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        基于AHP的因果圖故障診斷研究

        2020-04-09 04:42:13何爭
        無線互聯(lián)科技 2020年3期
        關(guān)鍵詞:層次分析法故障診斷

        何爭

        摘? ?要:動(dòng)態(tài)不確定因果圖(DUGG)是一種最新的圖形化概率推理模型,可簡潔、直觀地表達(dá)不確定的因果知識, 提供更有效的概率推理。層次分析法可通過構(gòu)建層次分析模型,計(jì)算出每一層元素的權(quán)重?cái)?shù)值。文章將層次分析法(AHP)引入DUGG,并創(chuàng)新地應(yīng)用于艦船柴油主機(jī)滑油系統(tǒng),建立起相應(yīng)的DUGG模型,應(yīng)用AHP計(jì)算出所需的先驗(yàn)概率,再代入DUGG模型求得在觀察到的證據(jù)下假設(shè)事件的排序概率,進(jìn)而可對滑油系統(tǒng)溫度過高這一故障進(jìn)行診斷。

        關(guān)鍵詞:因果圖;層次分析法;故障診斷

        故障診斷技術(shù)已成為推動(dòng)設(shè)備管理現(xiàn)代化,保障設(shè)備安全運(yùn)行的重要方法。對設(shè)備進(jìn)行故障診斷不僅能及時(shí)且準(zhǔn)確地對各種異常的或故障的狀態(tài)作出診斷、預(yù)防或消除,也可以提高設(shè)備運(yùn)行的可靠性、安全性。為解決現(xiàn)有智能系統(tǒng)所存在的問題,張勤教授[1]提出了動(dòng)態(tài)不確定因果圖(Dynamic Uncertain Causality Graph,DUGG)智能系統(tǒng)構(gòu)造方法。既提出了一種新的不確定因果關(guān)系類知識和信息的表達(dá)方式,也提出了基于該表達(dá)方式的推理方法,目前因果圖應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域中取得了不錯(cuò)的運(yùn)用效果[2-3]。通過引入層次分析法,可以計(jì)算得到DUGG中的有向無環(huán)圖情況中所需的權(quán)重?cái)?shù)值,求出各基本事件的結(jié)構(gòu)重要度。

        1? ? 理論簡介

        1.1? 因果圖理論

        基于DUGG的故障診斷是定性分析與定量分析相結(jié)合的方法,其基本思想是將不確定因果關(guān)系用獨(dú)立的隨機(jī)事件結(jié)合圖形的方式進(jìn)行表達(dá)。先建立推理模型并進(jìn)行邏輯化簡,通過已知的證據(jù)和假設(shè)事件先驗(yàn)概率,推理計(jì)算得到當(dāng)前可能的假設(shè)事件及其后驗(yàn)概率。

        將待處理因果關(guān)系類信息所涉及的變量確定為□B和○X,其中B為基本變量(Bi),X為結(jié)果變量(Xn),也可作為原因變量。對V∈(B,X),Vij表示變量Vi處于j狀態(tài)這個(gè)事件,Xnk表示變量Xn處于k狀態(tài)這個(gè)事件。用作用變量Fn;i表達(dá)Vi與Xn之間的關(guān)系,概率為fnk;ij=(rn;i/rn)ank;ij,其中rn;i為Vi與Xn之間的關(guān)聯(lián)度,,Vij單獨(dú)導(dǎo)致Xnk的概率為ank;ij。

        據(jù)收到的證據(jù)信息(E)判斷因果關(guān)系,對DUGG進(jìn)行初步化簡。應(yīng)用Zhang Qin等[1]提出的規(guī)則,對DUGG進(jìn)一步化簡。通過假定不同的基本事件B,可以將一個(gè)復(fù)雜的DUGG化為一系列子DUGG,在故障診斷時(shí),對于無效的子DUGG可不考慮。

        確定待求解問題的可能結(jié)果集合SH,設(shè)Hkj是SH的成員,條件為所觀察到的證據(jù)E=。Hkj由{X,B,A}類型事件組成。

        將式中的E根據(jù)事件的展開方法,化為有{B,A}類型事件和r類型參數(shù)組成的積之和的形式,然后用相應(yīng)的概率參數(shù)替換,計(jì)算得到所有可能的故障假設(shè)事件按照排序概率所進(jìn)行的排序。

        1.2? 層次分析法

        為了減少專家指定的主觀性,以獲得可靠的先驗(yàn)概率值來求得后驗(yàn)概率,引入層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)確定各層元素的權(quán)重值[4-5]。

        一般來說,AHP法就是根據(jù)問題來建立對應(yīng)的層次結(jié)構(gòu)模型, 假定元素B1,B2,…,Bn這一層作為父變量,在發(fā)生故障時(shí)會(huì)導(dǎo)致子變量Xk這一層也發(fā)生故障。故以Xk為準(zhǔn)則,對B1,B2,…,Bn按其導(dǎo)致Xk發(fā)生故障的相對重要性賦予權(quán)重。對于n變量來說,通過兩兩比較可得到判斷矩陣C=(cij)n×n。其中cij是因素i和因素j相對于目標(biāo)重要值。

        將判斷定量化時(shí)選取1~9標(biāo)度法。然后對判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn),隨機(jī)一致性比率時(shí),就說明判斷矩陣的一致性達(dá)到滿意度。

        對判斷矩陣C的特征根問題CW=λmaxW求解得到W,再歸一化處理后即為同一層次變量導(dǎo)致下一層次變量Xk發(fā)生時(shí)的相對排序權(quán)重。

        2? ? 實(shí)例分析

        2.1? 構(gòu)建DUGG模型

        本文將DUGG理論的方法應(yīng)用于艦用柴油機(jī)動(dòng)力裝置中的滑油系統(tǒng)[6]?;驮诓裼蜋C(jī)中起著冷卻、防銹、潤滑、凈化的作用,如果溫度過高,會(huì)對柴油機(jī)產(chǎn)生嚴(yán)重危害。故針對滑油溫度過高這一故障狀態(tài)進(jìn)行分析,綜合滑油系統(tǒng)的各種故障狀態(tài)和相互之間的邏輯關(guān)系,先對{X,B}類型變量狀態(tài)進(jìn)行劃分,建造起一個(gè)DUGG模型。

        2.2? 應(yīng)用AHP求變量ank;ij

        以X31為準(zhǔn)則,對變量B51,B61,B71,B81導(dǎo)致X31的相對重要性構(gòu)造判斷矩陣C如下:

        對于此矩陣,計(jì)算可得λmax=4,CR=0<0.10,該矩陣具有滿意的一致性。再計(jì)算判斷矩陣C的特征根問題CW=4W的解W。

        應(yīng)用Matlab可以求得:W'=(0.31 019 0.12 0.93),再歸一化處理得到B51,B61,B71,B81對于X31的相對排序權(quán)值W1'=(0.2 0.12 0.08 0.6)。

        因?yàn)閍nk;ij與求得的排序權(quán)值含義相同,故a31;51=0.20,a31;61=0.12,a31;71=0.08,a31;81=0.60。

        2.3? 計(jì)算后驗(yàn)概率

        根據(jù)概率的排序,可以知道在觀察到E=X2,1X3,1時(shí),對于導(dǎo)致E發(fā)生的各原因事件的重要程度,針對重要程度的不同,可在出現(xiàn)故障時(shí)及時(shí)進(jìn)行檢測維修,且在平時(shí)無故障發(fā)生時(shí)也可以進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)測。在實(shí)際中也要注意避免滑油溫度過高;保證柴油機(jī)冷卻系統(tǒng)良好的冷卻效果,對水泵、滑油冷卻器等部件要多加觀察并定期檢查;定期檢查活塞環(huán)與汽缸密封性;及時(shí)清洗滑油濾器。

        3? ? 結(jié)語

        對于不確定因果關(guān)系都可以用DUGG以圖形方式簡潔表達(dá),并根據(jù)觀察到的證據(jù)對圖形化簡和將事件展開,以得到所關(guān)注假設(shè)事件及其狀態(tài)概率表達(dá)式。用于故障診斷時(shí),可對已觀察到的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,準(zhǔn)確而快速地得到引發(fā)故障的原因事件,并計(jì)算得到事件的狀態(tài)概率和此時(shí)原因事件引發(fā)故障的排序概率。對于其中需要領(lǐng)域?qū)<易孕匈x予概率值的情況,為了減少一定的主觀性,引入層次分析法,使得概率計(jì)算更加準(zhǔn)確,進(jìn)行故障診斷時(shí)也更加可靠,故該方法在故障診斷中有實(shí)際有效的的應(yīng)用結(jié)果。

        [參考文獻(xiàn)]

        [1]ZHANG QIN.Dynamic uncertain causality graph for knowledge representation and reasoning discrete dag cases[J].Journal of Computer Science and Technology,2012(1):1-23.

        [2]曲彥光,張勤,朱群雄.動(dòng)態(tài)不確定因果圖在化工系統(tǒng)動(dòng)態(tài)故障診斷中的應(yīng)用[J].智能系統(tǒng)學(xué)報(bào),2015(3):354-361.

        [3]楊博,姚全營,潘懋.動(dòng)態(tài)不確定性因果圖在致密油井網(wǎng)部署中的應(yīng)用[J].特種油氣藏,2017(6):95-99.

        [4]張羽,駱云中,謝德體,等.基于AHP的農(nóng)業(yè)主題公園綜合評價(jià)—以川東低山丘陵區(qū)17個(gè)農(nóng)業(yè)主題公園為例[J].西南大學(xué)學(xué)報(bào),2019(5):96-103.

        [5]杜棟,龐慶華,吳炎.現(xiàn)代綜合評價(jià)方法與案例精選[M].北京:清華大學(xué)出版社,2015.

        [6]許偉,程剛,陳于濤,等.艦船柴油主機(jī)滑油系統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理故障診斷方法[J].四川兵工學(xué)報(bào),2015(3):85-90.

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