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        基于故障樹的大型設(shè)備機組故障診斷研究

        2016-04-26 11:27:44楊光
        科技視界 2016年10期
        關(guān)鍵詞:故障樹故障診斷

        楊光

        【摘 要】為了滿足大型設(shè)備機組故障診斷的實時性要求,提出一種基于故障樹的大型設(shè)備機組故障診斷方法。構(gòu)建大型設(shè)備的故障診斷樹,對其進行定量分析,計算大型設(shè)備機組中各單元的重要程度,并進行排序,以此為依據(jù)找到故障診斷的最優(yōu)路徑,從而實現(xiàn)大型設(shè)備機組故障的及時診斷。提高了大型設(shè)備機組的安全性。

        【關(guān)鍵詞】故障樹;大型設(shè)備機組;故障診斷

        0 引言

        在某工業(yè)中,大型設(shè)備機組的運行具有長時間、連續(xù)性的特點,因此大型設(shè)備機組在某工業(yè)領(lǐng)域具有無可替代的作用。其中,機組等關(guān)鍵設(shè)備具有造價高昂、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、安全要求高等特點,一旦發(fā)生故障將會影響整體機組的正常運行,甚至帶來重大的安全隱患。因此,需要對大型設(shè)備故障進行及時診斷,使其在發(fā)生故障時在最短的時間內(nèi)投入正常使用。

        隨著故障診斷理論體系的不斷完善和智能故障檢測技術(shù)的不斷發(fā)展,越來越多的領(lǐng)域已經(jīng)開始通過各種先進的檢測手段對設(shè)備故障進行檢測。現(xiàn)階段大型設(shè)備機組故障診斷的方法主要有基于粗糙集的診斷方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法和基于小波變換的診斷方法。其中最常用的是基于小波變換的大型設(shè)備機組故障診斷方法。由于故障診斷方法是大型設(shè)備機組安全運行的重要保障,因此該課題擁有廣闊的發(fā)展前景,并成為很多學(xué)者研究的重點課題。

        傳統(tǒng)的故障診斷方法仍然存在著一些不足:基于粗糙集的診斷方法需要處理的運算量巨大,診斷效率降低;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法容易陷入局部最優(yōu)解,收斂速度較慢;基于小波變換的診斷方法會造成原始故障的時頻信號失真。為了避免傳統(tǒng)診斷方法的不足,提出一種基于故障樹的大型設(shè)備機組故障診斷方法。

        1 利用故障樹對大型設(shè)備機組進行故障檢測

        故障樹診斷法(簡記為FTA)又被稱為“因果樹診斷法”,利用此方法能夠?qū)χT多領(lǐng)域中的設(shè)備故障進行簡單、準確的診斷。在利用故障樹診斷法進行大型設(shè)備機組故障診斷的過程中,首先需要大型設(shè)備機組在滿足正常的運行條件下,構(gòu)建一個系統(tǒng)安全運行的目標,并將此目標定義為故障診斷的分析目標,然后再根據(jù)大型設(shè)備機組的結(jié)構(gòu)或者功能的關(guān)系,從上到下,逐層分析引起故障的全部直接因素,并通過邏輯門的方式將故障與故障因素相連接,這樣可以構(gòu)建大型設(shè)備機組的故障樹模型,從而可以直觀的表示出大型設(shè)備機組中各子單元與系統(tǒng)故障之間的邏輯聯(lián)系。利用FTA進行大型設(shè)備機組的故障診斷,不僅可以對由硬件引起的故障原因進行分析,同樣可以對引起故障的環(huán)境因素和軟件因素進行分析,因此可以對故障原因進行定性分析。

        通過FTA的分析,可以找到引起大型設(shè)備機組發(fā)生故障的因素,并由此確定最小割集和最小路集,然后根據(jù)大型設(shè)備機組運行的有關(guān)參數(shù)進行定量計算,獲得已知故障的分布情況、故障發(fā)生概率等重要參數(shù)。將FTA應(yīng)用于大型設(shè)備機組的故障診斷中,將系統(tǒng)的故障作為故障樹分析的目標,通過邏輯分析可以直接尋找到引起故障的因素,從而為故障的排除提供了準確的依據(jù)。

        在大型設(shè)備機組運行的過程中,通過設(shè)備運行在線監(jiān)測系統(tǒng),對設(shè)備的運行數(shù)據(jù)進行實時采集,并與給定的參數(shù)值域相比較,若超過規(guī)定的值域范圍,則對該數(shù)據(jù)進行故障判斷,并作為FTA的頂事件,根據(jù)FTA分析的有關(guān)原理,構(gòu)建對應(yīng)的故障樹分析模型。大型機組可以采用下行法和不交最小割集法構(gòu)建故障樹模型,通過模型的分析可以得到系統(tǒng)中全部最小割集合頂事件發(fā)生的概率。對引起故障的因素進行分析可以,此時所有低事件均為可測的分析單元,也就是引起故障的主要因素。因此,最小割集是隱去故障的最小組合,也是故障診斷的關(guān)鍵。頂事件發(fā)生的概率即為故障發(fā)生的可能性,為了對大型設(shè)備機組的故障進行及時診斷,需要盡快找到故障發(fā)生的原因,可以通過對系統(tǒng)中各個功能單元的重要程度進行排序來實現(xiàn)。此處的重要程度的定義為:單元故障概率的變化率導(dǎo)致系統(tǒng)故障概率的變化率,其公式如下所述:

        2 結(jié)束語

        本文介紹了故障樹診斷方法在某工業(yè)領(lǐng)域中大型設(shè)備機組中的應(yīng)用方法,詳細闡述了構(gòu)建大型設(shè)備機組故障診斷的故障樹的方法和最優(yōu)診斷路徑實現(xiàn)的方法。該課題具有重要的應(yīng)用價值,可以實現(xiàn)大型設(shè)備機組故障及時診斷與維修,從而保證了大型設(shè)備機組的安全運行。

        【參考文獻】

        [1]孫福安,郭亞坤,戴兵.基于模糊故障樹的基帶設(shè)備故障診斷方法[J].兵工自動化,2013(3):76-79.

        [2]尚文,王維民,齊鵬逸.基于條件規(guī)則與故障樹法的燃氣輪機故障診斷[J].機電工程,2013,30(7):798-801.

        [責(zé)任編輯:湯靜]

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