一种基于模糊评判的推理机及其应用

2006-05-07 15:49:31来源: 电子技术应用

1,u,……,u}是所有可能发生的影响因素的集合,V={v,v,……,v}是所有可能出现的故障点的集合满足U=∪ui,且i≠j时,ui∩uj=ф。视考察对象,每大类因素又可分为若干个子类,即U={ui1,ui2,……,uip}。

    其中n为大类影响因素,m为评判等级的个数,p为各个大类影响因素中子类影响因素个数。

    定义2 A=(a,a,...,a)是U上的一个模糊子集,a表示因素u呈现的程度,即u的权重大小,且ai=1。同理对u有A=(ai1,ai2,...,aip),且aij=1。

    在U、V之间进行模糊推理,等价于建立一个从U到V的映射:

    f:U→F(V) (ui∈U)

    u→f(u)=ri1 / v1+ri2 / v2+…rim / vm (0≤rij≤1,j=1,2,...,m)

    定义3 若有u∈U,则定义

    rij=v(u)

    其中rij为模糊推理的隶属函数,也可以理解为第i个影响因素导致第j个故障点出现的可信度。

    那么由f导出U、V之间的模糊关系,即构成一个模糊规则集,可表示为一张模糊预测响应表,如表1所示。考虑预测系统的实时性,模糊关系矩阵应为动态矩阵,即影响因素和故障点的隶属关系应随着使用情况的改变而变化。子类因素的模糊规则集依此类推。

表1 模糊预测响应表

  V1 V2 Vm
U1 r11 r12 r1m
U2 r21 r22 r2m
       
Un rn1 rn2 rnm

    模糊预测响应表对应了一个模糊关系矩阵R:

    于是(U,V,R)构成一个综合评判空间。

    将A与R进行广义模糊合成运算,最后得到模糊推理运算的基本模型:

    B=A o R

    记B=(b1,b2,…,bm), 它是V上的一个模糊子集,bj(j=1,2,...,m)表示vj发生的可信度。一般习惯于把(b1,b2,…,bm)归一化,然后按模式识别的最大隶属度法进行判别,即可评判出最佳故障部件。

1.2 合成算法的选择

    如果各种影响因素的权重系数A、模糊关系矩阵R及合成算子都已确定,则装备故障模糊预测系统的推理模型也就基本确定。根据采用不同的算子,可分为“主因素突出型”、“主因素决定型”及“加权平均型”等合成运算,各模型有各自的特点和适用范围。对于装备的故障预测,应综合考虑各方面因素的影响。因此,合成运算宜选用“加权平均型”算子M(·,)。

1.3 模糊推理算法的实现

    根据模糊运算规则:

    If ui and V then Ai and Ri

    其含义为如果有某单因素ui对应V的故障点集,则必有一个权重系数集A和表征它们隶属关系的模糊关系矩阵Ri与之相对应。根据输入的预测对象,可直接由数据库调用。

    对单因素ui来说,一级推理结果可通过下式计算(右上角符号代表一级)

    以下一层所有因素的推理结果为行向量,组建上一层的模糊关系矩阵(模糊规则),即可进行二级综合评判,依次可以推广到多层次的推理运算。在故障预测系统的运行中,首先对含因素较少的“类”作综合评判,然后再对评判结果进行“类”之间的高层次的综合评判,即进行所谓的多层次的综合评判。

1.4 模糊推理机的设计

    在进行故障预测时,需要考虑众多因素的影响,其中绝大部分是模糊变量,很难寻求到它们与故障之间的精确数学关系式。有些因素如部件的磨损量等可以进行定量分析,而有些因素如环境条件的改变等只能进行定性分析,这就需要把定性分析与定量分析在系统内部有机地结合起来。由于故障预测系统推理时没有明确的目标,为了提高推理的效率,本文采用正向的推理策略,即由影响因素正向找出一条最可能出现故障点的途径。其推理流程如图1所示。

    首先根据用户输入的信息,扫描知识库,调用可用规则集及定量推理所用的数学模型形成动态数据库,按照动态数据库中所调用的相关公式进行定量运算。当定量运算的结果超过阈值集中某些阈值时,系统将产生质变,然后将质变现象转化为定性描述,并依此作为触发条件,转入定性推理,将定性推理的结果存入中间数据库,按模式识别最大隶属度原则选择故障部件,结合仿真结果与故障域值进行定量判断,输出最后结果。定量推理结果小于阈值时,重新扫描知识库,形成新的动态数据库。系统运行的结果证明,正向推理具备比较直观的优点,用户可以主动向系统提供有用的事实信息,适合故障预测问题的求解。

2 实例分析

    在装备故障预测问题的求解过程中,因装备系统以子结构为基础,首先把预测任务分配到各个子结构,根据其推理结果,再综合整体结构形式、技术档案,得出装备总的预测结果。表2是以本方法预测某装备驻退机漏液的结果表[3]。

表2 驻退机漏液定性推理结果表

驻退筒 紧塞器 液量调节器 U型导管
0.224 0.381 0.325 0.07

    系统决策模块根据模式识别的最大隶属度原则,选取紧塞器为故障点,将其仿真结果与故障域值比较,最后输出故障点为紧塞器,约二百发后出现故障。

编辑: 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/designarticles/sensor/200605/1321.html
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