余勃彪

(海軍工程大學(xué)兵器工程系 武漢 430033)

1 引言

艦炮武器系統(tǒng)發(fā)生故障的直接反映是表征系統(tǒng)或設(shè)備工作狀態(tài)的參數(shù)發(fā)生變化。這些參數(shù)很多,相互間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜,又往往是艦炮工作狀態(tài)的間接反映,因此,使用通常的故障機(jī)理分析方法建立征兆與故障成因間的物理模型極為困難[1～2]。但是有豐富經(jīng)驗(yàn)的技師在診斷艦炮故障時(shí),往往從觀(guān)測(cè)到的征兆群的整體出發(fā),依據(jù)以往的多次經(jīng)驗(yàn)就能較準(zhǔn)確地診斷出某一故障成因。這種用自然語(yǔ)文來(lái)描述征兆和根據(jù)經(jīng)驗(yàn)作出診斷的方法具有強(qiáng)烈的模糊性。這就使得利用模糊數(shù)學(xué)理論和計(jì)算機(jī)工具,模擬人的思維過(guò)程,建立模糊識(shí)別模型,從而組成艦炮故障診斷系統(tǒng)成為可能[3～4]。本文基于模糊數(shù)學(xué)理論,建立征兆的模糊隸屬函數(shù),對(duì)故障征兆進(jìn)行識(shí)別,進(jìn)行艦炮故障診斷。

2 艦炮武器系統(tǒng)故障診斷的模糊性

2.1 模糊數(shù)學(xué)理論

為了將議題局限在與問(wèn)題相關(guān)的某一范圍內(nèi),定義了“論域”,數(shù)學(xué)中用大寫(xiě)字母U、V、W 等表示。論域中的各個(gè)事物,亦即要考慮的各個(gè)對(duì)象,稱(chēng)為論域中的元素,用小寫(xiě)字母x,y,z等表示。

所謂論域U上的一個(gè)模糊子集(簡(jiǎn)稱(chēng)模糊集)A是指:對(duì)于任意 x、任意U,指定了一個(gè)數(shù) μA(x)∈[0,1],叫做x對(duì)A的隸屬程度。

上述定義表明,一個(gè)模糊集 A完全由其隸屬函數(shù)μA來(lái)刻畫(huà)。μA(x)的值接近于1,表示 x隸屬于A的程度很高;μA(x)的值接近于0,表示 x隸屬于 A 的程度很低[5～6]。

2.2 征兆及征兆與成因間關(guān)系的模糊性

由于艦炮武器系統(tǒng)在正常工作時(shí),協(xié)調(diào)過(guò)程中的振蕩、超調(diào)量、隨動(dòng)系統(tǒng)的跟蹤誤差是客觀(guān)存在的,在一些工況下較小,在另一些工況時(shí)較大,不同的環(huán)境下存在不小的差異,故征兆具有模糊性。

征兆本身具有一定的模糊性,用有或無(wú)來(lái)表征征兆是否存在不利于對(duì)征兆的描述。它們不是簡(jiǎn)單的“有”、“無(wú)”這兩個(gè)值,而往往是“亦有亦無(wú)”的中間狀態(tài)。若1代表“有該征兆”,0代表“無(wú)該征兆”,則其取值除0,1外,理論上還可取0,1之間的任何值,該值是對(duì)該征兆的隸屬度。一般隸屬度取值為有限值,則在相應(yīng)坐標(biāo)軸上[0,1]區(qū)間內(nèi)取有限個(gè)點(diǎn),構(gòu)成一個(gè)較復(fù)雜的n維歐氏空間,成為用隸屬度函數(shù)來(lái)刻劃的模糊集合。該空間是有限個(gè)點(diǎn),則征兆群是一個(gè)有限的模糊集。

由于故障機(jī)理研究的不充分和系統(tǒng)的復(fù)雜性,所獲得的征兆多是故障狀態(tài)的間接反映,故障成因與征兆間的關(guān)系也不是簡(jiǎn)單的“有”、“無(wú)”這兩個(gè)值。如前所述,故障診斷要從征兆群整體區(qū)別上對(duì)故障成因作出判斷。所謂整體區(qū)別是指每個(gè)征兆群診斷為各個(gè)成因的關(guān)聯(lián)程度是不相同的。這種關(guān)聯(lián)程度具有強(qiáng)烈的模糊性。

3 模糊隸屬度的確定

3.1 征兆的隸屬函數(shù)

征兆的隸屬函數(shù),可由模糊統(tǒng)計(jì)法、專(zhuān)家調(diào)查法、二元對(duì)比排序法及基本概念擴(kuò)充法等求得。下面引入艦炮高低瞄準(zhǔn)速度進(jìn)行模糊性描述?？蓪⑴炁诟叩兔闇?zhǔn)速度分為三類(lèi)語(yǔ)義值:慢、正常、快。其征兆輸入量的可能值落于區(qū)間[min,max]。請(qǐng)若干位本行業(yè)內(nèi)專(zhuān)業(yè)人員各自提出速度慢與速度正常、速度正常與速度快的分界點(diǎn)C與D的值。分別在論域U上得到觀(guān)察值(C1,C2,…,Cn)與(D1,D2,…,Dn),它們服從正態(tài)分布。

則在模糊子集A=(速度慢,速度正常,速度快)的隸屬度函數(shù)為

通過(guò)以上模糊處理,可將定性的知識(shí)轉(zhuǎn)化為定量表示,為以后的推理作好準(zhǔn)備。

將上述方法確定的征兆的隸屬度函數(shù)存入計(jì)算機(jī)中,當(dāng)把測(cè)量到的征兆和人們感覺(jué)到的征兆輸入計(jì)算機(jī)后即得隸屬度,以便利用診斷模型進(jìn)行診斷。

3.2 征兆群對(duì)故障成因隸屬度的確定

由統(tǒng)計(jì)資料可以確定系統(tǒng)故障的成因的總數(shù)為m,例如:“系統(tǒng)絕緣電阻降低”、“隨動(dòng)系統(tǒng)剛性差”、“自整角機(jī)損壞”、“速度環(huán)元件損壞”、“活塞卡阻”、“電器零位與機(jī)械零位不一致”、“線(xiàn)路漏電”等等。每一種成因都占有一定的征兆群。而這種占有是不確定的,即每個(gè)征兆群與成因的關(guān)聯(lián)程度是不相同的,一個(gè)征兆群只能以一定的隸屬度診斷為某一種成因。故障成因是征兆群空間上的模糊子集。

μij的確定要綜合考慮多種因素:首先考慮現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)資料(L1);其次為了彌補(bǔ)資料的不足還要考慮機(jī)理分析因素(L2);征兆出現(xiàn)的強(qiáng)烈程度(L3);獲得該征兆的難易程度(L4)。針對(duì)這四種因素評(píng)分。

按機(jī)理分析,當(dāng)成因 Aj出現(xiàn)時(shí),征兆群 μij有必然出現(xiàn),非常可能出現(xiàn),…至不可能出現(xiàn)幾種情況,則其評(píng)分可為1,0.9,…至0。

而根據(jù)成因Aj出現(xiàn)時(shí),征兆群出現(xiàn)的強(qiáng)烈程度可分為很強(qiáng)烈,比較強(qiáng)烈,…直至沒(méi)變化,則可按1,0.9,…至0評(píng)分。

在確定隸屬度時(shí),對(duì)上述四個(gè)因素考慮的側(cè)重點(diǎn)有所區(qū)別,則對(duì)四個(gè)因素給出對(duì)應(yīng)的權(quán)系數(shù)。(L1,L2,L3,L4)組成權(quán)系數(shù)集合。

假若在進(jìn)行診斷時(shí),比較側(cè)重于故障的實(shí)際統(tǒng)計(jì)強(qiáng)烈程度,可以有如下的權(quán)系數(shù):

由每個(gè)征兆群的評(píng)分集合和權(quán)系數(shù)集合按下式算出相應(yīng)的隸屬度:

以上用加數(shù)統(tǒng)計(jì)法確定征兆群對(duì)成因的隸屬度,既考慮了各種實(shí)際因素,又有所側(cè)重。又由于評(píng)分是通過(guò)大量專(zhuān)業(yè)人員用模糊統(tǒng)計(jì)方法確定的,就有效地總結(jié)了各專(zhuān)業(yè)人員的經(jīng)驗(yàn),從而保證了所確定的隸屬度比較符合實(shí)際。

3.3 故障征兆的模式識(shí)別

模糊性故障知識(shí)是用模糊子集的形式描述的。以隨動(dòng)系統(tǒng)不平穩(wěn)故障為例,由于模糊子集的特殊形式,可將該類(lèi)知識(shí)的獲取設(shè)計(jì)成表1所示。

表1 隨動(dòng)系統(tǒng)跟蹤不平穩(wěn)模糊集

按照這張表格進(jìn)行故障診斷時(shí),先由征兆產(chǎn)生一個(gè)模糊集B(x)(b1,b2,b3,b4,b5}(bi為各個(gè)故障因素的征兆函數(shù)隸屬度歸一化值)。

由模糊識(shí)別理論取格貼近度:

由模糊擇近原則,則認(rèn)為B與Ai0最貼近,應(yīng)把B歸入Ai0類(lèi)。對(duì)于格貼近度出現(xiàn)的誤差再由專(zhuān)家依據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行修正[9]。如果出于穩(wěn)妥需要可以將其它貼近度計(jì)算出來(lái)做參考。

獲得貼近度最大值的那個(gè)成因即認(rèn)為是該故障的成因。這就是計(jì)算機(jī)的診斷結(jié)果,可用中文輸出,提供給系統(tǒng)的使用、維修人員以指導(dǎo)排故處理。也可按N(A,B)的大小,由大到小排列輸出幾個(gè)備查成因。這個(gè)診斷結(jié)果,具有一定的精度。統(tǒng)計(jì)資料越豐富,機(jī)理分析越透徹,則精度越高。它給人們提供了排故決策和處理的依據(jù),隨排故經(jīng)驗(yàn)的增多,診斷精度將不斷提高。

假若計(jì)算機(jī)輸出的貼近度最大的成因的貼近度很小,或者兩種及多種以上成因間貼近度的差值很小,使得很難作出診斷結(jié)論。此時(shí)可以建立問(wèn)診模型,計(jì)算機(jī)向系統(tǒng)操作維護(hù)人員提問(wèn),補(bǔ)充輸入信息量大的征兆,可提高診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。其過(guò)程如圖1所示。

圖1 模糊診斷過(guò)程模型

4 結(jié)語(yǔ)

基于模糊數(shù)學(xué)的艦炮故障診斷方法充分利用了故障檢測(cè)數(shù)據(jù)和專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí),對(duì)故障征兆進(jìn)行模式識(shí)別,實(shí)現(xiàn)故障的自動(dòng)診斷。需要注意的是,在沒(méi)出現(xiàn)故障時(shí),實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)也會(huì)向計(jì)算機(jī)輸入征兆,計(jì)算機(jī)根據(jù)這些征兆也會(huì)輸出結(jié)果,這個(gè)結(jié)果不是故障的成因,而是表明這幾個(gè)成因是應(yīng)該注意的問(wèn)題,它們有可能發(fā)展而引發(fā)故障,從而提示有關(guān)人員采取必要措施以預(yù)防故障的發(fā)生。

[1]左憲章,康健,李浩,等.故障預(yù)測(cè)技術(shù)綜述[J].火力與指揮控制,2010(1):1～5

[2]王芳,周曉波.某型艦炮控制系統(tǒng)故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)[J].艦船電子工程,2008,28(2):145～146

[3]薛子云,楊江天,朱衡君.機(jī)械故障預(yù)測(cè)模型綜述[J].機(jī)械強(qiáng)度,2006,28(S):60～65

[4]秦海勤,徐可君,隋育松,等.基于圖像奇異值分解的滾動(dòng)軸承故障模式識(shí)別[J].軸承,2010(6):55～58

[5]孫寧.多目標(biāo)決策問(wèn)題的最大隸屬度方法研究[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2010,6(15):4305～4306

[6]邱晞,劉平,魏生民.基于隸屬函數(shù)的裝配協(xié)調(diào)順序優(yōu)化方法[J].航空制造技術(shù),2010,13:68～70

[7]崔湘軍.模糊模式識(shí)別中隸屬函數(shù)選取的探討[J].邵陽(yáng)學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2010,7(2):5～8

[8]李鴻吉.模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及實(shí)用算法[M].北京:京華科技出版社,2005

[9]陽(yáng)寧光,韓維維.修正的正態(tài)模糊集下的格貼近度[J].汕頭大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2010,25(1):7～11