周亦人，邱小林，宋龍龍

（1.南昌理工學(xué)院，南昌 330044；2.中車青島四方機(jī)車車輛股份有限公司，青島 266111）

面向受電弓系統(tǒng)的綜合故障診斷決策方法

周亦人1，邱小林1，宋龍龍2

（1.南昌理工學(xué)院，南昌 330044；2.中車青島四方機(jī)車車輛股份有限公司，青島 266111）

針對故障診斷知識模糊不精確和決策沖突提出一種綜合故障診斷方法。采用故障樹建立網(wǎng)絡(luò)圖拓?fù)潢P(guān)系結(jié)構(gòu)模型，并采用模糊影像圖對其進(jìn)行改進(jìn)，針對診斷過程中決策矛盾沖突，基于D-S證據(jù)理論計算各底事件決策矩陣及各事件之間模糊傳遞矩陣，綜合各mass函數(shù)計算得到系統(tǒng)狀態(tài)綜合診斷結(jié)論。最后，結(jié)合受電弓系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)開展試驗驗證。

高速列車；故障樹分析；模糊影響圖；D-S證據(jù)理論

0 引言

高速列車的安全可靠運行直接關(guān)系到高速、重載鐵路運輸?shù)陌踩c效益[1]，其檢修診斷工作中形成了海量故障診斷領(lǐng)域知識，可為高速列車智能診斷提供豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。但是，歷史積累形成的大量專家知識存在非常嚴(yán)重的多源異構(gòu)性和模糊不確定性。高速列車五級檢修分散于多地不同部門，造成專家綜合診斷過程中存在決策矛盾與沖突。

國內(nèi)外多源異構(gòu)信息決策融合與綜合診斷方面已開展了大量有效研究，研究較多的主要有模糊集、粗糙集、證據(jù)理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等理論[2～4]。故障樹分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用較為成熟廣泛的方法。但是，故障樹分析屬于事件關(guān)系間的定性分析，定量計算中一旦涉及到大型復(fù)雜系統(tǒng)，會產(chǎn)生嚴(yán)重的“爆炸組合”現(xiàn)象而失去工程應(yīng)用價值[5]。

針對我國高速列車診斷維修中多源異構(gòu)診斷知識不精確不完整和多群體診斷專家異地分布造成的綜合診斷決策融合沖突等問題，結(jié)合故障樹分析、模糊影像圖傳遞算法和D-S證據(jù)理論提出一種多智能體（MAS）綜合診斷方法。實地選取我國CRH2型高速列車2011年11月至2015年3月檢修維護(hù)數(shù)據(jù)開展試驗驗證。

1 故障樹的模糊影響圖表示及模糊矩陣傳遞算法

模糊影響圖是一種系統(tǒng)風(fēng)險分析評價方法[6]，表達(dá)直觀且易于理解，采用模糊理論描述事件節(jié)點狀態(tài)、頻率及時間節(jié)點之間傳遞關(guān)系，可有效開展動態(tài)傳遞過程數(shù)學(xué)化描述。在利用模糊影響圖改進(jìn)故障樹建模的過程中，模糊影響圖中的決策節(jié)點、隨機(jī)節(jié)點與價值節(jié)點分別對應(yīng)故障樹中的底事件、中間事件和頂事件。分析過程首先根據(jù)專家歷史知識構(gòu)建決策節(jié)點（即底事件X）的模糊頻率矩陣FX，然后分析隨機(jī)節(jié)點與決策節(jié)點之間（即中間事件M與底事件X之間）、隨機(jī)節(jié)點與價值節(jié)點（即中間事件M與頂事件T）之間的模糊關(guān)系，分別構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣RX→M和RM→T，并將模糊頻率矩陣傳遞到價值節(jié)點（即頂事件T）。

圖1 故障樹的模糊影響圖表示

圖1中底事件X、中間事件M和頂事件T分別為非空集合，模糊集合RX→M和RM→T分別為從X到M和從M到T的模糊關(guān)系，例如：

其中°為主因素決定型模糊合成算子，合成結(jié)果只考慮起主要作用因素。

2 基于D-S證據(jù)理論的MAS多群體專家綜合決策原理

D-S證據(jù)理論是由Glenn Shafer在上下概率及其合成規(guī)則基礎(chǔ)上建立并發(fā)展起來的，用取值在[0,1]之間的信度函數(shù)和似然函數(shù)組成區(qū)間表示決策者在給定證據(jù)下對假設(shè)或命題的信念，并用Dempster合成規(guī)則對不同證據(jù)產(chǎn)生的信念進(jìn)行綜合[7,8]。

假定任意兩個證據(jù)是完全獨立的，在識別框架Θ上mass函數(shù)分別為m1和m2，則其證據(jù)組合為：

多個智能體MAS共同決策時，首先將不同專家群體分別作出的模糊決策矩陣DX利用模糊關(guān)系傳遞到中間事件節(jié)點，得到中間事件節(jié)點的模糊群決策矩陣DM，得到頂事件節(jié)點的模糊群決策矩陣DT，最終利用D-S證據(jù)理論對DT專家結(jié)論進(jìn)行集結(jié)和統(tǒng)一。

通過以上過程，采用故障樹對故障間復(fù)雜關(guān)系進(jìn)行建模表示，利用模糊影響圖對故障樹進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，用以表示故障知識的模糊性和動態(tài)傳遞特性。最后利用證據(jù)理論在多群體綜合決策優(yōu)勢對決策沖突和矛盾進(jìn)行消解，得到多群體專家MAS綜合診斷結(jié)果。

3 試驗驗證計算結(jié)果分析

我國CRH2型高速列車自2007年4月18日投入運行，已形成故障診斷領(lǐng)域知識包括專家結(jié)論約800條、重要信息反饋約5000條、故障日報記錄約40000條、WTD列車狀態(tài)數(shù)據(jù)記錄近3000萬條。為保證實驗過程真實有效和分析結(jié)論的可靠性，實地選取某主機(jī)廠CRH2型高速列車2012.12-2015.05故障診斷與維護(hù)數(shù)據(jù)，對前文所提算法開展算例分析與驗證。選取CRH2型高速列車高壓牽引系統(tǒng)中主要部件受電弓主要典型故障為例建立模糊影響圖如圖2所示。

圖2 CRH2型高速列車受電弓模糊影響圖

根據(jù)CRH2型高速列車故障診斷檢修現(xiàn)狀，故障領(lǐng)域?qū)＜抑饕獊碜詣榆嚩?、檢修基地、主機(jī)廠和供應(yīng)商四處，分別選取四種不同類型的專家群體組成證據(jù)體E={e1,e2,e3,e4}。由于四個專家群體來自不同的領(lǐng)域部門，因此可認(rèn)定各專家群體相對獨立且在決策中起到的作用相同。底事件狀態(tài)劃分越精細(xì)，最后得到的評價決策越精確，因此將其狀態(tài)劃分為“很強(qiáng)”、“強(qiáng)”、“一般”、“弱”、“很弱”五個等級，對應(yīng)的模糊可能性采用梯形模糊數(shù)進(jìn)行表示。根據(jù)歷史故障領(lǐng)域知識統(tǒng)計，四類群體專家對受電弓故障樹中各個底事件模糊狀態(tài)評價如表1所示。

通過表1可得到不同群體專家對受電弓故障樹中各個底事件的群決策矩陣，如：

表1 受電弓故障樹中底事件的模糊狀態(tài)

根據(jù)各群體專家歷史經(jīng)驗統(tǒng)計，得到各個底事件與中間事件及各中間事件與頂事件之間的傳遞關(guān)系模糊矩陣和模糊關(guān)系矩陣。例如，底事件x1與中間事件M1之間的模糊關(guān)系矩陣：

分別計算得到四個專家群體對各個中間事件的梯形模糊數(shù)群決策矩陣DMi(i=1～4)。

受電弓系統(tǒng)故障樹頂事件T的群決策矩陣DT為：

DT中的概率值大小代表了各個專家群體對不同狀態(tài)的信任程度，因此可將此群決策矩陣DT中的每一行看作為各個群體專家的初始mass函數(shù)。若要對不同群體專家的決策意見進(jìn)行集結(jié)，必須先對每個mass函數(shù)進(jìn)行歸一化處理得到結(jié)果為：

對四個異地群體專家對受電弓系統(tǒng)狀態(tài)的評價決策結(jié)論進(jìn)行融合，可得到系統(tǒng)可能存在的四種狀態(tài)的可能性分別為：

不同專家群體決策意見融合后結(jié)果顯示，系統(tǒng)處于輕微故障狀態(tài)的可能性為0.6971，處于嚴(yán)重故障狀態(tài)的可能性為0.2845，系統(tǒng)狀態(tài)不確定的概率可能性由最高0.1765降低到0.016。群決策診斷結(jié)果比任何一個單獨專家群體決策結(jié)論更加明確，進(jìn)一步降低了診斷結(jié)果的不確定性。

4 結(jié)論

對我國高速列車故障診斷檢修現(xiàn)狀及其存在的問題進(jìn)行分析，利用故障樹建立起復(fù)雜系統(tǒng)故障關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，結(jié)合模糊影響圖的動態(tài)傳遞特性對故障樹模型進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，建立了復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)故障動態(tài)傳遞模糊算法。

通過CRH2型高速列車實際運用診斷數(shù)據(jù)開展試驗驗證，得到受電弓系統(tǒng)四種狀態(tài)的可能性概率，并將綜合診斷決策結(jié)論與單個專家群體診斷決策結(jié)論進(jìn)行了對比，對比結(jié)果顯示本文所提算法較大程度降低了系統(tǒng)狀態(tài)診斷決策的不確定性。

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[1] 宋龍龍,王太勇,宋曉文,等.多源異構(gòu)知識環(huán)境下受電弓模糊智能故障診斷[J].儀器儀表學(xué)報,2015,36(6):1283-1290.

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Comprehensive fault diagnosis and decision method for current collector

ZHOU Yi-ren1, QIU Xiao-lin1, SONG Long-long2

TH17；TH279.3+23

A

1009-0134(2016)12-0061-03

2016-08-26

周亦人（1953 -），男，江西宜春人，高級工程師，學(xué)士，研究方向為嵌入式系統(tǒng)、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)電氣化與自動化。