基于可拓学的智能故障诊断与状态监测的理论及应用研究

论文摘要

近年来,因关键设备故障而引起的灾难性事故时有发生,这些严重、灾难性事故的不断发生,迫使各国政府、社会以及科研人员高度重视对复杂系统故障预测和诊断方面的研究。由于缺乏对系统运行进行准确状态判断和健康分析,出于安全的考虑,对系统设备进行了大量不必要的维修,大大提高了运行成本。可随着现代工业及科学技术的迅速发展,工业设备日趋大型化、连续化、高速化和自动化,功能越来越多,结构也越来越复杂,传统的故障诊断技术已经不能适应复杂设备系统实际运行的需要。正是基于这个原因,近年来复杂系统的故障诊断和状态监测理论及应用研究引起了科研人员的极大关注,并取得了一些较好的成果。本论文基于可拓学关联函数的定量和定性反映系统状态的特点,融合神经网络、免疫系统的相关原理,以国家自然科学基金项目“基于相似性原理和免疫应答理论重构故障诊断系统”、湖北省教育厅科学研究项目“基于人工免疫网络的理论及应用研究”、湖北民族学院“基于可拓学的智能故障诊断研究”、国防预研项目“智能分布式指挥业务子系统决策支持平台”以及企业横向项目“励磁装置在线故障预测和故障诊断系统”和“航天产品电路漏电故障诊断系统”为背景,在克服传统算法的缺点上,通过对故障进行分类,设计了可拓免疫算法、可拓神经网络、可拓K近邻算法用于故障诊断、并利用可拓小波算法设计了故障诊断系统解决励磁系统断相故障、利用免疫可拓控制解决了起重机的状态监测。本文的主要研究成果包括:①以导师所承担的“励磁装置系统智能故障诊断和预测系统的开发”项目为研究背景,针对励磁系统的整流桥断相故障,结合信号分析方法傅立叶变换,小波包分析和可拓学的综合评价方法,开发设计了基于励磁系统的可拓综合故障诊断系统。②结合可拓学与人工神经网络,设计了可拓神经元和可拓神经网络,然后利用BP算法和遗传算法对可拓神经网络的结构和权值进行学习和优化,最后用故障案例实际验证。③利用可拓学与人工免疫算法相融合,开发可拓免疫算法用于智能故障诊断。利用人工免疫系统的免疫响应,自学习机制和免疫系统“自我-非我”识别理论,结合可拓学的关联函数,建立可拓距离函数,设计B细胞探测器物元和检测物元,然后利用免疫学习机制对B细胞探测器进行学习和训练,最后将训练好的B细胞探测器识别检测物元。④利用可拓学与K近邻算法相结合,用于数据分类和故障识别。首先对于分类的数据进行属性约简,然后利用可拓距离函数,度量训练样本之间的距离,这种距离优于其它距离的特点在于对于同一类的训练样本,进行统计分析,包括找出每个特征的最大值、最小值和均值,其次利用可拓距离度量每个测试样本与这一类样本之间的距离,最后利用K近邻的思想进行投票。通过UCI的两个基准数据集对该分类的正确率进行对比,最后通过故障样本实现了故障的分类。⑤状态监测是故障诊断过程中的重要组成部分,是预防和防止故障和事故发生的有效手段。通过对移动式起重机起吊物体过程的监测,找到预防起重机发生倾覆的办法。首先通过对起重机的力矩分析,找到影响该力矩的主要因素和危险因子函数,利用人工免疫网络算法对危险因子函数进行优化,找到影响每个影响因素的临界值,建立可拓关联函数的经典域。最后通过可拓集合和可拓变换,对起吊不同物重系统的健康度和危险因子进行评估,为预防系统发生倾覆提供有效的辅助支持。本论文的主要创新点:1)利用免疫系统的“自我-非我”识别原理和免疫克隆选择原理,结合可拓学的物元分析、可拓集合理论设计了可拓免疫算法,并用于汽轮机的故障诊断。2)提出了可拓距离的概念,并结合k近邻的思想,设计了可拓k近邻算法,用于数据分类和故障识别。3)结合免疫网络和可拓控制的思想,解决了起重机起吊物体过程中的状态监测问题。最后对全文的研究工作进行了总结,并指出了工作中进一步研究的方向。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 1 绪论
• 1.1 课题的提出与意义
• 1.1.1 问题的提出
• 1.1.2 研究的意义
• 1.2 国内外的研究现状
• 1.2.1 设备故障诊断的发展历史
• 1.2.2 现代智能故障诊断算法
• 1.2.3 人工免疫的研究现状
• 1.2.4 可拓学理论及其在故障诊断中的应用
• 1.2.5 智能故障诊断算法的不足及发展趋势
• 1.3 作者的主要工作
• 1.4 本论文章节安排
• 2 可拓学基础理论及可拓综合评价在故障诊断中的应用
• 2.1 物元分析
• 2.1.1 基本概念
• 2.1.2 物元的基本关系
• 2.1.3 物元的可拓性
• 2.1.4 物元变换
• 2.2 可拓集合论
• 2.3 关联函数
• 2.4 可拓综合评价
• 2.5 基于可拓综合评价的励磁系统故障诊断
• 2.5.1 励磁系统的故障特征信号分析
• 2.5.2 可拓故障诊断
• 2.5.3 仿真及结果分析
• 2.6 本章小结
• 3 可拓神经网络的故障诊断算法
• 3.1 人工神经网络
• 3.2 可拓神经网络的结构
• 3.2.1 可拓神经元
• 3.2.2 可拓神经网络的结构
• 3.3 基于监督学习ENN 算法
• 3.4 基于遗传算法的ENN 权值优化
• 3.4.1 遗传算法的编码
• 3.4.2 遗传算法优化ENN 权值
• 3.5 实验验证
• 3.5.1 故障波形分析
• 3.5.2 故障特征提取
• 3.6 本章小结
• 4 可拓免疫算法在故障诊断中的研究
• 4.1 面向故障诊断的免疫学
• 4.2 故障诊断的免疫框架
• 4.2.1 基于反面选择的诊断方法
• 4.2.2 免疫细胞的克隆选择
• 4.2.3 结构框架
• 4.2.4 诊断器的训练
• 4.3 可拓免疫算法
• 4.3.1 B 细胞诊断器的产生和训练
• 4.3.2 样本测试
• 4.4 应用于汽轮发电机组振动故障诊断的实例
• 4.4.1 故障样本的确定
• 4.4.2 诊断器的生成
• 4.4.3 测试样本及结果分析
• 4.5 本章小结
• 5 基于可拓距离的K 近邻故障诊断算法
• 5.1 引言
• 5.2 基于免疫算法的粗糙集约简
• 5.2.1 知识表达系统与属性约简
• 5.2.2 决策属性的支持度
• 5.2.3 免疫网络约简算法
• 5.3 EKNN 算法
• 5.3.1 KNN 算法
• 5.3.2 EKNN 判别分析方法
• 5.3.3 正确率评估
• 5.4 数据聚类分析
• 5.4.1 Iris Plants Database
• 5.4.2 糖尿病数据库（Pima-Indian diabetes database：PIDD）
• 5.4.3 仿真数据
• 5.5 故障诊断
• 6 基于人工免疫网络算法的可拓控制的状态监测
• 6.1 引言
• 6.2 起重机的力矩平衡原理
• 6.3 免疫网络算法确定仰角、旋转角、伸长臂的经典域
• 6.3.1 免疫网络算法
• 6.3.2 免疫网络算法优化危险因子伪代码
• 6.3.3 仰角对危险因子分析
• 6.3.4 伸长臂对危险因子分析
• 6.4 基于可拓学的健康评估
• 6.4.1 可拓状态监测
• 6.4.2 健康度分析
• 6.5 本章小结
• 7 总结
• 7.1 本文所作的主要工作
• 7.2 需进一步研究的问题
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• A 作者在攻读博士学位期间发表论文的目录
• B 作者在攻读博士学位期间参加的科研工作
• C 可拓免疫算法源代码
• D EKNN 源代码
• E 起重机可拓免疫控制主程序源代码