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        基于鍵合圖模型的新型故障樹故障診斷方法

        2011-07-26 11:03:46帕孜來提馬合木提
        自動化儀表 2011年11期
        關(guān)鍵詞:系統(tǒng)故障因果關(guān)系水箱

        帕孜來提·馬合木提 張 健

        (新疆大學(xué)電氣工程學(xué)院,新疆 烏魯木齊 830049)

        0 引言

        傳統(tǒng)故障樹的生成基本上依賴于工作人員憑借經(jīng)驗對可能發(fā)生的故障進(jìn)行預(yù)計、對過去發(fā)生過的故障事例及故障統(tǒng)計進(jìn)行廣泛的調(diào)查來得到[1]。這種方法對系統(tǒng)故障的分析并不全面,而且應(yīng)用較繁瑣。

        鍵合圖模型作為一種知識表示法,不需要用戶提供系統(tǒng)的精確參數(shù),它是通過分析系統(tǒng)的能量傳遞來描述系統(tǒng)的動態(tài)行為。這種知識表示法對于創(chuàng)建復(fù)雜的結(jié)構(gòu)因果推理關(guān)系是非常合理有效的,具有很好的應(yīng)用前景[2]。

        本文探討了一種根據(jù)系統(tǒng)鍵合圖模型建立故障樹來進(jìn)行系統(tǒng)故障診斷的方法,此方法屬于故障定性診斷法,只需得到特征值的變化趨勢即可。與定量故障診斷方法相比較,該方法計算量小,且對模型精確度要求相對較低,更具靈活性和有效性[3]。

        1 故障診斷方法流程

        基于鍵合圖模型的故障樹故障診斷方法的流程圖如圖1所示。由流程圖可知,該方法的核心是系統(tǒng)故障樹的獲取。

        圖1 故障診斷方法流程圖Fig.1 Flowchart of the new type of fault diagnosis method

        故障樹是根據(jù)鍵合圖模型中提供的系統(tǒng)元件參數(shù)和變量間的因果關(guān)系推理得出的,鍵合圖模型的各個元件中涉及的所有參數(shù)和變量統(tǒng)一分為起因和結(jié)果兩大類。

        鍵合圖模型描述系統(tǒng)變量之間的關(guān)系,系統(tǒng)變量與鍵合圖的鍵相聯(lián)系,由勢變量e與流變量f組成。e與f之間的關(guān)系取決于鍵合圖元件定義的方程與鍵合圖上標(biāo)注的因果關(guān)系。

        根據(jù)鍵合圖因果關(guān)系的設(shè)置規(guī)則可知,鍵合圖基本元素(簡稱鍵合圖元)可能獲得的因果關(guān)系的分配是不同的[4]。

        鍵合圖中的九個基本元件為:結(jié)(0結(jié)、1結(jié))、源(Se、Sf)、阻抗(R、C、I)、轉(zhuǎn)換器 GY 和變換器 TF,根據(jù)表示其特性的數(shù)學(xué)方程標(biāo)注其因果關(guān)系。容性和慣性鍵合圖元根據(jù)預(yù)先設(shè)定的積分或微分形式的不同,它們所對應(yīng)的因果關(guān)系也不同;阻性鍵合圖元的因果關(guān)系可按與其他元件因果關(guān)系匹配任意選取;0結(jié)或1結(jié)屬于多通口鍵合圖元,其因果關(guān)系比較復(fù)雜,主要取決于其定性表達(dá)式的形式[5]。

        2 時間因果圖

        為解決具有非線性、耦合性的多領(lǐng)域復(fù)雜混合系統(tǒng)的故障診斷問題,在基于定性模型診斷方法和信號處理等技術(shù)的基礎(chǔ)上,Mosterman提出用鍵合圖模型建立時間因果圖(time causal graph,TCG)來進(jìn)行故障診斷的方法。

        因果圖用來描述系統(tǒng)參數(shù)與變量之間的因果關(guān)系,時間因果圖則是包含時間特性關(guān)系的增廣因果圖。時間因果圖由信號流圖引出,并由圖解表示動態(tài)系統(tǒng)特性。時間因果圖是一種有向圖,它由節(jié)點、有向線段和標(biāo)注組成,每一個節(jié)點表示系統(tǒng)的一個變量,有向線段表示節(jié)點之間的關(guān)系。

        時間因果圖標(biāo)注如表1所示。

        表1 時間因果圖標(biāo)注Tab.1 The label of TCG

        在線性時不變系統(tǒng)中,p為常數(shù),然而在時變線性系統(tǒng)中p不是常數(shù),其根據(jù)時間與系統(tǒng)其他變量的值來影響v2與v1之間的關(guān)系。

        時間因果圖是一種有向圖,則一個時間因果圖可以表示為 <V,E>,即:

        式中:V={ei,fi},i∈BG、E 的數(shù)量;E= < {e,標(biāo)注}> ,e=(x,y),x、y∈V,標(biāo)注 ={= ,1,-1,p,1/p,p?t

        3 故障診斷算例

        3.1 雙容水箱時間因果圖

        雙容水箱液位控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

        圖2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Structure of system

        圖2中,系統(tǒng)包括上下水箱、水泵以及V1、V12、V2三個出水閥。

        根據(jù)鍵合圖理論,水箱對應(yīng)鍵合圖中的容性元件C1、C2,閥門對應(yīng)于阻性元件 R1、R12和 R2,水泵一般采用流源Sf表示。

        雙容水箱系統(tǒng)的鍵合圖模型如圖3所示。

        圖3 雙容水箱的鍵合圖模型Fig.3 The BG model of dual-volume water tank

        雙容水箱系統(tǒng)的因果類型模式表如表2所示,進(jìn)而建立系統(tǒng)的時間因果圖如圖4所示。

        表2 因果類型模式表Tab.2 Causality type mode

        圖4 系統(tǒng)時間因果圖Fig.4 TCG of the system

        3.2 雙容水箱系統(tǒng)故障樹的建立

        當(dāng)發(fā)現(xiàn)觀測量偏離正常狀態(tài)時,利用時間因果圖向后推理,建立系統(tǒng)的故障樹,從而生成假設(shè)故障集合。如在雙容水箱系統(tǒng)中,假設(shè)故障現(xiàn)象為壓力e7增大,則生成的系統(tǒng)故障樹如圖5所示。

        圖5 系統(tǒng)故障樹Fig.5 Fault tree of the system

        根據(jù)圖5所示的系統(tǒng)故障樹,可生成故障集合:{C2-、R2+、R12-、C1-、R1+}。假設(shè)故障的前向推理圖如圖6所示。

        圖6 假設(shè)故障的前向推理圖Fig.6 The forward illative map of hypothetic fault

        由系統(tǒng)故障樹推理出的結(jié)果是一個假設(shè)故障集合,表示所有可能發(fā)生此故障的原因。要想得出真正引起故障的原因,還須根據(jù)時間因果圖,對假設(shè)故障集合中的每個故障定性地預(yù)測引起系統(tǒng)參量變化的原因及趨勢,生成各種假設(shè)故障下系統(tǒng)的參數(shù)變化趨勢。本文只考慮管道的故障,所以對故障集合中的R2+、R12-、R1+分別進(jìn)行推理預(yù)測。

        對假設(shè)故障中的每個可能故障原因(R2+,R12-,R1+)進(jìn)行前向推理,定性預(yù)測系統(tǒng)在此故障情況下的將來狀態(tài),具體表現(xiàn)為有關(guān)參量的變化趨勢。在各故障情況下,系統(tǒng)各參量 e7、e2、f2、f3、f7的變化趨勢如表3所示。

        表3 參量的變化趨勢Tab.3 Varying trend of the variants

        3.3 故障診斷

        根據(jù)被控對象的鍵合圖模型,在20-sim仿真軟件中建立雙容水箱液位控制系統(tǒng)的仿真模型。本文假設(shè)故障現(xiàn)象為e7增大。

        無故障時仿真結(jié)果如圖7所示。其中閥V1的流量為f3。

        圖7 無故障時仿真結(jié)果Fig.7 Simulation results when there is no fault

        采用斜坡信號和定值信號相加設(shè)置管道堵塞的緩變故障,鍵合圖中用可調(diào)制阻性元件MR來實現(xiàn)阻性元件參數(shù)的可變性。

        故障時間均設(shè)置在t=10 s時開始,當(dāng)不同故障的發(fā)生引起e7增大時,模型仿真得到參數(shù)e7、e2、f3的變化曲線如圖8所示。

        圖8 不同故障下的仿真結(jié)果Fig.8 Simulation results under different fault

        將圖8在不同故障下的仿真結(jié)果與表2進(jìn)行對比,可以得到故障診斷結(jié)果如表4所示。結(jié)果表明,這與仿真中所假定的故障也是一致的。

        表4 故障診斷結(jié)果Tab.4 Results of fault diagnosis

        4 結(jié)束語

        本文提出采用鍵合圖模型建立系統(tǒng)故障樹來進(jìn)行故障診斷的方法,以雙容水箱系統(tǒng)為對象,較全面地分析了該方法的實現(xiàn)步驟并進(jìn)行了仿真。實際系統(tǒng)的故障推理與仿真結(jié)果的對比證明了此診斷方法的正確性。與其他故障診斷方法相比,該方法具有計算量少和對模型精確度要求低等顯著優(yōu)點[7]。

        [1]周東華,孫優(yōu)賢.控制系統(tǒng)的故障檢測與診斷技術(shù)[M].北京:清華大學(xué)出版社,1994:8-30.

        [2]王中雙.鍵合圖理論及其在系統(tǒng)動力學(xué)中的應(yīng)用[M].哈爾濱:哈爾濱工程大學(xué)出版社,2007:1-35.

        [3]楊昌昊,胡小建,竺長安.從故障樹到故障貝葉斯網(wǎng)映射的故障診斷方法[J].儀器儀表學(xué)報,2009,30(7):1481 -1482.

        [4]楊錫運,徐大平.鍵合圖在火電廠熱工對象建模中的應(yīng)用[J].控制工程,2005,30(7):18 -24.

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        [6]歐陽丹彤,歐陽繼紅,劉大有.基于模型診斷的研究與進(jìn)展[J].吉林大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2001,28(4):30-35.

        [7]趙劍,歐陽丹彤.MBD中通過混合鍵合圖對混合系統(tǒng)建模[J].長春大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2007,24(10):19-23.

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