)觀測值的集合稱為一個瞬時樣本(pattern),如果樣本只包括“+”、“-”或“0”三種狀態(tài)符號，稱為三級量空間SDG樣本。在三級樣本中，節(jié)點所表示的變量超過了上限閡值(threshold)取“+”號，超過了下限闡值取“-”號，在上、下限之間為正常狀態(tài)，取“0”符號。

圖1 水槽離心泵控制系統(tǒng)流程圖

圖2 水槽離心泵控制系統(tǒng)SDG模型

SDG模型看似簡單，它卻能夠表達復(fù)雜的因果關(guān)系，并且具有包容大規(guī)模潛在信息的能力。以圖2所表示的SDG模型為例，令圖中的每丫個節(jié)點都表示一個物理變量，并且都按空間定義取“+”、“-”、“0”三種狀態(tài)中的一種，其中某個節(jié)點取“+”值表示該物理變量超過了允許的上限，取“-”值表示低于允許的下限，取“0”表示變量處于正常范圍。圖2所示SDG模型中所有節(jié)點取不同量空間值的瞬時樣本組合數(shù)為2187個(37=2187).

節(jié)點組合的樣本總數(shù)Pmax由公式Pmax=3n計算，N為節(jié)點數(shù)。由于有向支路的約束，Pmax計算時節(jié)點之間的位置不能調(diào)換，因此，Pmax的計算符合“密碼鎖”的規(guī)律。如果僅就SDG模型表達能力而言，支路也有包含信息的能力，支路有兩種取值狀態(tài)，增量影響與減量影響，設(shè)支路總數(shù)為M，則樣本總數(shù)可用公式Pmax=3n·2m表達。對于圖2所示的例子，樣本總數(shù)為559872個。通過這一計算充分說明SDG具有包容大量信息的能力。

5 結(jié)束語

定性推理技術(shù)因其模型相對簡單，易于使用，能夠處理符號、語言和圖形等多種形式的信息，推理方式接近于人的思維和判斷，因而在現(xiàn)代智能故障診斷中被廣泛應(yīng)用。定性仿真技術(shù)為診斷部分知識未知系統(tǒng)的故障提供了有力工具。