高錦秋，劉景林

(西北工業(yè)大學(xué)，西安 710129)

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DS證據(jù)理論的改進(jìn)及在航空交流發(fā)電機(jī)故障診斷中的應(yīng)用

高錦秋，劉景林

(西北工業(yè)大學(xué)，西安 710129)

提出了一種基于改進(jìn)DS證據(jù)理論的航空交流發(fā)電機(jī)故障診斷方法。首先分析了在電機(jī)故障診斷中DS證據(jù)理論相對(duì)于其它多傳感器數(shù)據(jù)融合方法的優(yōu)點(diǎn)，簡(jiǎn)單介紹了DS證據(jù)理論的基本概念，并通過(guò)一實(shí)際案例分析了DS證據(jù)理論存在的不足，然后提出了引入沖突強(qiáng)度改變?nèi)诤弦?guī)則以改進(jìn)DS證據(jù)理論的方法，并建立了基于改進(jìn)DS證據(jù)理論的電機(jī)故障診斷流程，最后通過(guò)仿真算例驗(yàn)證改進(jìn)方法的合理性，結(jié)果表明所提改進(jìn)方法能提高故障診斷的確定度，很適合用于電機(jī)的故障診斷。

DS證據(jù)理論；航空交流發(fā)電機(jī)；故障診斷；沖突強(qiáng)度

0 引 言

航空交流發(fā)電機(jī)常工作在高空高速等惡劣的條件下，經(jīng)常出現(xiàn)各種故障，如定子繞組內(nèi)部短路、轉(zhuǎn)子繞組短路，轉(zhuǎn)軸斷裂、旋轉(zhuǎn)整流器開(kāi)路等[1]。電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)與本體的結(jié)構(gòu)、工作環(huán)境等因素密切相關(guān)，同一種故障狀態(tài)可能是多種故障原因造成的，故選取合適的推理算法以便實(shí)現(xiàn)精確的故障診斷十分重要。DS證據(jù)理論能將多元信息進(jìn)行融合處理，將無(wú)效的信息剔除從而獲取精確的推理結(jié)論，非常適合用于電機(jī)的故障診斷技術(shù)。同時(shí)也要看到，常規(guī)DS理論融合算法遺棄了獨(dú)立焦元的每個(gè)沖突，可能會(huì)造成錯(cuò)誤的分類(lèi)結(jié)論，因此研究DS理論的改進(jìn)算法以便其更好用于航空發(fā)電機(jī)的故障診斷具有十分重要的意義。

基于單個(gè)參數(shù)的電機(jī)故障診斷技術(shù)，當(dāng)環(huán)境和其他因素出現(xiàn)諸多不確定性時(shí)，難以滿(mǎn)足狀態(tài)監(jiān)測(cè)的靈敏度和精度要求。為此將傳感器獲取的多元信息進(jìn)行融合分析，得出更綜合有效的電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息，為及時(shí)判斷電機(jī)的故障狀態(tài)提供更精確的論據(jù)支持。目前多信息融合的方法主要有貝葉斯推理[2]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3-4]、支持向量機(jī)[5]以及DS證據(jù)理論[6-7]等等。一般而言，按照電機(jī)的故障診斷程序，多元信息融合過(guò)程包括數(shù)據(jù)層、特征層和決策層，每一級(jí)融合過(guò)程均是在原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)提取而展開(kāi)的。因此，原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性十分關(guān)鍵，同時(shí)要指出，由于實(shí)際系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中不可避免地存在傳感器精度下降或漂移、外界擾動(dòng)及噪聲等不確定因素，這些不確定性一定程度上影響了信息融合的結(jié)果。DS證據(jù)理論基于“區(qū)間估計(jì)”對(duì)不確定信息進(jìn)行描述，能有效減小不確定信息對(duì)融合結(jié)果的影響，非常適合用于電機(jī)的故障診斷領(lǐng)域。

本文首先介紹DS證據(jù)理論的一般概念，針對(duì)DS證據(jù)理論存在的不足，通過(guò)改變?nèi)诤弦?guī)則提出了一種改進(jìn)DS證據(jù)理論，用改進(jìn)的DS證據(jù)理論來(lái)開(kāi)展電機(jī)的故障診斷，最后以電機(jī)匝間短路故障為例，對(duì)未改進(jìn)和改進(jìn)的DS證據(jù)理論診斷結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。

1 DS證據(jù)理論簡(jiǎn)介

DS證據(jù)理論的思想是首先將證據(jù)分為相對(duì)獨(dú)立的部分，再依據(jù)一定的規(guī)則對(duì)證據(jù)進(jìn)行組合，得到對(duì)應(yīng)識(shí)別框架的信任度，分析證據(jù)的信任度即可實(shí)現(xiàn)證據(jù)的分類(lèi)。

由定義1可知，假設(shè)存在N個(gè)獨(dú)立的證據(jù)，其基本可信度分配分別為m1,m2,…mn，則合成公式為[8]：

定義2 設(shè)Bel1，Bel2為有限模式集Θ中的兩信度函數(shù)，在用證據(jù)組合規(guī)則求它們的直和時(shí)，若Ai∩Bj=φ時(shí)丟棄m1(Ai)m2(Bj) 。在Bel1，Bel2合成的整個(gè)過(guò)程中所丟棄的總的信質(zhì)：

(2)

當(dāng)Ai∩Bj=φ時(shí)，Bel1和Bel2分別對(duì)應(yīng)不同命題的置信度，也即Bel1和Bel2相應(yīng)的證據(jù)出現(xiàn)沖突。K的幅值越大表明沖突越強(qiáng)烈，反之則說(shuō)明證據(jù)間的相容性較好。

由定義2知：K值的范圍為[0，1]，因此，可以對(duì)K進(jìn)行歸一化處理，建立一個(gè)常數(shù)C，即C=1/(1-K)。因此常數(shù)C也可以用來(lái)表示Bel1和Bel2間的沖突程度，也稱(chēng)為沖突權(quán)重。

2 DS證據(jù)理論的改進(jìn)

DS理論在證據(jù)融合時(shí)，為保證基本概率分配函數(shù)始終在0到1之間，采用了歸一化的處理方式，使證據(jù)的概率值縮小了C=1/(1-K)倍。采用這樣的處理方式造成焦元間的沖突被弱化了，且使得基本概率賦值大的公共焦元沖突的可能性反而變小了。由此可見(jiàn)，這種歸一化的處理方法往往可能會(huì)帶來(lái)錯(cuò)誤的結(jié)論，以下列舉一實(shí)例來(lái)分析這一現(xiàn)象。

假設(shè)某電源系統(tǒng)的故障類(lèi)型為Ω={正常，故障1，故障2}，用Θ={a,b,c}來(lái)表示。其中證據(jù)A的基本可信度分配為m1(a)=0.8，m1(b)=0.2，m1(c)=0；證據(jù)B的基本可信度分配為m2(a)=0，m2(b)=0.1，m2(c)=0.9。

對(duì)輸電線(xiàn)路防外力破壞預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證,在無(wú)錫某條110 kV輸電線(xiàn)路和某條220 kV輸電線(xiàn)路進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試試驗(yàn)。將檢測(cè)裝置安裝在輸電線(xiàn)路附近施工吊車(chē)的吊臂頂端,報(bào)警裝置安裝在作業(yè)室內(nèi),試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)如圖11所示。

采用DS證據(jù)組合規(guī)則，建立DS證據(jù)組合規(guī)則運(yùn)算表，如表1示。

表1 DS證據(jù)組合規(guī)則運(yùn)算表

可得兩批證據(jù)的不一致因子K=0.08+0.72+0.18=0.98。于是，可得由證據(jù)A，B得m(b)=1，即b事件時(shí)必然事件，這顯然是不合理的。

為克服DS證據(jù)理論上述缺陷，對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)完善對(duì)于實(shí)際應(yīng)用有著極其重要的意義。按照文獻(xiàn)[9]所述，證據(jù)沖突強(qiáng)度定義如下：

定義3 假設(shè)E1和E2為識(shí)別模式集中的兩個(gè)證據(jù)，并令其對(duì)應(yīng)的概率分配函數(shù)為m1及m2，按照定義1證據(jù)的焦元為Ai和Bj，此時(shí)E1及E2的沖突強(qiáng)度：

(3)

從上述分析可以看出，沖突強(qiáng)度Gc的數(shù)值較好地反映了證據(jù)間的沖突程度，為剔除掉無(wú)效的證據(jù)信息，保留有效的證據(jù)信息，為此將沖突證據(jù)信息分為有效和無(wú)效兩種。將無(wú)效的證據(jù)信息分給不明模式，也即將此證據(jù)信息從識(shí)別模式中剔除，將有效信息分給已知的單元素單元，得到更有效的識(shí)別模式集，以此改進(jìn)DS證據(jù)融合規(guī)則，依據(jù)這一改進(jìn)原理，給出如下定義：

定義4 假設(shè)識(shí)別模式Θ中的兩個(gè)證據(jù)E1和E2，對(duì)應(yīng)基本概率分配函數(shù)為m1和m2，焦元分別為Ai和Bj，則Gc融合規(guī)則：

(4)

按照式(4)便是對(duì)引入沖突強(qiáng)度對(duì)DS證據(jù)理論進(jìn)行的修正，以此實(shí)現(xiàn)更為準(zhǔn)確的模式識(shí)別，從而完成電機(jī)的精確故障診斷。

3 基于改進(jìn)DS證據(jù)理論的電機(jī)故障診斷

通過(guò)提取電機(jī)故障狀態(tài)時(shí)輸出電信號(hào)，通過(guò)小波分解等方法提取出特征信號(hào)，再對(duì)基本概率進(jìn)行賦值，進(jìn)而運(yùn)用改進(jìn)DS證據(jù)理論進(jìn)行電機(jī)的故障模式識(shí)別，最后得出識(shí)別結(jié)論。基于改進(jìn)DS證據(jù)理論的電機(jī)故障決策流程如圖1所示。

圖1 基于改進(jìn)DS證據(jù)理論的電機(jī)故障診斷流程圖

4 仿真算例

本文以某型航空同步交流發(fā)電機(jī)為例，通過(guò)Simulink模塊搭建電機(jī)的故障仿真模型，設(shè)置不同的故障類(lèi)型，得到電機(jī)故障情形下的輸出數(shù)據(jù)，運(yùn)用改進(jìn)DS證據(jù)理論進(jìn)行故障診斷，并與未改進(jìn)的DS證據(jù)理論診斷結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，電機(jī)的主要參數(shù)如表2所示。其中Ld為電機(jī)d軸方向自感；Lq為電機(jī)q軸方向自感；p為電機(jī)極對(duì)數(shù)；Maq為電機(jī)互感；Rd為電機(jī)定子繞組電阻；Rq為電機(jī)轉(zhuǎn)子繞組電阻。

表2 交流發(fā)電機(jī)主要參數(shù)

取發(fā)電機(jī)定子繞組4%匝間短路故障進(jìn)行測(cè)試(數(shù)據(jù)由搭建的電機(jī)仿真模型所得)，經(jīng)小波分解提取的故障特征向量為{0.465 2，0.157 0，0.165 2，0.040 1，0.052 4，0.063 2，0.063 8，0.945 7，0.028 5，0.010 8，0.008 0}，并給初始概率賦值，其中G取值為25，噪聲系數(shù)取0.1，經(jīng)歸一化處理后構(gòu)造的基本概率賦值。運(yùn)用改進(jìn)DS算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到電機(jī)故障診斷結(jié)果，如表3所示。為對(duì)比改進(jìn)后的效果，同時(shí)采用DS算法開(kāi)展電機(jī)故障模式診斷，結(jié)果如表4所示。

表中RHi表示證據(jù)體經(jīng)第i次融合后的結(jié)果，F(xiàn)0-F8果表示電機(jī)的8種故障狀態(tài)，其中F1表示定子繞組匝間短路故障，F(xiàn)9表示電機(jī)狀態(tài)無(wú)法識(shí)別。

通過(guò)表3、表4的融合診斷結(jié)果可以看出，DS證據(jù)理論方法融合診斷大多數(shù)情況下可以得到正確的結(jié)果，但當(dāng)證據(jù)存在沖突時(shí)融合結(jié)果就不合理。當(dāng)采用改進(jìn)的DS證據(jù)理論實(shí)現(xiàn)故障診斷時(shí)，僅利用一個(gè)證據(jù)來(lái)進(jìn)行故障狀態(tài)決策，基本的概率賦值一般比較小，無(wú)法得到分類(lèi)的結(jié)果。經(jīng)過(guò)2次融合，不確定性的概率就降為0，對(duì)目標(biāo)的信任度有所增大，隨著融合的進(jìn)一步深入，目標(biāo)的信任度在振蕩中增大，這是因?yàn)椴糠肿C據(jù)的沖突造成的。經(jīng)8次融合后，當(dāng)選擇基本概率賦值決策方法時(shí)，則可輸出正確結(jié)果，定子繞組匝間短路故障。

表3 基于改進(jìn)DS證據(jù)理論的診斷結(jié)果

表4 基于改進(jìn)DS證據(jù)理論的診斷結(jié)果

為進(jìn)一步對(duì)比分析改進(jìn)DS證據(jù)理論的優(yōu)勢(shì)，以下將從診斷目標(biāo)信任度和不確定度兩方面對(duì)比分析證據(jù)理論的故障診斷結(jié)果。可以得到如圖2和圖3的結(jié)果。從圖2可以看出，采用改進(jìn)DS證據(jù)理論實(shí)現(xiàn)的故障診斷，由于融合初期個(gè)體證據(jù)的沖突較大，造成診斷目標(biāo)的信任度較小，因而在證據(jù)融合次數(shù)為2時(shí)，故障診斷的確定度比未改進(jìn)DS證據(jù)理論小。而隨著證據(jù)融合次數(shù)的增加，目標(biāo)的確定度逐漸增加，因而故障診斷的準(zhǔn)確定性?xún)?yōu)于未改進(jìn)的DS證據(jù)理論。由圖3可以看出，隨著融合次數(shù)的增加，采用改進(jìn)DS證據(jù)理論的診斷不確定度逐漸下降，在有效證據(jù)充足的條件下，能夠得到正確的故障診斷結(jié)果，而采用未改進(jìn)的DS證據(jù)理論雖然不確定度一直很小，但診斷目標(biāo)信任度卻出現(xiàn)了忽大忽小的情形，嚴(yán)重影響到了故障診斷的確定性，也就無(wú)法得到準(zhǔn)確的故障診斷結(jié)果。圖2和圖3的結(jié)果表明，采用本文改進(jìn)的DS證據(jù)理論方法，可以得到更為準(zhǔn)確的故障診斷結(jié)果。

圖2 診斷目標(biāo)信任度圖3 診斷不確定度

5 結(jié) 語(yǔ)

本文提出了一種改進(jìn)DS證據(jù)理論并將其應(yīng)用于電機(jī)故障診斷中。針對(duì)DS組合規(guī)則存在的不合理性問(wèn)題，通過(guò)引入沖突強(qiáng)度提出了一種改進(jìn)DS證據(jù)理論的方法，實(shí)現(xiàn)了多個(gè)證據(jù)的判斷結(jié)果的組合，從而達(dá)到電機(jī)故障診斷的最優(yōu)決策和判斷。航空交流發(fā)電機(jī)仿真數(shù)值案例驗(yàn)證了改進(jìn)DS證據(jù)理論在故障診斷分類(lèi)中的有效性和優(yōu)越性，能夠得到比未改進(jìn)方法更精確的診斷結(jié)果。

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Application of the Improvement of DS Evidence Theory on Fault Diagnosis of Aeronautic AC Generator

GAOJin-qiu,LIUJing-lin

(Northwestern Polytechnical University,Xi'an,710129,China)

An improved DS evidence theory which is used for the fault diagnosis of aeronautic AC generator was proposed in this paper. Firstly, the advantages of DS evidence theory in the fault diagnosis application of generator are analyzed comparing with other multi-sensor combination methods, the DS evidence theory was introduced briefly, and the disadvantages of DS evidence theory are illustrated through an example, then an improving method was put forward by the injection of collision intensity which was applied for the rules of combination, and the flow chart of fault diagnosis about generator based on DS evidence theory was set up, Finally, an simulation example was applied for the demonstration for the rationality of the improved theory, the results show that the improved method which can raise the certainty grade for fault diagnosis is very suitable for the fault diagnosis on electrical machine.

DS evidence theory; aeronautic AC generator; fault diagnosis; collision intensity

2016-01-17

TM34

A

1004-7018(2016)06-0037-04

高錦秋(1996-)，女，本科生，研究方向?yàn)殡姎夤こ碳捌渥詣?dòng)化。