機(jī)械論文發(fā)表機(jī)械故障診斷中的誤診斷與信息處

　　機(jī)械狀態(tài)有可能會(huì)出現(xiàn)誤診的時(shí)候，這是對機(jī)械狀態(tài)的歪曲反映，造成這種誤診斷的原因有很多方面，有可能是診斷數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，也有可能是診斷依據(jù)不可靠，推理不合理等等原因。所以說機(jī)械狀態(tài)信息是至關(guān)重要的，研究信息特性可以有效提高故障診斷的準(zhǔn)確率和可靠性，針對獲取的故障信息具有不確定性，這篇論文提出了用粗集理淪處理診斷中的不確性的數(shù)學(xué)方法理論。

　　關(guān)鍵詞:機(jī)械論文發(fā)表,故障診斷,誤診斷,信息不可靠,研究

　　機(jī)械故障診斷的發(fā)展歷程中，故障確診率的提高一直是研究的熱點(diǎn)，故障的誤診卻沒有引起人們足夠的重視。為了系統(tǒng)地闡述機(jī)械故障診斷中的誤診問題，給出了誤診的含義及分類;按照機(jī)械故障診斷推理過程的環(huán)節(jié)，詳細(xì)分析了誤診產(chǎn)生的機(jī)理和具體的原因，針對這些誤診的潛在原因，提出了減少誤診的方法和措施。

　　提高機(jī)械故障診斷的可靠性，降低誤診率，在保證診斷數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無誤的同時(shí)，必須使診斷系統(tǒng)合理，同時(shí)具有開放性和可擴(kuò)充性，使診斷知識(shí)不斷得到豐富和充實(shí)。

　　1機(jī)械誤診斷的原因

　　從診斷的結(jié)果與診斷對象客觀存在的差異來看，故障診斷的結(jié)論可分為確診、誤診和漏診，確診即為對診斷對象的故障判斷是準(zhǔn)確無誤的。漏診則是對故障的遺漏。而誤診，顧名思義，就是錯(cuò)誤的診斷，也可稱之為誤判。漏診實(shí)質(zhì)上也可歸為對設(shè)備的誤診。

　　1.1故障的復(fù)雜性

　　在故障診斷過程中，診斷對象的故障過程是復(fù)雜多變的，在故障發(fā)展過程中，由于引起故障的因素在性質(zhì)、特點(diǎn)及作用方式上是不同的，機(jī)械功能狀況和所受損害的具體情況也不同，使得故障征兆和演變具有不同形式，診斷中往往難以迅速準(zhǔn)確地認(rèn)識(shí)故障的性質(zhì)，導(dǎo)致誤診，具體表現(xiàn)在以下幾方面:

　　(1)故障的發(fā)展過程中，一種故障可能表現(xiàn)出多種不同故障征兆。如液壓系統(tǒng)故障診斷中，電磁換向閥故障可能導(dǎo)致系統(tǒng)壓力、流量不滿足要求，脈動(dòng)可能加劇，還可能導(dǎo)致系統(tǒng)工作溫度升高等。而對不同診斷對象，即使是同一種機(jī)械，對同一種故障的反應(yīng)也是有差異的。一個(gè)對象的反應(yīng)可能快，另一個(gè)對象反應(yīng)可能慢，一個(gè)對象的某征兆對某故障反應(yīng)可能劇烈，而另一個(gè)對象反應(yīng)可能較平穩(wěn)等。

　　(2)不同故障在發(fā)展過程中，可能出現(xiàn)相似的征兆，同種征兆可能對應(yīng)多種故障形式。如回轉(zhuǎn)機(jī)械中，各種故障的發(fā)生，往往都伴隨著振動(dòng)的加劇，而且在頻域分析時(shí)，在相同倍頻上，不同故障可能會(huì)有相似的表現(xiàn)形式。這種故障征兆的相似性，使我們在故障診斷中容易產(chǎn)生混淆。

　　(3)在很多情況下，隨著故障的發(fā)展，還可能引起繼發(fā)性故障，這種繼發(fā)性故障可能會(huì)掩蓋原來的故障，或原來的故障掩蓋繼發(fā)性故障，這都將造成故障診斷的困難。如液壓系統(tǒng)中，由于某種原因引起油液污染程度增加，這可能引起液壓泵運(yùn)動(dòng)副的嚴(yán)重磨損，磨損的顆粒混人油液中，進(jìn)一步加劇油液污染，液壓泵磨損將引起液壓系統(tǒng)失效，泵的失效是油液污染這種原發(fā)性故障所引起的，而原發(fā)性故障和泵磨損這種繼發(fā)性故障混在一起，相互促進(jìn)，造成惡性循環(huán)，這增加了查找原發(fā)性故障的難度。

　　為克服故障征兆的復(fù)雜性給故障診斷帶來的困難，必須開闊思路，不拘泥于典型故障一征兆的狹窄思路，從系統(tǒng)角度出發(fā)，進(jìn)行由環(huán)境到機(jī)械，由局部到整體，由階段到過程的具體分析，將征兆、原因、故障機(jī)理有機(jī)結(jié)合起來加以研究，減少誤診率。

　　1. 2診斷知識(shí)的不確定性

　　各種機(jī)械設(shè)備，由于復(fù)雜程度不同，工作環(huán)境各異，使我們獲得的有關(guān)故障的知識(shí)往往有不確定和不完善的一面。一般來說，我們不能等待某種故障完全發(fā)生后再得出結(jié)論，而必須實(shí)施早期診斷，及時(shí)采取措施避免故障的進(jìn)一步發(fā)展，這樣，我們必須依據(jù)故障的部分征兆或無任何征兆情況下作出診斷，這不可避免地帶來誤診。

　　由于故障診斷資料不足，對故障的認(rèn)識(shí)受到較大限制，給明確診斷帶來困難，有時(shí)不能將其有類似征兆的故障完全排除，有時(shí)所懷疑的故障的一般規(guī)律與故障征兆不完全相符，另外排除了一種故障的可能，又缺乏對某種故障作出識(shí)別的足夠依據(jù)，因此故障診斷的推理過程往往也是模糊的，具有一定程度的不確定性。

　　針對這種情況，充分研究故障診斷對象，建立合理的模糊知識(shí)體和模糊推理機(jī)，利用現(xiàn)代人工智能原理實(shí)施診斷更符合故障診斷的性質(zhì)，將提高診斷的可靠性。

　　1. 3理論的相對性

　　任何理論與實(shí)際的故障過程相比，總有局限性，機(jī)械設(shè)備作為一個(gè)與環(huán)境和人共同組成的有機(jī)體，是有差異的，理論只能大體概括故障診斷實(shí)踐中的具體情況，同時(shí)，理論又受到一定科學(xué)技術(shù)條件的限制，還存在尚待認(rèn)知的領(lǐng)域。

　　理論與具體故障相比，總是有一定距離的。以故障診斷的標(biāo)準(zhǔn)來說，它是以典型征兆為基礎(chǔ)而總結(jié)制定的，不太典型的故障，就未必都與診斷標(biāo)準(zhǔn)相符合，若將診斷標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)作教條而一成不變，難免造成誤診。

　　總之，我們所研制的診斷系統(tǒng)，應(yīng)具有開放性和可擴(kuò)充性，使系統(tǒng)具有不斷完善的能力，這是降低誤診率的重要途徑。

　　1. 4診斷實(shí)踐的局限性

　　故障診斷的實(shí)踐是機(jī)械故障診斷學(xué)形成發(fā)展的基礎(chǔ)，對故障現(xiàn)象進(jìn)行試驗(yàn)研究，雖然也是獲取相關(guān)知識(shí)的重要途徑，但由于試驗(yàn)與機(jī)械系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行情況、工作環(huán)境是有差異的，所得出的結(jié)論必然存在一定的局限性，作為實(shí)施故障診斷的主體—人，對機(jī)械系統(tǒng)的了解程度及故障診斷的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)不同，得出的結(jié)論也有差異，如觀察1幅機(jī)械圖象，1個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的人，頭腦中積累了大量故障知識(shí)，往往能較準(zhǔn)確地從中把握機(jī)械運(yùn)行狀況，作出合理診斷結(jié)論，尤其是對早期故障和不典型故障的診斷更是如此。因此，必須加強(qiáng)診斷的實(shí)踐環(huán)節(jié)，從實(shí)踐中抽取有用的知識(shí)去擴(kuò)充和豐富我們的診斷系統(tǒng)。

　　1. 5獲取數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確性

　　在實(shí)施故障診斷過程中，首先應(yīng)獲取機(jī)械系統(tǒng)運(yùn)行的有關(guān)數(shù)據(jù)。機(jī)械運(yùn)行過程中，往往受外界環(huán)境及各種隨機(jī)因素影響，使獲取的數(shù)據(jù)具有某種程度的不準(zhǔn)確性，容易造成誤診。因此須采取必要數(shù)據(jù)預(yù)處理手段，減少隨機(jī)因素的影響，剔除其中的趨勢項(xiàng)、奇異項(xiàng)等，提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，這也是降低誤診率的必要條件。

　　1. 6診斷人員不專業(yè)

　　診斷人員的素質(zhì)也決定了診斷結(jié)論的正確程度。診斷人員的理論知識(shí)、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、方法知識(shí)以及執(zhí)行故障診斷時(shí)的態(tài)度都可能導(dǎo)致誤診。同時(shí)，診斷人員在綜合運(yùn)用知識(shí)、理論聯(lián)系實(shí)際、善于解決實(shí)際問題等方面的能力也會(huì)影響診斷結(jié)論。

　　2機(jī)械故障診斷中信息提取

　　2.1信息提取不可靠

　　機(jī)械故障診斷分為直接診斷和間接診斷，但由于受到設(shè)備結(jié)構(gòu)和工作條件的限制，直接診斷往往難以進(jìn)行。因而，多采用間接診斷，即通過二次診斷信息來間接判斷設(shè)備中關(guān)鍵零部件的狀態(tài)變化。而診斷測試便是獲取二次診斷信息必備的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。最常見的是振動(dòng)測試(位移、速度、加速度)和聲音測試。

　　然而，由于各種原因，獲取的數(shù)據(jù)可能發(fā)生偏差。體現(xiàn)在3個(gè)方面:(1)數(shù)據(jù)沒有正確反映客觀存在;(2)數(shù)據(jù)的信噪比低;(3)數(shù)據(jù)的不完備性。如果把這些不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)當(dāng)成有效數(shù)據(jù)來分析，就很可能發(fā)生誤診。

　　2. 2信息處理不準(zhǔn)確

　　能夠快速、有效地提取反映機(jī)器故障信息的特征是機(jī)械故障診斷的關(guān)鍵。診斷特征主要通過對設(shè)備采集來的信號(hào)進(jìn)行分析和處理獲取。這些特征可能是一些簡單的時(shí)域特征，如峰峰值、均方根值、峭度等，或者工藝參數(shù)特征，如油溫、油壓等，還有一些復(fù)雜的頻域特征及基于全息譜的特征，如轉(zhuǎn)頻橢圓及軸心軌跡等。本文由教育大論文下載中心WwW.JiaoYuDa.CoM整理

　　目前，各種特征提取方法層出不窮，如統(tǒng)計(jì)模擬、小波分析、獨(dú)立分量分析、頻域分析、全息譜分析等，為診斷對象的特征提取提供了有效的解決方案。在應(yīng)用中，許多方法都有其應(yīng)用的前提條件。而且，在不同的應(yīng)用場合，各種方法還可能存在其局限性以及數(shù)學(xué)上的精確性問題。在實(shí)際應(yīng)用中，如果沒有注意到這些，就可能引起誤診。

　　2. 3信息不完美

　　對于一個(gè)診斷對象，如果其運(yùn)行狀態(tài)較復(fù)雜，由于客觀條件和手段的限制等原因，可能使獲得的信息難以確切地給出診斷結(jié)論，主要體現(xiàn)在以下3個(gè)方面:

　　(1)信息不完備。在診斷實(shí)踐中，故障與診斷信息之間并非一一對應(yīng)的關(guān)系。1個(gè)信息對應(yīng)多個(gè)不同的故障，而1個(gè)故障也表征為多個(gè)不同的信息。這就需要掌握充分的有用信息來區(qū)分不同的故障。否則，就可能出現(xiàn)誤診。

　　(2)信息不一致。診斷信息不一致在診斷實(shí)踐中也是較常見的現(xiàn)象。這些信息之間存在一定程度上的沖突。也就是說，某些信息很大程度上支持故障F1，否定故障F2;相反，另一些信息則支持故障F2，而否定故障F1。此時(shí)，誤診也容易發(fā)生。

　　(3)信息不確定。來自于診斷對象的診斷信息經(jīng)歷了許多傳輸途徑，其不確定性可能較小，也可能很大，如傳感器、傳輸線等均影響其確定性。此外，還有定性與定量信息之間轉(zhuǎn)換導(dǎo)致的不確定性。

　　3提高信息可靠度、減少誤診斷的措施

　　3.1提高診斷測試的準(zhǔn)確性

　　提高診斷測試的準(zhǔn)確性是保證診斷數(shù)據(jù)可靠性的重要前提。可以從以下4方面著手:(1)對傳感器進(jìn)行定期檢驗(yàn);(2)可考慮用多個(gè)傳感器測量;(3)采用可靠的傳輸線;(4)正確設(shè)置采樣參數(shù)。

　　3. 2提高診斷系統(tǒng)的可靠性

　　隨著設(shè)備運(yùn)行與維護(hù)的需要，各種在線、離線、遠(yuǎn)程等診斷分析系統(tǒng)以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等智能診斷系統(tǒng)逐漸用于機(jī)械故障診斷，為確診故障帶來了許多便利之余，也增加了機(jī)械故障誤診的可能性。開發(fā)合理完善有效的診斷系統(tǒng)，提高它們在特征提取或診斷推理方面的可靠性，有利于減小誤診率。

　　3. 3加強(qiáng)診斷信息描述的客觀性

　　診斷信息在機(jī)械故障診斷中的重要性是不言而喻的，其表達(dá)與描述是否合理、準(zhǔn)確關(guān)系到診斷推理結(jié)果的正確與否。然而，在診斷實(shí)踐中，診斷信息既有定性信息，也有定量信息;既包含簡單信息，又包含復(fù)雜信息;既存在確定信息，又存在不確定信息。在診斷推理過程中，定量信息經(jīng)常會(huì)轉(zhuǎn)換為定性信息，例如，" 70 },m的振動(dòng)”描述成“振動(dòng)大”等。

　　概率論和模糊數(shù)學(xué)是描述這種信息的強(qiáng)有力的工具。因而，可以考慮用適當(dāng)?shù)姆绞桨迅怕收摵湍：龜?shù)學(xué)理論融人到故障診斷的信息表達(dá)和描述中來，加強(qiáng)其描述的客觀性。

　　4粗集理論對信息不確定性的處理

　　具有隨機(jī)信息、未確定信息、模糊信息、灰信息中的一種的信息為單式信息;至少存在2種以上的信息為盲信息，而將概率論、模糊理論、灰色數(shù)學(xué)、未確知數(shù)學(xué)的理論與方法有機(jī)結(jié)合起來，即不確定性數(shù)學(xué)的理論與方法，提出或運(yùn)用某種理論和方法，對具有相似或不同特征模式的信息進(jìn)行處理，以獲得融合信息，從而改善信息的不確定性、模糊性、矛盾性。

　　粗集理論是一種處理模糊和不確定知識(shí)的有效數(shù)學(xué)工具，其在知識(shí)分類和知識(shí)獲取中已得到成功應(yīng)用。粗集理論方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、遺傳算法、模糊集理論方法、混沌理論等“軟科學(xué)”方法的不同在于它僅利用數(shù)據(jù)本身所提供的信息，不需要任何附加信息或先驗(yàn)知識(shí)，如證據(jù)理論中的基本概率賦值、模糊集理論中的隸屬度函數(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)中的概率分布等，粗集方法以觀察和測量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類為基礎(chǔ)，直接處理對象的可測輸出，剔除冗余信息和矛盾信息，從而找到問題的內(nèi)在規(guī)律，因此粗集理論比其他“軟計(jì)算”方法更具實(shí)用性。粗集理論進(jìn)行診斷的一般步驟:

　　(1)知識(shí)庫建立利用搜集到的歷史或仿真數(shù)據(jù)生成聯(lián)合診斷系統(tǒng)故障信息表，進(jìn)而表示為知識(shí)庫的形式S=(U, A, D, V, f)知識(shí)庫可分為非空的對象空間U = 3x>> xz,…，xm(，屬性集合空間R=AV D，子集A=}dl } a2 }…，do}和子集D=}df分別稱為條件屬性和結(jié)果屬性，并且在對象空間與后兩者之間存在對象屬性關(guān)系f8和九，即對于。eA, f8:‘升硯稱為信息函數(shù)，兒:U}Vd稱為決策函數(shù)，Va和yd分別是A和D的有限值域。

　　(2)數(shù)據(jù)離散化數(shù)據(jù)離散化方法包括等距離劃分算法、等頻率劃分算法、NaiveScaler算法、基于屬性重要性算法和基于斷點(diǎn)重要性算法，以及布爾邏輯和粗集理論相結(jié)合的算法等，使條件屬性和決策屬性的取值為連續(xù)的不確定性空間，數(shù)據(jù)離散化是運(yùn)用粗集理論的數(shù)據(jù)預(yù)處理。

　　(3)特征提取從原N個(gè)數(shù)據(jù)特征中找到M個(gè)數(shù)據(jù)特征，簡化后M個(gè)數(shù)據(jù)特征對對象空間U的分類能力和原N個(gè)數(shù)據(jù)特征的分類能力相同(N,M)，此過程稱為特征提取。常用的特征提取方法有基于屬性重要性的最小約簡、基于差別矩陣和差別函數(shù)的邏輯化簡、基于包含度理論方法的最大分布約簡、基于下近似質(zhì)量不變進(jìn)行屬性約簡和對存在噪聲污染時(shí)用基于上近似質(zhì)量的任一約簡。特征提取使條件屬性得到約簡，進(jìn)而剔除冗余的條件屬性。

　　(4)規(guī)則應(yīng)用提取的規(guī)則集可用來對新對象進(jìn)行分類，該規(guī)則集稱為“分類器”，用RUL來表示。當(dāng)分類器遇到一個(gè)新對象x時(shí)，則在規(guī)則集RUL中尋找與x的條件屬性相匹配的規(guī)則，應(yīng)用規(guī)則集可判斷新對象x決策屬性。

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