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謝永春 博士——謝永春 博士——雙環(huán)減速器運(yùn)動(dòng)特性及其故障診斷研究 
來(lái)源:減速機(jī)信息網(wǎng)    時(shí)間:2007年7月2日15:57  責(zé)任編輯:wangtao   
 

4.4.2 組合推理模塊的設(shè)計(jì)
推理模塊是一個(gè)隱藏于后臺(tái)的推理計(jì)算模塊,它的結(jié)構(gòu)如圖4.5,協(xié)調(diào)控制器用來(lái)管理各推理機(jī)的工作并協(xié)調(diào)推理執(zhí)行器與專(zhuān)家知識(shí)輸入引擎模塊可知,對(duì)一示同的故障,其“數(shù)據(jù)層”、“故障現(xiàn)象層”、“故障原因?qū)印奔捌渌鼈冎g的連線(xiàn)關(guān)系絕不相同,協(xié)調(diào)控制器就是將“數(shù)據(jù)層”、“故障現(xiàn)象層”、“故障原因?qū)印奔捌渌鼈冎g的連線(xiàn)關(guān)系自動(dòng)轉(zhuǎn)化為推理進(jìn)程關(guān)系,由推理執(zhí)行器完成推理診斷工作。

(1)專(zhuān)家系統(tǒng)推理
按推理結(jié)論的不同,推理可分為精確
推理和不精確推理:按推理過(guò)程的不同,可分為正向推是、反向推理和混合推理。根據(jù)圖形化專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)結(jié)構(gòu)采用了正向不精確推理。
專(zhuān)家系統(tǒng)推理主要是從知識(shí)庫(kù)所需的數(shù)據(jù)集合D={D1、D2、…、Dn}出發(fā),根據(jù)知識(shí)庫(kù)中每一數(shù)據(jù)點(diǎn)相應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)語(yǔ)義表達(dá)和數(shù)據(jù)范圍,將獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與知識(shí)庫(kù)中相應(yīng)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義表達(dá)和數(shù)據(jù)范圍進(jìn)行相似性分析,得出相似性系數(shù)的集合:

數(shù)據(jù)、參數(shù)的語(yǔ)義表達(dá)按專(zhuān)家的與、或規(guī)則便函形成了各種事件征兆集E={E1,E2,…,EK},各種事件征兆集的輸出信息為事件信息e={e1,e2,…,eK}。事件信息與數(shù)據(jù)、參數(shù)語(yǔ)義表達(dá)的相似性系數(shù)及規(guī)則的與、或表達(dá)密切相關(guān),如E1的語(yǔ)義表達(dá)集為:
E1={(d11∧d25∨)(d32∧d48)},則e1=max{min(s11,S25),min(s32,S48)}。
推理結(jié)果與征兆集之間采用網(wǎng)絡(luò)連接模式,每根聯(lián)線(xiàn)上有連接的權(quán)值信息,事件信息與權(quán)值信息通過(guò)運(yùn)算關(guān)系得出推理結(jié)果。

根據(jù)推理結(jié)果,知識(shí)庫(kù)相應(yīng)地具有控制、處理措施,便構(gòu)成了智能化系統(tǒng)的專(zhuān)家系統(tǒng)推理模式。
(2)模糊邏輯推理
模糊邏輯主要應(yīng)用模糊規(guī)則庫(kù)進(jìn)行模糊邏輯關(guān)系運(yùn)算最終得出推理結(jié)果,模糊規(guī)則庫(kù)采用圖4.6所示的專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)結(jié)構(gòu)。首先對(duì)數(shù)據(jù)、參數(shù)進(jìn)行模糊化處理,進(jìn)入推理機(jī)的數(shù)據(jù)與參數(shù),根據(jù)知識(shí)庫(kù)中不同的語(yǔ)義表達(dá),通過(guò)合理的選擇與構(gòu)造模糊隸屬函數(shù),得出相應(yīng)的數(shù)據(jù)、參數(shù)在不同語(yǔ)義表達(dá)下的模糊隸屬度。

式中“·”為模糊算子,采用Sup-T合成運(yùn)算方法實(shí)現(xiàn)。
(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理
根據(jù)圖4.6所示的專(zhuān)家知識(shí)結(jié)構(gòu),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理為五層結(jié)構(gòu)。
第一層為數(shù)據(jù)參數(shù)語(yǔ)義表達(dá)層。每個(gè)數(shù)據(jù)或參數(shù)對(duì)應(yīng)有若干語(yǔ)義表達(dá),相應(yīng)的連接權(quán)值為1,對(duì)于任意一個(gè)數(shù)據(jù)或參數(shù)輸入Di,其第j條語(yǔ)義表達(dá)根據(jù)專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)存在著數(shù)據(jù)或參數(shù)的輸入閾值θij,利用Sigmoid型神經(jīng)元特性函數(shù)便可算出yij。

第二層為事件征兆層。根據(jù)專(zhuān)家知識(shí)庫(kù),若干個(gè)語(yǔ)義表達(dá)的集合便構(gòu)成了一個(gè)事件,用連線(xiàn)及權(quán)值表達(dá)它們的關(guān)系,形成了k個(gè)事件。每個(gè)事件的輸出同樣根據(jù)相應(yīng)的語(yǔ)義表達(dá)個(gè)數(shù)、連接權(quán)值、Sigmoid 神經(jīng)元特性函數(shù)確定。對(duì)任意事件Ei,對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義表的集合為{d1、d2、…、dj}事件輸出為:

式中:wk——連線(xiàn)權(quán)值;θk——偏置信號(hào)
第三層為推理結(jié)果層。每個(gè)事件輸出Ei與推理結(jié)果Fj之間都有連線(xiàn)并賦有權(quán)值,參照模糊推理,推理結(jié)果為:
Fj=VΣEiωEiFj,其中:i=1,2,3,…,k;j=1,2,3,…,p???????????? (4.7)
推理算法確定后將進(jìn)行推理方式選擇,推理方式的選擇有手動(dòng)選擇和自動(dòng)選擇兩種。
手動(dòng)選擇主要根據(jù)具體對(duì)象和推理系統(tǒng)的運(yùn)行狀況來(lái)進(jìn)行,在領(lǐng)域知識(shí)和定性知識(shí)缺乏的情況下,主要選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理,或者選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯推理的組合;在領(lǐng)域知識(shí)比較豐富和明確的情況下,主要選擇專(zhuān)家系統(tǒng)推理,或者選擇專(zhuān)家系統(tǒng)與模糊邏輯推理的組合,也可選擇專(zhuān)家系統(tǒng)、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理同時(shí)運(yùn)行;在對(duì)象特征參數(shù)語(yǔ)義表達(dá)豐富的情況下,主要選擇模糊邏輯推理,或者選擇模糊邏輯與專(zhuān)家系統(tǒng)推理的組合、模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理的組合,也可選擇專(zhuān)家系統(tǒng)、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理同時(shí)運(yùn)行。當(dāng)存在兩個(gè)以上推理同時(shí)進(jìn)行時(shí),則進(jìn)行推理結(jié)論的優(yōu)化。
自動(dòng)選擇的推理方式是分別進(jìn)行專(zhuān)家系統(tǒng)、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理,各個(gè)推理結(jié)論通過(guò)優(yōu)化決策后形成最終結(jié)論作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),根據(jù)學(xué)習(xí)結(jié)果修改調(diào)整專(zhuān)家知識(shí)庫(kù),用于下一輪推理,如此不斷地循環(huán)進(jìn)行。推理結(jié)果優(yōu)化:
推理結(jié)果會(huì)出現(xiàn)不一致問(wèn)題,有時(shí)甚至矛盾。為此,采用了優(yōu)化算法。
a.設(shè)計(jì)變量
令:推理要解決的問(wèn)題:1、2、3、…、p個(gè)
模糊邏輯推理對(duì)問(wèn)題的輸出:Ff1、Ff2、Ff3、…、Ffp
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理對(duì)問(wèn)題的輸出:Fn1、Fn2、Fn3、…、Fnp
專(zhuān)家系統(tǒng)推理對(duì)問(wèn)題的輸出:Fe1、Fe2、Fe3、…、Fep
設(shè)計(jì)變量為:X={xf、xn、xe}
b.目標(biāo)函數(shù)

c.約束條件
0≤xf≤1;0≤xn≤1; 0≤xe≤1;xf+xn+xe=1
d.根據(jù)目標(biāo)函數(shù)與約束條件,求最優(yōu)解。
分別求f(X)對(duì)xf、xn、xe的偏導(dǎo)數(shù)。由于目標(biāo)函數(shù)為非線(xiàn)性函數(shù),為避免多個(gè)局部最小指出現(xiàn),采用約束變尺度法求解,最終求出優(yōu)化后的xfh、xnh、xeh。
e.推理結(jié)果輸出
求解問(wèn)題1:xthFf1+xnhFn1+xehFe1
求解問(wèn)題2:xfhFf2+xnhFn2+xehFe2
求解問(wèn)題3:xthFf3+xnhFn3+xehFe3
……………………………………
求解問(wèn)題P:xfhFfp+xnhFnp+xehFe
組合智能推理機(jī)系統(tǒng)巧妙地將三個(gè)推理引擎有機(jī)結(jié)合、并行運(yùn)行,各個(gè)推理算法的優(yōu)勢(shì),充分發(fā)揮各個(gè)推理算法的優(yōu)勢(shì),克服其中的不足,使智能推理達(dá)到了高級(jí)水平。在實(shí)際推理過(guò)程中可靈活地選擇其中的任意一種或兩種推理方式來(lái)運(yùn)行,也可采用三種推理同時(shí)運(yùn)行;谙嚓P(guān)聯(lián)系的系統(tǒng),采用模糊推理算法;基于事件的系統(tǒng),采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);基于規(guī)則的系統(tǒng),采用規(guī)則轉(zhuǎn)換算法。這三種推理模塊同時(shí)存在、各盡其責(zé),通過(guò)歷史數(shù)據(jù)和在線(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)達(dá)到優(yōu)化這些模塊內(nèi)部的因素。
4.4.3 數(shù)據(jù)引擎模塊的設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)引擎完成的功能主要是采集應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。將采樣到的數(shù)據(jù)與貢平知識(shí)庫(kù)中建立的系統(tǒng)模型輸入節(jié)點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比,再按照推理引擎需要的特宇鄰考贊式將輸入數(shù)據(jù)通過(guò)指定通訊協(xié)議傳遞給推理機(jī),因此數(shù)據(jù)輸入引擎是系統(tǒng)是系統(tǒng)使用時(shí)實(shí)時(shí)系統(tǒng)與推理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)聯(lián)系通道,并且這種數(shù)據(jù)傳遞是利用靈活TCP/IP或串行通訊等方式進(jìn)行傳輸,因此使用時(shí),可以將數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與推理系統(tǒng)在IP相連的兩個(gè)不同物理位置,增加系統(tǒng)構(gòu)建的靈活性。綜合的通訊模塊使本系統(tǒng)能快速方便地與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)傳遞。同時(shí),數(shù)據(jù)引擎還可完成數(shù)據(jù)的壩處理、數(shù)據(jù)記錄與回放。
4.5 網(wǎng)絡(luò)化遠(yuǎn)程診斷的應(yīng)用
4.5.1 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、多媒體技術(shù)和通信技術(shù)的迅速發(fā)展,遠(yuǎn)程信息數(shù)據(jù)的使用越來(lái)越方便,特別是INTERNET網(wǎng)的快速發(fā)展和使用,使得故障診斷遠(yuǎn)離故障現(xiàn)場(chǎng),實(shí)現(xiàn)無(wú)地域和時(shí)間限制的遠(yuǎn)程故障診斷有了可能。
INTERNET是全世界最大的計(jì)算機(jī)互連網(wǎng)絡(luò),它是由美國(guó)APPANET發(fā)展和演化而來(lái)的。INTERNET的核心技術(shù)是TCP/IP協(xié)議和Web 技術(shù),其中TCP/IP協(xié)議是實(shí)現(xiàn)互連網(wǎng)絡(luò)和互操作性的關(guān)鍵,正是通過(guò)它,INTERNET 上的各種網(wǎng)絡(luò)才得以互連并實(shí)現(xiàn)通信。
4.5.2 智能診斷系統(tǒng)數(shù)據(jù)通訊接口
本文的智能診斷系統(tǒng)數(shù)據(jù)通訊接口就是使用TCP/P協(xié)議,直接使用程序及開(kāi)發(fā)工具所提供的環(huán)境和手段(如Winsock)來(lái)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)通信功能。該系統(tǒng)的通訊接口有以下三個(gè)特點(diǎn):
l)整體結(jié)構(gòu)是按分布式結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的,采用客戶(hù)機(jī)/服務(wù)器的方式,數(shù)據(jù)服務(wù)器一旦設(shè)置好,就始終處于運(yùn)行狀態(tài),推理機(jī)一旦需要申請(qǐng)數(shù)據(jù),就向數(shù)據(jù)引擎提出數(shù)據(jù)請(qǐng)求表,數(shù)據(jù)引擎根據(jù)綜合各個(gè)推理機(jī)的數(shù)據(jù)請(qǐng)求表向相應(yīng)的對(duì)象提出數(shù)據(jù)請(qǐng)求,再將從對(duì)象得到數(shù)據(jù)分配給各推理機(jī)。具體結(jié)構(gòu)如圖4.7 所示。服務(wù)器與客戶(hù)機(jī)之間采用TCP/IP 協(xié)議。
2)數(shù)據(jù)引擎使用的方式是一旦調(diào)試通過(guò)了,就讓數(shù)據(jù)引擎一直運(yùn)行,不再進(jìn)行任何操作?梢园褦(shù)據(jù)引擎看作一個(gè)數(shù)據(jù)服務(wù)器,應(yīng)該進(jìn)行遠(yuǎn)程操作,一般情況下不進(jìn)行操作。
3)數(shù)據(jù)引擎與特定對(duì)象之間采用調(diào)用動(dòng)態(tài)聯(lián)接庫(kù)的辦法進(jìn)行通訊,針對(duì)不同的對(duì)象調(diào)用不同的動(dòng)態(tài)聯(lián)接庫(kù)。
根據(jù)上述三個(gè)特點(diǎn)及圖4.7 所示,數(shù)據(jù)引擎完成的功能主要是調(diào)用數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)連接庫(kù)。本文的智能故障診斷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)引擎界面如圖4.8 所示:

數(shù)據(jù)引擎與特定對(duì)象之間采用調(diào)用動(dòng)態(tài)聯(lián)接庫(kù)的辦法進(jìn)行通訊,單擊“打開(kāi)數(shù)據(jù)收集器”,激活數(shù)據(jù)收集函數(shù),進(jìn)入數(shù)據(jù)準(zhǔn)備收集狀態(tài),單擊“開(kāi)始收集”,進(jìn)入數(shù)據(jù)收集狀態(tài),收集“監(jiān)測(cè)采集系統(tǒng)”發(fā)送的數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)再處理,再處理的目的是將“監(jiān)測(cè)采集系統(tǒng)”發(fā)送的數(shù)據(jù)處理后變?yōu)橥评頇C(jī)要求的數(shù)據(jù),同時(shí)檢測(cè)故障診斷推理機(jī)的數(shù)據(jù)申請(qǐng)狀態(tài),當(dāng)故障診斷推理機(jī)進(jìn)行故障診斷推理時(shí),“數(shù)據(jù)引擎”將收集到的數(shù)據(jù)與專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)中建立的系統(tǒng)模型輸入數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比,再按照推理引擎需要的特定數(shù)據(jù)格式將推理機(jī)需要的數(shù)據(jù)通過(guò)指定通訊協(xié)議傳遞給推理機(jī)。顯然,上述中所說(shuō)的動(dòng)態(tài)聯(lián)接庫(kù)(DLL調(diào)用函數(shù))是關(guān)鍵的一環(huán)。在數(shù)據(jù)引擎的基礎(chǔ)上我們可以編制自己獨(dú)特的通訊接口或是保密的通訊接口。根據(jù)下表所述編制自己的DLL調(diào)用函數(shù)。
動(dòng)態(tài)連接庫(kù)的接口函數(shù)如下:
extern“C”__declspec(dllexport)bool__stdcall CreateContainer();
主要用于初始化動(dòng)態(tài)連接庫(kù)所需的相關(guān)資源。返回值為是否成功的標(biāo)志。
extern“C”__declspec(dllexport)void__stdcall StartData();
主要用于向動(dòng)態(tài)連接庫(kù)發(fā)一個(gè)開(kāi)始收集數(shù)據(jù)的信號(hào)。
extern“C”__declspec(dllexport)void__stdcall StopData();
主要用于向動(dòng)態(tài)連接庫(kù)發(fā)一個(gè)停止收集數(shù)據(jù)的信號(hào)。
extern“C”_declspec(dllexport)char*__stdcall GetData(char*);
這個(gè)函數(shù)最重要,主要用于主程序向DLL取數(shù),其中的參數(shù)是指向DLL傳遞的數(shù)據(jù)點(diǎn)名稱(chēng)列表,形式為:
NAME1,NAME2,NAME3,……,
DLL向主程序返回的則是數(shù)據(jù)列表,形式為:
VALUE1,VALUE2,VALUE3,……,
主程序會(huì)按設(shè)定的一定的時(shí)間間隔調(diào)用這個(gè)函數(shù)來(lái)進(jìn)行取數(shù)。
例如:向DLL傳遞的數(shù)據(jù)點(diǎn)名稱(chēng)列
Tag__No1,Tag__No2,Tag__No3,……,
DLL返回的數(shù)據(jù)列表為:123.46,23.4,34,……,
extern“C”__declspec(dllexport)void__stdcall FreeConiainer();
主要用于釋放動(dòng)態(tài)連接庫(kù)所需的相關(guān)資源。
4.5.3 網(wǎng)絡(luò)化診斷的應(yīng)用
網(wǎng)絡(luò)化遠(yuǎn)程故障診斷的實(shí)現(xiàn),其關(guān)鍵是遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)的傳送、存貯及數(shù)據(jù)交換處理。故障診斷系統(tǒng)遠(yuǎn)離故障設(shè)備現(xiàn)場(chǎng),只要故障現(xiàn)場(chǎng)故障測(cè)試數(shù)據(jù)能即時(shí)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳送到故障診斷系統(tǒng)中,故障診斷系統(tǒng)即能實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化遠(yuǎn)程故障診斷。當(dāng)智能故障診斷中的推理機(jī)進(jìn)行推理時(shí),通過(guò)數(shù)據(jù)引擎向動(dòng)態(tài)連接庫(kù)DLL函數(shù)申請(qǐng)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)是推理時(shí)需要的故障特征參數(shù)變量值。動(dòng)態(tài)連接庫(kù)DLL函數(shù)則通過(guò)網(wǎng)絡(luò)直接從故障現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試采集計(jì)算機(jī)中得到故障信息數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)傳送流程圖如圖4.9 所示。

根據(jù)流程圖可知,從故障測(cè)試數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)引擎,有兩種數(shù)據(jù)處理方式,一種是故障測(cè)試數(shù)據(jù)由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集后,可先進(jìn)行預(yù)處理,將故障信號(hào)數(shù)據(jù)處理為推理機(jī)所需的故障特征數(shù)據(jù),然后發(fā)送出去,動(dòng)態(tài)連接庫(kù)DLL函數(shù)則通過(guò)網(wǎng)絡(luò)接收這些故障特征數(shù)據(jù),同時(shí)對(duì)照推理機(jī)向數(shù)據(jù)引擎申請(qǐng)的故障特征變量,將申請(qǐng)的故障特征變量對(duì)應(yīng)的值找出,按數(shù)據(jù)引擎規(guī)定的格式反送給申請(qǐng)數(shù)據(jù)的推理機(jī)。另一種是故障測(cè)試數(shù)據(jù)由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集后,按一定格式直接發(fā)送出去,動(dòng)態(tài)連接庫(kù)DLL函數(shù)則通過(guò)網(wǎng)絡(luò)接收這些故障信息數(shù)據(jù),然后再進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,將故障信息數(shù)據(jù)處理為推理機(jī)所需的故障特征數(shù)據(jù),同時(shí)對(duì)照推理機(jī)向數(shù)據(jù)引擎申請(qǐng)的故障特征變量,將申請(qǐng)的故障特征變量對(duì)應(yīng)的值找出,再按數(shù)據(jù)引擎規(guī)定的格式反送給申請(qǐng)數(shù)據(jù)的推理機(jī)。
推理機(jī)得到數(shù)據(jù)引擎返回的特征數(shù)據(jù)后,按設(shè)定好的推理規(guī)則,進(jìn)行推理,完成網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程診斷。
4.6 傳動(dòng)裝置網(wǎng)絡(luò)化智能化診斷系統(tǒng)的集成
本文所用的網(wǎng)絡(luò)化、智能化故障診斷系統(tǒng)軟件由兩大部分組成。一部分是故障信號(hào)采集及數(shù)據(jù)預(yù)處理系統(tǒng),另一部分是圖形化的智能診斷推理系統(tǒng),兩部分是相互獨(dú)立的,要實(shí)現(xiàn)故障診斷的網(wǎng)絡(luò)化、智能化,必需將這兩部分集成為一個(gè)整體的系統(tǒng),將數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)傳送及故障智能診斷融合為一個(gè)有機(jī)的整體,同時(shí)又保持這兩部分的相對(duì)獨(dú)立性。集成的目標(biāo)有以下幾個(gè)方面:
1)數(shù)據(jù)采集按原方式采集不變,數(shù)據(jù)的存貯方式不變;
2)方便用戶(hù)進(jìn)行二次開(kāi)發(fā);
3)數(shù)據(jù)傳送可根據(jù)用戶(hù)的要求進(jìn)行選擇;
4)盡量減少用戶(hù)建立故障專(zhuān)家知識(shí)時(shí)的工作量;
5)數(shù)據(jù)處理中應(yīng)考慮使用特定變量名(變量名固定),以減少用戶(hù)編程工作量。
本文中用的集成系統(tǒng),使用的數(shù)據(jù)傳送線(xiàn)路為圖4.8中線(xiàn)路1的方式。
4.6.1故障特征參數(shù)的獲取及傳送
故障診斷中,需要大量的故障特征數(shù)據(jù),對(duì)于不同的故障,所需的故障特征不同,為了使集成后的系統(tǒng)能適用更多的設(shè)備故障診斷當(dāng)中,在進(jìn)行故障特征參數(shù)據(jù)的提取時(shí),應(yīng)盡可能多地考慮各種故障所需的特征參數(shù)。
對(duì)于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障需提取特征參數(shù)有:
l)作為變量提取的頻率特征參數(shù)
1/5倍頻、1/3倍頻、l/4倍頻、l/2倍頻,0.43~0.48倍頻,0.75倍頻,l倍頻、2倍頻、3倍頻、4倍頻、5倍頻、臨界轉(zhuǎn)速,renxuan,每個(gè)頻率值為一個(gè)值給出。其中renxuan作為可變倍頻參數(shù),提取頻率特征參數(shù)時(shí),renxuan變量用戶(hù)可根據(jù)自己的需要來(lái)設(shè)定renxuan的特征頻率值。例如需要嚙合頻率,則renxuan應(yīng)為轉(zhuǎn)頻的齒數(shù)倍。
2)振動(dòng)方向
徑向或軸向??? 用一個(gè)值。
3)振動(dòng)穩(wěn)定性
穩(wěn)定,較穩(wěn)定,突變后穩(wěn)定,不穩(wěn)定,反向移動(dòng),反向跳動(dòng)突變,用一個(gè)值。
4)振動(dòng)軌跡
橢圓,雙環(huán)橢圓,不穩(wěn)定,雙橢圓或不規(guī)則,不規(guī)則擴(kuò)散,紊亂,用一個(gè)值。
5)矢量區(qū)域
不變,矢量起始點(diǎn)大,隨升速繼續(xù)增大,升速時(shí)矢量逐漸增大,穩(wěn)定運(yùn)行后矢量逐漸減小,突變,改變,分別用不同值表示。
6)敏感參數(shù)
振動(dòng)隨轉(zhuǎn)速變化,振動(dòng)隨負(fù)荷變化,振動(dòng)隨油溫變化,振動(dòng)隨流量變化,振動(dòng)隨壓力變化,各用一個(gè)值。
統(tǒng)計(jì)上述六種特征參數(shù)變量,共需21個(gè)變量,按用戶(hù)約定或自行設(shè)定此21個(gè)變量的變量名,并記錄在特征參數(shù)變量表中,以便查詢(xún)。
特征參數(shù)的提取在數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理系統(tǒng)中完成,此系統(tǒng)按設(shè)定的采集時(shí)間,采集一組數(shù)據(jù),處理一組數(shù)據(jù)并發(fā)送一組數(shù)據(jù)。
本文使用的數(shù)據(jù)發(fā)送方式是將特征參數(shù)的變量名與參數(shù)值組成字串,其形式為“D|變量名1=值1,變量名2=值2,……,變量名n=值n ,|^^^^”,采用TCP/IP加技術(shù),建立stocket 連接,將故障特征參數(shù)傳送到服務(wù)器端口上。
4.6.2 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)連接庫(kù)的程序設(shè)計(jì)及與推理平臺(tái)的連接
根據(jù)本文系統(tǒng)集成的要求,動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)連接庫(kù)的程序工作是進(jìn)行數(shù)據(jù)接收、搜索故障智能推理平臺(tái)所需要的特征參數(shù)的值,然后這些特征參數(shù)的值與故障智能推理平臺(tái)對(duì)應(yīng)的變量名組成新的字串,發(fā)送到故障智能推理平臺(tái)接收端上。
該程序應(yīng)嚴(yán)格按4.5.2中所述的格式編寫(xiě)。其中在GetData(char*)函數(shù)塊內(nèi)完成數(shù)據(jù)搜索及數(shù)據(jù)重組工作。程序設(shè)計(jì)時(shí),應(yīng)選擇優(yōu)化的搜索方法,以減少搜索時(shí)間。
智能診斷推理平臺(tái),在進(jìn)行故障診斷的推理時(shí),采用定時(shí)的方式向動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)連接庫(kù)申請(qǐng)故障特征數(shù)據(jù),其時(shí)間的設(shè)定可以根據(jù)用戶(hù)的需求設(shè)定,一般應(yīng)考慮數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理所需的時(shí)間來(lái)設(shè)定申請(qǐng)數(shù)據(jù)的時(shí)間,否則,申請(qǐng)到的數(shù)據(jù)可能是與上次相同的數(shù)據(jù)。但也不能把時(shí)間設(shè)定的過(guò)長(zhǎng),這樣當(dāng)數(shù)據(jù)端口堆棧過(guò)多時(shí),新數(shù)據(jù)換掉舊數(shù)據(jù),出現(xiàn)診斷數(shù)據(jù)漏診的現(xiàn)象。
智能診斷推理平臺(tái)向動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)連接庫(kù)申請(qǐng)的故障特征數(shù)據(jù)必須是采集預(yù)處理系統(tǒng)故障特征參數(shù)中有的數(shù)據(jù),如果沒(méi)有,則動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)連接庫(kù)搜索不到該數(shù)據(jù),返回的數(shù)據(jù)不足,則沒(méi)有診斷結(jié)果。如果故障推理所申請(qǐng)的故障特征數(shù)據(jù)在采集預(yù)處理系統(tǒng)故障特征參數(shù)中沒(méi)有,而且是必須的數(shù)據(jù),則應(yīng)在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)連接庫(kù)中的GetData(char*)函數(shù)塊內(nèi)進(jìn)行處理,得到故障推理所需要的數(shù)據(jù)。
4.6.3 診斷結(jié)果輸出平臺(tái)的設(shè)計(jì)
本文使用的智能故障診斷系統(tǒng),在診斷推理的同時(shí),將診斷結(jié)果發(fā)送到本機(jī)的Stocket端口上,端口數(shù)為2049,數(shù)據(jù)格式如下:
l)在建立Stocket連接時(shí),傳送故障名和專(zhuān)家建議:
D|故障名1:專(zhuān)家建議1,故障名2:專(zhuān)家建議2,……,故障名n:專(zhuān)家建議n,^^^^
2)診斷結(jié)果輸出:
R|Result1,Result2,……,Resultu,|^^^^
根據(jù)給出的數(shù)據(jù)端口及數(shù)據(jù)格式,即可按用戶(hù)的要求設(shè)計(jì)診斷結(jié)果輸出平臺(tái)。診斷結(jié)果應(yīng)給出診斷故障的名稱(chēng)、故障發(fā)生的部位,故障發(fā)生的時(shí)間及程度。對(duì)于不同的故障,提示故障發(fā)生的可能原因,給出相應(yīng)的專(zhuān)家建議或維修方法等。圖4.10為本文集成系統(tǒng)的診斷結(jié)果輸出用戶(hù)界面。圖4.11為本文集成系統(tǒng)的專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)建立及診斷推理平臺(tái)。

4.7 本章小結(jié)
本章在闡述了故障診斷的方法的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)介紹的本文所使用的故障智能診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想及組成,分析了智能診斷系統(tǒng)的組合推理原則和遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)診斷數(shù)據(jù)的傳遞原則,指出了本文智能診斷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)通訊接口程序的設(shè)計(jì)方法和通用的動(dòng)態(tài)連接庫(kù)接口程序。在此基礎(chǔ)上,分析了網(wǎng)絡(luò)化、智能化診斷系統(tǒng)的集成方法及相應(yīng)的程序設(shè)計(jì)方法,并對(duì)本文使用的智能診斷系統(tǒng)進(jìn)行了集成。

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