基于FMAGDM理論的復(fù)雜設(shè)備故障診斷不確定推理方法研究.pdf

1、復(fù)雜設(shè)備故障診斷技術(shù)對(duì)確保設(shè)備的可靠、高效率運(yùn)行具有重要意義。而基于知識(shí)的推理式診斷在故障診斷領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，目前使用最廣泛的是基于故障樹(shù)的產(chǎn)生式規(guī)則推理。但是，復(fù)雜設(shè)備往往具有復(fù)雜的功能關(guān)系，設(shè)備部件、元器件之間具有錯(cuò)綜復(fù)雜的故障嵌套，很難有效地創(chuàng)建基于元器件層次分解的診斷樹(shù)。因此本文提出使用事例推理（Case-based Reasoning）與規(guī)則推理（Rule-based Reasoning）相結(jié)合的按故障類(lèi)別分層級(jí)的混和診斷推

2、理（Hybrid Reasoning）策略。
　　在基于規(guī)則的推理時(shí)，為了消解匹配沖突，普遍采用的方法是基于前提的加權(quán)排序匹配法，此方法的缺點(diǎn)是對(duì)推理過(guò)程中的不確定性考慮不足，沒(méi)有有效處理現(xiàn)實(shí)中存在的諸多不確定性因素的綜合影響。本文引入規(guī)則優(yōu)先權(quán)因子（Priority Factor），從而按照各個(gè)規(guī)則的優(yōu)先權(quán)決定搜索匹配的順序。而優(yōu)先權(quán)因子的確定方法，是提高搜索效率及診斷結(jié)果可信度的關(guān)鍵。
　　由于前提和規(guī)則的不確定性因素，

3、所以推理診斷過(guò)程實(shí)際上是一個(gè)不確定的推理過(guò)程。很多時(shí)候?qū)收犀F(xiàn)象及診斷過(guò)程的表述是不精確的，會(huì)用到諸如“故障概率高”、“匹配時(shí)間長(zhǎng)”這樣的模糊量或語(yǔ)言，這也是不確定性的一種表現(xiàn)。
　　本文針對(duì)復(fù)雜儀器設(shè)備故障診斷的推理策略，圍繞規(guī)則優(yōu)先權(quán)排序的確定及推理過(guò)程的不確定性進(jìn)行了方法理論上的研究，研究成果主要體現(xiàn)在如下幾個(gè)方面：
　　1.對(duì)復(fù)雜設(shè)備的故障診斷理論進(jìn)行了深入研究，提出了基于故障類(lèi)別的分層級(jí)混合推理診斷及不確定性推理策

4、略。這樣的推理策略基于能夠提供的故障特征信息，以及所有故障之間的關(guān)系，而不用考慮設(shè)備元器件之間的位置關(guān)系與功能關(guān)系，因而尤其適合復(fù)雜設(shè)備的故障診斷。其基本思想是，根據(jù)所能提供的故障特征、故障類(lèi)別，以及它們之間的關(guān)系，把診斷推理流程分成多個(gè)層級(jí)，每一個(gè)層級(jí)都包含多個(gè)故障類(lèi)別。不同層級(jí)的每個(gè)故障類(lèi)別都具有一組診斷規(guī)則，而每組規(guī)則按照檢索優(yōu)先權(quán)排序來(lái)決定檢索的順序，并且每次推理的結(jié)論可信度由不確定性傳遞算法計(jì)算得到。
　　2.研究了基于

5、事例推理和規(guī)則推理的混合推理模型，分析了不確定性推理的相關(guān)理論，提出了復(fù)雜設(shè)備故障診斷混合推理的具體實(shí)現(xiàn)方法。把不確定性問(wèn)題由證據(jù)與規(guī)則的不確定性擴(kuò)展到規(guī)則優(yōu)先權(quán)的不確定性，使得決策與推理的過(guò)程更加滿足復(fù)雜設(shè)備故障診斷的特征。研究了采用模糊集（Fuzyy Sets）來(lái)刻畫(huà)規(guī)則及推理過(guò)程中的模糊量或語(yǔ)言的方法。領(lǐng)域?qū)＜覟槊恳粋€(gè)規(guī)則給出的主觀評(píng)價(jià)都是像“可信度高”、“發(fā)生概率低”這樣的模糊量或術(shù)語(yǔ)，為了更好地量化、處理這樣的情況，采用了模糊

6、數(shù)（Fuzzy Number）的運(yùn)算法則和處理方法。
　　3.針對(duì)優(yōu)先權(quán)因子的確定，引入了模糊多屬性群決策決方法。簡(jiǎn)單的規(guī)則優(yōu)先權(quán)確定方法是直接由規(guī)則可信度決定其優(yōu)先權(quán)，但顯然規(guī)則可信度并不是決定優(yōu)先權(quán)的唯一因素。為了獲得更好的診斷效率，像規(guī)則前提可信度、前提權(quán)重，甚至規(guī)則本身的權(quán)重等都應(yīng)該被考慮。因此，提出采用規(guī)則可信度、前提可信度、前提權(quán)重等相結(jié)合決定規(guī)則優(yōu)先權(quán)排序的思路。并且考慮到不同診斷專(zhuān)家的主觀因素，研究了采用模糊多屬性