基于Petri网的液压马达故障诊断

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1、·机械研究与应用·2013年第5期(第26卷，总第127期)应用与试验基于Petri网的液压马达故障诊断文斌(浙江同济科技职业学院，浙江杭州311231)摘要：针对液压马达故障诊断中特征提取的瓶颈问题，提出一种基于Petri网的液压马达故障诊断方法。以叶片式液压马达为例，分析液压马达常见的故障及原因，利用Petri网的知识表示方法提取故障征兆和故障原因，建立基于petri网的液压马达故障诊断模型，经过Petri推理，结果表明该方法是有效的。关键词：液压马达；故障诊断；诊断模型；Petri网中图分类号：TH123文献标志码：A文章编号：100

2、7—4414(2013)05—0073—02FaultDiagnosisofHydraulicMotorBasedonPetriNetWENBin(ZhefiangTongfiVocationalCollegeofScienceandTechnology，HangzhouZhejiang311231，China)Abstract：Asthehydraulicmotorhastheproblemoffeatureextraction．afaultdiagnosismethodofhydraulicmotorbasedonPetrinetisp

3、roposed．Inthismethod，thecommonfaultsandreasonsofhydraulicmotorisanalyzed，thefaultsymptomandreasonisextractedbyusingtheknowledgerepresentationmethodofPetrinet，andthefaultdiagnosismodelofhydraulicmotorbasedonPNisconstructed．ThroughPetrireasoning，theresultSHOWSthattheproposed

4、methodiseffective．Keywords：hydraulicmotor；faultdiagnosis；diagnosismodel；Petrinet1引言系统中同时发生、次序发生的各种动态活动。液压系统广泛用于现代化的机械设备中，具有良一个Petri网可以由1个三元组表示：好的控制性和工艺适应性。液压设备的结构越复杂、N=(P，71；)自动化程度越高，发生故障的可能性越大，对生产造其中：成的危害也越大。如何快速准确诊断液压设备的故PU≠障，成为制约生产的关键因素¨。PnT=目前液压设备的故障诊断方法主要有：专家系F∈PXTUT×

5、P统、神经网络、灰色理论等方法。由于Petri网能够dom(F)cod(F)=PUT图形化地表达系统的模型，且能实现知识推理，同时式中：P为Ⅳ的库所(place)集；T为变迁(transition)具有类似神经网络的自我学习能力，近几年得到了较集；F为流关系(flowrelation)；表示空集；“X”号表大的发展。其更能适应液压设备故障突发性、多样示两集合的笛卡儿乘积运算。性、复杂性的特点，具有广阔的应用前景。令X=PuT叫做Ⅳ的元素集。dom(F)是F所笔者提出了一种基于petri网的液压马达故障诊含有序偶的第1个元素所成的集合；cod

6、(F)是F所断方法，进行故障元件的建模。由于Petri网模型具含有序偶第2个元素的集合，即有快速准确、适应性强、稳定性好的特点，系统构建相dom(F)={ljY：(，Y)∈F}对简便，容错能力较强，能够适应大规模液压系统中cod(F)={YIj：(，Y)∈F}更加复杂的故障情形。网的图形表示是用“d”表示库所，用“l'’表示变2Petri网理论基础J迁，用从节点到Y的有向弧(箭头)表示有序偶(，2．1Petri的定义Y)。如果有向弧是从库所到变迁，则称库所是输入Petri网起源于1962年CarlAdamPetri(德国)的库所，变迁是库所

7、的输出变迁；反之，如果有向弧是从博士论文，Petri网是一种可用图形表示的组合模型，变迁到库所，则称库所是变迁的输出库所，变迁是库同时又是严格定义的数学对象，借助于数学开发的所的输入变迁。Petri网分析方法和技术既可以用于静态结构分析，2．2Petri的矩阵描述又可用于动态行为分析。它以网理论为基础描述系Petri网基本矩阵一般包括关联矩阵C、网络标统中离散事件之间的逻辑关系，以代数矩阵运算演绎识向量和点火序列等。关联矩阵C用于描述收稿日期：2013—08—02作者简介：文斌(1979一)，男，湖南永州人，讲师，主要从事液压技术方面的研究

8、与教学工作。·73·应用与试验2013年第5期(第26卷，总第127期)·机械研究与应用·Petri网的拓扑结构，是一个IP1行、ll列的矩阵(表示油的粘度过大；P表示液压泵轴向