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        機(jī)電裝備信號(hào)系統(tǒng)故障診斷自愈的應(yīng)用分析

        2015-02-24 03:38:06席華
        橡塑技術(shù)與裝備 2015年24期
        關(guān)鍵詞:算子機(jī)電故障診斷

        席華

        (陜西煤業(yè)化工建設(shè)(集團(tuán))有限公司設(shè)備租賃中心,陜西 西安 710021)

        機(jī)電裝備信號(hào)系統(tǒng)故障診斷自愈的應(yīng)用分析

        Application analysis of fault diagnosis and self-healing of electromechanical equipment signaling system

        席華

        (陜西煤業(yè)化工建設(shè)(集團(tuán))有限公司設(shè)備租賃中心,陜西 西安 710021)

        為了使故障檢測器在檢測過程中提高檢測率,對(duì)傳統(tǒng)陰性選擇算法進(jìn)行了改進(jìn),提出一種新的陰性選擇算法,這一方法大大提高了故障檢測率。以下對(duì)這一算法進(jìn)行深入研究。

        機(jī)電裝備系統(tǒng);故障診斷;自愈

        近年來,科學(xué)技術(shù)取得了快速發(fā)展,機(jī)械系統(tǒng)也朝著更加智能化、自動(dòng)化的方向發(fā)展?,F(xiàn)代機(jī)械系統(tǒng)一個(gè)最大的特點(diǎn)就是人為操作越來越少,有很多機(jī)械系統(tǒng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了脫離人而開展工作,比如火星探測器,但是類似于這種系統(tǒng)如果出現(xiàn)故障,采用傳統(tǒng)維修方式是無濟(jì)于事的。在具體操作中,我們有很多方法對(duì)機(jī)電裝備信號(hào)系統(tǒng)故障進(jìn)行診斷。由于本文研究方向不僅要查找故障,而且還要考慮系統(tǒng)自愈,因此,人工免疫系統(tǒng)是重點(diǎn),系統(tǒng)能夠進(jìn)行自我診斷和自我修復(fù),從而實(shí)現(xiàn)自愈。

        1 故障原理

        在日常工作中我們知道信號(hào)條理電路由濾波電路和放大電路組成,因此,在研究的過程中也要以這兩個(gè)結(jié)構(gòu)為重點(diǎn)。機(jī)電裝備信號(hào)系統(tǒng)故障類型多種多樣,在這種未知情況下,對(duì)系統(tǒng)今后可能產(chǎn)生的故障信息編碼和故障處理就顯得尤為重要。傳統(tǒng)陰性選擇算法檢測率低,已經(jīng)不適合現(xiàn)代機(jī)械系統(tǒng)要求,而改進(jìn)之后的這一算法,借助算子優(yōu)化,故障檢測率大大提升。

        2 陰性選擇算法應(yīng)用

        2.1 傳統(tǒng)陰性選擇算法

        要想實(shí)現(xiàn)故障自愈,最重要的也是最基本的就是對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)是否正常以及故障作出判斷,換句話說,就是與之對(duì)應(yīng)的自己或者非己模塊,這兩個(gè)模塊是診斷自愈系統(tǒng)中最為重要的模塊,直接決定了系統(tǒng)是否能夠自行實(shí)施正確的自愈策略。通過對(duì)自己和非己模塊的識(shí)別,區(qū)分系統(tǒng)是否處于正常狀態(tài)。

        2.2 免疫算法

        無論從哪方面來說,免疫算法模式都不相統(tǒng)一。與我們常用的遺傳算法的最大區(qū)別在于,遺傳算法以及類似算法都是基于生物學(xué)理論;而免疫算法的生物學(xué)基礎(chǔ)更加多樣化,比如陰性選擇、克隆選擇,在這些機(jī)制或者理論上又開發(fā)了多個(gè)算法模型。在人工免疫系統(tǒng)的研究中,免疫算法是重要的研究對(duì)象。免疫算法是解決實(shí)際問題的,因此,在近年來,這一算法已經(jīng)在很多領(lǐng)域被開發(fā)出來。免疫算法主要應(yīng)用于對(duì)傳統(tǒng)機(jī)制、算法、技術(shù)等進(jìn)行改進(jìn)。免疫算法基本以傳統(tǒng)免疫學(xué)為基本原理,因此,我們通常將這一算法劃分為三類:克隆選擇、免疫網(wǎng)絡(luò)模型以及本文所提到的陰性選擇。

        2.3 改進(jìn)的陰性選擇算法

        傳統(tǒng)陰性選擇算法的空間檢測率較低,因此,本文針對(duì)這一問題對(duì)傳統(tǒng)陰性選擇算法進(jìn)行改進(jìn)、優(yōu)化,在自己和非己兩個(gè)功能模塊中,功能實(shí)現(xiàn)為兩個(gè)階段,第一階段為訓(xùn)練階段,第二階段為異常檢測階段。

        對(duì)傳統(tǒng)陰性選擇算法改進(jìn)是通過對(duì)算子進(jìn)行優(yōu)化實(shí)現(xiàn)的,而優(yōu)化算子是對(duì)生物免疫中的超變異、克隆選擇、免疫抑制以及免疫促進(jìn)的模擬。本次算法改進(jìn)體現(xiàn)在初始檢測器的生成算法等方面,通過改進(jìn)能夠大大縮短訓(xùn)練時(shí)間、使得收斂速度加快,覆蓋率增加,從而提高檢出率。在本次研究中,對(duì)下列優(yōu)化算子進(jìn)行定義:克隆選擇、變異、活性選擇、免疫抑制、順序調(diào)整以及異常分類算子,以下對(duì)改進(jìn)后的陰性選擇算法應(yīng)用進(jìn)行分析。

        (1)常類型識(shí)別算子。匹配檢測器和編碼狀態(tài)由親和力匹配算子共同傳送給異常類型識(shí)別算子,然后異常類型識(shí)別算子負(fù)責(zé)對(duì)“非己”狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。對(duì)于匹配檢測器的子集借助查表方式得出異常類別,對(duì)異常屬于已知還是未知異常作出判斷。

        (2)異常危險(xiǎn)等級(jí)劃分。我們主要是通過異常類型以及系統(tǒng)衰退情況對(duì)異常狀態(tài)的等級(jí)進(jìn)行劃分。首先,系統(tǒng)對(duì)故障進(jìn)行分析,如果故障不可恢復(fù)或者對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的安全運(yùn)行造成嚴(yán)重危害,這些故障就被總結(jié)為Ⅳ級(jí)異常;其次,劃分親和度取值,通過劃分對(duì)哪些異常為可接受異常進(jìn)行判斷,我們將這些可接受異??偨Y(jié)為Ⅰ級(jí)異常;只要經(jīng)過輕微調(diào)整就能夠恢復(fù)正常的,判斷為Ⅱ級(jí)異常;根據(jù)實(shí)際情況,需要對(duì)組件進(jìn)行隔離或者需要重啟系統(tǒng)的,判斷為Ⅲ級(jí)異常。假設(shè)在對(duì)某系統(tǒng)進(jìn)行分子之后,符合下列情況:

        情況一:親和度在0~0.1之間,此時(shí)認(rèn)為系統(tǒng)存在正常偏差,異??山邮埽?/p>

        情況二:親和度在0.1~0.4之間,屬于Ⅱ級(jí)異常,輕微調(diào)節(jié),恢復(fù)正常;

        情況三:親和度在0.4~0.7之間,屬于Ⅲ級(jí)異常,故障比較嚴(yán)重,需要及時(shí)將組件隔離或者停止,再找出自愈策略對(duì)其調(diào)節(jié);

        情況四:當(dāng)親和度超過0.7,需要及時(shí)停機(jī),避免事故的發(fā)生。

        3 仿真分析

        為了對(duì)本次研究成果進(jìn)行檢驗(yàn),進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)分析。在數(shù)量訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)固定的情況下,對(duì)傳統(tǒng)陰性選擇算法和改進(jìn)陰性選擇算法的檢測率進(jìn)行了比較。由于篇幅限制,在這里不將實(shí)驗(yàn)結(jié)果一一列出。通過比較,在0~50代時(shí),兩種算法在檢測率方面增加幅度并沒有明顯變化;而在50代之后,檢測率出現(xiàn)了明顯變化,增加幅度十分明顯;與傳統(tǒng)陰性選擇算法相比,改進(jìn)陰性選擇算法檢測效率更高,而且幅度增加明顯。

        根據(jù)此次實(shí)驗(yàn),我們不難看出,在檢測率方面,改進(jìn)陰性算法要遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)陰性選擇算法,這一研究為的今后開展故障診斷自愈的研究奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

        4 結(jié)語

        綜上所述,本文在故障斬?cái)嘧杂碚摶A(chǔ)上,結(jié)合人工免疫系統(tǒng)有關(guān)資料,針對(duì)傳統(tǒng)陰性選擇算法檢測率低的問題,提出了一種新的陰性選擇算法。實(shí)踐表明,該算法能夠大大提高故障檢測率,這一研究成果為今后開展各種故障判斷工作奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ),為機(jī)電裝備信號(hào)系統(tǒng)自愈研究做了良好鋪墊。

        [1] 張政,袁宇浩,簡丹丹. 機(jī)電裝備信號(hào)系統(tǒng)故障診斷自愈的應(yīng)用研究[J]. 計(jì)算機(jī)仿真,2015(4).

        [2] 吉培棟,劉亦非,劉鵬飛. 故障診斷技術(shù)在機(jī)電設(shè)備管理與維修中的應(yīng)用[J]. 中小企業(yè)管理與科技,2015(23).

        (P-05)

        TH165.3

        1009-797X (2015) 24-0100-02

        A

        10.13520/j.cnki.rpte.2015.24.040

        席華(1977-),畢業(yè)于西安科技大學(xué),助理機(jī)電工程師,研究方向?yàn)闄C(jī)電一體化。

        2015-10-15

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