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1、—26—阀门2007年第5期文章编号:100225855(2007)0520026202模糊数学在阀门故障诊断中的应用杨贵,李仁旺,颜忠仔,张鹏举(浙江理工大学机械与自动控制学院,浙江杭州310018)摘要针对阀门故障诊断的复杂性和模糊性,运用模糊数学对阀门的故障症状和故障原因的关系进行了分析,得到模糊关系矩阵,建立了阀门故障诊断的模糊数学模型。通过安全阀的故障诊断实例,验证了模型的可行性和实用性。关键词模糊数学;故障诊断;阀门中图分类号:TP15文献标识码:AApplicationoffuzzymathem
2、aticstovalvefaultdiagnosisYANGGui,LIRen2wang,YANZhong2zi,ZHANGPeng2ju(ZhejiangUniversityofScienceandTechnology,HangZhou310018,China)Abstract:Thecomplexityandindeterminacyareexistedinfaultdiagnosisofvalve.Sothispaperpro2posedtodiagnosethevalve’sfaultinthethe
3、oryoffuzzymathematics.First,thefaultsymptomandthefaultsourcewereanalyzedinfuzzymathematics.Thenthefuzzyrelationmatrixwasobtainedbyanalyzingtherelationshipbetweenthefaultsymptomandthefaultsource.Thefaultdiagnosismodelofvalvewasbuild.Atlast,thepracticabilitya
4、ndvalidityofthemodelsareverifiedbythefaultdiag2nosisofsafevalve.Keywords:fuzzymathematics;faultdiagnosis;valve1概述的结论是某零部件是否存在故障,一般用逻辑代数阀门广泛应用于工业容器和管道系统中,阀门就可表示。如当表示“零件u有故障”时,可用R工作可靠性不仅关系到企业的生产,还涉及到设备={1}表示,表示“零件u完好”时,可用R=和人身安全,因此,阀门故障诊断和预测显得尤为{0}。但表示“零件u有轻微
5、/一般/严重/相当严重重要。然而,阀门除了本体外,还有复杂的控制部故障”时,无准确的表示方式。为了解决这个问分和执行器,其故障原因和症状间很多时候不是一题,模糊数学引入隶属函数μA(u)进行描述,一对应的,因而呈现出复杂的关系,从而导致诊断且有0≤μA(u)≤1。因此对“零件u有轻微/一的决策出现多义性。并且,在状态监测中,设备状般/严重/相当严重故障”的模糊数学集合表示为态从正常到不正常都有一个渐变过程,这时由于征A={μ1,μ2,μ3,μ4}。对每一隶属函数赋值μ1兆的非典型表现也会出现判断的多交性〔2〕
6、。这种(轻微)=012,μ2(一般)=014,μ3(严重)=故障诊断的模糊性,以往主要依靠经验解决。随着017,μ4(相当严重)=1。模糊数学的产生和发展,使得计算机处理模糊信息212故障诊断的模糊关系成为可能〔1〕。利用模糊数学的理论基础,对故障设故障检测状态集合U={u1,u2,u3,⋯,诊断的模糊事物进行推理、判断并作出决策,在阀un-1,un},故障原因集合V={v1,v2,v3,⋯,门智能诊断和故障预测方面有着重要意义。vm-1,vm},则U×V的一个模糊子集R就是从U到2模糊数学模型V的模糊关系。
7、它表示检测状态到故障原因的一种211隶属函数模糊映射关系。R的隶属函数μR(u,v)用n×m阶在传统的故障诊断中,对应于故障症状,做出矩阵表示,即基金项目:国家自然科学基金资助项目(50675208);浙江省自然科学基金资助项目(Y605187)。作者简介:杨贵(1982-),男,四川隆昌人,硕士研究生,主要从事先进制造技术等研究。2007年第5期阀门—27—R1R———模糊关系矩阵R2.———模糊算子R==(rij)n(1)⋯表1故障状态描述Rn故障症状表述相当明显很明显明显有点迹向不明显其中rij=R(u
8、,v)∈[0,1],即是检测状故障隶属度10180150120态量化后对故障原因的相关程度。rij的确定需要考对U=[u1,u2,u3,⋯,un-1,un]归一化处理,虑很多因素,应尽量多的收集相的信息,以反映故得到A=[a1,a2,⋯,an],障现象和故障原因间的关系。隶属度rij一般采用1专家打分法、模糊统计法和二元对比排序法确定。ai=n∑uj(4)(1)专家打分法对应于故障症状,由专家进在应
