故障动态诊断（精选九篇）
故障动态诊断 篇1
在现代实际的工业生产过程中，由于受信息传输技术和测量技术的影响，时滞现象普遍存在。时滞通常会导致系统不稳定、性能恶化，甚至可能造成整个系统的瘫痪。因此，对于时滞系统的研究已引起人们的广泛关注。同时，随着科学技术的快速发展，工程设备变得越来越复杂，这样使得故障诊断问题的研究显得尤为重要。所以，研究时滞系统的故障诊断问题，提高系统的可靠性及稳定性，具有十分重要的理论和现实意义。近些年来，有关时滞系统的故障诊断问题的研究已成为控制领域的研究热点，并取得了一定的成果[1,2,3,4,5,6,7,8]，但相对于无时滞系统[9,10]来说还是较少。文献[3]针对状态时滞系统，设计了一种故障检测的未知输入观测器，依据Razumikhin定理，给出了该观测器的存在条件及稳定性和收敛性的证明;文献[7]针对状态时滞线性系统提出了一种基于观测器的故障诊断器以及自修复容错控制律的设计方法;文献[8]研究了同时含有状态时滞和测量时滞的线性时滞系统的故障诊断器的设计问题。以上文献大都利用残差诊断时滞系统的故障，残差的存在会导致由于阈值选择不当而产生的漏报和误报的情况。为了避免此类不利情况的发生，本文综合考虑了系统发生执行器故障和或传感器故障的情况，针对含有状态时滞的线性系统，研究了其基于观测器而不利用残差体现故障的故障诊断方法及其基于观测器的故障诊断方法的故障可诊断性问题，从而避免了故障误报和漏报情况的发生，同时具有响应速度快的优点。
2. 系统描述和无时滞转换
2.1 系统描述
考虑如下带有故障的线性时滞控制系统：
其中，x (t)∈Rn, u (t)∈Rp, y (t)∈Rq分别为系统的状态向量，控制输入向量和输出向量;f (t)∈Rm为故障信号向量且可以是不可测量的。A0, A1, B, C, D1和D2是具有适当维数的常量矩阵。d>0为状态滞后时间常数。
假定故障f (t)的动态特性是已知的且可由下列外系统来描述：
其中，
φ∈Rr (m≤r)为外系统(2)的状态向量，故障的初始时刻t0和初始状态φ0是未知的。G∈Rr×r和F∈Rm×r为常量矩阵。φa∈Rr1和fa∈Rm1分别代表执行器故障状态向量和执行器故障向量，执行器故障的初始时刻为ta;φs∈Rr2和fs∈Rm2分别代表传感器故障状态向量和传感器故障向量，传感器故障的初始时刻为ts。当t
注1：外系统(2)是阶跃故障、周期故障、衰减故障、发散故障等常见的连续变化故障的通用表达式。
2.2 无时滞转换
时滞项的存在使系统的故障诊断和容错控制律的设计变得较为困难，为此，我们引入线性变换把时滞系统转化成无时滞系统。考虑依赖于矩阵A的线性变换:
A∈Rn×n是一个待定义矩阵，对(3)式微分并结合(1)可得
令
则(4)式变为
故可将时滞系统(1)转化为如下无时滞等价系统：
其中z (t) ∈Rn为转化后无时滞系统的状态变量。
系统(1)和系统(7)的变量关系为：
3. 故障的可诊断性
为了能利用成熟的观测器理论进行故障诊断，我们把原系统和故障构成一个不显含故障的增广系统。令
结合(2)和(7)，则有
其中
如果能观测出故障的状态，也就诊断出了故障，故对故障的诊断就转化为对系统中故障状态进行观测。
至此，我们已将含状态时滞系统的故障诊断问题转变为无时滞系统(9)的可观测性问题，只要观测出系统(9)的状态即可诊断出系统中的故障。
记S(*)为*的特征值集合，λ∈S (A2)为A2的任意的特征值;λA∈S (A)为A的任意的特征值;λG∈S (G)为G的任意的特征值。
定理1： (C2, A2)完全能观测，即故障可诊断的充分条件是：((C(λI-A)-1D1F+D2F), G)、(DF, G)和(C, A)都是完全能观测的。其中，λ∈(S (G)-S (A)∩S (G))为S (G)-S (A)∩S (G)的任意特征值。
证明:由于
故有
λ=λA∈S (A)或者λ=λG∈S (G),
令
并令
将(10)和(11)代入(12)式，得
下面我们根据特征值的不同, 分三种情况讨论。
(Ⅰ) λ=λA∈ (S (A) -S (A) ∩S (G) ) , 即λ=λA≠λG时,
因为λ=λA≠λG, 所以 (14) 式成立时必有
将(16)代入(13)和(15)式得
若(C, A)是能观的，由能观性的PBH特征向量判据知(17)成立时必有
即(12)式成立时必有
由能观性的PBH特征向量判据知，(C2, A2)是能观的。即当λ=λA≠λG时，若(C, A)是完全能观测的，则(C2, A2)是完全能观测的。
(Ⅱ) λ=λG∈ (S (G) -S (A) ∩S (G) ) , 即λ=λG≠λA时,
因为λ=λG≠λA, 故有rank[λI-A]=n, 则由 (13) 式得
将(18)代入(15)式得
若((C(λI-A)-1D1F+D2F), G)是能观的，由能观性的PBH特征向量判据知(20)成立时必有
将(21)式代入(13)和(15)式得
因为rank[λI-A]=n，则(22)成立时必有
即(12)式成立时必有
由能观性的PBH特征向量判据知(C2, A2)是能观的。即当λ=λG≠λA时，若((C(λI-A)-1D1F+D2F), G)是完全能观测的，则(C2, A2)是完全能观测的。
(Ⅲ)λ∈(S (A)∩S (G))，即λ=λA=λG时，
若(C, A)是能观的，又有λ=λA，由能观性的PBH特征向量判据知必有v1=0使
同时成立。
将v1=0代入(13)和(15)式，并结合(14)式得
令
则(23)式变为
由于λ=λG，若(DF, G)是能观的，由能观性的PBH特征向量判据知(24)成立时必有
即(12)式成立时必有
由能观性的PBH特征向量判据知(C2, A2)是能观测的。即当λ=λA=λG时，若(C, A)和(DF, G)都是完全能观测的，则(C2, A2)是完全能观测的。
证毕。
注2：当A和G没有相同的特征值时，(C2, A2)完全能观的充分条件就简化为：(C, A)和((C(λI-A)-1D1F+D2F), G)，λ∈S (G)都是完全能观测的。
4. 故障诊断
构造一个非奇异矩阵
并令
其中, ;H11, H12, H21和H22都是适当维数的矩阵，则关于由(1)和(2)描述的线性时滞系统的故障诊断器的设计，我们给出如下定理：
定理2：考虑由(1)和(2)描述的线性时滞系统，在满足定理2的条件下，其故障诊断器可由下式描述：
其中：，0和I为适当维数的零阵和单位阵。为诊断出的故障状态，为诊断出的执行器故障，为诊断出的传感器故障，L为观测器的反馈增益矩阵。
证明：令
由(8)式求出η(t)代入(26)式，得
令
则
结合(9)式、(26)式和(27)式，则有
即
由于(C2, A2)是完全可观测的，则可证明(C2A2H1, T1A2H1)是完全可观测的。故可构造Luenberger观测器如下：
其中：是状态ω的估计值.
为了消除微分项y (t)，引入变量代换
则有
注3：上述诊断器的优点是响应速度快，如果响应速度要求不是太高，则可以构造下列简单的基于全维观测器的故障诊断器，因此关于故障的可诊断性的讨论具有普遍性。
5. 仿真例子
考虑由(1)式描述的系统，其中
考虑(2)由描述的故障，其中
其中传感器故障发生在ts=20s，执行器故障发生在ta=30s，所以t0=20s。
取故障诊断器的极点为-3、-3±j1、-1±j1。依照Ackermann公式，可得到故障诊断器的反馈增益矩阵L如下
采用式(33)所设计的故障诊断器，用MATLAB进行仿真。图1为系统的实际输出，图2为故障诊断器输出的执行器故障的诊断值和真实值的对比曲线图，图3为故障诊断器输出的传感器故障的诊断值和真实值的对比曲线图。
由图1可看出，在t=20s和t=30s时，系统中分别有故障发生。由图2和图3可看出，该故障诊断器诊断出的执行器故障值和传感器故障值均渐近趋近于它们各自的真实值，说明本文所提出的故障诊断方法及故障可诊断性判据是有效的和可靠的。
6. 结语
本文针对含状态时滞的线性系统，研究了其故障诊断方法，给出并证明了基于观测器的故障可诊断性的充分条件，进而设计了无需残差体现故障即可实时诊断故障的故障诊断器。仿真结果证实了本文提出的故障诊断方法及故障可诊断性判据的可行性和有效性。
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故障动态诊断 篇2
摘要: 介绍了机械故障中应用的各种人工智能诊断方法及理论, 包括专家系统、人工神经网络等, 根据二者在机械故障诊断中的应用情况分析了它们的优缺点, 并以专家系统在汽车故障诊断中的应用为例, 阐述了专家系统在实际应用中存在的问题。
关键词: 机械故障诊断;人工智能;专家系统;神经网络
中图分类号: TP206
3文献标识码: A
文章编号: 1001-006X(2006)02-0023-02 Artificial Intelligence Applied in Machinery Fault DiagnosisLiMeihua, Han Daming, Lu Huaimin(Northeast Forestry University, Harbin 150040)Abstract: The methods and theories of artificial intelligence diagnosis applied in machinery fault diagnosis of each system are reviewed, including ex pert system and artificial neural network.Based on the actual application of the two methods, the advantages and disadvantages of each system are analyzed.Taking the application of expert system in automobile fault diagnosis as an example, the existing problems of ex pert system are clarified in the paper.Key words: machinery fault diagnosis;artificial intelligence;expert system;neural network 收稿日期: 2005-03-14 第一作者简介: 李美华(1981-), 黑龙江省呼兰人, 女, 硕士研究生, 研究方向: 汽车维修理论与诊断技术。前 言
机械故障诊断是识别机器或机组运行状态的科学, 它研究的是机器或机组运行状态的变化在诊断信息中的反映, 其研究内容包括对机器运行现状的识别诊断、对其运行过程的监测以及对其运行发展趋势的预测3 个方面。就其诊断方法而言, 人工智能的研究成果为机械故障诊断注入了新的活力, 如专家系统、人工神经网络、分形几何等, 但这些新的理论和技术成果大多有待完善。最近有人探索人工神经网络与传统的专家系统结合起来, 建造神经网络专家系统。研究表明新型的专家系统能较好克服传统的专家系统和人工神经网络在各自独立 的缺陷而具有许多优势。人工智能在机械故障诊断中的应用 21专家系统在机械故障诊断中的应用
专家系统也称专家咨询系统, 顾名思义, 专家系统就是能像人类专家一样解决困难、复杂的实际问题的计算机(软件)系统。一个专家系统主要由知识库、推理机、数据库和人机接口等4 个基本部分组成, 其中知识库和推理机是专家系统的核心组件。知识库用于存放推理所需要的规则等信息, 是专家领域知识的集合。推理机的作用是根据所采集到的现场信息, 应用知识库中的知识对设备所处状态进行推理判断, 给出设备有否故障或故障部位等信息。数据库用于存放推理过程中的所需和所产生的各种信息,人机接口则是人与专家系统打交道的桥梁和窗口, 是人机信息的交接点。一个实用的机械设备故障诊断专家系统一般还包括解释程序和知识获取程序, 其中, 解释程序负责回答用户所提出的各种问题,包括与系统运行有关的问题和与系统运行无关的、关于系统自身的一些问题。解释程序是实现系统透明性的主要部件。知识获取程序负责管理知识库中的知识, 包括根据需要修改、删添知识及由此引起的一切必要的改动, 维护知识库的一致性和完整性。知识获取程序使领域专家可以修改知识库而不必了解知识库中知识的表示方法和组织结构等细节问题, 从而大大提高了系统的可扩充性。
22人工神经网络在机械故障诊断中的应用人工神经网络简称神经网络,是在生物神经学研究成果的基础上提出的人工智能概念, 是对人脑神经组织结构和行为的模拟。就机械故障诊断而言, 神经网络使用来自机器不同状态的振动信号,通过特征选择,找出对于故障反映最敏感的特征信号作为神经网络的输入向量, 建立故障模式训练样本集,对网络进行训练;当网络训练完毕, 对于每一个新输入的状态信息, 网络将迅速给出分类结果。23神经网络故障诊断系统和专家系统故障诊断
系统的融合基于神经网络的故障诊断系统和基于专家系统的故障诊断系统可以相互转化。在专家系统故障诊断系统中, 知识是通过规则的方式来表达的, 而在神经网络故障诊断系统中, 知识是通过对样本的反复学习并在此过程中不断调整网络连接权值, 从而使网络误差收敛到全局最小点后储存在这些连接权值中。所以, 要实现由基于专家系统的故障诊断技 术向神经网络故障诊断技术过渡的关键是将规则转化为学习样本, 具体步骤为:
统计在规则表述中诊断对象可能出现的故障征兆与故障原因数目, 分析诊断知识结构, 确定神经网络的输入、输出神经元数目及其网络层次结构;
将专家系统知识库的规则提取出来, 形成神经网络的学习样本;
对神经网络样本学习, 获取各自的连接权值, 形成神经网络故障诊断系统。由神经网络故障诊断到专家系统故障诊断的关键问题是在现有的连接权值中提取规则, 具体步骤为:
已知学习样本时, 可以直接将每一个学习样本转化为一条规则;
未知样本只知道连接权值时, 这种情况很复杂, 一般是通过特殊的算法从网络的输入和输出中提取规则;如果是模糊神经网络, 问题就简单了, 即可以直接从网络 中提取。专家系统在汽车故障诊断中的应用
汽车作为一种特殊的机械, 以汽车故障诊断专家系统为例。汽车故障诊断专家系统的开发, 自20 世纪80 年代以来, 可分为雏型期、改进期和发展期3 个阶段。20 世纪70 年代后期至80 年代初期, 为了适应对计算机应用不断增加的现实, 在汽车维修行业中首先开发的就是诊断咨询系统。1986 年, 美国通用汽车公司和福特汽车公司分别推出了称之为CAMS 和SBDS 的故障诊断咨询系统。1986 年,日本丰田汽车公司的维修、信息及技术部门联合开发了
维修技术咨询系统, 1987 年8 月开始用于丰田发动机集中电子控制系统T CCS 的诊断。作为系统信息流, 对维修企业遇到难度较大的车辆故障诊断与维修问题时, 专业技术人员在预制的问诊表上填入有关事项, 并电传到丰田汽车公司维修总部。维修总部的有关人员以此为基础, 把信息输入到维修技术咨询系统,并由专家系统的维修程序提出诊断结果和维修方案。现场技术人员以此为基础进行维修工作并将结果反馈到总部, 以进一步提高系统的诊断精度。进入20 世纪90 年代, 开始出现了专家系统工具的研究。这种专家系统工具具有知识获取支援功能的专用编辑器, 不需要智能语言, 从而解决了过去存在的知识库效率低的缺点。汽车诊断专家系统的功能与特点, 概括地说就是由计算机存储的专家知识, 按照需要可以调用, 即使初学者也能近似地如专家一样进行故障诊断。基于专家系统的故障诊断方法, 在实际应用中存在问题如下:
知识获取的瓶颈问题;知识难以维护;
知识应用面窄;诊断能力弱;不适应模糊问题。应用神经网络技术可以弥补解决传统专家系统在应用中遇到的问题。
(1)对于专家系统的脆弱性, 即知识和经验不全面, 遇到没解决过的问题就无能为力。而利用神经网络的自学习功能, 不断丰富知识库内容,可解决知识更新的问题。
(2)对于专家系统知识获取困难这一瓶颈问题, 利用神经网络的高效性和方便的自学习功能, 只需用领域专家解决问题的实例来训练神经网络, 使在同样的输入条件下, 神经网络便能获得与专家给出的解答尽可能接近的输出。(3)推理中的匹配冲突,组合爆炸及无穷递归使传统专家系统推理速度慢、效率低。这主要是由于专家系统采用串行方式、推理方法简单和控制策略不灵活。而神经网络的知识推理通过神经元之间的作用实现, 总体上, 神经网络的推理是并行的、速度快。4
结
论
随着人工智能的不断发展, 各个领域对人工智能的要求也越来越高。传统的专家系统有它自身的缺点, 神经网络也有其局限性, 正因为如此在机械故障诊断中, 目前将神经网络和专家系统相结合,建造所谓的神经网络专家系统。理论分析与应用实践表明, 神经网络专家系统结合了两者的优点而克服了各自的缺点, 表现出强大的生命力。参考文献
如何诊断电路故障 篇3
1、若电压表有示数（有明显偏转）且等于电源电压而电流表无示数，则电路中必然是发生了断路故障，且断路点就是电压表两接线柱与之并联之间所测部分。因为此时其它用电器两端电压为零，则I=0，即断路。若电压表有示数且等于电源电压，而电路中又没有电流表，则可能是电压表所测部分以外的用电器发生了短路。
例1如图1所示，闭合开关S后，电流表几乎无示数，电压表示数近似等于电源电压，此时可能是（）
A. L2短路
B. L2灯丝断
C. L1短路
D. L1灯丝断
答案B。
例2如图2所示的电路中，电源电压为6V，当开关S闭合后，只有一只灯泡发光，且电压表的示数为6V，产生这一现象的原因可能是（）
A. 灯L1处短路
B. 灯L2处短路
C. 灯L1处断路
D. 灯L2处断路
答案 B。
2、若电压表和电流表均无示数，则既可能是两表接线不良或坏了，也可能是电路中电压表所测部分以外的电路（与电源相连部分）出现断路。
例3 如图3，闭合开关S，两灯泡都不亮，且电流表和电压表的指针都不动，现将两灯L1和L2的们置对调，再次闭合开关时，发现两只灯泡仍不亮，电流表指针仍不动，但电压表的指针却有了明显的偏转，该电路的故障可能是（）
A. 从a点经电流表到开关这段电路中出现断路
B. 灯泡L1的灯丝断了
C. 灯泡L2的灯丝断了
D. 电流表和两个灯泡坏了
解析电流表指针一直不动，说明电路中发生了断路故障。将L1和L2的位置对调，闭合开关，电压表的指针有了明显偏转，说明电压表中有微弱的电流通过，进一步说明从电源经开关、电流表至a点是通路；从电源、L1至b处是通路，所以断路处只能是灯L2处。正确答案：C。
3、电流表有示数而电压表无示数，则可能是将电压表短接在导线的两端，因为在实验中，可认为是理想导线，R=0，则U=0；可能是电压表与之并联的用电器短路，可能是电压表坏了或接触不良。
例4如图4所示电路中，电源电压为6V不变。当电路中电灯L1和L2出现开路或短路时，电压表的示数可能出现0或6V的情况。以下判断正确的是（）
A. L1短路时，电压表示数为0，L2开路时，电压表示数为6V；
B. L1开路时，电压表示数为0，L2开路时，电压表示数为6V；
C. L1短路时，电压表示数为0，L2短路时，电压表示数为6V；
D. L1开路时，电压表示数为0，L2短路时，电压表示数为6V；
解析L1短路时，电压表相当于并联在导线两端，示数为0；而L2短路时，电压表相当于并联在电源两端，示数为6V。 正确答案为：C。
4、电流表无示数而电压表有示数，可能是电压表和电流表的位置接错，电压表串联在电路中，电流表并联在电路中。因电压表内阻很大，实际的电路中只有微弱的电流能过，而电流表的内阻很小，它两端分担的电压很小，指针不动，示数为零。而电压表相当于直接接在电源的两端测电源电压，所以电压表有示数。
例5如图5电路中，闭合开关S后将出现的情况是（）
A. 电压表示数为电源电压；
B. 电流表示数达最大；
C、小灯泡L正常发光
解析当开关S闭合后，因电流表内阻很小，可看成一段导线，所以，电压表相当于直接接在电源两极上，其示数为电源电压，且电压表内阻很大，导致电路中总电阻很大，通过的电流很小，电流表不会烧坏且指针几乎不动，灯泡中几乎没有电流通过，所以灯泡L不会正常发光。
正确答案A
（责任编辑 覃敬川）
动态控制系统的故障诊断方法综述 篇4
关键词：故障诊断,故障检测,解析模型,控制系统
0 前 言
在现代大型的控制系统中,设备和系统的故障不仅给社会生产带来了巨大的经济损失,而且也严重影响到了人们的生命安全,甚至对环境也产生了一定的污染。为了切实保障实际运行系统的可靠性、安全性和有效性,迫切需要建立一个监控系统来监督整个控制系统的运行状态,实时检测系统变化和故障信息,采取有效的措施,以防止重大事故的发生。故障诊断技术自诞生以来,逐渐受到人们的重视和关注。我国自20世纪80年代以来一直致力于这方面的研究,叶银忠、周东华、方崇智、蒋慰孙和张育林等知名学者已在这方面取得很多成果[1,2,3,4,5]。
本研究主要针对动态控制系统的故障诊断方法进行综述。
1 基于解析模型的故障诊断方法
基于解析模型的诊断方法可以进一步分为状态估计方法、等价空间方法和参数估计方法。这3种方法虽然是独立发展起来的,但是它们彼此之间并不是孤立的,而是存在一定的关系。
1.1 状态估计方法
状态估计方法的基本思想是利用系统的定量模型和测量信号重建某一可测变量,将估计值与测量值之差作为残差,以检测和分离系统故障。在能够获得系统的精确数学模型的情况下,状态估计方法是最直接有效的方法,但在实际中,这一条件往往是很难满足的。所以目前对于状态估计方法的研究主要集中在提高检测系统对于建模误差、扰动、噪声等未知输入的鲁棒性及其系统对于早期故障的灵敏性方面。通常用Lnenberger观测器、Kalman滤波器和自适应观测器进行状态估计。
随着研究的不断进展,基于状态估计的故障诊断方法出现了一些新的成果,如时频分析(TFA)和自适应观测器相结合的方法[6]、滑模观测器法[7]、鲁棒故障检测与反馈控制的最优集成设计方法[8]、H2估计[9]、线性矩阵不等式(LMI)方法[10]、数据驱动Kalman滤波器[11]、基于小波分析、模糊模型的故障检测与分离(FDI)方法[12,13]、基于多模型(MM)估计的混合估计方法[14]、鲁棒l1估计方法等[15]。
状态估计方法在实际中得到了广泛的应用,如核反应堆采用度滤波器方法,飞机横轴自动驾驶仪采用检测滤波器方法,三容水箱采用观测器方法[16],F8-c战斗机采用扩展的Kalman滤波器,水翼艇、机器人[17]、天然气管线下采用自适应状态估计。
1.2 参数估计方法
参数估计方法根据模型参数及相应的物理参数的变化来检测和分离故障。它的基本思想是把理论建模与参数辨识结合起来,根据参数变化的统计特性来检测故障信息,根据参数估计值与正常值之间的偏差情况来判断故障的情况。与状态估计的方法相比,参数估计法更利于故障的分离。
参数估计方法主要有强跟踪滤波器方法。由于参数估计方法要求找出模型参数和物理参数之间的一一对应关系,且被控制过程需充分激励。因此,在实际应用中,一般都将参数估计方法与其他解析模型的方法结合起来使用,以提高故障检测和分离性能,如参数估计和观测器方法的结合、参数估计和等价空间方法的结合等。
近年来出现了许多基于参数估计方法的故障诊断新方法,如基于神经网络的参数估计方法[18]、基于图像信号产生器的参数估计方法[19]、基于模糊推理的参数估计方法[20]等,这些方法都有利于提高故障检测和分离性能。
参数估计的故障诊断方法在生产中也得到了广泛的应用,如造纸厂的故障检测及非线性系统的集成故障诊断与容错控制[21],机床的故障诊断等。
1.3 等价空间法
等价空间法的基本思想是利用系统的输入/输出的实际测量值检验系统数学模型的等价性,以检测和分离故障。传统的等价空间方法存在这样的缺点:低阶等价向量在线实现比较简单,但性能不好,而高阶等价向量能带来比较好的性能,但计算量大,且会产生较高的漏报率。因此,目前的研究一般都采用改进过的等价空间法,比如引入窄带IIR滤波器[22]或者神经网络[23]等等。
2 基于信号处理的故障诊断方法
基于信号处理的故障诊断方法一般利用频谱、相关函数、自回归滑动平均等信号模型,直接分析可测信号,提取诸如方差、幅值、频率等特征值来检测故障是否发生。
2.1 利用Kullback信息准则检测故障
Kullback信息准则(KDI)能够度量系统的变化,在不存在未建模动态特性时,将KDI和阈值比较,可以有效地检测故障。但是如果存在未建模动态特性,KDI波动很大,阈值检验的方法将不再适用。文献[24]中给出了一种利用Kullback信息准则检测具有未建模动态特性的动态系统故障的方法。首先,基于Goodwin随机嵌入方法把未建模动态特性当作软界估计,利用遗传算法和梯度方法辨识系统参数和软界,在KDI中引入一个新的指标评价未建模动态特性,设计合适的决策方案,实现鲁棒故障检测。由于未建模动态特性的软界不能在线辨别,此方法尚不能在线实现。
2.2 基于小波变换的故障诊断
基于小波变换的故障诊断方法作为一种新的信号处理方法,它是一种时间-尺度分析方法,具有多分辨率分析的特点。包括:利用观测信号的奇异性进行故障诊断、利用观测信号频率结构的变换进行故障诊断、利用脉冲响应函数的小波变换进行故障诊断[25,26]。
基于小波变换的故障诊断方法具有无需系统的数学模型、对噪声的抑制能力强、有较高的灵敏度、运算量也不大等优点。随着近年来的研究,将小波变换与其他方法如数学模型、神经网络、专家系统、模糊理论、矩阵奇异值等方法相结合,提出了一些新的故障诊断方法,进一步提高了动态系统的故障检测和诊断性能,在实际工程运用中如导弹运输车的故障诊断、长输管道的故障诊断及直升机的故障诊断等中都获得了成功。
2.3 主元分析法(PCA)
主元分析法特别适用于监控大型稳态动态系统,并且能实现在线实时诊断功能。近年来,主元分析法与其他理论相结合的故障诊断方法得到快速发展。例如将非线性PCA方法与径向基函数神经元网络相结合进行故障检测时,能获得更好的故障检测精度和故障检测灵敏度[27];将主元分析法和小波分析相结合,并推广到多尺度情况下,更大地压缩了数据矩阵。PCA方法和基于过程动态模型的故障诊断方法相结合,可准确诊断一些复杂故障和过程内部故障,将是今后进一步研究的方向。
3 基于知识的故障诊断方法
3.1 基于神经网络的方法
人工神经网络用于故障诊断主要有以下4种方式:①用神经网络产生残差;②用神经网络评价残差;③用神经网络做进一步诊断;④用神经网络作自适应误差补偿。
神经网络与专家系统相比,虽然在知识获取方面、知识表示方面和知识推理方面存在着优势,但是也有其不足之处:它不能够充分利用特定领域中的专家积累起来的宝贵经验,只能利用一些明确的故障诊断实例,而且需要足够的学习样本,才能保障诊断的可靠性。由于神经网络从故障诊断实例中学到的知识只是一些分布式规则,诊断推理过程不能够解释,缺乏透明度。因此,近年来,基于神经网络的故障诊断研究开始向神经网络与其他诊断方法相结合的方向发展。比如把模糊数学与神经网络相结合,可以在神经网络框架下引入定性知识,以取得更好的诊断性能[28];采用多个神经网络的诊断方法可以提高故障诊断的可靠性[29];通过与基于模型的方法、专家系统、信息融合等理论相结合,互相弥补其不足[30,31,32]。
基于神经网络的故障诊断方法现已进入应用阶段,如航天飞机发动机故障诊断、卫星姿态测量系统故障诊断、船舶柴油机故障诊断等。
3.2 基于模糊数学的方法
模糊故障诊断方法由于可以直接利用专家知识来构造模糊库,可以充分利用和有效处理专家知识和经验,且设计适当的模糊逻辑系统可在任意精度上逼近某个给定的非线性函数的优点,所以适合于测量值较少且无法获得精确模型的系统的故障诊断。模糊故障诊断方法的缺点在于:对于复杂的诊断系统很难构造其隶属函数,且构造隶属函数有一定的主观因数,如若特征元素选择不合理,将影响诊断结果,甚至造成诊断失败。
基于模糊数学的诊断方法主要有:①基于模糊模型的故障诊断方法;②基于自适应模糊阈值的残差评价方法;③基于模糊聚类的残差评价方法;④基于模糊逻辑的残差评价方法;⑤基于模糊模式识别的故障诊断方法。
在实际运用中,由于单纯利用模糊故障诊断方法具有一定的局限性,所以一般都与其他诊断方法组合起来使用,比如液压系统故障采用模糊神经网络法[33],空调实验装置的冷却线圈故障诊断采用模糊模型故障诊断法等[34]。
3.3 基于专家系统的方法
基于专家系统的故障诊断方法的基本思想是根据专家的经验、知识以及大量信息建立起故障诊断的知识库、规则库和推理机,设计一个计算机程序,对于出现的故障根据知识库提供的知识、规则库通过的规则及推理机提供的推理机制进行诊断。经常与其他诊断方式相组合使用[35,36]。
基于专家系统的故障诊断方法在理论上和工程上都有广泛的运用,如火箭发动机故障诊断专家系统、卫星控制系统地面实时故障诊断专家系统等。
3.4 基于信息融合的方法
基于信息融合的故障诊断方法的基本思想是对通过各种设备获得的特征信号进行多层次的组合和选择,以获得对故障信息更可靠和更全面的认识,以便对潜在的故障发展趋势作评价。此方法以综合利用各种信息、提高诊断准确率为最终目标。
信息融合故障诊断方法主要包括:Bayes证据理论、D-S证据推理、神经网络信息融合、模糊融合等。目前又出现了许多复合的诊断方法,比如集成小波神经网络信息融合方法、模糊神经网络信息融合方法、基于多级支持向量机的集中和分布式数据融合方法等。
3.5 基于智能体的方法
基于智能体(Agent)的故障诊断方法很适合动态分布、实时的和不确定的复杂系统的故障诊断,因为其不仅能提高诊断准确率,而且也可以增强环境的适应性,这与环境、人以及个体之间的相互协作表现体现了一定的社会智能。
目前主要的诊断方法有:基于模糊数学融合诊断Agent,基于模糊神经网络融合Agent,基于D-S证据理论的融合Agent,基于案例推理的多Agent方法等。
4 故障诊断的研究热点和难点
基于信号处理的故障诊断方法虽然发展得比较完善,但是对非线性系统的故障诊断应用得比较少。近年来将小波变换技术引入故障诊断后,出现了许多的应用成果,小波变换在今后一段时间里仍将是研究的热点问题。另外,Delta算子方法[37]由于在故障诊断中有灵敏度高、计算量小、抗噪声能力强等优点,也可能是今后故障诊断技术新的研究热点之一。此外,由于非线性系统受不确定性因素的影响,鲁棒性问题特别是多目标约束的鲁棒故障诊断方法也将是以后新的研究方向之一。
基于知识的故障诊断方法由于无需系统定量的数学模型,因此具有较高的实际应用价值,更适合实际的工业装置的应用。将目前出现的一些新的算法和知识如遗传算法、Petri网络、智能体(Agent)等引入到基于知识的故障诊断方法中,能优化系统性能,提高故障诊断的效率,因此以上的新方法都将可能成为以后故障诊断领域中新的研究方向和领域。
5 结束语
随着近年来现代控制理论、模式识别、计算机科学、人工智能等学科的发展,故障诊断技术也得到了不断的发展和进步,且故障诊断方法呈现向复合式、综合化方向发展的趋势。虽然故障诊断在理论方面取得了许多突破和进展,但是用于实际工程运用的还比较少,因此如何将故障诊断方法应用到实际中去将是一个非常严峻和具有挑战性的问题。
故障动态诊断 篇5
1.1 故障现象:一辆上海帕萨特B51.8T轿车发动机, 出现怠速不稳、加速冒黑烟现象。
1.2 故障诊断:
接上SY380诊断仪, 打开点火开关, 进入发动机电控系统, 利用故障码功能查询故障存储, 发现有多个故障记录:
1.2.1 混合气自适应值超差;
1.2.2 水温传感器断路或对地短路;
清码, 重新读码, 还有“水温传感器断路或对地短路”一个故障码。用数字万用表检测水温传感器的阻值为无穷大。更换水温传感器后, 重新读取故障码, 显示为/SP, 消码后系统正常。查看水温数据与实际温度 (用红外线测试仪) 一致。着车发现故障略有好转, 但怠速不稳、加速冒黑烟症状依然存在。没有故障码记录, 利用读取测量数据块功能进入第7显示组, 查看第2显示区的氧传感器电压信号为0.6-0.8V, 第1显示区的氧调节器值为-10%, 说明混合气过浓, 氧调节已到极限。连接燃油压力表, 进行油压测试:怠速状态下油压为350k Pa, 急加速时油压能在300-400k Pa之间摆动, 关闭点火开关10min后, 燃油压力能保持在250k Pa, 油压值符合标准, 说明燃油泵工作性能良好、燃油压力调节器及管路正常。
检查火花塞, 发现火花塞被脏污, 更换火花塞后试车, 故障略有好转。连接故障诊断仪, 重新读取数据流, 进入第1显示组, 查看第3显示区的节气门开度信号为4度-5度, 正常值应为0度-5度, 虽然没有超出允许范围, 但已接近极限说明节流阀体过脏。考虑到大众系列轿车节流阀体过脏对怠速及加速都有影响的特点, 将其拆洗装车并用诊断仪对其再次测量数据流发现第2组的数据显示:发动机负荷为2.7 ms, 喷油时间为4.7ms, 进气量为5.4g/s。第7显示组的氧调节器为-10%, 氧传感器电压为0.6-0.8V。以上数据表明进气量5.4g/s与正常值2.0-4.0g/s相比偏高, 喷油时间4.7ms与正常值2.0-5.0ms相比也接近极限。造成这两个数据比标准值偏高 (标准值取范围的中间值) 的原因是由于空气流量计给ECU输入了错误的信号造成的。虽然ECU根据氧传感器反馈的信号对喷油脉宽进行了调整, 减少喷油量, 但已调到极限 (-10%) 。由于空气流量计信号偏差太多, 造成混合汽过浓。
1.2.3 故障排除:
将冷却液温度传感器、空气流量计更换, 发动机运转平稳加速有力, 不再冒黑烟, 由此故障排除。
2 维修小结
该案例有两个故障点, 第一个故障点实际并不复杂, 直接通过读取系统故障码很快排除故障, 对于有经验的维修人员, 可能会直接从冷却液温度传感器着手, 找到问题的根源。但接着又说明一个问题, 那就是电控燃油喷射发动机系统的ECU对于某些故障是不进行记忆存储的, 比如该车的空气流量传感器, 既没有断路也没有短路, 只是信号失真, ECU的自诊断功能就不会认为是故障。在这种情况下, 阅读控制单元数据成为解决问题的关键。
所以在进行故障诊断的时候, 需要技术人员进行全面检查和分析。以上在故障检测与诊断的过程中主要用到了故障码诊断法和数据流分析法。为什么出现明明控制系统有故障却不报故障码呢!下面就这类问题做如下介绍和分析:
2.1 汽车自诊断系统的原理
2.1.1 汽车电子控制系统异常情况
电控系统在正常工作时, ECU的输入和输出信号都是在一个规定的范围内运行, 当控制电路的信号出现异常时, ECU中的诊断系统就判定该电路信号出现故障。电路的异常情况分为3种:a.电路的信号超出规定范围, 诊断系统则判定为故障信号;b.ECU在一段时间内接收不到传感器的信号或接收到的信号在一段时间内不变, 诊断系统也会判定为故障信号。c.ECU中的诊断系统偶然发现一次不正常的输入信号时, 不会诊断为故障信号, 只有不正常的输入信号多次出现或持续一定时间, 才会判定为故障信号。
2.1.2 汽车自诊断系统对故障的确认方法
值域判定法:当电控单元接收到的输入信号超出规定的数值范围时, 自诊断系统就确认该输入信号出现故障。
时域判定法:当电控单元检测时发现某一输入信号在一定的时间内没有发生变化或变化没有达到预先规定的次数时, 自诊断系统就确定该信号出现故障。
功能判定法:当电控单元给执行器发出动作指令后, 检测相应传感器的输出参数发生变化, 若传感器输出信号没有按照程序规定的参数变化, 就确认执行器或电路出现故障。
逻辑判定法:电控单元对两个具有相互联系的传感器进行数据比较, 当发现两个传感器信号之间的逻辑关系违反设定条件时, 就断定其一定有故障。
2.2 汽车故障自诊断系统的异常诊断
汽车故障自诊断系统纪录和储存错误的故障码, 对电控汽车维修带来许多不便。在以下三种情况时, 故障码容易出现错误信息。
2.2.1 汽车运行时故障明显, 传感器有故障而自诊断系统没有监测到。
ECU对传感器信号进行检测时, 只能接受其设定范围之内的传感器非正常信号, 从而判别传感器的好坏, 记录或不记录故障码, 一旦解读故障码后, 只要对相应的传感器、导线连接器、导线进行检查, 找到并排除短路、断路的故障即可。但是, 若因某种原因致使传感器灵敏度下降、反应迟钝、输出特性偏移时自诊断系统就不能检测出来。尽管汽车确有故障现象表现出来, 但是汽车自诊断系统却输出了“系统正常”的代码。这种情况下维修人员会对检测设备或者汽车产生怀疑。维修人员应该依据汽车的故障征兆进行分析判断, 继而对传感器单体进行针对性检测 (数据流等) , 以便找到并排除传感器故障。例如, 当空气流量壳体产生裂纹漏气时, 便会导致空气流量传感器计量不准, 使发动机转速失调, 而电控单元ECU的自诊断系统并不能检测到这种故障现象, 没有故障码输出。
2.2.2 发动机故障现象相似, 会引起ECU监测失误
自诊断系统有时会显示错误的故障码, 大众汽车的节气门传感器灵敏度下降、反应迟钝等情况导致发动机的空燃比失调与空气流量计灵敏度下降造成空燃比失调的故障现象类似, 自诊断系统会显示“节气门传感器”或者“空气流量计”的故障码。在汽车进行检测时, 经常会发现故障码显示的是“水温传感器断路或短路”故障, 而发动机不能提速。显然这些故障与水温传感器的关系不大, 在对水温传感器进行测量后并未发现任何故障。但是, 当从汽车上拆下三元催化转换器并打开后发现, 三元催化转换器内部堵塞严重, 因此可以断定发动机故障是由此引起的。因此当自诊断系统出现故障码以后, 不应该将故障码当作排除故障的唯一依据。
2.2.3 汽车电控系统维修不当也可能引发错误的故障码
在对电控汽车实施维修时, 由于维修人员维修不当或者操作失误, 也会导致自动变化系统输出错误的故障码。
对于电控单元诊断仪器的使用仅仅限于读码、清码, 忽略了数据流检测这最重要的检测方法。其实对于车辆故障的诊断, 有时候出现故障并不一定有故障码的出现, 如上所述, 这时我们就可以借助数据流分析的方法进行判断, 此时则需要维修人员灵活运用汽车专业基础和理论知识, 通过对数据流的分析, 会很容易地判断出故障所在部件。
摘要：该文通过故障案例引入的方法, 简要介绍并说明了汽车电控系统自我诊断的原理及特点, 以及汽车自诊断系统对故障的确认的值域判定法、时域判定法、功能判定法、逻辑判定法四种方法;介绍汽车故障自诊断系统异常诊断产生原因, 从中介绍了一些依靠自诊断系统排除故障的有关方法与技巧。
关键词：汽车,自诊断系统,原理,应用,故障排除
参考文献
[1]冯健璋.汽车发动机原理与汽车理论[M].北京:机械工业出版社.
[2]刘越琦.发动机电控技术[M].北京:机械工业出版社.
[3]屠卫星.汽车底盘构造与维修[M].北京:人民交通出版社.
故障动态诊断 篇6
汽车故障诊断是指在不解体或者仅拆下个别小件的条件下, 确定汽车技术状况, 查明故障部位及原因[1]。这就要求技术人员要熟练掌握汽车工作原理及故障诊断的基本流程。目前国内对汽车故障诊断的研究多集中在如何检测和判断故障上[2,3], 而对汽车故障诊断机理和诊断流程的研究较少。这使得在进行故障诊断时往往更倚重于对专业仪器的使用[4,5], 忽略了综合运用汽车故障诊断方法判断故障。在面对一些复杂故障或疑难故障时, 技术人员若只借助专业仪器或者依靠经验很难对故障做出正确的判断。通过综合运用汽车故障诊断方法, 借助经验和知识, 技术人员做适当的假设推理分析可建立一条正确的故障诊断流程, 可迅速准确的判断故障部位及原因。
以奇瑞A3汽车发动机无法启动故障现象为例, 按照汽车故障诊断的基本流程分析该故障产生的根本原因, 并设计该故障的诊断流程图, 为汽车故障诊断思路提供参考。
1 汽车故障诊断机理
汽车故障诊断的基本内容包括从故障症状出发, 通过验证故障症状、分析结构原理、推理假设、故障诊断流程设计、故障确认与排除几个阶段。在故障诊断中, 尤其重要的是通过推理假设设计故障故障树, 进而确定故障诊断流程。因为该阶段是确定故障诊断的方向与方法, 这需要技术人员数量运用经验知识结合结构原理制定合理的诊断方案。
1.1 因果图分析法
因果分析法以故障现象为结果, 以导致该故障的诸多因素为原因用分支分叉的方法绘制而成。通过图形的因果关系可以全面分析导致故障现象发生的各种原因, 并从中找出故障的主导原因。图1为因果分析法原理图。图中有条主干, 其端部箭头指向表示故障现象的症状, 在主干的两侧有分支的枝节, 每个枝节表示导致故障的原因。对于一些复杂的故障, 枝节上还可以有另外的小分支, 表示另外层次的故障原因。
1.2 故障树分析法
故障树分析法是一种图形演绎方法, 它以系统故障作为分析对象, 通过对可能造成故障症状的各种故障原因进行分析, 用图形表示其发生原因之间的逻辑关系, 列出故障症状与故障原因的相互关系图, 改图形好像一颗倒置的树, 被称为故障树。对发生的故障事件从总体到部分、从系统到原件按树枝形状作逐级展开的细化分析, 进一步判明基本故障、确定故障原因、故障影响和发生概率以及分析系统可靠性的方法叫故障分析法。图2为故障树分析法原理。故障树中有一个顶端事件, 若干中间事件和若干底层事件。顶端事件是汽车表现出最初的故障现象, 中间事件是指各层故障原因, 因此中间事件有多层。不能再分解的基本事件为底层事件, 底层事件不是故障的最终原因, 而是最小故障点。
2 奇瑞A3汽车发动机无法启动故障原因分析
故障现象:发动机启动时可以正常旋转, 转速有力, 但是毫无着火迹象。
2.1 故障推理假设
汽车启动机正常旋转, 应急灯无闪烁, 喇叭也无鸣响, 可排除防盗工作。从该车的发动机系统原理出发, 原因可能是喷油器不喷油, 没有高压点火, 或者由于电源故障导致的发动机电脑控制执行器不动作, 亦或是转速传感器信号失常。进一步分析, 喷油器不喷油可能是燃油泵不工作或者是喷油器熔断器断路;没有高压点火可能是点火线圈损坏或者电源熔断器断路;发动机电脑控制执行器不动作可能是电脑主继电器损坏或者控制电脑损坏;曲轴位置传感器信号失常可能是传感器本身损坏或者传感器电路断路。按照上述假设推理, 奇瑞A3汽车在上述故障现象下无法启动的因果图如图3所示。
2.2 故障树设计
根据假设推理的故障原因因果图建立故障树, 是最终设计故障诊断流程表的必要条件。发动机无法启动故障现象为古樟树的顶端事件, 而喷油器不喷油、没有高压火等作为中间事件。电源熔断器断路、传感器故障等作为事件的故障树的底层事件, 是该故障的最小故障点。故障树设计如图4所示。
2.3 故障诊断流程设计
故障诊断的流程设计是按照故障树从顶端事件开始, 依次对各个中间事件进行检测分析, 而同一层次的中间事件, 检测的顺序则根据各个事件故障发生的概率大小确定, 进而确定故障的发生部位, 最终确定故障点。首先对顶端事件为发动机无法启动的故障, 进行启动确认。启动后,
启动机正常运转, 却毫无着火迹象, 按照汽车故障诊断的基本流程, 首先应读取故障码, 看是否有故障码存在, 或根本无法读取故障码, 若无法读取故障码, 则应检查电脑的电源或是否自身损坏;若成功读取故障码, 根据奇瑞A3汽车发动机工作原理和诊断经验, 应读取启动时的发动机转速数据流, 确定发动机是否有转速信号产生;进而检查发动机是否可以喷油和点火, 确定是否正常;最后检查曲轴位置传感器是否正常。故障诊断流程图设计如图5所示。
2.4 故障的测试与排除
按照所设计的发动机无法启动的故障诊断流程图, 对故障车辆进行了测试。连接解码仪至故障车辆, 读取故障码。故障码为P0322, 读取发动机转速, 转速显示为0, 而正常情况下应为实际转速200左右, 从而判断发动机电脑可以正常工作, 可以输出控制指令。根据发动机转速为0的数据, 说明发动机转速信号有故障影响控制输出, 按照上述流程图, 可直接检查曲轴位置传感器, 包括曲轴位置传感器本体检查, 曲轴位置传感器线路检查, 曲轴位置传感器信号检测。使用万用表测量传感器电阻, 为990Ω, 属于正常值;按照维修手册电路图, 测量ES15至电脑15之间的电阻为无穷大, 正常值为小于1Ω, 传感器线路断路, 修复后, 重新启动, 故障现象依旧, 重新读取故障码, 显示为P0322。发动机依然不喷油, 不点火。按照维修手册检查喷油器和点火的控制电路, 电源电压为13v, 属于正常值且按照位置符合维修手册规定。按照流程图设计, 需对曲轴位置传感器信号进行检测。曲轴位置传感器信号如图6所示, 图7为曲轴位置传感器正常波形, 比较发现曲轴位置传感器信号衰弱, 传感器损坏。更换传感器后, 发动机故障排除。
3 结束语
从上述实例可以看出, 一套符合诊断逻辑的诊断方案, 可迅速而准确的判断排除故障。方案综合运用了因果法、故障树法、推理假设等方法, 结合经验与结构原理, 从确认故障开始便假设了故障可能产生的原因, 通过演绎将假设变成符合逻辑判断的诊断流程, 为提高流程设计的科学性, 流程的设计需要结合经验按照故障发生的概率设计测试顺序。可以预见, 该诊断故障的思路将会成为未来汽车故障诊断的主流。
摘要：通过对汽车故障诊断机理的分析, 根据汽车实际故障现象, 综合运用假设推理和故障树分析法, 设计故障诊断流程, 依据设计的故障诊断流程测试排除故障。研究表明:符合汽车故障诊断逻辑的故障诊断流程, 可迅速准确地判断汽车故障产生的原因与故障点, 同时为汽车故障诊断的思路提供了参考。
关键词：故障诊断,因果分析法,故障树,诊断流程
参考文献
[1]朱军.汽车故障诊断方法[M].人民交通出版社, 2008.
[2]李国勇, 杨庆佛.基于模糊神经网络的车用发动机智能故障诊断系统[J].系统仿真学报, 2007, 3.
[3]兰文奎, 江洪.基于波形分析法的CAN-BUS系统故障诊断研究[J].农业装备与车辆工程, 2010, 7.
[4]曹红兵, 陈汉生.尾气分析在汽车故障诊断中的实验研究[J].实验室研究与探索, 2007, 4.
故障动态诊断 篇7
1 资料与方法
1.1 一般资料
癫痫组：120例，其中男80例，女40例，年龄2～50岁。根据我国2001年制定的癫痫分类，其中强直阵挛性发作70例，肌阵挛发作20例，单纯阵挛性发作12例，失神发作8例，伴有中央颞区棘波的儿童良性癫痫10例。非癫痫组：65例中男30例，女35例，年龄3～56岁。其中血管性头痛30例，眩晕18例，癔症10例，不自主运动7例。
1.2 描记方法
采用上海群天医疗器械有限公司的PI-400型16导动态脑电图仪，按照国际10～20系统法安置头皮电极。检查开始时嘱患者清醒状态闭目描记30min，同时作睁闭眼、闪光试验及过度换气3min (3岁以下小儿因无法配合仅描记前30min睡眠脑电图），30min后退出检测系统，取下记录盒连接主机，观察各导联是否正确、稳固，并将该段脑电波转存于硬盘中，以作自身常规对照，重新安置记录盒，开机描记。并嘱患者或家属详细记录监测24h各项活动和睡眠时间、发作时间。检查结果按黄远桂[1]的标准进行分析诊断。
2 结果
癫痫组AEEG与REEG的比较见表1。
癫痫样放电出现的时相：54例AEEG记录检出痫样放电者中，出现在清醒期者4例，在睡眠期者30例，睡眠期与清醒期均出现者20例。睡眠中痫样放电以非快速眼动的第一、二期为甚。
癫痫组与非癫痫组AEEG结果比较见表2
注：总异常率比较X2=13.67, P<0.01，差异具有极显著意义；痫样放电检出率比较X2=7.26, P<0.01，差异具有极显著意义。
注：总异常比较X2=5.28, P<0.05, 差异有显著意义；痫样放电检出率比较X2=16.77, P0.01，差异具有极显著意义。
3 讨论
由于癫痫发作的不定时性、短暂性、致使REEG的阳性率低。AEEG可提供24h脑电活动记录，因而可大大提高痫样放电的检出率。本组120例癫痫患者中，REEG痫样放电检出率20%，AEEG检出率45%，两者比较，P<0.01，差异具有极显著意义。说明AEEG较REEG在癫痫诊断中更具优势。AEEG可观察到癫痫发作的全过程及发作时EEG的演变过程。如伴有中央颞区棘波的儿童良性癫痫10例中有3例在AEEG检查过程中发作。均在发作期表现为临床发作对侧大脑半球中央区-中颞区频繁出现棘波节律或低电压活动，随时间延长波幅逐渐增高，频率逐渐减慢，扩散到同侧其它脑区或对侧大脑皮层。由此可见，部分全身性发作实际上存在着局灶性致痫灶。10例BECT患儿一侧中央-颞区有痫样放电者6例，双侧中央-颞区有痫样放电者有4例。与本组其它癫痫病人相比较，AEEG睡眠期发作为BECT诊断的重要性更为突出，甚至起决定性作用。
有文献报道睡眠期间痫样放电要比清醒时增加一倍以上，大约有1/3的癫痫需要睡眠EEG来显示痫性活动。异常波出现多发生在非快速眼动（NREM）的第Ⅰ、Ⅱ期，即在觉醒下睡眠转化的浅睡、轻睡期，这可能是由于此时脑干网状结构的上行激活系统对大脑皮质和边缘系统的抑制作用减弱，使丘脑皮质同步化增强，痫样放电易于释放[2]。本组结果显示，REEG痫样放电检出率20%，AEEG痫样放电检出率45%，且多在非快速眼动睡眠期的第Ⅰ、Ⅱ期。结果与前述观点较一致。
癫痫是一种反复性、短暂性、发作性疾病，但有发作性症状者并非都是癫痫。有文献报告癫痫与非癫痫发作并存者有24%左右[3]。本组资料中非癫痫组AEEG检查总异常率20%，痫样放电率3.1%，远较癫痫组70%的总异常率和45%的痫样放电检出率低，P值分别小于0.05和0.01，差异具有显著意义。说明AEEG在癫痫诊断及鉴别诊断中具有重要价值。
参考文献
[1]黄远桂, 吴声玲, 临床脑电图学[M].西安:陕西科学技术出版社, 1984, 185~186.
[2]沈鼎烈, 临床癫痫学[M].上海科技出版社, 1994, 187.
故障动态诊断 篇8
近年来,以人工神经网络、遗传算法、粗糙集理论等为代表的智能计算方法在故障诊断领域得到了广泛研究和应用[1,2,3,4,5,6]。人工神经网络具有强大的自组织、自学习、联想记忆和分布式并行计算能力,是一种优秀的自适应非线性系统,但其性能严重依赖故障样本的质量和网络的学习算法,实际应用中往往存在输入特征冗余、网络结构复杂、易陷入局部极小、泛化精度低等问题。遗传算法是一种全局搜索方法,利用遗传算法优化神经网络的权值和阈值可以避免陷入局部极小。粗糙集理论可以发掘出数据中隐藏的关系和规律,删除冗余属性和规则,获取简明扼要的知识表达形式。应用粗糙集理论对故障样本进行处理能够有效减少神经网络的输入特征、简化网络结构。但粗糙集理论只能处理离散的数据,连续数据的离散化水平直接影响粗糙集理论分析的结果。
本文综合模糊聚类、粗糙集理论、神经网络和遗传算法的优势,提出了一种混合智能故障诊断方法,并用于柴油机故障诊断。首先利用改进的模糊聚类算法将连续数据离散化,再利用粗糙集理论约简故障特征和规则,然后根据约简结果构建神经网络,并利用遗传算法优化网络的初始权值和阈值。
1基于模糊聚类的连续特征值离散化
由于粗糙集理论只能处理离散的符号化数据,故需要在应用粗糙集理论对故障诊断数据进行分析处理之前,将其中连续的特征值离散化。离散化的质量将直接影响粗糙集理论分析的结果。目前常见的连续特征值离散化方法有等距离法、等频率法、自组织映射神经网络分类法等。但上述方法需人为指定离散化的类别数目,有失客观性。本文采用一种由模糊c-均值(Fuzzy c-Means, FCM)聚类算法[7]改进的自适应模糊聚类方法对连续的特征值进行离散化。
1.1FCM聚类算法
给定样本集X={x1,x2,…,xn},n为样本数,对于给定的模糊聚类数目c(2≤c≤n-1),样本集XFCM聚类的结果为:
U=[uik]n×c(∀i,k,0<uik<1;∀i,
式(1.1)中uik表示第i个样本xi对第k个聚类中心vk的隶属度。
FCM聚类算法的目标函数一般为如下形式:
式(1.2)中m为模糊化参数,m越大隶属度矩阵越模糊,一般取m=2;‖·‖为向量范数,表示xi与vk之间的距离。该目标函数可看作每个数据点到聚类中心的加权距离平方和。
FCM聚类算法的基本思想是通过迭代更新隶属度矩阵U和聚类中心V,使得目标函数J(U,V)最小。
1.2自适应模糊聚类
FCM算法须预先指定聚类数目c,但在没有先验知识的情况下指定聚类数目有一定的盲目性,聚类结果不能客观反映数据的结构。为此,引入一种自适应目标函数作为评价聚类数目的标准,以确定最佳聚类数目。
评价聚类“好坏”的标准是使类间的距离尽可能大而类内数据点间的距离尽可能小。基于以上思想,引入Xie-Beni[8]聚类有效性函数:
函数J(U,V,c)的分子可表示每个数据点到聚类中心的距离,分母可表示聚类中心之间的距离。因此J(U,V,c)的值越小,聚类越合理,对应J(U,V,c)最小的c*为最佳聚类数目。
FCM聚类时有对所有样本同等对待的趋势,但实际上有效样本与噪声或野值对聚类的贡献是不同的,为克服该问题,采用一种点分布密度函数[9]计算样本权重,如果某样本点处的样本分布密度越大,则该样本对聚类的影响就越大。
样本点xi的分布密度函数定义如下:
式(1.4)中,r为点分布密度的范围限定值,大小对应‖xi-xj‖分布最密集处的值。
对zi进行归一化,可得样本xi的权重wi。
将聚类有效性函数、样本权重与FCM算法相结合,得到本文提出的自适应模糊聚类算法。该算法的目标函数为:
通过构造拉格朗日函数,求得V和U的迭代更新公式为:
自适应模糊聚类算法具体计算过程如下:
(1)根据式(1.4)和(1.5)计算样本权重;
(2)聚类参数初始化:设定模糊化参数m=2、初始聚类数目c=2和迭代终止阈值ε>0;
(3)根据c随机初始化隶属度矩阵U;
(4)按式(1.7)更新V和U,按式(1.6)计算J(U,V,c,w);
(5)判断是否满足迭代终止条件,否则转向(4),是则继续;
(6)如果c<cmax,则c=c+1,并转向(3),否则继续;
(7)比较2≤c≤cmax时的目标函数J(U,V,c,w),最小J(U,V,c,w)对应的c即最佳聚类数目,对应的U和V即最终聚类结果。
其中,cmax理论上可取n-1,但实际中合适的cmax远小于n,本文选择
2基于粗糙集理论的特征约简
粗糙集理论是一种用于处理不完整不精确知识的数学方法,该理论最大的特点是不需要关于所处理数据的任何先验信息,直接对不完整不精确数据进行分析处理,发掘数据之间的关系,进行特征和规则约简,得到简明扼要的知识表达形式。
一个知识系统可表达为S=(U,A,V,f),其中U={x1,x2,…,xn}表示对象的非空有限集合,称为论域;A=C∪D为属性集合,子集C和D分别称为条件属性集和决策属性集且C∩D=ϕ;V=∪a∈AVa是属性值的集合,Va表示属性a的取值;f:U×A→V为一信息函数,指定了U中每一个对象x的属性值,即∀x∈U,a∈A,有f(x,a)∈Va。这种描述使得知识系统可以用二维表格来表示,这种表格称为决策表。每一属性子集P⊆A决定了一个二元不可分辨关系IND(P)={(x,y)∈U×U|∀a∈P,f(x,a)=f(y,a)},关系IND(P)构成了U的一个划分,表示为U/IND(P),简记为U/P。
给定一决策表S=(U,A,V,f),设条件属性集C导出的划分为U/C={X1,X2,…,Xm},决策属性集D导出的划分为U/D={Y1,Y2,…,Yn},定义决策属性集D相对于条件属性集C的条件信息熵[11]为:
式(1.8)中:
在信息论中,H(D|C)表示在已知C的条件下,D的残留不确定度,它表明了由C提供的关于D的信息量的大小。由C提供的关于D的信息量越大,则H(D|C)的值越小。
在决策表S=(U,A,V,f)中,∀b∈B⊆C,若H(D|B)=H(D|B-{b}),则称b为B中相对于D是不必要的;否则称b为B中相对于D是必要的。∀B⊆C,若其每一元素相对于D都是必要的,则称B相对于D是独立的。∀B⊆C,若H(D|B)=H(D|C)且B相对于D是独立的,则称B是C相对于D的一个基于信息熵的约简。
为讨论决策表的约简问题,引入属性重要性的概念。给定一个决策表S=(U,A,V,f),∀B⊆C,∀α∈C-B,定义属性α的重要性为:
SGF(α,B,D)=H(D|B)-H(D|B∪{α}) (1.9)
SGF(α,B,D)的值越大,说明在已知B的条件下,α对于D越重要。
约简的目的是在保持决策表“决策能力”不变的条件下,去掉不必要的属性和属性值。经典粗糙集理论关于约简的代数描述和基于信息熵的描述衡量“决策能力”不变的标准是不同的,前者的标准是确定性规则的可信度(确定性规则的数目)不变,而后者的标准是确定性规则的可信度以及不确定性规则的可信度(不相容样本的概率分布)不变。对于一致决策表而言,两种描述是等价的。对于不一致决策表,基于信息熵的约简则考虑了所有规则的可信度。
基于以上理论进行决策表约简,具体步骤如下:
计算决策表的条件熵H(D|C):
(1)计算C相对于D的核属性集C0:记C0=ϕ,∀ck∈C,若H(D|C)≠H(D|C-{ck}),则令C0=C0∪{ck},直至遍历C中的每一属性;
(2)令B=C0,A=C-C0;
(3)计算H(D|B),若H(D|B)=H(D|C),则转(6),否则继续;
(4)∀αi∈A,计算SGF(αi,B,D),并将αi按SGF(αi,B,D)递减的顺序排列为{α1,α2,…,αn};
(5)令B=B∪{α1},A=A-{α1},转(4);
(6)约简结束,B即为决策表的一个约简。
3神经网络的建立及训练
根据约简结果进行故障诊断时,若最简决策表中的条件和规则较少,可以通过人工查询匹配故障特征的方式进行诊断,否则可以根据最简决策表设计神经网络来进行故障诊断。
本文根据约简结果设计了BP神经网络,将约简后的条件属性作为网络的输入,决策属性作为网络输出,选择合适的传递函数和网络拓扑结构后进行训练。
由于BP算法本质上是梯度下降法,更新权值和阈值时容易陷入局部极小,而遗传算法是一种全局搜索方法,使用遗传算法初始化网络权值和阈值,再利用BP算法进行局部搜索,可以兼顾收敛精度与速度,提高网络的性能。
遗传算法中,采用浮点数对网络权值和阈值进行编码。种群规模为50,进化代数为100代,随机初始化种群。采用比例选择、算术交叉、均匀变异算子,并配合最优保存策略进行遗传进化,交叉概率为0.7,变异概率为0.05。适应度函数为:
式(1.10)中
4柴油机气门故障诊断实验及结果分析
配气机构是柴油机的关键零部件之一,也是柴油机中最容易发生故障的零部件之一。表1为4135柴油机气门间隙的故障诊断数据[2]。在第2缸气缸盖上模拟了进气门间隙过小、进气门间隙过大、排气门间隙过大3类故障,并分别在第1缸气缸盖、第2缸气缸盖及第2缸对应活塞行程中点处的气缸体上测取了机体的振动信号。表1中C表示故障特征,依次为3个测点振动信号的频域波形复杂度、时域波形复杂度、非周期复杂度、频谱中心频率、时间序列方差和时间序列峭度。以上6个指标表征了振动信号在时域和频域的状态信息。D为故障类型,1、2、3、4依次表示正常状态、进气门间隙过小、进气门间隙过大、排气门间隙过大。在37个样本中随机选取28个用于属性约简和网络训练,剩余9个用作测试样本。
根据本文提出的自适应聚类方法对训练样本进行离散化,分别对每个特征变量进行模糊聚类,按聚类中心数值由小到大的顺序将每个特征变量的聚类类别依次标识为1、2、…、c(i)(c(i)为最佳聚类数目),并按最大隶属度准则确定各特征变量值对应的类别,结果如表2。
根据本文提出的约简方法对决策表进行约简,约简后的条件属性为{c16,c33,c35},即神经网络的输入特征减少为3个。设计3层BP神经网络,隐层传递函数为tansig,输出层传递函数为purelin,研究发现当隐层神经元节点数为5时,网络的精度最高。采用遗传算法与BP算法结合的方法训练网络,网络对9个测试样本的诊断结果如表3。
为了验证基于粗糙集理论的特征约简对BP神经网络诊断精度的影响,根据原始故障诊断数据设计了3层BP神经网络,网络的传递函数与粗糙集-BP神经网络相同,隐层神经元节点数为9。网络对测试样本的诊断结果也示于表3。
由故障诊断结果可见,粗糙集-BP神经网络对测试样本的诊断正确率达到了100%,而普通BP神经网络对第1个样本出现了误诊断,而且其对每个样本的故障诊断精度也低于前者。
对柴油机气门故障的诊断结果表明该方法是一种行之有效的故障诊断方法。与普通BP神经网络相比,该方法简化了网络结构,减少了计算量,同时达到了更高的诊断精度和正确率。
5结论
本文综合利用模糊聚类、粗糙集理论、神经网络和遗传算法的优点,提出了一种混合智能故障诊断方法。利用改进的自适应模糊聚类算法将样本离散化,应用信息熵理论约简故障特征,根据约简结果构建神经网络,并采用遗传算法和BP算法相结合进行网络训练。应用该方法进行柴油机气门故障诊断,对测试样本的诊断结果验证了该方法的有效性和准确性。
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故障动态诊断 篇9
1 ATF的检测与分析
ATF对于自动变速器的重要性就好比血液对人体一样。因此, 在自动变速器使用过程中出现的异常或故障, 很多可以通过ATF显示出来, 对ATF进行检查也是进行动态测试和分解检查的前提条件。
1.1 ATF油量的检查
ATF油量的检查分冷态和热态两种情况。ATF油量过多或过少, 都会影响自动变速器的工作情况和动态测试结果的准确性:油量高于标准值, 变速器在运行时会产生气泡, 使管路压力不足, 离合器、制动器会打滑, 加快工作元件的磨损;油量低于标准值, 会使管路压力降低, 自动变速器的换挡会延迟, 同时, 也会造成工作元件的打滑或烧蚀。因此, 如果液面过低应该补足到规定的油量, 如果液面过高应该放掉多余的油液, 使得自动变速器的油量在标准范围内。
油量的具体检测方法是: (1) 当自动变速器油处在30~50℃时, 使用A/T液位计的“COOL”范围检查A/T液面高度。将车辆停放在水平地面上, 设置驻车制动;启动发动机, 并将换挡杆在各挡位移动, 最后将换挡杆置于“P”位置;在发动机怠速时, 检查ATF的液面高度。 (2) 行驶车辆使自动变速器油处在50~80℃, 使用A/T液位计的热态“HOT”范围检查A/T液面高度。
1.2 ATF状态的检查及可能原因
油质可以从颜色、气味、杂质等方面进行判断:正常颜色为鲜红色, 如果发黑, 则说明已经变质或有杂质;如果呈粉红色或白色, 则说明油中进水。如果有焦糊味, 说明摩擦材料烧蚀。如果有气泡, 说明有空气进入。具体情况详见表1.
2 失速试验
2.1 失速的定义
发动机与自动变速器之间通过液力变矩器进行动力传递。在液力变矩器中, 泵轮的转速与发动机转速相同。就液力变矩器的工作特性而言, 除了增扭状态与耦合状态之外, 还有一个重要的点, 就是失速点。它与液力变矩器一种特定的工况相对应——即泵轮转动而涡轮不转。失速的最大值发生在泵轮以最高转速旋转而涡轮静止不动时, 即速比 (速比=涡轮转速/泵轮转速) 等于0时。这时的泵轮或发动机转速就是液力变矩器的失速转速。
2.2 失速测试的目的
进行失速测试的目的主要有以下三点: (1) 失速测试主要判断A/T总成内的离合器、制动器和单向离合器是否打滑; (2) 判断液力变矩器的工作是否正常, 主要测试变矩器内的单向离合器是否打滑、发卡等; (3) 对发动机的综合工况进行检查。
2.3 失速测试前的准备
检查内容主要包括以下三方面: (1) 检查ATF油量。如果液面过低, 应该补足到规定的油量;如果液面过高, 应该放掉多余的油液, 使自动变速器的油液在标准范围内。 (2) 检查发动机的机油量, 必要时进行补充。 (3) 车辆行驶10 min后, A/T油液的温度达到50~80℃。当环境温度为20℃时, 在市区行驶10 min左右, A/T油液的温度就会达到50~80℃。
2.4 失速试验的步骤
试验的具体步骤如下: (1) 选择一块宽敞、平整的场地停放车辆; (2) 用手制动器或脚制动器将车轮抱死; (3) 用三角木将4个车轮前后堵住, 防止车辆窜动; (4) 发动机启动后, 踩下制动踏板, 将换挡杆挂到“D”挡位置; (5) 在踩住制动踏板的同时, 逐渐踩下加速踏板, 使节气门全开, 当发动机转速达到某值而不再升高时, 迅速记录此时的转速 (即失速测试转速) , 然后完全松开加速踏板; (6) 将换挡杆挂到“N”挡, 将加速踏板踩到发动机转速1 200 r/min左右, 维持1 min的时间, 使ATF冷却一下。
2.5 失速测试结果分析
对失速试验结果进行分析, 先要了解在各个挡位有哪些离合器、制动器和单向离合器工作。试验数据比标准数据低, 原因可能是发动机输出功率不足或变矩器中的导轮单向自由轮打滑。如果试验数据比标准数据低600 r/min以上, 可能是变矩器故障引起的。试验数据比标准数据高, 原因可能是变速器控制油压偏低、漏油或磨损造成的离合器打滑。如果失速转速高于标准值500 r/min以上, 可能变矩器已损坏。
2.5.1 D挡失速转速偏高
发生这种情况的原因可能是前进挡离合器、前进挡单向离合器打滑。
2.5.2 R挡失速转速偏高
发生这种情况的原因可能是倒挡离合器、低倒挡制动器打滑。
由于自动变速器出现故障的多样性和不确定性, 只通过失速试验并不能对故障部位作出准确的判断, 因此, 要进行准确的故障判断, 还要借助路试进行故障分析。
3 管路压力测试及故障原因分析
管路压力测试即测量自动变速器的油路压力, 包括怠速和失速两种状态。进行该项试验时, 油温应处于70~80℃之间。为了安全起见, 测量油路压力时, 一定要两人配合进行, 即一人进行试验, 另一人站在车外观察车轮或车轮垫木的情况。具体的试验程序如下: (1) 拔去变速器壳体上的检查接头塞, 接上压力表; (2) 启动发动机, 拉紧手制动, 在油温正常 (50~80℃) 时进行试验, 并用三角木将4个车轮前后堵住; (3) 踩下制动踏板, 换入“D”挡位, 先测怠速下的主油路管路的压力; (4) 将油门踩到底, 测发动机达到失速转速时油路的最高压力; (5) 在“R”位重复试验, 将测得的数值与标准值进行比较。
一般来说, 如果换挡手柄无论置于“D”位还是置于“R”位, 测得的油路压力都高出标准值, 其原因不外乎是节气门阀拉索失调、节气门阀故障或调压阀故障。如果在“D”位和“R”位上测得的油路压力都低于标准值, 其原因可能是节气门阀拉索失调、节气门阀故障、调压阀故障、油泵故障或超速挡离合器故障。
4 道路测试
道路测试主要包括两个方面, 即怠速检查和行驶测试。下面分别详细介绍这两个方面。
4.1 发动机能否正常起动
在确认发动机工作状态和启动系统没有问题的情况下, 将换挡杆置于“P”或“N”挡, 启动发动机, 如果能启动, 表示抑制器开关“P”“N”信号没有问题;如果不能启动, 应检查抑制器开关的工作状态。
4.2 车辆移动的确认
将换挡杆置于“P”位置, 松开脚制动和驻车制动, 确认车辆是否移动;将换挡杆置于“N”位置, 松开脚制动, 使用驻车制动, 确认车辆是否移动;将换挡杆分别置于“R”“D”“2”“1”位置, 松开脚制动和驻车制动, 确认车辆是否移动, 如果车辆不能移动, 要对ATF、管路压力、管路压力电磁阀和失速试验进行相应的故障判断。
4.3 换挡迟滞试验
换挡迟滞是指发动机怠速时, 自动变速器自换挡手柄从“N”位换到“R”位或“D”位, 直至感觉到换挡冲击为止的这一段滞后时间。该时间取决于变速器油路油压、油路密封情况、离合器和制动器的磨损情况。对绝大多数装用自动变速器的汽车来说, 从“N”位至“D”位的迟滞应小于1.2 s, 从“N”位至“R”位的迟滞应小于1.5 s。
测定迟滞时, 先用驻车制动器锁住汽车, 然后启动发动机, 在关掉空调系统的前提下检查怠速转速是否在标准范围内。例如, 东风日产颐达的HR16DE型发动机, 怠速转速范围为 (700±50) r/min。发动机的怠速检测应在其达到正常工作温度并接上转速表后进行。如果怠速不符合规定, 则应检查怠速控制阀和进气装置。如果发动机的怠速转速符合规定, 则应将换挡手柄从“N”位换至“D”位, 用秒表测量自换挡开始至感觉到冲击的时间差, 然后用同样的方法测量从“N”位至“R”位时的迟滞。进行迟滞试验时, 自动变速器的油温应控制在正常 (70~80℃) 温度, 同时, 各项试验之间起码要有1 min以上的间隔, 以便使变速器内部的相应离合器和制动器恢复至全开状态, 以达到彻底分离。另外, 为了使测量结果准确、可靠, 同一试验内容应反复做3次, 并取各次测量结果的平均值作为最终的迟滞值。总而言之, 自动变速器中离合器、制动器盘与片之间的间隙因磨损等原因变得越大, 则接合所需时间就越长;而管路中的油压越低, 离合器、制动器活塞获得工作压力所需的时间也越长, 因而迟滞就越长。我们不妨将此作为分析问题的出发点。
4.4 换挡冲击的确认
踩下脚制动, 将换挡杆从“N”换到“R”或“D”位置, 确认换挡冲击是否过大。例如, 如果从“N”换到“R”位置, 如果换挡冲击大, 则应从以下几个方面进行检查: (1) 检查ATF油量是否在标准范围内。 (2) 进行自诊断, 确认是否有故障码。如果有, 即修理;没有, 进行下一步。 (3) 车辆怠速时, 查看“R”位置管路压力是否在标准范围内 (不同车型标准值不一样, 比如骐达车的管路压力为778 k Pa) 。 (4) 检查TCM输入/输出信号是否正常。
5 结束语
综上所述, 汽车自动变速的科技含量比较高, 因此, 在故障维修时还存在一定的困难。本文就汽车自动变速动态检测方法和故障进行了分析, 从相应的几方面提出了有关自动变速器故障维修的方法和措施, 以期为汽车自动变速器得到更好的保养、维修提供帮助。
摘要：就汽车自动变速动态检测方法和故障进行分析, 从ATF检测与分析、失速试验、管理压力和道路测试四个方面作了详细阐述, 并就其中存在的问题提出了一些解决对策, 以期能为相关工作提供借鉴。
关键词：汽车,自动变速,动态检测,故障分析
参考文献
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