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基于灰色理论的复杂系统多故障模糊诊断

张弢 王金波 张涛 王建敏

张弢, 王金波, 张涛, 等 . 基于灰色理论的复杂系统多故障模糊诊断[J]. 北京航空航天大学学报, 2017, 43(9): 1832-1840. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0703
引用本文: 张弢, 王金波, 张涛, 等 . 基于灰色理论的复杂系统多故障模糊诊断[J]. 北京航空航天大学学报, 2017, 43(9): 1832-1840. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0703
ZHANG Tao, WANG Jinbo, ZHANG Tao, et al. Multi-fault fuzzy diagnosis for complicated system based on grey theory[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2017, 43(9): 1832-1840. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0703(in Chinese)
Citation: ZHANG Tao, WANG Jinbo, ZHANG Tao, et al. Multi-fault fuzzy diagnosis for complicated system based on grey theory[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2017, 43(9): 1832-1840. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0703(in Chinese)

基于灰色理论的复杂系统多故障模糊诊断

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0703
基金项目: 

国家科技重大专项 Y3140731RN

详细信息
    作者简介:

    张弢  男, 博士研究生, 助理研究员; 主要研究方向:测试系统设计与故障诊断、软件评测

    王金波  男, 博士, 副研究员; 主要研究方向:高可靠软件评测、测试系统设计

    张涛  男, 博士, 研究员, 博士生导师; 主要研究方向:航天应用系统总体设计

    王建敏  男, 博士, 助理研究员; 主要研究方向:自动控制技术、系统测试、软件评测

    通讯作者:

    张弢, E-mail:ztao@csu.ac.cn

  • 中图分类号: V557+.2;TP206.3

Multi-fault fuzzy diagnosis for complicated system based on grey theory

Funds: 

National Science and Technology Major Project Y3140731RN

More Information
  • 摘要:

    航天、核电等复杂系统源发故障概率通常难于获取,由此导致基于最大后验概率准则的诊断方法失效。针对上述问题,从测试可靠性先验概率入手,提出了一种基于相关矩阵和灰色系统理论的故障诊断方法,通过对系统建立故障-测试相关矩阵,生成有排序的测试报警概率矩阵,并利用灰色关联度衡量测试结果向量与故障特征向量的接近度,实现了对多发故障的模糊诊断。实验结果表明,该方法在诊断指标权重调整、诊断精细度、重点关注故障检出等方面优势明显,诊断结论正确率满足实用需求。

     

  • 图 1  示例系统有向信息流图

    Figure 1.  Directed information flow for sample system

    图 2  多故障模糊诊断的实施流程

    Figure 2.  Implementation process of multi-fault fuzzy diagnosis

    图 3  不同ε取值情况下故障状态5的灰色关联度

    Figure 3.  Grey correlation degrees of fault state 5 at different ε values

    图 4  表 5中故障状态的SCR取值

    Figure 4.  SCR values of fault states in Table 5

    表  1  示例系统的DFT矩阵

    Table  1.   DFT matrix for sample system

    故障节点 测试/报警节点号
    1/5 2/10 3/11 4/12 5/14
    1 1 0 0 0 1
    2 1 1 0 0 1
    3 0 1 1 1 1
    4 0 0 1 1 1
    5 1 0 0 0 1
    6 0 1 0 0 1
    7 0 1 1 1 1
    8 0 0 0 1 0
    9 0 0 0 0 1
    10 0 1 0 0 1
    11 0 0 1 0 1
    12 0 0 0 1 0
    13 0 0 0 0 1
    14 0 0 0 0 1
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    表  2  示例系统的PAL矩阵

    Table  2.   PAL matrix of sample system

    故障节点 测试/报警节点号
    1/5 2/10 3/11 4/12 5/14
    1 FDR11 FAR32 FAR33 FAR34 FDR15
    2 FDR21 FDR22 FAR33 FAR34 FDR25
    3 FAR31 FDR32 FDR33 FDR34 FDR35
    4 FAR31 FAR32 FDR43 FDR44 FDR45
    5 FDR51 FAR32 FAR33 FAR34 FDR55
    6 FAR31 FDR62 FAR33 FAR34 FDR65
    7 FAR31 FDR72 FDR73 FDR74 FDR75
    8 FAR31 FAR32 FAR33 FDR84 FAR35
    9 FAR31 FAR32 FAR33 FAR34 FDR95
    10 FAR31 FDR10, 2 FAR33 FAR34 FDR10, 5
    11 FAR31 FAR32 FDR11, 3 FAR34 FDR11, 5
    12 FAR31 FAR32 FAR33 FDR12, 4 FAR35
    13 FAR31 FAR32 FAR33 FAR34 FDR13, 5
    14 FAR31 FAR32 FAR33 FAR34 FDR14, 5
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    表  3  示例系统的PEX矩阵

    Table  3.   PEX matrix of sample system

    故障节点 测试/报警节点号
    1/5 2/10 3/11 4/12 5/14
    1 FDR11 FAR32 FAR33 FAR34 FDR15
    1, 2 FDR11 FDR22 FAR33 FAR34 FDR15
    1, 3 FDR11 FDR32 FDR33 FDR34 FDR15
    1, 14 FDR11 FAR32 FAR33 FAR34 FDR15
    2 FDR21 FDR22 FAR33 FAR34 FDR25
    2, 3 FDR21 FDR22 FDR33 FDR34 FDR25
    2, 14 FDR21 FDR22 FAR33 FAR34 FDR25
    13 FAR31 FAR32 FAR33 FAR34 FDR13, 5
    13, 14 FAR31 FAR32 FAR33 FAR34 FDR13, 5
    14 FAR31 FAR32 FAR33 FAR34 FDR14, 5
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    表  4  阿波罗飞船发射前系统状态DFT矩阵

    Table  4.   System state matrix DFT before launch of Apollo spacecraft

    故障节点 测试节点
    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
    1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0
    2 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0
    3 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1
    4 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1
    5 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0
    6 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1
    7 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1
    8 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0
    9 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1
    10 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0
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    表  5  理想输入条件下的诊断结果

    Table  5.   Diagnosis results under ideal input condition

    故障状态 报警传感器 文献[8]方法诊断结论 本文方法诊断结论
    输出排序 故障序号 诊断判据 判据结果 输出排序 故障序号 诊断判据 判据结果
    1 4, 8, 10, 11, 12, 13 最可能 1 相似度 0.996 3 最可能 1 接近度 0.933 3
    次可能 1, 2 相似度 0.906 9 次可能 1, 2 接近度 0.805 3
    第三可能 1, 7 相似度 0.906 9 第三可能 1, 6 接近度 0.762 6
    3 5, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 15 最可能 3 相似度 0.997 8 最可能 3 接近度 0.911 1
    次可能 2, 3 相似度 0.946 1 次可能 2, 3 接近度 0.825 7
    第三可能 3, 4 相似度 0.946 1 第三可能 3, 4 接近度 0.825 7
    5 2, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 13, 14 最可能 5 相似度 0.998 3 最可能 5 接近度 0.900 0
    次可能 4, 5 相似度 0.973 2 次可能 4, 5 接近度 0.857 3
    第三可能 1, 5 相似度 0.951 4 第三可能 1, 5 接近度 0.814 6
    7 1, 4, 5, 8, 11, 13, 15 最可能 7 相似度 0.997 2 最可能 7 接近度 1.000 0
    次可能 1, 7 相似度 0.939 5 次可能 1, 7 接近度 0.997 1
    第三可能 7, 9 相似度 0.939 5 第三可能 7, 9 接近度 0.997 1
    9 1, 4, 5, 12, 14, 15 最可能 9 相似度 0.996 3 最可能 9 接近度 1.000 0
    次可能 2, 9 相似度 0.931 1 次可能 2, 9 接近度 0.997 1
    第三可能 4, 9 相似度 0.906 9 第三可能 4, 9 接近度 0.995 7
    2, 4 2, 3, 5, 6, 7, 11, 12, 14, 15 最可能 2, 4 相似度 0.998 3 最可能 2, 4 接近度 0.900 0
    次可能 3, 8 相似度 0.932 5 次可能 2, 3 接近度 0.781 4
    第三可能 2, 3 相似度 0.925 8 第三可能 3, 4 接近度 0.781 4
    4, 6 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15 最可能 4, 6 相似度 0.999 4 最可能 4, 6 接近度 0.866 7
    次可能 5, 6 相似度 0.999 4 次可能 5, 6 接近度 0.866 7
    第三可能 3, 5 相似度 0.980 0 第三可能 3, 5 接近度 0.824 0
    6, 8 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 最可能 6, 8 相似度 1.000 0 最可能 6, 8 接近度 1.000 0
    次可能 3, 10 相似度 0.986 3 次可能 3, 10 接近度 0.998 6
    第三可能 6, 10 相似度 0.986 3 第三可能 6, 10 接近度 0.998 6
    8, 10 1, 2, 3, 4, 6, 7, 9, 10, 11, 13, 14 最可能 8, 10 相似度 0.999 1 最可能 8, 10 接近度 1.000 0
    次可能 5, 8 相似度 0.978 1 次可能 5, 8 接近度 0.998 6
    第三可能 5, 10 相似度 0.978 1 第三可能 5, 10 接近度 0.998 6
    1, 10 1, 2, 3, 4, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 14 最可能 1, 10 相似度 0.999 1 最可能 1, 10 接近度 1.000 0
    次可能 1, 8 相似度 0.959 6 次可能 1, 8 接近度 0.997 1
    第三可能 6, 10 相似度 0.943 0 第三可能 2, 10 接近度 0.995 7
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    表  6  故障组合(1, 10) 的接近度量值与候选诊断结论示例

    Table  6.   Example of approximate measurement value and candidate diagnosis result of fault combination (1, 10)

    接近度量值 候选诊断结论(疑似故障/故障组合)
    0.995 7 2, 10 5, 8 5, 10 6, 10 10
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-09-02
  • 录用日期:  2016-10-14
  • 刊出日期:  2017-09-20

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