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        基于模糊Petri網(wǎng)的某型艦炮系統(tǒng)故障診斷

        2012-11-22 01:49:58張凌海王學(xué)軍
        關(guān)鍵詞:故障診斷規(guī)則故障

        張凌海, 王學(xué)軍,王 青

        (1.海軍工程大學(xué) 兵器工程系, 湖北 武漢 430033;2.青島4308機(jī)械廠,山東 青島 266000)

        某型艦炮結(jié)構(gòu)復(fù)雜,自動(dòng)化程度高,系統(tǒng)內(nèi)外關(guān)聯(lián)緊密和在實(shí)際使用過程中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)各種故障。為防止貽誤戰(zhàn)機(jī),保障其持續(xù)作戰(zhàn)能力,系統(tǒng)故障診斷和排除就顯得尤為重要。

        Petri網(wǎng)最早是由德國(guó)Petri博士于1962提出的一種可以用于離散時(shí)間系統(tǒng)建模和分析的有效工具[1],之后,Zisman M D將Petri網(wǎng)用于產(chǎn)生式規(guī)則系統(tǒng)[2], Looney C G將知識(shí)表示的概念引入模糊Petri網(wǎng)[3],Chen S M等在此基礎(chǔ)上提出了基于Petri網(wǎng)可達(dá)圖的模糊推理算法[4],高梅梅等給出了此推理算法的形式化數(shù)學(xué)算法[5],近幾年該算法在故障診斷方面有了廣泛的應(yīng)用。

        本文首先介紹了某型艦炮的故障類型及故障的規(guī)則表示,然后引入模糊網(wǎng)及其推理算法,結(jié)合艦炮故障實(shí)例建立模糊Petri網(wǎng)模型并進(jìn)行推理計(jì)算,取得了較好效果。

        1 某型艦炮故障的類型及表示

        1.1 某型艦炮故障狀態(tài)的類型

        當(dāng)艦炮處于不允許啟動(dòng)的非正常狀態(tài)或處于會(huì)導(dǎo)致設(shè)備損壞狀態(tài)時(shí),系統(tǒng)的電器聯(lián)鎖控制、計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)和武器邏輯控制系統(tǒng)會(huì)根據(jù)設(shè)備狀態(tài)和炮彈位置所反饋的信號(hào)進(jìn)行判斷,對(duì)艦炮實(shí)施緊急制動(dòng),使艦炮處于“故障”狀態(tài)。因此,艦炮在工作過程中,由于機(jī)械、電氣或液壓部分失效或操作失誤等均可能導(dǎo)致艦炮處于“故障”狀態(tài)。根據(jù)故障出現(xiàn)的部位可以將“故障”分為以下7種狀態(tài):補(bǔ)供彈系統(tǒng)故障、隨動(dòng)系統(tǒng)故障、發(fā)射系統(tǒng)故障、液壓系統(tǒng)故障、供電系統(tǒng)故障、補(bǔ)供彈系統(tǒng)報(bào)警和瞄準(zhǔn)隨動(dòng)系統(tǒng)報(bào)警。

        1.2 故障的規(guī)則表示

        故障現(xiàn)象與故障原因之間的關(guān)系不但具有模糊性還具有傳播性,一個(gè)或多個(gè)故障的產(chǎn)生會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)另一個(gè)或多個(gè)故障,在這里故障之間的模糊關(guān)系以及傳遞關(guān)系可以用模糊產(chǎn)生式規(guī)則來描述。假設(shè)R為一模糊產(chǎn)生式規(guī)則集,R={R1,R2,…,Rn},其中Ri為R中的第i條規(guī)則,則Ri可用下式描述[6]:

        Ri=IFdjTHENdk(CCF=μi)

        其中,dj、dk表示系統(tǒng)狀態(tài)特征的命題,在這里就是兩種故障狀態(tài),CCF是這條規(guī)則的置信度,其值為μi,取值大小在0到1之間。這條規(guī)則可以理解為由故障dj導(dǎo)致故障dk產(chǎn)生的可信程度為μi。

        上述規(guī)則為單輸入單輸出的模糊規(guī)則,是最簡(jiǎn)單的模糊規(guī)則。對(duì)于多輸入多輸出的模糊規(guī)則,可將其分解為多輸入單輸出的模糊規(guī)則,按照其多輸入的類型可以將基本的故障產(chǎn)生式規(guī)則分為以下兩種:

        “與”規(guī)則 故障d1,d2,…,dn同時(shí)出現(xiàn)可能導(dǎo)致故障d的出現(xiàn),即:

        Ri=IF(d1andd2and …anddn)THENd(CCF=μi)

        “或”規(guī)則 故障d1,d2,…,dn中的一種或幾種出現(xiàn)可能故障d的出現(xiàn),即:

        Ri=IF(d1ord2or …ordn) THENd(CCF=μ1,μ2,…,μn)

        其中μ1,μ2,…,μn與d1,d2,…,dn是一一對(duì)應(yīng)的。

        其Petri網(wǎng)表示形式如圖1所示,可以看到“或”規(guī)則中包含了多個(gè)變遷。通常情況下艦炮武器系統(tǒng)的故障產(chǎn)生式規(guī)則多為“或”規(guī)則。

        2 模糊Petri網(wǎng)

        2.1 模糊Petri網(wǎng)的定義

        模糊Petri網(wǎng)是在基本Petri網(wǎng)基礎(chǔ)上拓展而來的,其庫所、變遷以及流關(guān)系與普通Petri網(wǎng)都相同,只是所代表的意義不同。其框架代表基于產(chǎn)生式規(guī)則的知識(shí)結(jié)構(gòu),庫所代表命題,庫所上表示的托肯值代表命題為真的置信度,規(guī)則的推理過程用網(wǎng)中帶置信度的變遷表示,命題之間的因果關(guān)系用庫所和變遷之間的有向弧表示。在模糊Petri網(wǎng)中有以下幾點(diǎn)不同于傳統(tǒng)Petri網(wǎng):

        1)庫所中的托肯值代表命題的真實(shí)度,因此,其大小位于0到1之間。

        2)規(guī)則的觸發(fā)意味著命題為真的繁衍,觸發(fā)以后命題的輸入庫所的真值不變。

        3)不存在普通Petri網(wǎng)中并發(fā)沖突的問題。

        模糊Petri網(wǎng)(FPN)有很多不同的形式,本文采用基本模糊Petri網(wǎng),它可以定義為一個(gè)6元組。

        ∑FPN=(P,T,I,O,f,θ)

        其中:

        P={P1,P2,…,Pn}表示命題的有窮集合;

        T=(t1,t2,…,tn)表示變遷的有窮集合,即規(guī)則的點(diǎn)火觸發(fā);

        I[O]:T→P∞表示輸入(輸出)函數(shù),反映了變遷到輸入(輸出)命題的位置;

        f:T→[0,1]是一個(gè)映射,反映變遷的可信度;

        θ:P→[0,1] 是一個(gè)映射,反映命題的可信度。

        2.2 模糊Petri網(wǎng)的推理算法

        用數(shù)學(xué)形式將模糊Petri網(wǎng)中的信息表達(dá)出來。Δ為輸入函數(shù)矩陣I(P→T),Δ={δij},δij為邏輯量,δij∈{0,1},當(dāng)Pi是Ti的輸入時(shí),δij=1,否則δij=0(i=1,2,…,m,j=1,2,…,n);Γ為輸出函數(shù)O(T→P)的矩陣,Γ={γij},γij為邏輯量,γij∈{0,1},當(dāng)Pi是Ti的輸出時(shí),γij=1,否則,γij=0(i=1,2,…,m,j=1,2,…,n);U為變遷的置信度矩陣,U=diag(μ1,μ2,…,μn),μi為變遷ti的置信度。

        本文的推理算法為MYCIN的置信度方法,“與”規(guī)則的輸入采用各輸入的最小值,“或”規(guī)則的輸入采用各輸入的最大值。為方便進(jìn)行計(jì)算,引入幾個(gè)極大代數(shù)算子:

        ⊕:a⊕b=c,a,b,c為n維向量,則ci=max{ai,bi};

        為方便表示,這里設(shè)幾個(gè)中間變量[5]:

        其中,k表示推理步數(shù);θk為m維向量,表示在第k步中每個(gè)命題為真的置信度;neg(θk)表示在第k步中每個(gè)命題為假的置信度;νk為n維向量,表示變遷tj的前提為假的可信度(j=1,2,…,n);ρk表示變遷tj的前提為真的可信度(j=1,2,…,n),這個(gè)表達(dá)式的意思就是當(dāng)一個(gè)變遷有多個(gè)輸入命題(即為“與”規(guī)則)時(shí),取置信度最小的輸入命題作為變遷的輸入命題。

        根據(jù)模糊Petri網(wǎng)的特點(diǎn),命題P的下一步的狀態(tài)θk+1應(yīng)為:

        θk+1=θk⊕[(Γ·U)]?ρk

        其中[(?!)]?ρk表示同一個(gè)輸出命題取其輸入變遷的最大值,并令其輸入命題托肯值置零,再與θk取⊕運(yùn)算是為是使變遷觸發(fā)以后輸入命題置信度不變。

        由此,可得推理算法:

        步驟1.令k=0;

        步驟2.根據(jù)式(1)求k+1;

        步驟3.若θk+1≠θk,令k=k+1,重復(fù)步驟2;若θk+1=θk,推理結(jié)束。

        3 基于模糊Petri網(wǎng)的艦炮故障診斷

        以某型艦炮彈藥盤點(diǎn)異常故障為例,其故障類型及傳播方式主要有以下幾個(gè):

        1)如果炮彈序列不連續(xù)P1或有彈傳感器故障P2或電氣插件故障P3,則可能出現(xiàn)炮彈數(shù)錯(cuò)P7,其置信度分別為0.93,0.98,0.90。

        2)如果有彈傳感器故障P2或電氣插件故障P3或軟件錯(cuò)誤P4或機(jī)械凸輪與杠桿連接異常P5則可能出現(xiàn)計(jì)算機(jī)顯示異常P8,其置信度分別為0.98,0.90, 0.96,0.92。

        3)如果機(jī)械凸輪與杠桿連接異常P5或凸輪箱故障P6,則可能出現(xiàn)機(jī)械故障P9,其置信度分別為0.92,0.94。

        4)如果炮彈數(shù)錯(cuò)P7或計(jì)算機(jī)顯示異常P8或機(jī)械故障P9,則可能出現(xiàn)彈藥盤點(diǎn)異常,其置信度分別為0.93,0.95,0.90。

        用模糊產(chǎn)生式規(guī)則表示為:

        IFP1orP2orP3THENP7(CCF=0.93,0.98,0.90);

        IFP2orP3orP4orP5THENP8(CCF=0.98,0.90,0.96,0.92);

        IFP5orP6THENP8(CCF=0.92,0.94);

        IFP7orP8orP9THENP10(CCF=0.93,0.95,0.90);

        根據(jù)以上規(guī)則建立的模糊Petri網(wǎng)模型如圖2所示。

        此時(shí),輸入輸出矩陣分別為:

        U=diag(0.93,0.98,0.90,0.96,0.92,0.94,0.93,0.95,0.90);

        設(shè)初始狀態(tài)為:

        θ0=(0.38,0.45,0.56,0.20,0.67,0.80,0,0,0,0)T。

        由推理算法得:

        θ1=(0.38,0.45,0.56,0.20,0.67,0.80,0.50,0.62,0.75,0)T。

        θ2=(0.38,0.45,0.56,0.20,0.67,0.80,0.50,0.62,0.75,0.68)T。

        θ3=(0.38,0.45,0.56,0.20,0.67,0.80,0.50,0.62,0.75,0.68)T。

        由于θ2=θ3,故推理結(jié)束。彈藥盤點(diǎn)異常的概率為0.68。從推理的過程可以看出,模糊Petri網(wǎng)的推理過程很好地體現(xiàn)了故障的傳播過程,且具有并行性和模糊性,推理的步數(shù)與故障的傳播深度直接相關(guān),規(guī)則的多少并不直接影響推理的過程。

        4 結(jié) 論

        在對(duì)某型艦炮進(jìn)行故障診斷時(shí),利用模糊Petri網(wǎng)能有效地描述故障之間的傳播關(guān)系,建立的圖形化模型具有直觀性,清晰易懂,充分體現(xiàn)了模糊Petri網(wǎng)描述系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性、并行性的能力,推理的過程也很好地反映了故障傳播的模糊性。通過本文可以看出,在某型艦炮故障診斷系統(tǒng)中使用模糊Petri網(wǎng)進(jìn)行推理診斷是行之有效的。

        [1] 袁崇義.Petri網(wǎng)原理與應(yīng)用[M].北京:電子工業(yè)出版社,2005:2-6.

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        [2] ZISMAN M D,Use of productiong system for modelling asynchronous concurrent processes[J].Pattern Directed Inference Systems,London:Academic Press,1978:53-68.

        [3] LOONEY C G.Fuzzy petri-nets for rule based decision-making[J]. IEEE Translations on Systems,Man And Cybernetics,1988,18(1):178-183.

        [4] CHEN S M.Knowledge representation using fuzzy petri-nets[J].IEEE Translations on Knowledge and Data Engineering,1990,2(3):311-319.

        [5] 高梅梅,吳智銘.模糊推理Petri網(wǎng)及其在故障診斷中的應(yīng)用[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2000,9(26):677-680.

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        [6] 張博,竇麗華,陳杰,等.一種基于模糊Petri網(wǎng)的操瞄系統(tǒng)故障診斷方法[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào),2008,9(28):790-793.

        ZHANG Bo,DOU Li-hua,CHEN Jie,et al.A method for diagnosis in aiming systems based on fuzzy petri net[J].Transactiongs of Beijing Institute of Technology,2008,9(28):790-793.(in Chinese)

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