模糊多准则故障诊断系统研究

论文摘要

现代化设备的结构和规模越来越复杂,部件的故障可能会导致整个系统不能正常工作。因此在设备运行中进行实时监测发现问题并进行故障诊断就显得非常重要。近年来在设备诊断方面出现了大量的新技术,如基于知识的诊断已成为人工智能中一个重要的研究方面,出现了许多相应的专家诊断系统。在这类系统中可以根据以往的事例并结合专家的经验形成事例库并借助基于事例的推理系统进行故障的诊断。另一种诊断技术是基于模型的诊断,其主要思想是根据系统组成元件之间的连接建立起相关的诊断模型（如结构、功能、行为）,这种模型通常根据系统的逻辑模型及系统输入判断系统实际行为与系统预期行为之间的差异来说明系统存在的故障。随着模糊集理论的发展和应用,出现了许多基于模糊集理论的故障诊断方法。本系统把模糊多属性准则引入故障诊断中,把故障诊断问题变为在各类故障模糊集上的识别和选择问题,这样便可通过模糊识别方法进行故障诊断。建立观测集与系统行为之间的关系可将基于模型的诊断变为模糊识别问题,既适合于基于模型的诊断系统又适合于基于知识的诊断系统的设计。根据系统模型结构,构建故障诊断模糊推理图,通过对模糊图进行化简及模糊运算实现对系统的故障诊断。建立起由原因-结果对组成的推理图模型,在推理图中按照原因-结果对进行连续推理。通过诊断逻辑规则将各子系统的信息汇总形成关于系统的故障诊断。模糊集理论的引入,并与推理计算相结合,能够用模糊知识推理的方法来处理和表达规则知识从而形成模糊故障诊断模型。

论文目录

• 1 前言
• 1.1 课题的目的和意义
• 1.2 目前的研究方法综述
• 1.3 国内外研究现状
• 1.4 本课题的重点研究内容
• 2 系统测试与建模
• 2.1 系统测试在故障诊断中的应用
• 2.2 系统测试建模主要方法
• 2.2.1 计算机试验辅助建模（CTAM）
• 2.2.2 模态分析
• 2.2.3 时间序列分析
• 2.2.4 状态空间建模
• 2.3 辅助变量的选择
• 3 故障诊断的知识库系统
• 3.1 知识库的组成
• 3.2 故障模式与过程状态测量
• 3.3 故障模式的聚类分析
• 3.3.1 聚类分析方法
• 3.3.2 聚类算法
• 3.3.3 聚类结果分析
• 3.4 火炸药生产中主要设备的知识模型
• 3.4.1 二硝化循环反应器的知识模型
• 3.4.2 提馏塔塔板效率的模糊评价模型
• 3.5 诊断规则集的提取
• 3.5.1 规则集的精简步骤
• 3.6 诊断的分层递阶处理
• 3.6.1 诊断空间的分割
• 3.6.2 分割策略问题
• 3.6.3 基于测点分布的诊断空间分割
• 3.6.4 最小可诊区内的等价类划分算法
• 4 诊断处理系统
• 4.1 诊断处理系统的原理
• 4.2 诊断专家辅助子系统
• 4.2.1 专家辅助子系统的作用
• 4.2.2 人机交互过程
• 4.3 基于知识库的诊断
• 4.3.1 知识库的组织
• 4.3.2 知识的表示
• 4.4 推理机设计
• 4.4.1 推理机搜索策略
• 4.4.2 推理机的推理控制策略
• 4.5 基于模型的诊断子系统
• 4.5.1 模型诊断的主要步骤
• 4.5.2 系统模型的描述
• 4.5.3 系统观测值及诊断模型的描述
• 4.6 单一故障诊断模型构建
• 4.7 症状子图中结点估计值的计算
• 5 仿真模型的系统分析与诊断
• 5.1 系统的结构模型
• 5.2 系统的功能模型
• 5.3 基于模糊推理图的诊断
• 5.3.1 故障诊断推理图的形成
• 5.3.2 模糊推理图
• 5.3.3 基于模糊图的推理
• 5.3.4 模糊推理图的计算
• 5.4 模糊多准则故障诊断原则
• 6 结束语
• 6.1 论文的创新点
• 6.2 不足之处及后续工作的建议
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间所取得的研究成果
• 致谢