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剪板机故障模糊诊断方法

发布时间:2018-6-4
  模糊诊断方法是一种基于知识的智能诊断方法,它利用模糊逻辑来描述剪板机故障原因与故障现象之间的模糊关系,通过隶属度函数和模糊关系方程解决故障原因与状态识别问题。在故障与征兆之间的关系很难用精确的数学模型表示的情况下,故障诊断的机理非常适合用模糊规则来描述,而模糊集合、模糊运算、模糊逻辑系统对模糊信息具有强大的处理能力,使之成为故障诊断的一种有力工具。
  1.模糊关系矩阵
  在一个剪板机故障诊断系统中,所有可能的故障原因可以用一个集合来表示为故障原因种类的总数。
  由上面这些故障原因引起的各种故障征兆也定义为一个集合为故障征兆种类的总数。
  根据模糊集合理论,故障原因的模糊集合与它们的各种剪板机故障征兆的模糊集合之间存在一定的逻辑关系:
  矩阵R表示剪板机故障原因和剪板机故障征兆之间的因果关系,矩阵元素%代表第i个剪板机故障征兆对第歹个故障原因Yj的隶属度。第J个剪板机故障原因引起第i个故障征兆的可能性越大,隶属度的值就越大。取值原则见表1。
  表1隶属度取值原则

1个故障原因引起第1个故障征兆的可能性

取值范围

不可能引起

  不太可能引起

可能引起

很可能引起

非常可能引起

必然引起

0

00.2

0.20.5

0.50.8

0.81

1

  2.模糊诊断原则
  建立模糊关系矩阵R后,根据检测到的故障征兆可识别其对应的故障原因。这一过程被称为“反模糊化”或“解模糊判决”。常用的模糊诊断原则有以下几个。
  1)最大隶属原则
  隶属度向量中最大的项确定为引起剪板机故障的原因,该方法简单直接,计算机实现实时性好。但在隶属度数值差距较小的情况下,可能会造成误判。此外,该方法体现不出其他隶属度较小的因素对剪板机故障诊断的作用。
  2)择近原则
  择近原则应用于群体模型。一般情况下,剪板机产品故障诊断通常属于针对个体的识别。
  3)阀值原则
  为了描述模糊集和普通集的相互转换,引入一个置信水平或称阈值。一般根据数理统计或经验,设定一个置信水平(或阀值向量),则做出拒识的判定,说明提供的剪板机故障征兆信息不足,应补足信息后重新诊断,则认为诊断可行。
  在应用中可将最大隶属原则与阈值原则结合使用,按最大隶属原则判定。

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